空地一体化网络中UAV组网技术研究
发布时间：2021-07-18 13:48
空地一体化网络是是现代战争中快速掌握精确信息的重要途径,对于打赢信息战有重要意义。近些年来无线传感器网络、自组织网、无人机、低功耗广域物联网等技术的发展使得构建高效的空地一体化网络成为可能。由于无人机具有体积小、成本低、侦察灵便等特点,无人机节点可在空地一体化网络中担任重要的角色。因此,本文重点对空地一体化网络中的无人机组网技术进行研究,主要研究内容包括对无人机收集传感器数据过程中的规划问题和无人机自组织网路由技术。1、针对空地一体化网络中无人机组网的相关研究问题进行总结归纳与对比分析,包括无人机收集传感数据过程中的路径规划问题和自组织网中的网络自组织、自配置及路由技术。2、针对单个无人机对部署在特定区域的传感器节点进行数据收集的场景,提出了低复杂度的内旋路径规划算法,以实现路径规划。该算法的核心思想是对节点分布的区域进行圆环划分,无人机对每个圆环内节点进行路径规划后从外到内访问各圆环。该算法的优势在于提高算法的收敛速度的同时也提高了算法精度。3、针对多无人机协同区域覆盖问题,本文提出了基于完全区域覆盖的多无人机区域分解覆盖算法。该算法建立在完全区域覆盖和哈密顿回路的基础上,旨在将区域...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
FPPWR算法规划示例
国防科技大学研究生院硕士学位论文第22页最短，调用IOPlan算法找出当前网格和先前网格的疑似节点集中具有最短距离的节点对作为前一个网格的出节点和后一个网格的入节点。其中，搜索出入节点过程中使用的节点集称之为疑似集图3.1FPPWR算法规划示例图3.2最佳疑似容量和节点密度的关系基于网格划分的FPPWR算法实现了快速路径规划，图3.1是FPPWR算法的实验示例。但该算法存在一些缺陷：1）文献[23]未将调用FPPWR算法前对区域
国防科技大学研究生院硕士学位论文第23页进行网格划分的时间纳入考虑，在实际操作过程中，由于最优的网格划分是通过多次循环学习得到的，因此网格划分会消耗大量时间。2）为了延长传感器节点的寿命，我们希望所有传感器节点只从外部环境收集数据并将数据传输到无人机，但不需要聚合数据，因为头节点聚合其他传感器节点的操作消耗较多能量。图3.3最佳网格宽度和节点密度间的关系及其拟合曲线因此对FPPWR算法做出如下改进：1）传感器节点取消推举头节点这一步骤，无人机直接从所有传感器节点收集数据，而不仅仅是从头节点收集数据；2）对网格划分（即对网格宽度的选择）不再以最少头节点为约束条件，而是以最短规划路径为约束。经过20组实验，节点数分别为10、20、30、40、50、100、200、300、400、500、1000、2000、3000、4000、5000、10000、20000、30000、40000、50000，仿真结果如图3.2和图3.3所示。通过设置可疑组的不同基数和不同的网格宽度，可以计算出对应于最短路径规划的可疑组的最佳基数和网格宽度。图3.2表现了最优的疑似集基数与节点密度的关系，表明将疑似集的的基数设置为2到5是合理的。图3.3表现了最优的网格大小与节点密度的关系。实验结果表明：当疑似集的基数在一定范围内时，网格宽度与传感器节点的密度密切相关。通过拟合节点密度与网格宽度的实验数据得到最佳网格宽度的表达式为：()bfxaxc(3-1)其中，x是节点密度，a=1.34，b=-0.5603，c=0.5603。根据公式(3-1)可以获取不同节点密度下最优的网格划分。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机网络移动部署算法设计[J]. 袁万腾,李亚各. 电脑知识与技术. 2017(03)
[2]LoRa无线网络技术分析[J]. 赵静,苏光添. 移动通信. 2016(21)
[3]DTN网络路由技术研究综述[J]. 余侃民,钟赟,孙昱,杨娟. 计算机应用与软件. 2016(07)
[4]多无人机协同区域覆盖搜索算法的改进[J]. 吴青坡,周绍磊,尹高扬,刘伟. 电光与控制. 2016(01)
[5]大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划[J]. 汪成亮,严君辉. 北京理工大学学报. 2015(10)
[6]一种基于CGSR的Ad Hoc网络分簇路由协议改进[J]. 杨睿,贾小珠. 青岛大学学报(自然科学版). 2014(04)
[7]改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划[J]. 王强,张安,吴忠杰. 火力与指挥控制. 2014(08)
[8]多无人机协同搜索区域分割与覆盖[J]. 于驷男,周锐,夏洁,车军. 北京航空航天大学学报. 2015(01)
[9]无人机扫描线区域覆盖中的转弯航迹规划[J]. 万明,代忠,褚文奎. 系统工程与电子技术. 2014(09)
[10]基于伙伴系统的IP地址自动分配协议的研究[J]. 孙付龙,李道全,路浩,吴兴成. 电脑知识与技术. 2013(34)
硕士论文
[1]MANET网络中OLSR路由协议研究与改进[D]. 杨彬.电子科技大学 2013
本文编号：3289696
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
FPPWR算法规划示例
国防科技大学研究生院硕士学位论文第22页最短，调用IOPlan算法找出当前网格和先前网格的疑似节点集中具有最短距离的节点对作为前一个网格的出节点和后一个网格的入节点。其中，搜索出入节点过程中使用的节点集称之为疑似集图3.1FPPWR算法规划示例图3.2最佳疑似容量和节点密度的关系基于网格划分的FPPWR算法实现了快速路径规划，图3.1是FPPWR算法的实验示例。但该算法存在一些缺陷：1）文献[23]未将调用FPPWR算法前对区域
国防科技大学研究生院硕士学位论文第23页进行网格划分的时间纳入考虑，在实际操作过程中，由于最优的网格划分是通过多次循环学习得到的，因此网格划分会消耗大量时间。2）为了延长传感器节点的寿命，我们希望所有传感器节点只从外部环境收集数据并将数据传输到无人机，但不需要聚合数据，因为头节点聚合其他传感器节点的操作消耗较多能量。图3.3最佳网格宽度和节点密度间的关系及其拟合曲线因此对FPPWR算法做出如下改进：1）传感器节点取消推举头节点这一步骤，无人机直接从所有传感器节点收集数据，而不仅仅是从头节点收集数据；2）对网格划分（即对网格宽度的选择）不再以最少头节点为约束条件，而是以最短规划路径为约束。经过20组实验，节点数分别为10、20、30、40、50、100、200、300、400、500、1000、2000、3000、4000、5000、10000、20000、30000、40000、50000，仿真结果如图3.2和图3.3所示。通过设置可疑组的不同基数和不同的网格宽度，可以计算出对应于最短路径规划的可疑组的最佳基数和网格宽度。图3.2表现了最优的疑似集基数与节点密度的关系，表明将疑似集的的基数设置为2到5是合理的。图3.3表现了最优的网格大小与节点密度的关系。实验结果表明：当疑似集的基数在一定范围内时，网格宽度与传感器节点的密度密切相关。通过拟合节点密度与网格宽度的实验数据得到最佳网格宽度的表达式为：()bfxaxc(3-1)其中，x是节点密度，a=1.34，b=-0.5603，c=0.5603。根据公式(3-1)可以获取不同节点密度下最优的网格划分。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机网络移动部署算法设计[J]. 袁万腾,李亚各. 电脑知识与技术. 2017(03)
[2]LoRa无线网络技术分析[J]. 赵静,苏光添. 移动通信. 2016(21)
[3]DTN网络路由技术研究综述[J]. 余侃民,钟赟,孙昱,杨娟. 计算机应用与软件. 2016(07)
[4]多无人机协同区域覆盖搜索算法的改进[J]. 吴青坡,周绍磊,尹高扬,刘伟. 电光与控制. 2016(01)
[5]大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划[J]. 汪成亮,严君辉. 北京理工大学学报. 2015(10)
[6]一种基于CGSR的Ad Hoc网络分簇路由协议改进[J]. 杨睿,贾小珠. 青岛大学学报(自然科学版). 2014(04)
[7]改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划[J]. 王强,张安,吴忠杰. 火力与指挥控制. 2014(08)
[8]多无人机协同搜索区域分割与覆盖[J]. 于驷男,周锐,夏洁,车军. 北京航空航天大学学报. 2015(01)
[9]无人机扫描线区域覆盖中的转弯航迹规划[J]. 万明,代忠,褚文奎. 系统工程与电子技术. 2014(09)
[10]基于伙伴系统的IP地址自动分配协议的研究[J]. 孙付龙,李道全,路浩,吴兴成. 电脑知识与技术. 2013(34)
硕士论文
[1]MANET网络中OLSR路由协议研究与改进[D]. 杨彬.电子科技大学 2013
本文编号：3289696
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