一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法组成比例

本发明专利技术实施例提供了一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法。该方法包括：采用近邻传播AP算法对地面的物联网设备进行分簇，利用双层最短路径算法计算出无人机在簇间飞行的最小时间，设计各族内的无人机初始轨迹，计算各族内的无人机最小采集时间，根据无人机在簇间飞行的最小时间和各族内的无人机最小采集时间得到无人机的最短巡航时间，输出各资源最优分配决策。本发明专利技术针对蜂窝网络无法覆盖到的区域中收集海量物联网设备数据的场景，利用AP算法对所有物联网设备进行分簇处理，并依据分簇结果将无人机的整体过程分为两部分处理，同时将无人机的轨迹、通信资源等多种资源联合进行优化。种资源联合进行优化。种资源联合进行优化。

【技术实现步骤摘要】
一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法


[0001]本专利技术涉及物联网资源分配
，尤其涉及一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法。

技术介绍

[0002]随着传感器和无线通信技术的飞速发展，物联网(Internet of Things，IoT)的概念从想象中走向了现实世界。工业界和学术界都提出了许多鼓舞人心的便利项目，如智能电网、智能物流和智慧城市等，以推动物联网概念的实施。其中，数据或信息收集成为实现物联网功能的重要基础之一。尽管许多现有的通信协议和路由算法可以实现物联网以及无线物联网的数据收集，但由于物联网设备非精确式的部署和庞大的数量，蜂窝网络连接无法得到有效地保证。甚至在紧急情况下，这些提议的协议和路由算法可能无法正常工作。此外，如何以较低的成本感知或收集无人区的物联网设备的数据，也是研究的重要内容之一。传统的方法是将这些感知的数据通过无线链接从物联网设备发送到数据中心。但是需要注意的是，物联网设备和数据中心之间超长距离的通信势必会带来巨大的能量消耗以及设备的老化。同时，在这些蜂窝网络无法覆盖的区域部署许多基站(base station，BS)也将需要浪费大量的人力和物力。
[0003]由于具有高机动性和不断降低的成本等优势，无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)已被广泛应用于许多民用领域，如导航、精准农业、拍摄和地质勘探等。目前，已经有一些企业或大学成功设计了可用于通信的无人机原型机，例如，高空无人机基站包括Facebooks Aquila和Googles Loon，低空无人机基站包括Nokias F
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cell和Eurecoms perfume，等等。同时，由于存在高概率的视距(line
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of
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sight，LoS)链路传播路径，无人机可以提供更大的感知范围和更好的无线通信服务质量。
[0004]相比于部署基站的传统方案，采用无人机通信的方案具有以下的优点：受益于视距链路连接的高概率、无人机的机动性和三维定位的灵活性，使得无人机能够以更可靠的方式完成物联网设备的数据采集任务。由于视距链路的存在，无人机与物联网设备之间的传输距离增大，这也就使得无人机的飞行轨迹将会大大缩小。
[0005]在一些荒凉或恶劣的场景中，物联网设备的精确部署是困难的，同时也很难保证物联网设备之间存在网络连接，所以物联网设备数据的收集称为难题。然而，采用无人机对物联网设备的数据进行收集几乎不依赖于物联网设备之间的网络连接，这就降低了物联网设备部署和管理的复杂性。
[0006]虽然带来了便利和高效率，但是复杂的物联网项目同时也带来了海量不同种类的物联网设备。此外，物联网设备的分散且稀疏的部署位置使得无人机收集数据的过程也变得复杂。对于无人机来说，逐一收集大规模的物联网设备的数据是不合逻辑的，也是不可能的，尤其是在没有足够数量无人机的情况下。因此，解决海量物联网设备的数据收集问题成为工业界和学术界的一个重要研究重点。此外，除了物联网设备的分散稀疏的部署位置之外，不同类型的物联网设备往往也具有不同的数据量。例如，无线温度传感器产生的温度数
据通常为大小只有几十KB或者几百KB的文本类型数据；而无线监控摄像头拍摄得到的监控视频通常具有几十或几百MB的视频数据。而需要不同数据量的收集任务对无人机与物联网设备之间的通信时间或者速率也有不同要求。具有较多数据需要收集的物联网设备往往需要更多的通信时间或者通信带宽。因此，具有不同数据量的物联网设备的数据收集任务对无人机的轨迹设计也提出了更高的要求。此外，为了确保无人机完成物联网设备的数据收集任务，还必须考虑到有限的无线频谱资源。
[0007]作为未来6G的重要补充技术，无人机通信是当下研究的热点，目前，现有技术中的无人机通信方法存在着以下的几点不足：
[0008]多采用无人机与物联网设备之间一对一依次感知的方式进行数据的感知，这种方式对于海量的物联网设备来说是不合理的；同时。如何在物联网设备部署分散稀疏的情况下进行数据的收集也是当前研究没有过多关注的场景；
[0009]在考虑物联网设备的种类时简单地将物联网设备设想为同一种设备，然而在现实情况中，物联网设备的种类并不是只有简单的一种。一个物联网项目往往需要多种多种物联网设备并存，这就势必会造成存在场景内数据量分布不均匀的情况；
[0010]只关注于无人机的轨迹优化，而本专利技术同时将无人机的轨迹、通信资源等多种资源联合进行优化。

技术实现思路

[0011]本专利技术的实施例提供了一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法，从而实现了无人机在蜂窝网络无法覆盖到的区域收集物联网设备数据。
[0012]为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案。
[0013]一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法，包括：
[0014]采用近邻传播AP算法对地面的物联网设备进行分簇；
[0015]利用双层最短路径算法计算出无人机在簇间飞行的最小时间；
[0016]设计各族内的无人机初始轨迹，计算各族内的无人机最小采集时间；
[0017]根据无人机在簇间飞行的最小时间和各族内的无人机最小采集时间得到无人机的最短巡航时间，输出各资源最优分配决策。
[0018]优选地，所述的采用AP算法对地面的物联网设备进行分簇，包括：
[0019]获取各个物联网设备m的坐标，随机选取一个或者多个物联网设备k作为中心点，该中心点为一个族的中心点，设定阻尼因子和最大迭代次数，计算每一对物联网设备之间的相似度信息、可用度和可信度，并通过乘上阻尼因子进行更新，得到一个相似度矩阵S，基于所述相似度信息、可用度信息、可信度和阻尼因子计算AP算法的迭代的收敛性，令迭代次数加一，判断是否达到迭代收敛性，迭代收敛的标准是：迭代次数达到最大值，或者可靠度和可信度信息矩阵不再发生明显变化，即连续两次的变化差值小于门限值；如果是，则将可靠度和可信度信息矩阵之和大于0的若干物联网设备作为簇头，并将以某个簇头计算得到的可用度为最大值的物联网设备分到该簇头的簇中，输出分簇结果和各个簇的中心点；否则，重新更新中心点，重新计算物联网设备与中心点之间的相似度信息、可用度信息和可信度，重新计算AP算法的迭代的收敛性，直到达到收敛性或者达到最大迭代次数。
[0020]优选地，所述的利用双层最短路径算法计算出无人机在簇间飞行的最小时间，包
括：
[0021]采用模拟退火算法来求解旅行推销员问题TSP，将无人机从起点起飞飞过访问各簇簇心后回到起点的距离设为能量，则第l∈L
sa
次迭代的能量表达式如下，其中L
sa
为总迭代次数：
[0022][0023]其中，为访问次序为中的第o
k
个物联网设备簇的中心点，两次迭代之间的能量更新满足Metropolis准则，即以概率来接受新状态，当第l+1次迭代得到的能量E
1+1
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用无人机收集物联网设备数据的资源分配方法，其特征在于，包括：采用近邻传播AP算法对地面的物联网设备进行分簇；利用双层最短路径算法计算出无人机在簇间飞行的最小时间；设计各族内的无人机初始轨迹，计算各族内的无人机最小采集时间；根据无人机在簇间飞行的最小时间和各族内的无人机最小采集时间得到无人机的最短巡航时间，输出各资源最优分配决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采用AP算法对地面的物联网设备进行分簇，包括：获取各个物联网设备m的坐标，随机选取一个或者多个物联网设备k作为中心点，该中心点为一个族的中心点，设定阻尼因子和最大迭代次数，计算每一对物联网设备之间的相似度信息、可用度和可信度，并通过乘上阻尼因子进行更新，得到一个相似度矩阵S，基于所述相似度信息、可用度信息、可信度和阻尼因子计算AP算法的迭代的收敛性，令迭代次数加一，判断是否达到迭代收敛性，迭代收敛的标准是：迭代次数达到最大值，或者可靠度和可信度信息矩阵不再发生明显变化，即连续两次的变化差值小于门限值；如果是，则将可靠度和可信度信息矩阵之和大于0的若干物联网设备作为簇头，并将以某个簇头计算得到的可用度为最大值的物联网设备分到该簇头的簇中，输出分簇结果和各个簇的中心点；否则，重新更新中心点，重新计算物联网设备与中心点之间的相似度信息、可用度信息和可信度，重新计算AP算法的迭代的收敛性，直到达到收敛性或者达到最大迭代次数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用双层最短路径算法计算出无人机在簇间飞行的最小时间，包括：采用模拟退火算法来求解旅行推销员问题TSP，将无人机从起点起飞飞过访问各簇簇心后回到起点的距离设为能量，则第l∈L
sa
次迭代的能量表达式如下，其中L
sa
为总迭代次数：其中，为访问次序为中的第o
k
个物联网设备簇的中心点，两次迭代之间的能量更新满足Metropolis准则，即以概率来接受新状态，当第l+1次迭代得到的能量E
l+1
不大于第l次迭代得到的能量E1，则接受第l+1次迭代得到的能量E
l+1
，否则就以概率选择是否接受第l+1次迭代得到的能量E
l+1
，概率的更新公式如下：在经过L
sa
次迭代或连续多次的能量差值不大于门限值∈
sa
则终止算法，得到能使簇间飞行距离最小的访问次序将每个物联网设备簇的区域用一个椭圆来描述，对于第k个簇，用来表示椭圆的中心，其中和的计算公式如下：
其中和分别为第k个簇内最大最小的横纵坐标值，椭圆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东基，徐少毅，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：