多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法技术

本发明专利技术公开一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，包括：根据多无人机辅助物联网的数据收集问题，构建多无人机任务分配模型；采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，以此联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓；构建边飞边收集模式和飞行

【技术实现步骤摘要】
多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法


[0001]本专利技术属于移动通信
，尤其涉及一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法。

技术介绍

[0002]随着移动通信技术的飞速发展，现代信息产业下物联网应用技术的突出表现受到广泛关注，物联网在移动检测应用场景中发挥着重要的作用。在物联网网络中，许多的地面物联网设备(GIDs)被部署在兴趣点(PoI)密集的区域中监测信息，全局控制器或网关可用于连接大量地面物联网设备，并从中收集数据以进行下一步分析。然而，物联网设备的广泛分布性以及多样化的需求给物联网网络中的数据收集带来了新的挑战。
[0003]无人机(UAV)作为一种新型的移动平台，可以作为传统地面通信系统的补充，改善地面无线设备的通信连接、覆盖范围和传输质量，因其机动性和灵活性在与物联网设备关联的通信网络中发挥着重要的作用。由于无人机对物联网性能的显著改善，无人机辅助物联网的系统也受到了越来越多的关注，无人机辅助物联网数据采集系统是其中的一个重要应用。在某些紧急情况下，如灾害救援、工业灾难和军事监视，无人机收集数据的任务完成时间有严格的期限要求。另外，有限的能源和缓存容量也对无人机的数据收集提出了新的挑战。
[0004]虽然无人机在辅助物联网的数据采集中存在巨大潜力，但是，仍旧存在如何在物联网网络中设置恰当的无人机数量的问题。由于任务量的不确定性和无人机电量及其缓存容量的有限性，固定数量的无人机可能无法在达到预期目标的情况下完成数据收集任务，同时，无人机的购买和维护成本在整个网络中的开销占比很大，过多的无人机又将会带来不必要的网络开销。
[0005]无人机在物联网网络中的应用尤其是数据收集收到了广泛关注，但是由于任务的紧急性和网络成本的有限性，无人机的数量和任务完成时间有较大限制。而且针对任务完成时间，现有的技术方案主要研究无人机的路径规划，以缩短任务完成时间，其分析过程中并未考虑无人机在不同的数据收集模式下的时间，实际上，无人机进行数据收集的时间也会极大地影响任务完成时间，即，现有的无人机辅助物联网的路径规划考虑因素并不全面。

技术实现思路

[0006]为解决上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，在考虑无人机数据收集模式和数据收集时间的基础上，通过联合优化无人机的任务分配、悬停位置和轨迹，最小化无人机的数量和最大任务完成时间，实现满足缩短无人机最大任务时间需求的同时，减少网络成本开销。
[0007]第一方面，本公开提供了一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，包括以下步骤：
[0008]根据多无人机辅助物联网的数据收集问题，构建多无人机任务分配模型，结合实
际物联网中物联网设备的数量，初步确定所需无人机的数量；所述无人机任务分配模型包含以最小化无人机数量和最大任务完成时间的目标函数和约束条件；
[0009]采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，以此联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓；
[0010]构建边飞边收集模式和飞行
‑
悬停
‑
收集模式相结合的无人机数据收集模型，采用物联网设备传输区域内飞入点、悬停点和飞出点的联合优化算法，优化得到无人机飞行最短路径的轨迹，进而确定最小化无人机最大任务完成时间。
[0011]进一步的技术方案，所述采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，包括：
[0012]根据无人机对地面物联网设备的服务时间及该服务时间对两物联网设备预设悬停点间距离的影响程度，初始化每两个物联网设备预设悬停点间的信息素浓度；
[0013]基于初始化的每两个物联网设备预设悬停点间的信息素浓度，通过循环迭代得到物联网设备之间的最佳服务顺序。
[0014]进一步的技术方案，所述循环迭代包括以下步骤：
[0015]步骤1.1、若当前无人机检测到物联网中没有满足信噪比和能量要求的物联网设备时，将初始点添加到当前轨迹的末端，确定当前无人机的轨迹轮廓，否则执行步骤1.2；
[0016]步骤1.2、基于当前轨迹轮廓上的信息素计算启发式信息以及每个满足信噪比和能量条件的物联网设备的转移概率；
[0017]步骤1.3、根据轮盘赌法选择下一步的物联网设备，然后重新执行步骤1.1进行循环迭代，最终得到当前无人机的轨迹轮廓。
[0018]进一步的技术方案，所述联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓，包括以下步骤：
[0019]步骤2.1、各无人机按顺序搜索当前无人机的轨迹，若物联网中没有未访问过的物联网设备，则转至步骤2.3，否则执行步骤2.2；
[0020]步骤2.2、若物联网还有未访问过的地面物联网设备，则在物联网设备中增加一个新的无人机，并重新计算每个物联网设备的传输速率，然后转至步骤2.1；
[0021]步骤2.3、根据无人机遍历悬停点的路径集合获得当前解，根据适应度评价函数衡量当前解的质量，选择目标值最小的飞行路径作为当前迭代的最优路径，然后更新全局最优解，并更新信息素的值；
[0022]步骤2.4、重新执行步骤2.1进行循环迭代，直到达到迭代次数。
[0023]进一步的技术方案，所述无人机任务分配模型的目标函数中，无人机的最大任务完成时间包括无人机对每个物联网设备的飞行时间和收集时间；所述收集时间包括无人机飞入收集时间、飞出收集时间和悬停收集时间。
[0024]进一步的技术方案，基于无人机数据收集模型，采用物联网设备传输区域内飞入点、悬停点和飞出点的联合优化算法，将物联网设备的传输区域分为重叠和不重叠两种情况，分别优化确定无人机的飞入点、飞出点和悬停点，进而得到无人机对每个物联网设备的收集时间，确定最小化无人机最大任务完成时间。
[0025]进一步的技术方案，当物联网设备的传输区域不重叠时，无人机在GID
m
处的数据收集时间表示为：
[0026][0027]其中，将悬停点投影到二维平面上，l是从悬停点OH
m
到地面物联网设备m的距离，表示无人机从飞入点FIP
m
到悬停点OH
m
的收集时间，t
hov
(l)是无人机在悬停点OH
m
的收集时间，和R
h
(t，l)分别表示飞入、飞出和悬停的传输速率，C
m
表示物联网设备m处需要收集的数据量。
[0028]进一步的技术方案，当物联网设备的传输区域重叠时，无人机在GID
m
处的数据收集时间表示为：
[0029][0030]其中，将悬停点OH
m
投影到二维平面上，l是从悬停点OH
m
到地面物联网设备m的距离，表示无人机从飞入点FIP
m
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，其特征是，包括：根据多无人机辅助物联网的数据收集问题，构建多无人机任务分配模型，结合实际物联网中物联网设备的数量，初步确定所需无人机的数量；所述无人机任务分配模型包含以最小化无人机数量和最大任务完成时间的目标函数和约束条件；采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，以此联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓；构建边飞边收集模式和飞行
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悬停
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收集模式相结合的无人机数据收集模型，采用物联网设备传输区域内飞入点、悬停点和飞出点的联合优化算法，优化得到无人机飞行最短路径的轨迹，进而确定最小化无人机最大任务完成时间。2.如权利要求1所述的多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，其特征是，所述采用改进的蚁群算法得到物联网设备之间的最佳服务顺序，包括：根据无人机对地面物联网设备的服务时间及该服务时间对两物联网设备预设悬停点间距离的影响程度，初始化每两个物联网设备预设悬停点间的信息素浓度；基于初始化的每两个物联网设备预设悬停点间的信息素浓度，通过循环迭代得到物联网设备之间的最佳服务顺序。3.如权利要求2所述的多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，其特征是，所述循环迭代包括以下步骤：步骤1.1、若当前无人机检测到物联网中没有满足信噪比和能量要求的物联网设备时，将初始点添加到当前轨迹的末端，确定当前无人机的轨迹轮廓，否则执行步骤1.2；步骤1.2、基于当前轨迹轮廓上的信息素计算启发式信息以及每个满足信噪比和能量条件的物联网设备的转移概率；步骤1.3、根据轮盘赌法选择下一步的物联网设备，然后重新执行步骤1.1进行循环迭代，最终得到当前无人机的轨迹轮廓。4.如权利要求1所述的多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，其特征是，所述联合优化无人机的任务分配和数量，确定最小化无人机的数量，得到无人机飞行最短路径的轨迹轮廓，包括以下步骤：步骤2.1、各无人机按顺序搜索当前无人机的轨迹，若物联网中没有未访问过的物联网设备，则转至步骤2.3，否则执行步骤2.2；步骤2.2、若物联网还有未访问过的地面物联网设备，则在物联网设备中增加一个新的无人机，并重新计算每个物联网设备的传输速率，然后转至步骤2.1；步骤2.3、根据无人机遍历悬停点的路径集合获得当前解，根据适应度评价函数衡量当前解的质量，选择目标值最小的飞行路径作为当前迭代的最优路径，然后更新全局最优解，并更新信息素的值；步骤2.4、重新执行步骤2.1进行循环迭代，直到达到迭代次数。5.如权利要求1所述的多无人机辅助物联网网络的数量和任务完成时间优化方法，其特征是，所述无人机任务分配模型的目标函数中，无人机的最大任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟临博，高星霞，朱秀敏，杨峰，赵景梅，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：