無(wú)人機(jī)蜂群是由一群自主組網(wǎng)協(xié)同作業(yè)的小型無(wú)人機(jī)構(gòu)成,具有成本低、感知能力好、協(xié)作能力強(qiáng)和功能分布化等優(yōu)良特性,能夠極大提高任務(wù)執(zhí)行效率。而在強(qiáng)電磁干擾和復(fù)雜大氣環(huán)境等惡劣條件下,無(wú)線紫外光散射通信協(xié)作無(wú)人機(jī)蜂群可實(shí)現(xiàn)機(jī)間全天候非直視隱秘通信,為無(wú)人機(jī)蜂群中的信息交互提供有效保障。由于無(wú)人機(jī)攜帶能源有限,為盡可能延長(zhǎng)留空時(shí)間,應(yīng)提高無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的能量效率和數(shù)據(jù)傳輸效率。因此本文針對(duì)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)能量同構(gòu)和異構(gòu)的情況,研究了機(jī)間紫外光通信網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)載均衡問(wèn)題,通過(guò)改進(jìn)分簇算法達(dá)到延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。本文主要工作如下:(1)針對(duì)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)能量同構(gòu)時(shí)無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)的能效問(wèn)題,研究了機(jī)間紫外光通信網(wǎng)絡(luò)中高能效分簇優(yōu)化算法�；跈C(jī)間無(wú)線紫外光散射鏈路特性,改進(jìn)了無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)中分簇算法的簇首選舉機(jī)制和簇的建立過(guò)程,使得簇首選舉概率是基于節(jié)點(diǎn)剩余能量與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平均能量的比值,并根據(jù)距離最優(yōu)化原則完成簇結(jié)構(gòu)的生成。仿真結(jié)果表明改進(jìn)算法能夠明顯延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)的生命周期,提高網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸性能。(2)在實(shí)際應(yīng)用中,無(wú)人機(jī)因搭載任務(wù)載荷不同而具備不同初始能量,因此需對(duì)節(jié)點(diǎn)能量異構(gòu)條件下無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 無(wú)線紫外光通信網(wǎng)絡(luò)
        1.2.2 無(wú)人機(jī)蜂群分簇機(jī)制
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 無(wú)線紫外光通信與無(wú)人機(jī)蜂群分簇方法概述
    2.1 無(wú)線紫外光通信基本原理
    2.2 大氣效應(yīng)對(duì)紫外光通信的影響
        2.2.1 大氣吸收作用
        2.2.2 大氣散射作用
    2.3 無(wú)線紫外光通信方式
        2.3.1 無(wú)線紫外光直視通信鏈路模型
        2.3.2 無(wú)線紫外光非直視通信鏈路模型
    2.4 無(wú)人機(jī)蜂群分簇理論
        2.4.1 編隊(duì)控制策略
        2.4.2 分簇的基本思想
        2.4.3 分簇算法的分類
        2.4.4 LEACH分簇算法
    2.5 本章小結(jié)
3 機(jī)間紫外光通信網(wǎng)絡(luò)中高能效分簇優(yōu)化算法
    3.1 機(jī)間紫外光通信鏈路衰減
    3.2 無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.1 無(wú)人機(jī)蜂群通信能耗模型
        3.2.2 無(wú)人機(jī)蜂群分簇模型
    3.3 機(jī)間紫外光通信網(wǎng)絡(luò)中高能效分簇優(yōu)化算法
        3.3.1 基于能量約束的簇首選舉
        3.3.2 距離最優(yōu)化成簇
        3.3.3 數(shù)據(jù)傳輸
    3.4 網(wǎng)絡(luò)分簇性能評(píng)價(jià)
    3.5 結(jié)果與討論
        3.5.1 算法對(duì)比分析
        3.5.2 算法性能分析
    3.6 本章小結(jié)
4 閾值敏感的異構(gòu)無(wú)人機(jī)蜂群能耗均衡策略
    4.1 能量異構(gòu)的無(wú)人機(jī)蜂群分簇模型
    4.2 閾值敏感的異構(gòu)無(wú)人機(jī)蜂群能耗均衡策略
        4.2.1 能量加權(quán)選舉簇首
        4.2.2 簇的建立
        4.2.3 閾值約束下的數(shù)據(jù)傳輸
    4.3 結(jié)果與討論
        4.3.1 算法對(duì)比分析
        4.3.2 算法性能分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要研究成果



本文編號(hào)：3809528