一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法技术

本发明专利技术公开了一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法，包括：在无人机上装载SRv6网络芯片和北斗信号接收器，通过SRv6协议组建无人机空中无线组网，并为每架无人机分配独立的IPv6地址，组网路由自动分配初始路径标识；通过北斗信号接收器获取无人机的空中坐标，结合无人机之间可能存在的障碍物，构建碰撞模型，并计算无人机与障碍物发生碰撞的概率，存入SRH的Argument中；采用马尔可夫链构建预警模型，得到当前无人机标识的初始路径标识关联的无人机发生告警的概率，存入SRH的Argument中；组网路由根据碰撞的概率和告警概率，更新初始路径标识。本发明专利技术的通讯方法减小了报文转发的资源消耗，避免了空中故障的发生。避免了空中故障的发生。避免了空中故障的发生。

【技术实现步骤摘要】
一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法


[0001]本专利技术涉及无人机空地一体化通讯
，具体地，涉及一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法。

技术介绍

[0002]无人机作为新兴的空中科技，低空飞行、覆盖范围广、视角灵活、可网格化部署、准备时间短、可随时出动、能够在灾害天气或者受污染的环境下执行高危险性的任务，因而广泛应用于环境监测、交通管理、消防应急、污染监测、城市管理和商品运输等行业。以无人机基站为载体，以无人机管理平台为接口，以地理空间智能为核心，集多功能传感器、强大制图，AI计算模块，构建空地协同的组网模式，实现对地表资源的高精度、高频次、全自动、立体化监测，构建成无人机空中智能遥感网。
[0003]SR(Segment Routing)是源路由技术的一种，SRv6是SR技术在IPv6网络的应用。SRv6的出现是一个巨大的创新，它结合SDN技术能够编程网络，这为无人机空中智能遥感网的网络基础服务、增值网络服务提供了创新的土壤。
[0004]现有技术中空中SRv6网络系统的主要作用是对无人机进行全面的信息传递及追踪定位，使得无人机能够通过相关的网络媒介进行信息的全方位采集和传输，如果SRv6网络数据连接媒介断开，那么将会导致无人机无法进行有效的操作和控制，最终导致无人机硬性着陆。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法，具体包括如下步骤：
[0007]步骤S1、在每架无人机上装载SRv6网络芯片和北斗信号接收器，通过SRv6协议组建无人机空中无线组网，并为每架无人机分配独立的IPv6地址，组网路由自动分配到达目标无人机的最近路径表，生成基于IPv6地址的初始路径标识；
[0008]步骤S2、通过北斗信号接收器实时获取每架无人机的空中坐标，根据所有无人机的空中坐标以及无人机之间可能存在的空中障碍物，构建碰撞模型，并计算出所有无人机与空中障碍物发生碰撞的概率，将每架无人机发生碰撞的概率存入对应的IPv6扩展头SRH的Argument中；
[0009]步骤S3、采用马尔可夫链构建预警模型，根据无人机健康运行状况，得到当前无人机标识的初始路径标识关联的无人机发生告警的概率，将当前无人机发生告警的概率存入对应的IPv6扩展头SRH的Argument中；
[0010]步骤S4、组网路由根据存入Argument中无人机发生碰撞的概率和告警概率，更新初始路径标识，实现无人机空地一体化通讯。
[0011]进一步地，构建碰撞模型的过程具体为：
[0012]将空中障碍物作为覆盖区域的中心，中心坐标为(x0,y0)，区域半径为r，在时间区域Δt求导获得标准离散系数值β；同时，基于无人机的空中坐标集G
t
和对应坐标点的时间点集合T，结合优化无线定位算法，获得对应无人机的平均离散系数值Z；
[0013]在当前区域半径和运动时间范围内，将标准离散系数值β和平均离散系数值Z进行对比，若Z大于β，说明当前无人机与覆盖区域无交集，当前无人机与空中障碍物之间不会发生碰撞；反之，若Z小于等于β，则二者差值K＝β
‑
Z越大，说明当前无人机在覆盖区域交集越频繁，当前无人机与空中障碍物之间发生碰撞的概率越大。
[0014]进一步地，所述平均离散系数值Z的计算过程如下：
[0015]无人机的空中坐标集G
t
中某架无人机的空中坐标为(x
t
,y
t
)，坐标对应时间点为t，结合优化无线定位算法计算离散平均值s为：
[0016][0017]将无人机的空中坐标集G
t
和对应坐标点的时间点集合T进行矩阵运算得到向量参数值
[0018][0019]由离散平均值s与向量参数值相乘得到平均离散系数值Z：
[0020][0021]进一步地，所述标准离散系数值β的计算过程如下：
[0022][0023]其中，K表示标准离散系数值β和平均离散系数值Z之间的差值，K≤0，表示当前无人机与覆盖区域之间无交集，K＞0，表示当前无人机与覆盖区域之间有交集。
[0024]进一步地，所述预警模型的构建过程为：
[0025]X(t+1)＝X(t)
×
P
[0026]其中，X(t)表示趋势分析与无人机健康运行状况在t时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，X(t+1)表示趋势分析与无人机健康运行状况在t+1时刻的状态向量。
[0027]进一步地，步骤S4的具体实现过程为：将所有无人机发生碰撞的概率、告警概率均由小到大排序，发生碰撞的概率或告警概率越小，优先级越高，从当前无人机的IPv6扩展头SRH的Argument获取标识中优先级高的无人机IPv6地址，更新初始路径标识，通过IPv6报文头信息加入802.1Q
‑
Tag cos字段中设置priority参数值，取值范围8
‑
15之间，设置priority参数值8为最高优先级，15为最低优先级，完成SRv6报文转发优先级设置，实现无人机空地一体化通讯。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法相较于现有的SRv6报文转发机制增加了AI故障预判及路径智能优选，为空中无线组网内复杂业务报文转发提供了新得解决方案，并减小了报文转发的资源消耗；当无
人机组网遇到碰撞和故障时可提前预测风险，无人机在采取规避程序的同时将本应属于它传递信号的网络信息快速切换到其他无人机上，从而保证信号质量，又可以避免空中故障的发生；本专利技术网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法突破了当前SRv6协议路由自动分配距离目无人机最近IPv6地址算法的不科学性，通过结合人工智能分析预测，优化了初始路径选择。
附图说明
[0029]图1为本专利技术网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法的框架图；
[0030]图2为本专利技术空中无人机SRv6组网图；
[0031]图3为SRv6协议结构图。
具体实施方式
[0032]下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步地解释说明。
[0033]如图1为本专利技术网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法的框架图，该网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法具体包括如下步骤：
[0034]步骤S1、如图2，在每架无人机上装载SRv6网络芯片和北斗信号接收器，采用SRv6协议通信格式，可以提高通信效率和增强保密性；采用北斗信号接收器，提高无人机的定位精度；通过SRv6协议组建无人机空中无线组网，采用SRv6组网方式，提高机间通信效率，降低掉包概率；并为每架无人机分配独立的IPv6地址，组网路由自动分配到达目标无人机的最近路径表Segment List，存储在SRv6报文本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤S1、在每架无人机上装载SRv6网络芯片和北斗信号接收器，通过SRv6协议组建无人机空中无线组网，并为每架无人机分配独立的IPv6地址，组网路由自动分配到达目标无人机的最近路径表，生成基于IPv6地址的初始路径标识；步骤S2、通过北斗信号接收器实时获取每架无人机的空中坐标，根据所有无人机的空中坐标以及无人机之间可能存在的空中障碍物，构建碰撞模型，并计算出所有无人机与空中障碍物发生碰撞的概率，将每架无人机发生碰撞的概率存入对应的IPv6扩展头SRH的Argument中；步骤S3、采用马尔可夫链构建预警模型，根据无人机健康运行状况，得到当前无人机标识的初始路径标识关联的无人机发生告警的概率，将当前无人机发生告警的概率存入对应的IPv6扩展头SRH的Argument中；步骤S4、组网路由根据存入Argument中无人机发生碰撞的概率和告警概率，更新初始路径标识，实现无人机空地一体化通讯。2.根据权利要求1所述的一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法，其特征在于，构建碰撞模型的过程具体为：将空中障碍物作为覆盖区域的中心，中心坐标为(x0,y0)，区域半径为r，在时间区域Δt求导获得标准离散系数值β；同时，基于无人机的空中坐标集G
t
和对应坐标点的时间点集合T，结合优化无线定位算法，获得对应无人机的平均离散系数值Z；在当前区域半径和运动时间范围内，将标准离散系数值β和平均离散系数值Z进行对比，若Z大于β，说明当前无人机与覆盖区域无交集，当前无人机与空中障碍物之间不会发生碰撞；反之，若Z小于等于β，则二者差值K＝β
‑
Z越大，说明当前无人机在覆盖区域交集越频繁，当前无人机与空中障碍物之间发生碰撞的概率越大。3.根据权利要求2所述的一种网络AI结合无人机空地一体化的通讯方法，其特征在于，所述平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文进，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：