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航迹规划对UAV完成任务具有重要的意义。为解决突发威胁下的UAV航迹规划问题,根据Voronoi图的局域动态特性提出了一种基于改进蚁群算法的实时重规划方法。采用全新的目标吸引策略、引入信息素增量调节因子并自适应调整信息素挥发系数来对基本蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率,并进行仿真验证。根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的改进蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹。仿真结果表明,利用改进蚁群算法能够有效地提高收敛速度和寻优能力,可以较好地解决突发威胁下的UAV航迹规划问题,保证UAV能够回避战场威胁,顺利飞抵目标点。 相似文献
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无人机联盟网络中通信和计算互耦,故对通信和计算进行联合设计有助于提升其整体性能。基于此,文中研究了基于深度强化学习的UAV联盟网络通算联合设计技术。首先,提出基于置信区间上界(UCB)Dueling DQN(U-DDQN)和状态归一化的双延迟深度确定性策略梯度(N-TD3)的多域抗干扰通信策略,根据该策略给UAV链路分配频道和功率并计算出各链路容量;然后,利用N-TD3算法和获得的链路容量设计任务卸载策略。仿真结果表明,基于U-DDQN和N-TD3的抗干扰通信策略显著提高了UAV链路容量,同时基于该链路容量和N-TD3算法设计的计算卸载策略降低了UAV任务处理时延,故所提通算联合设计满足UAV联盟网络的通信能力需求。 相似文献
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关昊黎海涛康衡杨笑冬蒋发浩 《无线电通信技术》2023,(2):345-350
针对无人机(UAV)夜间目标检测技术准确率较低的问题,对现有夜间目标检测方法和YOLOv5算法进行简要介绍,提出了基于YOLOv5算法的夜间目标检测技术。通过在原YOLOv5网络中加入改进的Retinex算法对原网络进行动态增强,在模型训练过程中,将Focus层替换成CBS层,改善模型训练效果,并利用改进算法对UAV夜间目标检测性能进行仿真。结果表明,改进的YOLOv5算法在查准率和查全率方面分别比原YOLOv5算法提高了11.22%和5.32%,有效提升了UAV夜间目标检测能力。 相似文献
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为解决无人机网络拓扑频繁变化导致数据传输不稳定而影响目标态势感知效果的问题,文中利用软件定义网络(SDN)能够获取全局链路状态信息的优势,综合考虑链路带宽、传输时延等因素,提出一种多链路状态感知的QoS(LSAQ)集中路由算法。同时考虑到UAV节点间通信故障问题,设计主动故障恢复策略将受影响数据流聚合后重新计算本地路由,并利用所提路由算法构建了面向目标态势感知的SDN UAV原型系统。仿真和实验结果表明,所提算法能够提高链路带宽利用率、降低传输时延和减少路由开销,有效保障SDN UAV网络实现目标态势感知任务。 相似文献
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无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在保密无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中能作为移动数据搜集节点的同时延长传感网络的使用周期,窃听方(Eavesdropper, Eve)的存在使传感器和UAV之间的保密通信过程受到了严重威胁。因此,保密通信方不得不消耗更多资源来保证通信的保密性能。针对WSN中保密通信的资源受限问题,提出一种UAV辅助节能保密通信数据收集方法,通过联合优化UAV轨迹和传感器节点(Sensor Node, SN)的调度策略,最小化SN能耗的同时增加传感器的保密容量;通过基于块坐标下降法解决复杂混合整数的非凸优化问题;通过连续凸优化方法联合求解UAV轨迹优化问题和传感器调度优化问题。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法在节能和保密速率提高上具有显著的优越性。 相似文献
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该文考虑无人机(UAV)交通监测与移动边缘计算(MEC)技术结合的智能交通系统。为了保障系统中数据时效性并且降低系统能耗,提出计及信息年龄(AoI)的UAV计算卸载优化方法。首先,建立UAV辅助的MEC系统模型,允许MEC服务器缓存常用的应用程序并为UAV提供计算卸载,以支持UAV执行交通监测任务。通过联合优化UAV任务卸载决策、UAV上下行通信带宽分配以及被卸载任务的计算资源分配,最小化所有UAV与MEC服务器的总能耗,同时满足AoI与资源容量等约束条件。其次,系统能耗最小化问题是混合整数非凸优化问题,因此采用离散化和线性化手段,快速获得问题的近似最优解,并设计离散点生成算法来调节近似误差。最后,仿真结果表明,即使对于大型的非凸问题,所提方法也能够快速得到近似最优解,并且可以在不同的任务场景中满足AoI等约束条件,最大限度降低系统能耗。仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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在复杂的环境中,单个无人机(UAV)执行任务的效率比较低,因此UAV越来越趋向于集群化、协作化。对于激光供能UAV集群来说,高效的充电调度对提高UAV集群的生存能力至关重要。本文提出了一种基于实时能量检测的在线充电策略(REDOCS)。根据UAV各个时刻的剩余能量计算出UAV的实时能量消耗率,然后计算每个UAV的剩余飞行时间以此来选择需要充电的UAV。相较于离线充电策略,REDOCS可以在提高整个网络的运行效率的同时降低UAV集群迫降率。最后通过算例验证,证明了REDOCS在UAV集群充电调度上表现更优。 相似文献
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针对DiMP目标跟踪算法在自然场景下遇到遮挡及背景干扰导致跟踪表现不佳的问题,提出了改进的DiMP精确目标跟踪算法。在图像预处理阶段创新性地设计了一个任意灰度块替换策略来丰富样本的信息;将特征提取网络ResNet-50提取的目标各阶段的特征图输入到设计的多尺度融合模块中进行正向和反向的充分融合,得到包含更多位置信息和语义信息的特征图;随后特征图输入到模板预测模块中进行在线更新操作,进而得到判别力更强的目标模板。实验表明:该算法在UAV123数据集的遮挡和背景干扰测试中的成功率和精确率分别提高8%、4.15%和9%、6.30%;同时,在VOT2018的EAO指标上提高1.36%,在UAV123的成功率和精确率指标上分别提高3.89%和3.06%。说明改进的DiMP算法在对遮挡与背景干扰问题上优势明显,进而提升了算法的整体表现。 相似文献
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针对多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms, MADDPG)的功率分配算法,该算法通过联合优化UAV基站的功率分配和用户接入以提高系统吞吐量和公平性。本文首先构建了UAV基站为地面建立通信服务的三维场景,然后通过联合功率、用户关联和UAV位置约束,构建了吞吐量和公平性最大化的问题模型。考虑到该问题的复杂性,本文将所构建的优化问题建模为马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP),通过引入深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient algorithm, DDPG)解决该问题。仿真结果表明,本文提出的基于MADDPG的UAV基站功率分配算法与其他算法相比,可以有效地提升系统的吞吐量和用户的公平性,提高通信的服务质量。 相似文献
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随着近些年来通信领域各种技术的高速发展,UAV因为其体积小、灵活性强、可快速部署等优点,越来越受到通信领域相关学者的青睐。同时,由于UAV在各个领域的应用逐渐增多,UAV网络的容量优化问题变得越来越重要。针对未来大规模用户的通信需求,提出了一种基于服务质量的多UAV容量优化方法。首先将服务质量设置为权重参数,联合用户调度、轨迹和功率分配,利用连续凸优化技术和块坐标下降算法,提出多UAV通信系统中的的容量优化算法。仿真结果证明该算法的收敛性,同时表明在相同条件下基于用户质量的多UAV容量算法能够使系统达到更高的平均传输速率。 相似文献
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基于社团检测的机会网络路由算法大多采用无权重网络拓扑划分社团,仅将节点间的关系抽象为一条简单的无权重的边,忽略了节点关系的强弱程度。本文通过引入权重策略改进了QCA社团更新算法,提出了一种基于有权社团结构的路由算法,该算法解决了社团关系定量化单一的问题,更能真实反映出社团成员之间的关系。算法中,节点间的交互信息转化为权重,根据不同的网络环境选择不同的权重转化方案———归一化权重(normalized weight)和非归一化权重(non-normalized weight)。路由算法在检测到周围网络环境变化时自动切换权重计算方案以适应网络环境的变化。通过在仿真环境和真实数据集上测试和分析,该算法能够将网络中的节点划分出合理的社团结构,并在保证较高的传输成功率的情况下降低网络开销。 相似文献
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该文针对基于译码转发协议的分布式Alamouti空时码(DF-DASTC)系统的信道容量以及最优资源分配策略问题。利用退化中继信道模型,推导得到了DF-DASTC系统在衰落信道下的信道容量闭式解。以DF-DASTC信道容量最大化为目标,对该系统在固定带宽分配时,中继及信源节点的最优功率分配方案进行了研究,推导得到了DF-DASTC系统的最优功率分配方案的闭式解。利用凸优化理论,将以DF-DASTC信道容量最大化为目标函数的多目标优化问题转换为非线性不等式约束的单目标凸优化问题,进一步得到了可变带宽分配时的DF-DASTC系统的最优带宽和功率分配策略。理论分析和系统仿真表明,该文所提出的资源分配策略,比平均分配的资源方案具有更大的信道容量。另外,该文的最优资源分配策略适用于具有多个中继节点的无线中继网络,具有普适性。 相似文献