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一種基于熵反饋控制的無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)部署方法

文檔序號:40574946發(fā)布日期:2025-01-03 11:39閱讀:22來源:國知局
一種基于熵反饋控制的無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)部署方法

本發(fā)明涉及無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于熵反饋控制的無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)部署方法。


背景技術(shù):

1、無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)由于其靈活性、高效性和大規(guī)模協(xié)同作業(yè)的特點,在環(huán)境監(jiān)測、應(yīng)急響應(yīng)、災(zāi)害救援等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但如何在復雜、動態(tài)的環(huán)境中有效部署無人機體傳感網(wǎng)絡(luò),成為當前的一個重要挑戰(zhàn)。諸如在城市樓宇、密集森林等復雜環(huán)境中,無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)的部署面臨著感知范圍有限、通信中斷、以及障礙物阻擋等不確定性因素的影響,這些因素不僅會影響無人機間的協(xié)同工作,還可能導致網(wǎng)絡(luò)的連通性降低,從而使得無人機體無法有效完成任務(wù)。此外,傳統(tǒng)的多無人機部署方法通常僅依賴固定的控制規(guī)則,缺乏對系統(tǒng)整體狀態(tài)的實時反饋調(diào)控,特別是在面對多變環(huán)境時,難以動態(tài)調(diào)整部署方案,保持網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和高效運行。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的:本發(fā)明旨在提供一種通過引入局部熵、速度熵及拓撲連接熵的實時反饋機制,在復雜、動態(tài)的環(huán)境中保持無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定連通性與高效協(xié)同工作的無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)部署方法。

2、技術(shù)方案:本發(fā)明所述的基于熵反饋控制的無人機體傳感網(wǎng)絡(luò)部署方法,包括以下步驟:

3、(1)根據(jù)無人機集群系統(tǒng)中各無人機與其通訊范圍內(nèi)的鄰居無人機間的相對距離,確定鄰接矩陣,構(gòu)建無人機集群通信拓撲網(wǎng)絡(luò);

4、(2)根據(jù)當前時刻各無人機及其通訊范圍內(nèi)的鄰居無人機的位置信息、速度信息和探測到的障礙物位置信息,計算當前時刻各無人機的熵值,熵值包括局部熵、速度熵和拓撲連接熵;

5、(3)每架無人機定期廣播自身熵值信息,根據(jù)自身熵值信息和通訊接收的鄰居無人機的熵值,對無人機集群的局部和全局狀態(tài)進行動態(tài)評估,動態(tài)調(diào)整該無人機的位置、速度和通信連接;

6、(4)將步驟(2)得到的局部熵、速度熵和拓撲連接熵,引入蜂擁控制模型olfati-saber中,計算olfati-saber模型的控制率,確定每架無人機的總控制輸入,調(diào)整無人機的運動方向、速度和通信拓撲關(guān)系;

7、(5)在飛行過程中,重復步驟(2)至步驟(4),動態(tài)調(diào)整無人機的位置和速度,直至無人機體完成指定的飛行任務(wù)。

8、進一步的,鄰接矩陣為

9、;

10、其中,和分別表示第 i架和第 j架無人機的位置向量,r為無人機之間通信半徑;為?1,表示第 i架無人機和第 j架無人機之間的距離在通信半徑范圍內(nèi),存在通信連接;為0,則表示第 i架無人機和第 j架無人機之間沒有通信連接。

11、進一步的,局部熵為

12、;

13、其中,為局部熵,用于反映無人機在當前區(qū)域的空間分布;為將無人機的運動區(qū)域劃的網(wǎng)格數(shù)量,為第 i個網(wǎng)格中無人機的概率密度。

14、進一步的,速度熵為

15、;

16、其中,為速度熵,用于反映無人機集群的速度一致性;為速度落在第 i個區(qū)間的概率。

17、進一步的,拓撲連接熵為

18、;

19、其中,?為拓撲連接熵,用于反映無人機集群的網(wǎng)絡(luò)連通性,是度為k的節(jié)點比例,度表示與無人機通訊連接的鄰居無人機的數(shù)量。

20、進一步的,olfati-saber模型的控制率包括相互作用力、速度一致性項和障礙物避障項。

21、進一步的,第 i架無人機的相互作用力為

22、;

23、;

24、;

25、;

26、其中,為第一控制系數(shù);為第 i架無人機在通信范圍內(nèi)的鄰居無人機集合;為作用函數(shù);和分別表示第 i架和第 j架無人機的位置向量,為單位向量,表示第 i架和第 j架無人機之間的相對方向;為平滑度函數(shù),用于控制無人機之間的相互作用力在不同距離下的影響程度;z為兩架無人機之間的距離;為用于距離的sigma?規(guī)范化函數(shù),用于確??刂葡到y(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)值計算的可靠性;r為無人機之間通信半徑;d為無人機之間的期望距離;為第一控制系數(shù),用于衡量無人機在空間分布均勻性調(diào)整中的基礎(chǔ)控制力度;為基于局部熵值的調(diào)整函數(shù)。

27、進一步的,第 i架無人機的速度一致性項為

28、;

29、;

30、其中,為第二控制系數(shù);為第 i架無人機在通信范圍內(nèi)的鄰居無人機集合;是鄰接矩陣的元素,表示第 i架和第 j架無人機之間是否通信連接;和分別表示第 i架和第 j架無人機的速度;為速度熵控制系數(shù),用于衡量集群內(nèi)部無人機速度一致性的基礎(chǔ)控制力度;為基于速度熵的調(diào)整函數(shù)。

31、進一步的,第 i架無人機的障礙物避障項為

32、;

33、其中,是障礙物o對第 i架無人機的排斥力系數(shù),為第 i架無人機與障礙物o之間的方向向量。

34、進一步的,第 i架無人機的總控制輸入為

35、;

36、其中,表示第m控制系數(shù),;為第 i架無人機的位置向量;為無人機集群遷移的目標點位置,第三控制系數(shù)為

37、;

38、其中,為拓撲連接熵控制系數(shù),用于衡量集群網(wǎng)絡(luò)連接狀況的基礎(chǔ)控制力度?;為基于拓撲連接熵的調(diào)整函數(shù)。

39、有益效果:本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比,其顯著優(yōu)點是:1、本發(fā)明基于olfati-saber模型,通過引入局部熵、速度熵和拓撲連接熵的實時反饋機制,解決了現(xiàn)有模型中因缺乏實時反饋調(diào)控導致的部署效率低下及集群穩(wěn)定性不足的問題;2、在熵反饋機制方面,本發(fā)明基于傳感節(jié)點分布和速度一致性的局部熵和速度熵度量函數(shù),通過控制集群系統(tǒng)的熵減過程,動態(tài)調(diào)整各無人機的相互作用力及避障策略,從而提升傳感網(wǎng)絡(luò)在復雜環(huán)境中的魯棒性和自適應(yīng)能力,有效保證了網(wǎng)絡(luò)的連通性和協(xié)同作業(yè)效率;3、當局部熵較高時,表明無人機在空間分布上不均勻,系統(tǒng)會促使無人機改變隊形,減小集群網(wǎng)絡(luò)的復雜度;當速度熵較高時,表示無人機之間的速度差異大,系統(tǒng)將調(diào)整無人機速度,使其與鄰居的速度趨向一致,增強集群的同步性;當拓撲連接熵較高時,意味著集群網(wǎng)絡(luò)連通性較差或網(wǎng)絡(luò)連接冗余度較高,系統(tǒng)會促使無人機靠近鄰居,增加連接密度,并調(diào)整隊形切斷冗余通訊連接,從而提高集群的通信和協(xié)作能力;4、本發(fā)明通過熵反饋控制通信復雜度,有效減少了集群中不必要的通信連接,避免了過度通信帶來的冗余,降低了信息傳輸?shù)拈_銷;5、本發(fā)明根據(jù)熵值反饋動態(tài)調(diào)整通信資源的分配權(quán)重,優(yōu)先與重要節(jié)點建立連接,提高了通信資源的利用效率,通過實時監(jiān)控拓撲連接熵,自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),根據(jù)任務(wù)需求靈活優(yōu)化通信拓撲,確保在復雜環(huán)境中的高效通信和集群穩(wěn)定性。

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