一种多无人机协作数据分发方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术公开一种多无人机协作数据分发方法、系统、电子设备及介质，涉及通信领域，该方法包括：获取多组无人机的本地数据；将边信息和节点信息输入至策略函数，得到当前时刻接收方无人机的编号信息；根据当前时刻接收方无人机的编号信息，应用预设约束条件，确定目标接收方无人机；发送方无人机将数据包发送至目标接收方无人机，目标接收方无人机根据接收到的数据包更新目标接收方无人机的本地数据，并将数据包发送至发送方无人机，发送方无人机根据数据包更新发送方无人机的本地数据，得到奖励数据；根据奖励数据，对所有无人机进行强化学习训练。本发明专利技术能够使点对点网络中每个无人机能够快速构建全局地图。能够快速构建全局地图。能够快速构建全局地图。

【技术实现步骤摘要】
一种多无人机协作数据分发方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及通信领域，特别是涉及一种多无人机协作数据分发方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]多无人机群因能够完成单个无人机无法完成的复杂任务受到了广泛的关注。多无人机系统的实际应用十分广泛，如未知环境测绘、军事侦察、灾难后搜救等。这些场景往往无法安装通信设备。此时，多无人机群需要组成一个点对点网络，以分布式方式运行。
[0003]在灾难后的环境地图映射场景中，为了提高搜救效率，多无人机系统需要建立全局地图。通常，无人机通过附近的网关将局部地图发送给地面站，然后地面站将所有局部地图合并。由于灾区的通信基础设施经常遭到破坏，无人机之间需要相互通信以获取所有全局地图以继续救援。为了尽快得到全局地图，将无人机分成若干组，每组分别进行局部区域的地图绘制。同一组内的无人机获得相同的局部地图。换句话说，每个无人机拥有全局地图的一个子集。为了构建全局地图，无人机需要与邻居交互以获得所有局部地图。
[0004]在这种情况下，传统的广播方式会造成冗余传输，容易造成广播风暴和消息冲突。它不适用于需要传输大量数据的多无人机系统。此外，恶劣的环境，如暴风雨、闪电、山岭等，会导致无线通信质量下降。此外，移动无人机带来的动态拓扑结构给网络稳定性带来了挑战。因此，为了使点对点网络中每个无人机能够快速构建全局地图，需要设计一种有效的数据分发方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种多无人机协作数据分发方法、系统、电子设备及介质，能够使点对点网络中每个无人机能够快速构建全局地图。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种多无人机协作数据分发方法，所述数据分发方法包括：
[0008]获取多组无人机的本地数据；各所述无人机的本地数据包括物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包、已建立通信连接的目的节点和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻；
[0009]以已建立通信连接的目的节点的无人机编号信息为边信息，以发送方无人机的物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻为节点信息，将所述边信息和所述节点信息输入至策略函数，得到当前时刻接收方无人机的编号信息；所述策略函数为聚合图神经网络；所述聚合图神经网络模型包括依次连接的编码器、图神经网络和解码器；
[0010]根据所述当前时刻接收方无人机的编号信息，应用预设约束条件，确定目标接收方无人机；
[0011]所述发送方无人机将数据包发送至所述目标接收方无人机，所述目标接收方无人
机根据接收到的数据包更新所述目标接收方无人机的本地数据，并将所述数据包发送至所述发送方无人机，所述发送方无人机根据所述数据包更新所述发送方无人机的本地数据，得到奖励数据；
[0012]根据所述奖励数据，对所有无人机进行强化学习训练。
[0013]可选地，应用马尔科夫奖励过程确定奖励数据。
[0014]可选地，所述马尔科夫奖励过程的奖励函数为：
[0015][0016]其中，λ为一次任务给定的时限，X0为初始状态全部无人机群拥有的数据总量，X为任务完成状态无人机群应该有的数据总量，x为每个时隙通信无人机群内发生的数据交互量，R为本次决策的奖励值，t为完成任务的时间。
[0017]可选地，所述预设约束条件为：
[0018]任意一个无人机不能同时既作为发送方无人机又作为接收方无人机；
[0019]任意一个无人机至多对应一个接收方无人机或者发送方无人机；
[0020]所有通信连接的通信信号与所有通信连接的干扰信号加噪声信号的和的比值均大于设定阈值。
[0021]可选地，所有通信连接的通信信号与所有通信连接的干扰信号加噪声信号的和的比值均大于设定阈值，具体为：
[0022][0023]其中，为当前接受者的信号与干扰加噪声比，当不小于阈值γ时，接收者才能接收到发送者发来的数据，是发送者i与接收者j在t时间的距离，P
i
是发送者i的发送功率，η是噪声功率，α是路径损失参数，k为发送者集合F中的元素序号，P
k
是发送者k的发送功率，是发送者k与接收者j在t时间的距离。
[0024]一种多无人机协作数据分发系统，应用上述的多无人机协作数据分发方法，所述数据分发系统包括：
[0025]获取模块，获取多组无人机的本地数据；各所述无人机的本地数据包括物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包、已建立通信连接的目的节点和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻；
[0026]编号信息确定模块，用于以已建立通信连接的目的节点的无人机编号信息为边信息，以发送方无人机的物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻为节点信息，将所述边信息和所述节点信息输入至策略函数，得到当前时刻接收方无人机的编号信息；所述策略函数为聚合图神经网络；所述聚合图神经网络模型包括依次连接的编码器、图神经网络和解码器；
[0027]目标确定模块，用于根据所述当前时刻接收方无人机的编号信息，应用预设约束条件，确定目标接收方无人机；
[0028]发送模块，用于所述发送方无人机将数据包发送至所述目标接收方无人机，所述目标接收方无人机根据接收到的数据包更新所述目标接收方无人机的本地数据，并将所述数据包发送至所述发送方无人机，所述发送方无人机根据所述数据包更新所述发送方无人机的本地数据，得到奖励数据；
[0029]训练模块，用于根据所述奖励数据，对所有无人机进行强化学习训练。
[0030]一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的多无人机协作数据分发方法。
[0031]一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的多无人机协作数据分发方法。
[0032]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0033]本专利技术基于图神经网络的决策策略，策略决定通信对象，通过预设约束条件，避免消息冲突。该策略通过强化学习进行训练，根据数据分发的完成进度设计奖励函数。仿真结果表明，在移动场景下，本文算法的性能都优于所有对比算法。同时，该方法具有较好的可扩展性。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本专利技术多无人机协作数据分发方法流程图；
[0036]图2为本专利技术聚合图神经网络模型结构图；
[0037]图3为本专利技术无人机数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多无人机协作数据分发方法，其特征在于，所述数据分发方法包括：获取多组无人机的本地数据；各所述无人机的本地数据包括物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包、已建立通信连接的目的节点和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻；以已建立通信连接的目的节点的无人机编号信息为边信息，以发送方无人机的物理信息、通信连接建立的时刻、接收方无人机当前拥有的数据包和接收方无人机最近一次作为发送方的时刻为节点信息，将所述边信息和所述节点信息输入至策略函数，得到当前时刻接收方无人机的编号信息；所述策略函数为聚合图神经网络；所述聚合图神经网络模型包括依次连接的编码器、图神经网络和解码器；根据所述当前时刻接收方无人机的编号信息，应用预设约束条件，确定目标接收方无人机；所述发送方无人机将数据包发送至所述目标接收方无人机，所述目标接收方无人机根据接收到的数据包更新所述目标接收方无人机的本地数据，并将所述数据包发送至所述发送方无人机，所述发送方无人机根据所述数据包更新所述发送方无人机的本地数据，得到奖励数据；根据所述奖励数据，对所有无人机进行强化学习训练。2.根据权利要求1所述的多无人机协作数据分发方法，其特征在于，应用马尔科夫奖励过程确定奖励数据。3.根据权利要求2所述的多无人机协作数据分发方法，其特征在于，所述马尔科夫奖励过程的奖励函数为：其中，λ为一次任务给定的时限，X0为初始状态全部无人机群拥有的数据总量，X为任务完成状态无人机群应该有的数据总量，x为每个时隙通信无人机群内发生的数据交互量，R为本次决策的奖励值，t为完成任务的时间。4.根据权利要求1所述的多无人机协作数据分发方法，其特征在于，所述预设约束条件为：任意一个无人机不能同时既作为发送方无人机又作为接收方无人机；任意一个无人机至多对应一个接收方无人机或者发送方无人机。5.根据权利要求4所述的多无人机协作数据分发方法，其特征在于，所述预设约束条件还包括：其中，为当前接受者的信号与干扰加噪声比，当不小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢娜，张晔，王月海，韩亚君，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：