一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，包括：采用配备射频(RF)通信模块和自由空间光(FSO)通信模块的无人机作为中继节点，连接远程基站。考虑RF/FSO通信频谱资源管理和无人机数量最小化，通过增强K

【技术实现步骤摘要】
一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法


[0001]本专利技术属于新一代信息
，特别是涉及一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法。

技术介绍

[0002]当地震、海啸、山洪等灾害发生时，部分通信设施可能会被损坏，应急通信成为首要任务。通信设施遭到破坏后的应急通信研究引起了学术界与工程界的共同关注。考虑到在灾害发生时地面道路破坏性以及应急通信保障的紧迫性，如何快速、远距离为灾区无规则移动用户通信成为难点。FSO通信在不需要铺设光纤的前提下，以激光光波作为载波，大气作为传输介质，能够提供大通信容量、高速远距离传输功能。无人机则具有高度灵活性。如何利用搭载FSO通信模块(与远程基站连接)及射频通信模块(灾区用户接入)的无人机作为灾区应急通信的工具研究具有重大的意义，且已经广泛应用。
[0003]在应急通信中引入无人机辅助具有巨大优势。一种无人机最佳位置部署方法被提出，从而优化灾区不均衡的接入量及范围的全面覆盖。灾区中的用户往往是无规则移动进行自主救助，搜救人员则是有组织救助，这些表现出高度的空间/时间动态特性。在动态的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建无人机用户通信模型、用户移动模型、无人机基站通信模型；通过所述无人机用户通信模型获得无人机与用户之间的平均路径损失；通过所述用户移动模型获得用户的移动速度与移动方向；通过所述无人机基站通信模型获得不同可见度下无人机与基站的回程速率；基于平均路径损失、用户的移动速度与移动方向、无人机与基站的回程速率构建分布式部分可观察马尔可夫四元组；基于分布式部分可观察马尔可夫四元组，引入并增强k
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means算法，并通过扩展多模态深度强化学习方法，实现无人机飞行轨迹的动态优化。2.根据权利要求1所述的面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在于，所述平均路径损失的获取过程包括：分别获取视距无线传输中与非视距无线传输中的路径损耗，基于环境参数获得建立视距无线传输的概率，基于无人机与用户之间的仰角获得建立非视距无线传输的概率，将路径损耗与对应的传输概率相乘后加和，获得所述平均路径损失。3.根据权利要求1所述的面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在于，所述用户移动模型包括：采用麦克斯韦
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玻尔兹曼分布模拟获得用户运动速度，采用高斯分布模拟获得用户运动方向。4.根据权利要求1所述的面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在于，所述无人机基站通信模型包括：基于能见度判断环境质量函数值，基于传输信号的波长、环境质量函数值、能见度获得大气衰减因子，基于大气衰减因子、无人机与基站之间的直线距离计算无人机与基站之间自由空间光连接不同可见度下的回程速率，回程速率的计算公式如下：算公式如下：其中，P
t
为无人机的FSO发射功率，τ
t
为发射机和接收机的光学效率，τ
atm
为激光发射机波长处的大气传输值，α为大气衰减因子，φ
FSO
为无人机i接收机FSO光束直径，其中θ
t
为发射机散度，E
p
＝hc/λ为光子能量，h为普朗克常数，c为光速，λ为透射波长，N

【专利技术属性】
技术研发人员：邹赛，关月，高鸿峰，喻海生，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：