空地一體化網(wǎng)絡(luò)是是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中快速掌握精確信息的重要途徑,對(duì)于打贏信息戰(zhàn)有重要意義。近些年來(lái)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)、無(wú)人機(jī)、低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展使得構(gòu)建高效的空地一體化網(wǎng)絡(luò)成為可能。由于無(wú)人機(jī)具有體積小、成本低、偵察靈便等特點(diǎn),無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)可在空地一體化網(wǎng)絡(luò)中擔(dān)任重要的角色。因此,本文重點(diǎn)對(duì)空地一體化網(wǎng)絡(luò)中的無(wú)人機(jī)組網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容包括對(duì)無(wú)人機(jī)收集傳感器數(shù)據(jù)過(guò)程中的規(guī)劃問(wèn)題和無(wú)人機(jī)自組織網(wǎng)路由技術(shù)。1、針對(duì)空地一體化網(wǎng)絡(luò)中無(wú)人機(jī)組網(wǎng)的相關(guān)研究問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)歸納與對(duì)比分析,包括無(wú)人機(jī)收集傳感數(shù)據(jù)過(guò)程中的路徑規(guī)劃問(wèn)題和自組織網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)自組織、自配置及路由技術(shù)。2、針對(duì)單個(gè)無(wú)人機(jī)對(duì)部署在特定區(qū)域的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的場(chǎng)景,提出了低復(fù)雜度的內(nèi)旋路徑規(guī)劃算法,以實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。該算法的核心思想是對(duì)節(jié)點(diǎn)分布的區(qū)域進(jìn)行圓環(huán)劃分,無(wú)人機(jī)對(duì)每個(gè)圓環(huán)內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃后從外到內(nèi)訪問(wèn)各圓環(huán)。該算法的優(yōu)勢(shì)在于提高算法的收斂速度的同時(shí)也提高了算法精度。3、針對(duì)多無(wú)人機(jī)協(xié)同區(qū)域覆蓋問(wèn)題,本文提出了基于完全區(qū)域覆蓋的多無(wú)人機(jī)區(qū)域分解覆蓋算法。該算法建立在完全區(qū)域覆蓋和哈密頓回路的基礎(chǔ)上,旨在將區(qū)域... 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

FPPWR算法規(guī)劃示例

國(guó)防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文第22頁(yè)最短，調(diào)用IOPlan算法找出當(dāng)前網(wǎng)格和先前網(wǎng)格的疑似節(jié)點(diǎn)集中具有最短距離的節(jié)點(diǎn)對(duì)作為前一個(gè)網(wǎng)格的出節(jié)點(diǎn)和后一個(gè)網(wǎng)格的入節(jié)點(diǎn)。其中，搜索出入節(jié)點(diǎn)過(guò)程中使用的節(jié)點(diǎn)集稱之為疑似集圖3.1FPPWR算法規(guī)劃示例圖3.2最佳疑似容量和節(jié)點(diǎn)密度的關(guān)系基于網(wǎng)格劃分的FPPWR算法實(shí)現(xiàn)了快速路徑規(guī)劃，圖3.1是FPPWR算法的實(shí)驗(yàn)示例。但該算法存在一些缺陷：1）文獻(xiàn)[23]未將調(diào)用FPPWR算法前對(duì)區(qū)域

國(guó)防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文第23頁(yè)進(jìn)行網(wǎng)格劃分的時(shí)間納入考慮，在實(shí)際操作過(guò)程中，由于最優(yōu)的網(wǎng)格劃分是通過(guò)多次循環(huán)學(xué)習(xí)得到的，因此網(wǎng)格劃分會(huì)消耗大量時(shí)間。2）為了延長(zhǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)的壽命，我們希望所有傳感器節(jié)點(diǎn)只從外部環(huán)境收集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綗o(wú)人機(jī)，但不需要聚合數(shù)據(jù)，因?yàn)轭^節(jié)點(diǎn)聚合其他傳感器節(jié)點(diǎn)的操作消耗較多能量。圖3.3最佳網(wǎng)格寬度和節(jié)點(diǎn)密度間的關(guān)系及其擬合曲線因此對(duì)FPPWR算法做出如下改進(jìn)：1）傳感器節(jié)點(diǎn)取消推舉頭節(jié)點(diǎn)這一步驟，無(wú)人機(jī)直接從所有傳感器節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)，而不僅僅是從頭節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)；2）對(duì)網(wǎng)格劃分（即對(duì)網(wǎng)格寬度的選擇）不再以最少頭節(jié)點(diǎn)為約束條件，而是以最短規(guī)劃路徑為約束。經(jīng)過(guò)20組實(shí)驗(yàn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為10、20、30、40、50、100、200、300、400、500、1000、2000、3000、4000、5000、10000、20000、30000、40000、50000，仿真結(jié)果如圖3.2和圖3.3所示。通過(guò)設(shè)置可疑組的不同基數(shù)和不同的網(wǎng)格寬度，可以計(jì)算出對(duì)應(yīng)于最短路徑規(guī)劃的可疑組的最佳基數(shù)和網(wǎng)格寬度。圖3.2表現(xiàn)了最優(yōu)的疑似集基數(shù)與節(jié)點(diǎn)密度的關(guān)系，表明將疑似集的的基數(shù)設(shè)置為2到5是合理的。圖3.3表現(xiàn)了最優(yōu)的網(wǎng)格大小與節(jié)點(diǎn)密度的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)疑似集的基數(shù)在一定范圍內(nèi)時(shí)，網(wǎng)格寬度與傳感器節(jié)點(diǎn)的密度密切相關(guān)。通過(guò)擬合節(jié)點(diǎn)密度與網(wǎng)格寬度的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到最佳網(wǎng)格寬度的表達(dá)式為：()bfxaxc(3-1)其中，x是節(jié)點(diǎn)密度，a=1.34，b=-0.5603，c=0.5603。根據(jù)公式(3-1)可以獲取不同節(jié)點(diǎn)密度下最優(yōu)的網(wǎng)格劃分。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)部署算法設(shè)計(jì)[J]. 袁萬(wàn)騰,李亞各.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2017(03)
[2]LoRa無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析[J]. 趙靜,蘇光添.  移動(dòng)通信. 2016(21)
[3]DTN網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)研究綜述[J]. 余侃民,鐘赟,孫昱,楊娟.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2016(07)
[4]多無(wú)人機(jī)協(xié)同區(qū)域覆蓋搜索算法的改進(jìn)[J]. 吳青坡,周紹磊,尹高揚(yáng),劉偉.  電光與控制. 2016(01)
[5]大規(guī)模無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃[J]. 汪成亮,嚴(yán)君輝.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(10)
[6]一種基于CGSR的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議改進(jìn)[J]. 楊睿,賈小珠.  青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(04)
[7]改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法與模擬退火算法的無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃[J]. 王強(qiáng),張安,吳忠杰.  火力與指揮控制. 2014(08)
[8]多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索區(qū)域分割與覆蓋[J]. 于駟男,周銳,夏潔,車(chē)軍.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[9]無(wú)人機(jī)掃描線區(qū)域覆蓋中的轉(zhuǎn)彎航跡規(guī)劃[J]. 萬(wàn)明,代忠,褚文奎.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2014(09)
[10]基于伙伴系統(tǒng)的IP地址自動(dòng)分配協(xié)議的研究[J]. 孫付龍,李道全,路浩,吳興成.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2013(34)

碩士論文
[1]MANET網(wǎng)絡(luò)中OLSR路由協(xié)議研究與改進(jìn)[D]. 楊彬.電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3289696