【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急通信，具体为一种无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法及系统。
技术介绍
1、无人机技术的快速发展使得无人机在各个领域的应用越来越广泛，包括应急通信网络。应急通信网络在灾害救援、紧急救援和军事行动等场景中起着重要作用。然而，传统的通信设备在应急情况下可能受到限制，无法满足快速部署和灵活性的要求。因此，无人机群作为一种灵活性高、易于部署的解决方案，被广泛应用于构建应急通信网络。
2、目前，已经有一些研究关注无人机辅助的应急通信网络。其中，一些研究关注无人机的部署和通信范围的优化，以提高网络的覆盖范围和通信质量。另一些研究关注无人机之间的协同通信和路由选择，以提高网络的可靠性和吞吐量。然而，现有的研究大多集中在前向传输，即从基站到无人机的数据传输，而对于后向传输，即从无人机到基站的数据传输，研究相对较少。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
3、本专利技术的第一方面在于提供一种无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，包括：基于无人机收集的信息建立无人机辅助的应急通信网络的拓扑构建和路由联合优化模型；在路由选择优化方面，利用delaunay三角剖分和dijkstra算法选
4、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：所述无人机辅助的应急通信网络的拓扑构建和路由联合优化模型的建立包括，
5、设定有k个任务无人机，集合表示为：用于收集灾区的环境信息，利用m个中继无人机将所述环境信息传输至后方指挥部所述中继无人机的集合表示为：所述后方指挥站的坐标固定为wd＝[xd，yd]t，所有的中继无人机和任务无人机均处于同一飞行高度，且在水平面上的投影坐标分别为以及
6、通过联合优化拓扑构建和路由选择，最小化数据包传输的总实际能源消耗，同时最大化由中继无人机提供给任务无人机的后传链路的最小吞吐量，问题表示为：
7、
8、
9、c2：
10、c3：
11、c4：
12、c5：
13、c6：
14、c7：
15、c8：
16、c9：
17、其中，r表示辅助变量用于优化链路的最小吞吐量，q表示中继无人机的位置，f表示路由选择，表示二值变量，取1为无人机ui选择无人机uj来传输无人机uk发起的数据，表示传输所消耗的能量，p表示发射功率，表示无人机ui，uj之间信道的功率增益，σ2表示噪声功率，表示二值变量，取1为无人机uk选择无人机ui来传输无人机uk发起的数据，表示二值变量，取1为无人机ui选择无人机uk来传输无人机uk发起的数据，和均表示一个二值变量，表示二值变量，取1为无人机uj选择无人机uz来传输无人机uk发起的数据，表示无人机ui的位置，表示无人机uj的位置。
18、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：所述最佳的路由路径的选择包括，
19、使用全球导航卫星系统获得每个无人机节点的位置，并计算在los信道下无人机通信链路的可达速率，利用delaunay三角剖分和dijkstra算法优化路由选择子问题并选择最佳的路由路径，所述路由选择子问题表示为：
20、
21、s.t.c1-c6，c9。
22、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：还包括，
23、利用delaunay三角剖分算法建立无人机节点之间的连接关系并构建网络图g(v，e)，其中，v表示图顶点的集合，e表示图的边的集合；
24、采用dijkstra算法在图gk(v，ek)上找到最短路径pk，并计算所述最短路径pk的目标函数jk；
25、若所述目标函数jk大于先前的目标函数，则将最佳目标函数设置为jk，将最佳路径设置为pk；
26、对于所述最短路径pk中的每个链路，单独计算吞吐量并找到最低吞吐量rmin，通过移除吞吐量小于或等于所述最低吞吐量rmin的链路，得到一个新的图gk+1(v，ek+1)；
27、重复上述步骤，直到dijkstra算法无法再找到新的最短路径为止。
28、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：所述拓扑构建的过程包括，
29、基于优化后的路由选择指导拓扑构建，拓扑构建子问题表示为：
30、
31、s.t.c2，c7-c8
32、采用改进的粒子群优化算法解决拓扑构建的优化问题，即使用惩罚法将有约束的拓扑构建子问题转化为一个无约束问题，表示为：
33、
34、其中，λ1，λ2和λ3表示对应于约束c1、c2和c3的罚项系数。
35、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：还包括，
36、所述改进的粒子群优化算法中适应度函数和粒子对应于所述无约束问题的目标函数和候选解，每个粒子有两个位置：一个为表示所有中继无人机的位置，另一个为qi2＝r，表示当前选定路径的最小吞吐量，粒子的两个速度分别为和vi2，对应于qi1和qi2，所有粒子保持两个特殊位置：pbest和gbest，第i个粒子的pbest，表示为是优于该粒子以前的任何位置的位置，唯一的gbest，表示为是所有粒子的pbest中最好的位置；
37、在改进粒子群优化算法的第k次迭代中，第i个粒子的速度和位置通过以下方式进行调整：
38、
39、
40、其中，和分别表示第k次迭代和第k+1次迭代粒子的速度，ω表示惯性权重，c1和c2表示认知和社会参数，和分别表示第k次迭代和第k+1次迭代粒子的位置。
41、作为本专利技术所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法的一种优选方案，其中：利用delaunay三角剖分和djjkstra算法在当前部署下选择最佳的路由路径，根据优化后的路由选择采用改进的粒子群优化算法指导拓扑构建，并在迭代过程中获取收敛的最佳部署位置，实现拓扑构建和路由选择的联合优化。
42、本专利技术的第二方面在于提供一种无人机应急通信网拓扑及路由联合优化系统，包括：
43、模型构建单元，用于基于无人机收集的信息建立无人机辅助的应急通信网络的拓扑构建和路由联合优化模型；
44、路由选择优化单元，用于在路由选择优化方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述无人机辅助的应急通信网络的拓扑构建和路由联合优化模型的建立包括，
3.如权利要求2所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述最佳的路由路径的选择包括，
4.如权利要求3所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：还包括，
5.如权利要求3或4所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述拓扑构建的过程包括，
6.如权利要求5所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：还包括，
7.如权利要求6所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：利用Delaunay三角剖分和Dijkstra算法在当前部署下选择最佳的路由路径，根据优化后的路由选择采用改进的粒子群优化算法指导拓扑构建，并在迭代过程中获取收敛的最佳部署位置，实现拓扑构建和路由选择的联合优化。
8.一种实施如权利要求1～7任一
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1～7中任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1～7中任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述无人机辅助的应急通信网络的拓扑构建和路由联合优化模型的建立包括，
3.如权利要求2所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述最佳的路由路径的选择包括，
4.如权利要求3所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：还包括，
5.如权利要求3或4所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：所述拓扑构建的过程包括，
6.如权利要求5所述的无人机应急通信网拓扑及路由联合优化方法，其特征在于：还包括，
7.如权利要求6所述的无人机应急通信网...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙贺，张国枝，李东阳，黄善坤，梁誉露，覃胜远，杨春兰，周子豪，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司贵港供电局，
类型：发明
国别省市：
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