本文關(guān)鍵詞：基于負(fù)載均衡的Multi-UAV任務(wù)分配算法的研究

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【摘要】：近年來,由于硬件技術(shù)的發(fā)展,硬件成本逐漸降低,具有低功耗、自組織、可靠性、分布式的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Network)獲得了人們的廣泛關(guān)注。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,傳感器節(jié)點隨機的分布在檢測區(qū)域,自組織的形成網(wǎng)絡(luò),對所在區(qū)域進行實時監(jiān)控,并將收集到的信息發(fā)送給相應(yīng)的觀察者。到目前為止,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用涉及到實際應(yīng)用的方方面面,諸如安全監(jiān)控、目標(biāo)追蹤、指令檢測和環(huán)境監(jiān)控等。自從上世界九十年代開始,無人駕駛飛機UAV(Unmanned Aerial Vehicle)也獲得以美國為首的許多國家的關(guān)注,并獲得了較快的發(fā)展。與傳統(tǒng)的有人駕駛飛機相比,無人機具有規(guī)模較小、操作靈活、價格便宜、可持續(xù)續(xù)航等特點,能夠更好的適應(yīng)于軍事偵查、環(huán)境監(jiān)測、人員搜救等領(lǐng)域。由于UAV的可移動性和可持續(xù)續(xù)航的特點,因此,將UAV應(yīng)用于WSN不僅能夠簡化網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計,還可以降低由于傳感器結(jié)點之間通信所造成的能量消耗,從而延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。隨著任務(wù)量增長、任務(wù)類型的復(fù)雜化和工作區(qū)域增大等因素,基于單個UAV不能及時有效的完成任務(wù),multi-UAV便開始獲得人們的廣泛關(guān)注。multi-UAV相對于單UAV而言,UAV之間具有更好的協(xié)作性,能夠通過相互協(xié)作共同完成任務(wù)。但是,另一方面,由于系統(tǒng)中存在多個UAV,UAV之間可以并行工作,UAV之間的并行性可能導(dǎo)致相互之間的碰撞,以及UAV之間任務(wù)的分配是較為復(fù)雜的。在以往的研究中,主要關(guān)注UAV路徑規(guī)劃、如何避免與障礙物的碰撞、對特定目標(biāo)的攻擊等,而多個UAV之間負(fù)載均衡的問題卻少有考慮。因此,本文主要考慮的是如何使用多個UAV完成傳感器節(jié)點的信息采集。本文在k-means聚類算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的算法,在總體任務(wù)量一定的情況下,保證多個UAV之間負(fù)載分配盡可能均衡的同時,調(diào)用蟻群算法來最小化無人機的飛行距離。實驗過程中,采用Matlab作為仿真工具,對提出的問題進行建模,然后使用改進算法進行負(fù)載的劃分,最后與k-means聚類算法的劃分結(jié)果進行對比,并根據(jù)對比結(jié)果來分析新算法的性能。
【關(guān)鍵詞】：WSN Multi-UAV 負(fù)載均衡 k-means聚類算法 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5;V279
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題來源及研究的背景和意義9-14
• 1.1.1 WSN應(yīng)用的發(fā)展背景9-11
• 1.1.2 Multi-UAV應(yīng)用的發(fā)展背景11-12
• 1.1.3 基于Multi-UAV的WSN發(fā)展背景12-14
• 1.2 國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析14-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容15-17
• 1.3.1 系統(tǒng)建模16
• 1.3.2 基于負(fù)載均衡的Multi-UAV任務(wù)分配算法16
• 1.3.3 仿真分析16-17
• 1.4 論文創(chuàng)新點17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 相關(guān)理論與建模19-24
• 2.1 系統(tǒng)建模19-20
• 2.2 相關(guān)算法介紹20-23
• 2.2.1 k-means算法簡介20-21
• 2.2.2 蟻群算法簡介21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于負(fù)載均衡的MULTI-UAV任務(wù)分配算法24-35
• 3.1 引言24
• 3.2 算法描述24-28
• 3.2.1 相關(guān)問題定義24-25
• 3.2.2 目標(biāo)函數(shù)25-26
• 3.2.3 評價參數(shù)26-27
• 3.2.4 限制條件27-28
• 3.3 基于負(fù)載均衡的Multi-UAV任務(wù)分配算法的設(shè)計28-34
• 3.3.1 初始分簇的生成29-30
• 3.3.2 UAV最短飛行路徑的生成30
• 3.3.3 評價參數(shù)的計算30-31
• 3.3.4 待調(diào)整節(jié)點和簇的篩選31-32
• 3.3.5 節(jié)點的調(diào)整32-33
• 3.3.6 節(jié)點調(diào)整操作的撤銷33-34
• 3.3.7 算法復(fù)雜度分析34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 算法仿真與結(jié)果分析35-53
• 4.1 算法實現(xiàn)35-36
• 4.1.1 仿真工具35
• 4.1.2 實驗場景和相關(guān)參數(shù)設(shè)置35-36
• 4.2 算法仿真與分析36-53
• 4.2.1 算法仿真實現(xiàn)36-40
• 4.2.2 算法性能分析40-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻55-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及研究成果61-63
• 致謝63

【相似文獻】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 楊媛琦;基于負(fù)載均衡的Multi-UAV任務(wù)分配算法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號：535821