无人机集群网络资源优化综述

无人机集群以其灵活性、低成本和可搭载各类传感器等优势,已成为执行复杂任务的关键设备,其应用依赖于及时高效的通信,因此针对无人机集群网络的研究近年来也得到了广泛关注。无人机集群高移动性、高信息交互量和低能源存储量等固有特性,使其通信资源的管理面临各种严峻的挑战。本文首先综述了无人机集群网络的应用场景、优势及其特点,并结合信道接入控制体制,对无人机集群的无线资源优化问题进行分类,提炼出资源优化所面临的挑战。随后从策略与方法的角度对现有的网络资源优化方案进行了总结归纳,梳理了大规模集群场景下的通信性能提升、高动态环境下的及时决策更新,以及多元异构需求下的通信满意度提升等技术难点。最后,依据研究现状与潜在机遇,结合新兴技术的应用优势,对无人机集群网络的技术方向和发展前景进行了展望。     

一种持续侦察无人机集群规模自适应调控方法

无人机集群(unmanned aerial vehicles, UAVs)持续侦察是多无人机协同控制中一个重要的研究方向.随着任务环境和使命需求越来越复杂,对无人机集群可重构性和柔性的要求也越来越高.其中,对于自适应可重构无人机集群,无人机的规模数量是最基本的控制要素之一.然而,目前大部分无人机集群的研究都侧重于特定任务背景下的路径规划,而集群规模的动态调整则未被考虑.针对传统无人机集群侦察设计中,集群的数量难以自适应调整以匹配不同侦察环境、不同侦察态势的问题,提出了基于区域信息熵的“数字草皮”及其植物量变化模型,模仿草皮-食草动物生态系统中的动态平衡机制,设计了目标区域-无人机集群持续侦察体系中的规模控制方法.在此基础上,研究了侦察体系达到稳定时群落矩阵和平衡点的情况,探讨了在不同任务环境中、不同效能约束限制下,无人机集群规模的自适应调控方法,并利用仿真和可视化手段对平衡点的存在性和系统的收敛性进行了验证.     

无人机集群网络分簇优化算法

为解决无人机集群网络结构不稳定以及网络生命周期短的问题,提出一种基于改进灰狼算法的分簇优化方法。根据无人机节点的相对移动性和节点间的相对距离,对无人机网络中所有节点分簇,综合考虑簇内节点的剩余能量、最高节点度、通信情况、任务种类4个影响因素,基于灰狼优化算法选举最佳簇首。仿真结果表明,该分簇算法提升了分簇平衡度、统治集更新次数、节点生存个数等多个性能指标,稳定了网络结构,延长了网络生命周期。     

一种基于应力矩阵的无人机集群队形变换控制方法

针对复杂环境下无人机集群队形变换与编队控制问题,提出一种可抑制外部干扰的无人机集群队形变换策略,设计基于滑模的编队控制方法.首先,考虑无人机集群中存在多个领导者,提出一种“双层领导者-跟随者”无人机集群协同队形变换控制策略,实现障碍环境下的编队队形变换;然后,基于图论、一致性理论和滑模控制理论设计针对无人机集群存在外部干扰条件下的从机时变编队控制律,能够实现无人机编队按几何参数和几何图案连续变化;其次,通过构造Lyapunov函数证明在扰动条件下多领导者无人机集群系统队形变换的稳定性;最后,利用数值仿真验证所提出队形变换控制方法的有效性.     

一种自适应的网络代理集群负载均衡策略

现有动态负载均衡策略难以有效应用于任务资源需求特征动态多变、资源需求信息难以准确获取的网络代理集群中,为解决该问题,提出一种适用于网络代理集群的自适应负载均衡策略。该策略的负载模型可以随任务资源需求特征的变化自适应地调整,能够更准确地表征系统的负载状态和节点问的负载差异。实验结果表明,使用该自适应负载均衡策略的网络代理集群的平均响应时间比其他负载均衡策略低15％～20％。     

一种自适应的网络代理集群负载均衡策略

现有动态负载均衡策略难以有效应用于任务资源需求特征动态多变、资源需求信息难以准确获取的网络代理集群中,为解决该问题,提出一种适用于网络代理集群的自适应负载均衡策略。该策略的负载模型可以随任务资源需求特征的变化自适应地调整,能够更准确地表征系统的负载状态和节点间的负载差异。实验结果表明,使用该自适应负载均衡策略的网络代理集群的平均响应时间比其他负载均衡策略低15%~20%。     

无人机集群关键技术研究综述

无人机的军用和民用的价值日益凸显,其巨大的研究潜力在全球掀起UAV研究高潮.无人机集群作战以其鲁棒性强,稳定性好,整体性能过硬,低损失,低成本的特点,成为目前主流的研究方向.首先针对无人机集群的体系及结构,任务分配,集群控制,集群导航,集群组网的关键技术进行分析,之后依据当前研究现状,归纳了无人机集群的发展趋势.     

一种无人机通信测控网络仿真平台设计

介绍了无人机（UAV）通信测控网络的概念模型，对其中无人机无线链路的性能进行了分析．研究了网络的路由选择算法，加密认证算法，并依据此模型提出了使用局域网的分布式系统设计方案，完成了网络级的仿真平台的实现。平台使用情况表明该系统在灵活性、可扩展性以及仿真部件的重用性等方面有着较好的表现。     

一种无人机通信测控网络仿真平台设计*

介绍了无人机(UAV)通信测控网络的概念模型,对其中无人机无线链路的性能进行了分析,研究了网络的路由选择算法,加密认证算法,并依据此模型提出了使用局域网的分布式系统设计方案,完成了网络级的仿真平台的实现。平台使用情况表明该系统在灵活性、可扩展性以及仿真部件的重用性等方面有着较好的表现。     

CACC:一种基于分簇的自适应网络坐标计算方法

针对Internet环境中采用基于坐标的方法预测网络节点间的距离问题,提出了一种基于分簇的自适应网络坐标计算方法CACC.首先,提出了E-Binning分簇算法,并在此基础上通过比较不同的地标选择策略,CACC采用了最优的分布式地标策略Hybrid;其次,提出了自适应坐标更新算法ACU以提高坐标计算的收敛速度和精确度;最后,采用相对误差和SRRL度量方法,通过与经典的网络坐标计算方法GNP和Vivaldi对比验证了方法的精确性.实验结果表明,CACC是一种可扩展性强、收敛性好、预测精度高的面向实际应用的网络距离预测方法.     

微型无人机集群低时延组网规划方法

微型无人机已广泛应用于航拍、植保、电力巡线等民用领域.但目前的微型无人机之间缺少信息交互和任务协作.针对搜索与营救场景,研究微型无人机集群的运动模式规划问题,以实现微型无人机的任务协同,完成对整个搜救区域的搜索,并将图像通过多跳传回地面.图像数据通常采用短距高吞吐量无线WiFi通信技术传输,但是Wi Fi有限的通信距离和微型无人机移动会引起网络中断,导致数据丢失,造成较大的传输时延.针对此问题,细致地考虑通信约束,提出基于卷地毯式搜索的组网规划算法,保证无人机网络的连通性,并据此设计非均匀节点部署方法和对应的同步/异步运动策略,可极大地降低时延,获得较好的节点负载均衡.     

一种自适应网络舆情演化建模方法

网络舆情演化建模及在此基础之上的趋势预测已成为网络舆情研究的热点内容。针对短期趋势预测方法忽略演化过程统计特性的动态变化性,致使模型选择盲目、预测效果较差的问题,本文提出一种自适应网络舆情演化建模方法（AEMIPO）。首先,动态跟踪网络舆情演化过程的平稳性、周期性和自相似性等统计特性;其次,选取能够描述上述统计特性的ARMA、ARIMA、SARIMA、FARIMA模型构建备选模型库;最后,通过制定模型选择规则,从备选模型库中选择合适的模型对当前时刻的演化过程进行自适应建模,并预测其演化趋势。实验表明,与现有方法相比,AEMIPO具有更高的预测精度与更好的预测稳定性,更适合对网络舆情演化过程进行短期建模及趋势预测。     

一种适用无人机集群的多段补偿时间同步算法

随着人工智能、传感器以及通信技术的快速发展,无人机集群已经逐渐成为现代军事战争中一个不可或缺的作战因素.为了适应无人机集群网络拓扑内的高动态变化,提高组网节点的时间同步精度,提出一种适用于无人机集群的多段补偿双向时间同步算法.算法基于节点间的双向时间信息交互,同时考虑了时钟偏移率与偏移量对同步的影响,并通过均值滤波和指数平滑法来校正时钟偏移.仿真结果表明,与传统的双向同步算法相比,提出的时间同步算法同步精度更高、同步保持更长,更适用于复杂多变的无人机集群网络的时间同步.     

面向无人机集群路径规划的智能优化算法综述

无人机集群通过协同完成既定任务是未来智能化、无人化作战的重要方式.路径规划是协同执行任务的首要问题,考虑到无人机集群路径规划的复杂性和多样性,近年来,国内外学者针对该问题开展了大量的研究,本文首先介绍了无人机集群路径规划模型,包括常用的规划空间表示方法、规划目标和约束条件等,其次重点梳理归纳了基于智能优化算法的无人机集群路径规划相关研究,并阐述了不同类型智能优化算法在路径规划问题上的优缺点,最后,分析展望了基于智能优化算法的无人机集群路径规划未来发展趋势.     

一种基于多传感器的无人机避障算法

针对无人机避障问题,提出一种基于多传感器的四旋翼无人机避障方法.外部传感器主要包括了GPS模块、激光雷达与单目摄像头.对二维VFH(Vector Field Histogram)方法进行了改进,通过计算了无人机自身体积,直接将障碍物直方图二值化,加入获得的障碍物高度信息,提出了一种移动成本代价函数,使无人机进行最优的条...     

一种WSN栅栏间隙修复优化方法

无线传感器网络栅栏覆盖对目标穿越保护区域时进行有效监测,如果栅栏出现间隙可能会使监测失效,因而需要及时修复。现有的栅栏间隙修复方法存在可移动节点的总移动距离长导致代价高的问题。本文提出一种WSN栅栏间隙修复优化方法,将实际节点拓扑图转化为可移动节点数量需求拓扑图,利用KSP算法计算修复栅栏间隙需要的最少可移动节点数量,采用匈牙利算法派遣可移动节点,并对修复路径进行优化,使可移动节点修复栅栏间隙的移动距离总和最短。仿真实验结果表明该方法能够花费较小代价完成栅栏间隙的修复工作。     

基于自适应算法的车载无人机的疲劳寿命分析

根据基本的疲劳分析理论和解非线性方程及方程组的数值分析的算法,设计了一种自适应算法对无人机在路面激励下的疲劳寿命进行预测。并应用该算法对一种车载无人机在典型任务剖面下的疲劳寿命进行了预测。     

铁路无线集群通信网络信号增强方法研究

针对传统信号增强方法构建得到的噪声与信号间的误差定量关系存在冗余,导致增强后的信号幅值较大,信号不稳定的问题。构建源信号与观测信号的数量关系后,定义铁路无线集群信号的独立分量,引入Infomax算法迭代处理为分量非线性处理过程,设计网络信息极大准则,利用连续小波变换处理已构建的数值关系,控制计算信号的频率分辨率,最终完成对信号增强方法的构建。模拟搭建铁路无线集群结构后,采集无线通信信号,准备两种传统信号增强方法与所设计的信号增强方法进行实验,结果表明：所研究的信号增强方法增强处理的信号幅值最小,传输更加稳定。     

一种分布式远程绘制方法

分布式远程绘制系统通过代价计算及代价预测来有选择地传输客户端渲染所需的资源以提高系统的自适应性,为此提出一种分布式远程绘制方法.该方法改进了传统的代价计算和代价预测算法,把视点移动对远程绘制造成的额外代价加入到代价计算中,并给出了代价预测算法.实验结果表明,改进后的算法可以提高远程绘制的质量,可以更加有效地利用网络带宽,并提高了当视点快速移动时远程绘制的流畅性.