无人机集群联合拓扑控制的智能路由规划方法

针对现有无人机集群路由协议拓扑适变能力弱，易产生包重传、能量空洞和高时延，严重恶化了数据路由性能的问题，针对无人机集群中集群拓扑与路由的耦合特性，提出了一种联合拓扑控制的智能路由规划（IRPJTC）方法。该方法由基于虚拟力的自适应拓扑控制（VFATC）和基于近端策略优化的地理路由规划（PPO-GRP）组成。其中，VFATC使各无人机根据邻居运动状态信息自适应调整与邻居的距离，保证集群中链路的稳定连接；进一步，PPO-GRP引入VFATC中的链路稳定性指标，并结合端到端时延与能耗指标，设计多目标奖励函数，采用深度强化学习中的近端策略优化算法训练路由策略。仿真实验结果表明，IRPJTC相比于现有路由方法，能在保证分组传输成功率的同时，使端到端时延降低12.11%，无人机集群能耗降低4.56%，且具备更强的能耗均衡能力。