發(fā)布時間：2020-07-30 00:08

【摘要】：隨著中繼網(wǎng)絡(luò)場景的多樣化發(fā)展,傳統(tǒng)的地面中繼部署的局限性逐漸暴露出來,一方面地面中繼部署周期長,人力物力消耗大,另一方面地面中繼一旦部署完成就不能隨意更改中繼節(jié)點位置,且地面中繼部署還需考慮節(jié)點間鏈路的衰落及多障礙物遮擋等問題。而無人機移動靈活、快速部署的特點使得無人機中繼成為替換傳統(tǒng)的地面中繼的最佳選擇。與地面中繼節(jié)點不同的是,無人機中繼具有能量受限的特點,因此無人機中繼網(wǎng)絡(luò)部署需要考慮節(jié)能問題。另外,現(xiàn)有研究更多關(guān)注于如何利用無人機的移動性實現(xiàn)遠距離節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸,只關(guān)注節(jié)點間數(shù)據(jù)的可達性,這類研究只適用于傳輸對時延容忍度高的數(shù)據(jù),不適用于應(yīng)急場景下的實時數(shù)據(jù)傳輸。而實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)傳輸需要以無人機中繼網(wǎng)絡(luò)為依托,因此無人機中繼網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能部署問題具有重要的研究意義。本文首先研究了應(yīng)急場景下部署區(qū)域不存在障礙物的無人機中繼節(jié)能部署策略,通過理論推導(dǎo)證明了該場景下無人機最節(jié)能的部署方式就是均勻部署,然后針對單向中繼和雙向中繼兩種場景分別求解最佳的部署數(shù)目,仿真結(jié)果表明與以最少無人機數(shù)目部署策略相比,本文提出的最佳部署策略明顯降低了能耗。然后本文針對現(xiàn)有應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)場景下部署區(qū)域存在障礙物的無人機中繼部署算法存在節(jié)能效果不佳及部署成功率低等缺點,提出了一種基于二分圖理論的節(jié)能部署方案。首先保證相鄰無人機之間的視距通信以及無人機的安全性,以最小化無人機的總能耗為目標(biāo)函數(shù),得到的優(yōu)化問題為NP-hard問題,直接求解困難,因此本文考慮將該優(yōu)化問題分解為兩個問題:無人機協(xié)助中繼總能耗最小化問題和無人機部署到中繼位置總能耗最小化問題。在無人機協(xié)助中繼總能耗最小化問題中,利用基于連通性的搜索算法將區(qū)域存在障礙物的中繼節(jié)能部署問題轉(zhuǎn)化為區(qū)域不存在障礙物的中繼節(jié)能部署問題,從而確定無人機的部署數(shù)目以及最佳中繼位置。在無人機部署到中繼位置總能耗最小化問題中,利用最小權(quán)匹配策略從可用于中繼的無人機集合中選擇擔(dān)任中繼的無人機,并確定每個中繼位置上對應(yīng)的無人機,均衡無人機的飛行距離,從而降低無人機的總能耗。最后將本文的部署方案與現(xiàn)有的部署方案進行對比分析,仿真結(jié)果表明本文算法不僅降低了無人機的總能耗,同時保證了無人機中繼網(wǎng)絡(luò)的部署成功率,降低了算法的時間復(fù)雜度,使得決策時間控制在秒級別,適用于應(yīng)急場景的需求。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN925;V279
【圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文22圖3.2 無人機總能耗隨無人機通信半徑變化的對比圖2）部署節(jié)點間距對無人機總能耗的影響，將無人機的通信半徑設(shè)置為 600m，仿真結(jié)果如圖 3.3 所示。圖3.3 無人機總能耗隨部署節(jié)點間距變化的對比圖從圖 3.3 中可以看出，隨著部署節(jié)點間距的增大，PTRPA 算法、GA 算法以及 SS算法的無人機總能耗變化不大，這是因為部署節(jié)點間距只影響無人機的可部署位置節(jié)

2）部署節(jié)點間距對無人機總能耗的影響，將無人機的通信半徑設(shè)置為 600m，仿真結(jié)果如圖 3.3 所示。圖3.3 無人機總能耗隨部署節(jié)點間距變化的對比圖從圖 3.3 中可以看出，隨著部署節(jié)點間距的增大，PTRPA 算法、GA 算法以及 SS算法的無人機總能耗變化不大，這是因為部署節(jié)點間距只影響無人機的可部署位置節(jié)

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文24圖3.5 中繼網(wǎng)絡(luò)最短部署時間隨部署節(jié)點間距變化的對比圖從圖 3.5 中可以看出，PTRPA 算法、GA 算法以及 SS 算法的構(gòu)建中繼路徑耗費的最短時間隨著可部署節(jié)點間距縮小而減少，因為隨著可部署節(jié)點間距的減小，最佳中繼部署點的位置更加精確，和連續(xù)域的部署位置非常靠近，從而降低了部署時間。以下仿真利用 Monte-Carlo 策略重復(fù)進行 100 組以分析不同因素對 PTRPA 算法以及 GA 算法、SS 算法的平均運行時間的影響。仿真中每次隨機生成無人機的初始位置，源節(jié)點和目的節(jié)點的位置，無人機飛行速度和障礙物區(qū)域的設(shè)置和前面一樣，將 SS 算法初始解數(shù)目設(shè)置為 500，GA 算法的初始種群數(shù)目設(shè)置為 50，遺傳代數(shù)設(shè)置為 200。1）無人機通信半徑對算法平均運行時間的影響，將部署節(jié)點間距設(shè)置為 200m

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