海上多智能体任务协同下的快速组网方法研究

发布时间：2017-03-24 09:01

  本文关键词：海上多智能体任务协同下的快速组网方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着建设“一带一路”方针政策的提出,海洋资源的开发和利用日益得到重视,海上环境监测、船舶搜救和海洋资源勘探等海上活动也日益频繁,而人类活动范围和能力有限,因此,越来越多的智能体(如无人机和无人船等)被应用到海洋环境中,协助人类共同完成海上作业任务。为保证任务完成效率,研究构建智能体群内的无线通信网络具有越来越重要的意义。本论文通过研究Ad hoc组网算法和无线传感器网络组网算法两类不同的组网方式,及其各自的代表算法,分析出海上组网环境和陆地组网环境的差别,提出了适用于海洋通信环境的多智能体快速组网算法,在此基础上研究多智能体任务协同分配策略,最后研究了在通信区域内该算法中sink节点相互之间的通信距离发生变化时的运动路径变化。具体研究成果如下：(1)本文的应用背景为海上组网环境,智能体网络由技术完备的无人机和无人船构成。首先从sink节点位置因素分析得出海上组网不同于陆地组网,是因为海上节点与sink节点间的距离远大于陆地节点到sink节点(多为基站)的距离,导致海上组网过程中传输信息的丢失情况较陆地组网情况更为严重,从而影响到智能体与控制中心的通信效果,降低任务执行质量。针对这个问题,本文采用多架无人机代替原固定基站成为海上多智能体任务快速组网算法中的sink节点,提出一种适用于海上环境的多智能体快速分簇组网算法,产生的簇头节点即可就近与无人机节点进行通信,大大缩短了通信距离,从而减少信息丢失。通过与其他算法的仿真结果对比说明该算法在海上组网环境中具有更好的性能。在此基础上,本文还研究了多智能体任务协同分配策略,针对任务分配过程中簇内或簇间产生的分配冲突问题提出相应的解决方案。(2)在提出的海上多智能体快速分簇组网算法中要求作为sink节点的无人机需要飞到特定区域内,然而无人机节点之间还需进行相互通信,从而防止两节点间的通信距离过大超出通信范围而无法进行通信,或是通信距离过小而导致两个无人机节点发生碰撞。因此本文针对无人机协同飞行问题还研究了在聚合、队形保持以及避碰这三种因素的影响下无人机飞行路径的变化情况。
【关键词】：海洋通信 快速分簇组网算法 sink节点位置 无人机协同飞行
【学位授予单位】：海南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U675.7;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 绪论9-14
• 1.1 研究背景、目的与意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究目的与意义9-10
• 1.2 多智能体组网方法研究现状10-11
• 1.3 研究内容与创新11-12
• 1.3.1 主要研究内容11-12
• 1.3.2 主要创新点12
• 1.4 章节安排12-14
• 2. 组网算法14-19
• 2.1 Ad hoc组网算法14-15
• 2.1.1 LID分簇算法14
• 2.1.2 HD分簇算法14-15
• 2.1.3 WCA分簇算法15
• 2.1.4 自适应负载均衡分簇算法15
• 2.2 无线传感器网络组网算法15-17
• 2.2.1 LEACH算法16
• 2.2.2 LEACH C算法16-17
• 2.2.3 PSO算法17
• 2.2.4 HEED算法17
• 2.3 多智能体组网算法17-19
• 3. 多智能体任务协同下的快速组网方法19-36
• 3.1 多智能体无线通信网络拓扑结构19-20
• 3.2 多智能体无线通信网络节点能耗模型20-21
• 3.3 基于sink节点位置的LEACH分簇路由改进算法21-23
• 3.3.1 场景描述21-22
• 3.3.2 单无人机移动策略22-23
• 3.4 仿真结果对比分析23-30
• 3.4.1 仿真参数设置23-24
• 3.4.2 仿真结果分析24-30
• 3.5 多智能体任务协同分配策略30-34
• 3.6 本章小结34-36
• 4. 海上多无人机sink节点协同运动机制36-42
• 4.1 多智能体协同运动模型36-37
• 4.2 海上多无人机sink节点协同运动算法研究37-38
• 4.3 仿真结果对比分析38-41
• 4.3.1 仿真参数设置38-39
• 4.3.2 仿真结果分析39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 5. 总结与展望42-44
• 参考文献44-47
• 硕士期间发表的论文47-48
• 致谢48

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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  本文关键词：海上多智能体任务协同下的快速组网方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：265349