一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取待发送数据的地面传感器节点和接收节点；基于获取到的地面传感器节点，利用聚类算法进行分簇，得到多个簇头节点；其中，所述簇头节点汇集了簇中所有地面传感器节点的待发送数据；基于多个簇头节点和接收节点，利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。本发明专利技术能够通过无人机收集数据，并规划无人机收集数据飞行的最短路径。径。径。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备


[0001]本专利技术涉及一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备，属于电子通信


技术介绍

[0002]作为许多重要应用的推动者，无人机(UAV)在学术界和工业界都引起了广泛的关注。由于其高机动性，无人机可以灵活部署以收集地面传感器节点(SN)的数据。它飞越传感器节点并通过低空空对地通信链路与它们通信。通过这种方式，无人机辅助数据采集可以节省传感器节点的能量，从而延长无线传感器网络的寿命。
[0003]随着物联网(IoT)的出现，数据信息收集成为实现物联网功能的重要基础。尽管提出了许多通信协议和路由算法来实现物联网和无线传感器网络(WSN)中的数据收集，但无法保证网络连接性，由于地面用户的移动性或传感器节点的不精确部署，尤其是在紧急情况下，这些通信协议和路由算法无法正常工作。
[0004]利用无人机的移动性，通过飞行无人机收集数据，并转发到最终接收器。无人机飞行的路径规划算法主要分为精确算法和近似算法，其中精确算法比如穷举法、动态规划算法，这类方法可以求出精确解，但是对于大规模问题，无法在短时间内求解出来。其中近似算法，比如遗传算法、模拟退火法、粒子群算法等，这类方法可以快速求出较大规模的路径规划问题，但一般只能无限逼近其最优解，而不能保证得到通解。遗传算法存在局部最优问题，所以也需要对其进行优化。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备，能够通过无人机收集数据，并规划无人机收集数据飞行的最短路径。为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备，包括：
[0007]获取待发送数据的地面传感器节点和接收节点；
[0008]基于获取到的地面传感器节点，利用聚类算法进行分簇，得到多个簇头节点；其中，所述簇头节点汇集了簇中所有地面传感器节点的待发送数据；
[0009]基于多个簇头节点和接收节点，利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。
[0010]结合第一方面，可选的，所述聚类算法为AP聚类算法，通过下式表示：
[0011][0012]式(1)中，r(i,k)为吸引度信息矩阵，表示节点k适合作为节点i的聚类中心的程度，s(i,k)表示节点i与节点k之间欧氏距离的相反数，通过下式表示：
[0013]s(i,k)＝
‑
d2(x
i
,x
k
)＝
‑
||x
i
‑
x
k
||2ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0014]式(2)中，x
i
为节点i的地面坐标，x
k
为节点k的地面坐标；
[0015]式(1)中，a(i,k)为归属度信息矩阵，表示节点i适合作为节点k的聚类中心的程度，表示从节点k到节点i的消息，初始值为0；a(k,k)表示节点k从其它点获得的积极吸引度之和；k
’
为节点k
’
，i
’
为节点i
’
，a(i,k
’
)为归属度信息矩阵，表示节点i适合作为节点k
’
的聚类中心的程度，；s(i,k
’
)为节点i与节点k
’
之间欧氏距离的相反数；t为迭代次数，r
t
(i,k)为迭代次数为t时的吸引度信息矩阵，表示节点k作为节点i外其他节点的聚类中心的相似度值；r
t
(i
’
,k)为迭代次数为t时的吸引度信息矩阵，表示节点k作为节点i
’
外其他点的聚类中心的相似度值；
[0016]其中，吸引度信息和归属度信息使用阻尼系数λ衰减，通过下式表示：
[0017][0018]式(3)中，r
t+1
(i,k)为迭代次数为t+1时的吸引度信息矩阵，a
t+1
(i,k)为迭代次数为t+1时的归属度信息矩阵。
[0019]结合第一方面，可选的，所述利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，包括：
[0020]获取多个簇头节点坐标构成的矩阵D(x,y)；
[0021]计算矩阵D(x,y)中任意两点的欧氏距离，得到距离矩阵Dist(x,y)；
[0022]利用贪心思想对种群进行初始化，得到初始种群；
[0023]利用轮盘赌算法对每一代种群进行选择，响应于个体适应度值越高，被选中的概率越大；
[0024]利用IPMX算法对每一代种群进行交叉操作；
[0025]利用混合变异方法对每一代种群进行变异操作，随机选择不同的变异算子进行变异操作；
[0026]使用局部搜索算法2
‑
opt对种群进行局部搜索，搜索到更短的路径；响应于没有搜索到更短的路径，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。
[0027]结合第一方面，可选的，所述利用贪心思想对种群进行初始化，得到初始种群，包括：
[0028]随机选择一个簇头节点i作为出发点，根据距离矩阵Dist(x,y)找到距离簇头节点i最近的簇头节点j和次之的簇头节点k；
[0029]根据随机函数选择簇头节点i的下一个节点，若大于预设固定概率，则选择簇头节点j，否则选择簇头节点k；
[0030]重复上述步骤，基于贪心思想利用距离矩阵Dist(x,y)得到多条初始路径，即为初始种群。
[0031]结合第一方面，可选的，所述利用IPMX算法对每一代种群进行交叉操作，包括：
[0032]在父代染色体片段中随机选择两个切割点进行切割，得到两个字串，分别为索引字串和数值字串；
[0033]基于父代染色体，将得到的两个字串进行映射形成映射表；所述映射表的第一行是从0到n的节点索引，n为父代染色体片段的长度；第二行是索引字串中各节点对应的数值字串的节点；
[0034]基于得到的两个子串，生成交换列表；所述交换列表的第一列是索引字串，第二列是数值字串，第三列的值设置为1；
[0035]基于所述映射表和交换列表得到求和列表，所述求和列表的第一行是所述映射表的第一行；第二行是索引字串是否存在某一节点的值，若存在该节点则数值为1，否则数值为0；第三行是数值字串是否存在某一节点的值，若存在该节点则数值为1，否则数值为0；第四行为第二行数值与第三行数值求和的值，若值为0则索引字串和数值字串中没有该节点，若值为2则该节点为不需要进行交换的中间节点，若值为1则该节点为需要进行交换的路径端点；
[0036]基于求和列表，对交换列表进行更新，若交换列表中每一行前两列含有中间节点，则将第三列本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机数据辅助收集方法，其特征在于，包括：获取待发送数据的地面传感器节点和接收节点；基于获取到的地面传感器节点，利用聚类算法进行分簇，得到多个簇头节点；其中，所述簇头节点汇集了簇中所有地面传感器节点的待发送数据；基于多个簇头节点和接收节点，利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。2.根据权利要求1所述的无人机数据辅助收集方法，其特征在于，所述聚类算法为AP聚类算法，通过下式表示：式(1)中，r(i,k)为吸引度信息矩阵，表示节点k适合作为节点i的聚类中心的程度，s(i,k)表示节点i与节点k之间欧氏距离的相反数，通过下式表示：s(i,k)＝
‑
d2(x
i
,x
k
)＝
‑
||x
i
‑
x
k
||2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式(2)中，x
i
为节点i的地面坐标，x
k
为节点k的地面坐标；式(1)中，a(i,k)为归属度信息矩阵，表示节点i适合作为节点k的聚类中心的程度，表示从节点k到节点i的消息，初始值为0；a(k,k)表示节点k从其它点获得的积极吸引度之和；k
’
为节点k
’
，i
’
为节点i
’
，a(i,k
’
)为归属度信息矩阵，表示节点i适合作为节点k
’
的聚类中心的程度，；s(i,k
’
)为节点i与节点k
’
之间欧氏距离的相反数；t为迭代次数，r
t
(i,k)为迭代次数为t时的吸引度信息矩阵，表示节点k作为节点i外其他节点的聚类中心的相似度值；r
t
(i
’
,k)为迭代次数为t时的吸引度信息矩阵，表示节点k作为节点i
’
外其他点的聚类中心的相似度值；其中，吸引度信息和归属度信息使用阻尼系数λ衰减，通过下式表示：式(3)中，r
t+1
(i,k)为迭代次数为t+1时的吸引度信息矩阵，a
t+1
(i,k)为迭代次数为t+1时的归属度信息矩阵。3.根据权利要求1所述的无人机数据辅助收集方法，其特征在于，所述利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，包括：获取多个簇头节点坐标构成的矩阵D(x,y)；计算矩阵D(x,y)中任意两点的欧氏距离，得到距离矩阵Dist(x,y)；利用贪心思想对种群进行初始化，得到初始种群；利用轮盘赌算法对每一代种群进行选择，响应于个体适应度值越高，被选中的概率越大；利用IPMX算法对每一代种群进行交叉操作；
利用混合变异方法对每一代种群进行变异操作，随机选择不同的变异算子进行变异操作；使用局部搜索算法2
‑
opt对种群进行局部搜索，搜索到更短的路径；响应于没有搜索到更短的路径，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。4.根据权利要求3所述的无人机数据辅助收集方法，其特征在于，所述利用贪心思想对种群进行初始化，得到初始种群，包括：随机选择一个簇头节点i作为出发点，根据距离矩阵Dist(x,y)找到距离簇头节点i最近的簇头节点j和次之的簇头节点k；根据随机函数选择簇头节点i的下一个节点，若大于预设固定概率，则选择簇头节点j，否则选择簇头节点k；重复上述步骤，基于贪心思想利用距离矩阵Dist(x,y...

【专利技术属性】
技术研发人员：员佳豪，李清远，阿布都塞米，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：