【摘要】：隨著中繼網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)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(lái),一方面地面中繼部署周期長(zhǎng),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(diǎn)位置,且地面中繼部署還需考慮節(jié)點(diǎn)間鏈路的衰落及多障礙物遮擋等問(wèn)題。而無(wú)人機(jī)移動(dòng)靈活、快速部署的特點(diǎn)使得無(wú)人機(jī)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(diǎn)不同的是,無(wú)人機(jī)中繼具有能量受限的特點(diǎn),因此無(wú)人機(jī)中繼網(wǎng)絡(luò)部署需要考慮節(jié)能問(wèn)題。另外,現(xiàn)有研究更多關(guān)注于如何利用無(wú)人機(jī)的移動(dòng)性實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸,只關(guān)注節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)的可達(dá)性,這類(lèi)研究只適用于傳輸對(duì)時(shí)延容忍度高的數(shù)據(jù),不適用于應(yīng)急場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸需要以無(wú)人機(jī)中繼網(wǎng)絡(luò)為依托,因此無(wú)人機(jī)中繼網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能部署問(wèn)題具有重要的研究意義。本文首先研究了應(yīng)急場(chǎng)景下部署區(qū)域不存在障礙物的無(wú)人機(jī)中繼節(jié)能部署策略,通過(guò)理論推導(dǎo)證明了該場(chǎng)景下無(wú)人機(jī)最節(jié)能的部署方式就是均勻部署,然后針對(duì)單向中繼和雙向中繼兩種場(chǎng)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(wú)人機(jī)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(duì)現(xiàn)有應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下部署區(qū)域存在障礙物的無(wú)人機(jī)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(diǎn),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(wú)人機(jī)之間的視距通信以及無(wú)人機(jī)的安全性,以最小化無(wú)人機(jī)的總能耗為目標(biāo)函數(shù),得到的優(yōu)化問(wèn)題為NP-hard問(wèn)題,直接求解困難,因此本文考慮將該優(yōu)化問(wèn)題分解為兩個(gè)問(wèn)題:無(wú)人機(jī)協(xié)助中繼總能耗最小化問(wèn)題和無(wú)人機(jī)部署到中繼位置總能耗最小化問(wèn)題。在無(wú)人機(jī)協(xié)助中繼總能耗最小化問(wèn)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(wèn)題轉(zhuǎn)化為區(qū)域不存在障礙物的中繼節(jié)能部署問(wèn)題,從而確定無(wú)人機(jī)的部署數(shù)目以及最佳中繼位置。在無(wú)人機(jī)部署到中繼位置總能耗最小化問(wèn)題中,利用最小權(quán)匹配策略從可用于中繼的無(wú)人機(jī)集合中選擇擔(dān)任中繼的無(wú)人機(jī),并確定每個(gè)中繼位置上對(duì)應(yīng)的無(wú)人機(jī),均衡無(wú)人機(jī)的飛行距離,從而降低無(wú)人機(jī)的總能耗。最后將本文的部署方案與現(xiàn)有的部署方案進(jìn)行對(duì)比分析,仿真結(jié)果表明本文算法不僅降低了無(wú)人機(jī)的總能耗,同時(shí)保證了無(wú)人機(jī)中繼網(wǎng)絡(luò)的部署成功率,降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度,使得決策時(shí)間控制在秒級(jí)別,適用于應(yīng)急場(chǎng)景的需求。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：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(wú)人機(jī)總能耗隨無(wú)人機(jī)通信半徑變化的對(duì)比圖2）部署節(jié)點(diǎn)間距對(duì)無(wú)人機(jī)總能耗的影響，將無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)總能耗隨部署節(jié)點(diǎn)間距變化的對(duì)比圖從圖 3.3 中可以看出，隨著部署節(jié)點(diǎn)間距的增大，PTRPA 算法、GA 算法以及 SS算法的無(wú)人機(jī)總能耗變化不大，這是因?yàn)椴渴鸸?jié)點(diǎn)間距只影響無(wú)人機(jī)的可部署位置節(jié)

2）部署節(jié)點(diǎn)間距對(duì)無(wú)人機(jī)總能耗的影響，將無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)總能耗隨部署節(jié)點(diǎn)間距變化的對(duì)比圖從圖 3.3 中可以看出，隨著部署節(jié)點(diǎn)間距的增大，PTRPA 算法、GA 算法以及 SS算法的無(wú)人機(jī)總能耗變化不大，這是因?yàn)椴渴鸸?jié)點(diǎn)間距只影響無(wú)人機(jī)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(shí)間隨部署節(jié)點(diǎn)間距變化的對(duì)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(fèi)的最短時(shí)間隨著可部署節(jié)點(diǎn)間距縮小而減少，因?yàn)殡S著可部署節(jié)點(diǎn)間距的減小，最佳中繼部署點(diǎn)的位置更加精確，和連續(xù)域的部署位置非�？拷�，從而降低了部署時(shí)間。以下仿真利用 Monte-Carlo 策略重復(fù)進(jìn)行 100 組以分析不同因素對(duì) PTRPA 算法以及 GA 算法、SS 算法的平均運(yùn)行時(shí)間的影響。仿真中每次隨機(jī)生成無(wú)人機(jī)的初始位置，源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)的位置，無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)通信半徑對(duì)算法平均運(yùn)行時(shí)間的影響，將部署節(jié)點(diǎn)間距設(shè)置為 200m

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