一种基于物联网驱动的无人机集群自组网方法

技术领域

[0001] 本申请涉及无线网络技术领域，特别涉及采用物联网技术对无人机集群进行自组网的方法。

背景技术

[0002] 集群式无人机由多个无人机组成，通过在不同无人机上安装具有不同功能的载荷，可以按照任务的需求由相应的无人机来执行，而且，多个无人机组成的集群也能提高任务执行成功率，因为通常会在集群中设置冗余，当一个无人机失效后，可以由具有相同载荷的其他无人机快速进行补充，避免整个任务被迫中断。

[0003] 无人机集群在执行任务的过程中需要和地面设备进行实时的通信，以接受地面控制或将实时数据反馈给地面设备。鉴于集群中无人机数量较多，通常会由一个或少数几个无人机作为中继节点，其他无人机将数据发送给中继节点后由中继节点统一反馈给地面设备，减少因多设备同时传输数据造成的网络拥塞。而现有的选择中继节点的方式较为简单，仅考虑无人机自身的剩余电量、剩余算力等因素，忽略了与中继节点通信的基站的情况，导致无人机在将数据传输回地面的过程中因地面的基站状态不佳而通信受阻。

发明内容

[0004] 本申请实施例提供了一种基于物联网驱动的无人机集群自组网方法，用以解决现有技术中选择中继节点时忽略地面的基站情况导致通信效果不佳的问题。

[0005] 本申请实施例提供了一种基于物联网驱动的无人机集群自组网方法，包括：将无人机集群划分为多个子集群，在子集群中选择多个无人机作为候选计算节点；
在无人机集群启动后，每个子集群中的无人机采集实时状态数据，根据实时状态数据在每个子集群中选择一个无人机作为临时中继节点；
由临时中继节点根据同一个子集群中候选计算节点的状态确定为每个候选计算节点分配任务的比例；
在所有的候选计算节点中部署经过剪枝的自组网模型，候选计算节点根据被分配的比例利用自组网模型进行分布式计算，得到局部最优解，局部最优解包括最优适应度值和对应的节点-基站组合，最优适应度值是子集群中所有无人机和地面上的每个中继基站之间适应度值的最大值，节点-基站组合是具有最优适应度值的无人机和中继基站的组合；
所有的临时中继节点对局部最优解进行汇总，从多个局部最优解中选择全局最优解，全局最优解包括最佳中继节点；
无人机集群中的其他无人机将数据发送至最佳中继节点，最佳中继节点将数据经过全局最优解中的中继基站和地面基站转发后，最终被发送至控制终端。

[0006] 在一种可能得实现方式中，剪枝前以及剪枝后的自组网模型均包括输入层、预处理层、核心计算层和输出层，相对于剪枝前的自组网模型，剪枝后的自组网模型中预处理层去除了正则化模块，同时也将核心计算层中的目标函数模块由基于梯度下降调整权重的方式改为固定权重。

[0007] 在一种可能得实现方式中，在每个子集群中的无人机采集实时状态数据后，对实时状态数据进行预处理和归一化，基于预处理和归一化后的实时状态数据在每个子集群中选择临时中继节点。

[0008] 在一种可能得实现方式中，实时状态数据包括环境威胁等级、信号强度适配度、剩余电量适配度和剩余算力适配度，按照以下公式计算初始适应度值：

[0009] 其中，Ftemp(i)为第i个无人机的初始适应度值，Ti为环境威胁等级， 为第i个无人机与所有候选的中继基站之间的信号强度适配度的均值，Ci为剩余算力适配度，Ei为剩余电量适配度；将子集群中初始适应度值最高的无人机作为临时中继节点。

[0010] 在一种可能得实现方式中，按照以下公式计算为每个候选计算节点分配任务的比例：

[0011] 其中，Ptask,i为比例，α、β和γ 分别为剩余算力权重、节点间信号强度权重和剩余电量权重，Ci为剩余算力适配度，Si,temp为第i个无人机和临时中继节点之间信号强度适配度，Ei为剩余电量适配度，K为子集群中候选计算节点的集合。

[0012] 在一种可能得实现方式中，自组网模型中的目标函数表示为：

[0013] 其中，Fnode(i,j)为第i个无人机和第j个中继基站之间的适应度值，Wj为中继基站的分区权重，Ti为环境威胁等级，Oi,j为遮挡系数，Di,j为距离适配度，Ai,j为角度适配度，Ri,j为信号强度适配度；将最大的适应度值作为最优适应度值。

[0014] 在一种可能得实现方式中，采用进化算法求解目标函数，得到最优适应度值。

[0015] 在一种可能得实现方式中，当满足以下任一条件时，启动切换最佳中继节点的操作：当前的最佳中继节点和中继基站之间的适应度值相对于全局最优解中的最优适应度值下降超过0.1；
当前的最佳中继节点的剩余电量适配度小于或等于0.2，或剩余算力适配度小于或等于0.2；
当前的最佳中继节点和中继基站之间的信号强度适配度小于或等于0.2，或遮挡系数大于或等于0.8；
无人机集群整体移动超出中继基站的通信范围。

[0016] 在一种可能得实现方式中，切换最佳中继节点的操作包括：由临时中继节点重新计算比例，然后候选计算节点按照重新计算的比例重新计算得到局部最优解，基于局部最优解确定新最佳中继节点；
由新最佳中继节点与新中继基站建立连接并完成链路自检；
由原最佳中继节点将未转发完的数据通过集群内的短距4G链路同步至新最佳中继节点；
由新最佳中继节点启动数据转发。

[0017] 在一种可能得实现方式中，临时中继节点对候选计算节点的平均剩余算力适配度进行监控，并按照平均剩余算力适配度的大小调整自组网模型的剪枝率，按照调整后的剪枝率对剪枝后的自组网模型重新进行剪枝。

[0018] 本申请中的一种基于物联网驱动的无人机集群自组网方法，具有以下优点：同时考虑无人机和中继基站的情况，根据无人机的环境威胁等级以及无人机和中
继基站之间的遮挡系数、距离、角度和信号强度等数据计算适应度值，进而确定最佳中继节点和中继基站，通过这种全局考虑的方式，提升了自组网后数据传输的稳定性。