一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法技术

本发明专利技术公开了一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，包括：步骤一、根据灾区数量确定无人机阵列的数量和每个阵列中的无人机数目；步骤二、确定每组无人机阵列的移动范围和远程地面基站的位置；步骤三、建立目标函数，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序；步骤四、每组无人机阵列移动到最佳位置，并调整激励电流到最佳权重，所述无人机阵列根据得到的最佳通信顺序进行信息传输。通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序，提高了无人机阵列的传输效率，满足灾区救援的要求。满足灾区救援的要求。满足灾区救援的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法


[0001]本专利技术涉一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，属于无线通信领域。

技术介绍

[0002]在无线通信领域中，无人机可以被部署为空中基站来增强或者代替地面蜂窝网络，为地面用户提供可靠的无线网络通信服务。因此，在灾区救援中，当多个灾区的地面网络设施出现故障不能工作时，无人机可以作为空中基站为灾区被困人员提供无线网络服务和收集地面信息，并且将信息发送给救援人员。
[0003]但是由于无人机发射功率和机载能量受限，传输性能无法满足灾区的要求，因此本专利技术提出了基于无人机虚拟天线阵列的协作波束成形方法，为多个受灾区域部署多个无人机组成无人机阵列用于收集受灾区域地面信息。这些无人机阵列构成一个单向多跳无线通信链路，将从所有受灾区域收集到的信息及时发送到远程基站供救援人员参考。

技术实现思路

[0004]本专利技术设计开发了一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序，无人机阵列按照所得的最佳通信顺序进行信息传输，提高了无人机阵列的传输效率并减少了无人机的运动能耗，满足灾区救援的要求。
[0005]本专利技术提供的技术方案为：
[0006]一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，包括：
[0007]步骤一、根据灾区数量确定无人机阵列的数量和每个阵列中的无人机数目；
[0008]步骤二、确定每组无人机阵列的移动范围和远程地面基站的位置；
[0009]步骤三、建立目标函数，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序；
[0010]步骤四、每组无人机阵列移动到最佳位置，并调整激励电流到最佳权重，所述无人机阵列根据得到的最佳通信顺序进行信息传输，通过执行虚拟天线阵列，使用协作波束成形向通信顺序中的下一组阵列发送数据直至最后一组无人机阵列将所有收集信息发送给远程地面基站。
[0011]优选的是，其特征在于，所述步骤一中，多组无人机阵列构成一条单向多跳的无线通信链路，设定每一组实现协作波束成形的无人机阵列为链路节点，还包括：
[0012]根据灾区数量确定链路结点集合：和每个结点中无人机集合：
[0013]其中，N
G
代表链路结点的个数，N
UAV
代表结点中无人机的数量。
[0014]优选的是，其特征在于，所述步骤三包括：
[0015]建立目标函数，确定多目标问题：max F＝{f1，f2，
‑
f3}；
[0016][0017][0018][0019]式中，maxF为多目标问题，f1为第一目标函数，f2为第二目标函数，f3为第三目标函数，代表无人机在三维空间中的位置，代表无人机的激励电流权重，代表链路结点之间的通信顺序，有N
G
！种通信方式。
[0020]优选的是，要求3所述的用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，其特征在于，所述步骤四包括：
[0021]步骤1、根据确定的种群大小，初始化每个个体中所有阵列中无人机的总个数，初始化所有无人机元素的位置和激励电流权重，并利用部分匹配交叉方法初始化一组阵列间通信顺序，将每个个体中所有无人机的位置、激励电流权重以及通信顺序一起作为候选解，组成候选解集；
[0022]步骤2、根据建立的目标函数，计算候选解集中每个个体对应的目标值，并按照三个目标函数的优先度进行排序，根据帕累托最优法挑选出候选解集的非支配解集Archive，其最大限制为30；
[0023]步骤3、设置迭代次数为500，进行迭代，通过传统多目标灰狼算法的领导选择策略从Archive中选择出前三个最优解，分别标记为：为α、β和γ；
[0024]使用α、β和γ对所述候选解中的每个个体的位置信息进行更新，同时更新所有个体的激励电流权重通过交叉变异算子更新所有个体的通信顺序并反向学习策略更新个体的位置信息
[0025]步骤4、当所有个体更新结束后，从已更新的候选解中挑选出非支配解集并与Archive合并，组成一个全新的非支配解new_Archive，采用相同的规则从new_Archive中挑选非支配解集，大小最大限制仍为30，并标记为Archive，用于种群个体的下一次迭代更新；
[0026]步骤5、当达到设置的迭代次数500时，迭代结束，输出满足目标函数的最优解；
[0027]当没有达到迭代次数时，重复步骤3到4。
[0028]本专利技术所述的有益效果：本专利技术提供了一种基于无人机虚拟天线阵列的协作波束成形方法，为多个受灾区域部署多个无人机组成无人机阵列用于收集受灾区域地面信息，这些无人机阵列构成一个单向多跳无线通信链路，将从所有受灾区域收集到的信息及时发送到远程基站供救援人员参考，为了克服无人机功率、机载能量等缺陷，通过传输速率最大化和能耗最小化的多目标问题来联合优化的无人机网络中所有链路的传输速率之和、阵列间最低传输速率以及无人机阵列的运动能耗。利用改进的多目标灰狼优化算法求解设计的多目标问题，得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及阵列间的最佳传输顺序。提高了无人机阵列的传输效率并减少了无人机的运动能耗，从而满足了灾区救援的传输需求。
附图说明
[0029]图1为本专利技术所述的基于无人机虚拟天线阵列的协作波束成形灾区救援数据通信结构示意图。
[0030]图2为本专利技术所述的基于无人机天线阵列的协作波束成形灾区救援数据通信的流程图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0032]如图1
‑
2所示，本专利技术提供一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序，无人机阵列按照所得的最佳通信顺序进行信息传输，提高了无人机阵列的传输效率并减少了无人机的运动能耗，满足灾区救援的要求，包括：
[0033]步骤一、根据灾区数量确定无人机阵列的数量和每个阵列中的无人机数目；
[0034]步骤二、确定每组无人机阵列的移动范围和远程地面基站的位置；
[0035]步骤三、建立目标函数，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序；
[0036]其中，改进的多目标灰狼算法包括：
[0037](1)通过引入混沌解初始算子(TentMap混沌算子的标准形式)来提高传统多目标灰狼算法初始解的性能：
[0038]TentMap标准形式：
[0039][0040]式中，t代表混沌序列的索引下标，解的初始化可以表示为：
[0041]X(k)＝LB
k
+x(t)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，其特征在于，包括：步骤一、根据灾区数量确定无人机阵列的数量和每个阵列中的无人机数目；步骤二、确定每组无人机阵列的移动范围和远程地面基站的位置；步骤三、建立目标函数，通过目标函数和改进的多目标灰狼算法得出每个无人机阵列的最佳位置、理想激励电流权重以及最佳通信顺序；步骤四、每组无人机阵列移动到最佳位置，并调整激励电流到最佳权重，所述无人机阵列根据得到的最佳通信顺序进行信息传输，通过执行虚拟天线阵列，使用协作波束成形向通信顺序中的下一组阵列发送数据直至最后一组无人机阵列将所有收集信息发送给远程地面基站。2.根据权利要求1所述的用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，其特征在于，所述步骤一中，多组无人机阵列构成一条单向多跳的无线通信链路，设定每一组实现协作波束成形的无人机阵列为链路节点，还包括：根据灾区数量确定链路结点集合：和每个结点中无人机集合：其中，N
G
代表链路结点的个数，N
UAV
代表结点中无人机的数量。3.根据权利要求2所述的用于灾区的无人机自组多跳网络数据传输方法，其特征在于，所述步骤三包括：建立目标函数，确定多目标问题：max F＝{f1，f2，
‑
f3}；}；}；式中，maxF为多目标问题，f1为第一目标函数，f2为第二目标函数，f3为第三目标函数，代表无人机在三维空间中的位置，代表无人机的激励电流权重，代表链路结点之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：康辉，李秉天，孙庚，李家辉，郑晓雅，李洪娟，于文玉，刘剑桥，
申请(专利权)人：吉林大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：