面向多无人机携能网络的轨迹与资源规划算法

无人机无线携能通信技术可以实现无线信息与能量同时传输,为能量及频谱资源匮乏地区中的节点提供持续的能量来源,以解决物联网节点能量受限问题.而多无人机协同工作更能提高整体工作效率以及传输性能,因此,针对无人机无线携能通信网络,构建了一种多无人机的飞行轨迹规划,能量和信号发射功率分配以及用户调度的联合优化方案.该方案在满足用...     

一种无人机路径规划的混沌遗传算法

提出采用基于混沌的遗传算法进行无人机路径优化问题的求解。算法利用极坐标描述战场中的威胁位置和航路点,缩短了路径编码长度,提高了搜索效率,并在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的局限。实例仿真结果表明,文中的算法与标准遗传算法相比,优化效率显著提高,得到的优化解即优化航路更好地规避了威胁。     

考虑充电调度的电动无人车配送路径规划问题研究

在充电站有充电容量约束的情况下,研究充电调度电动无人车配送路径规划问题。首先以极小化车队中电动无人车的最大行驶距离为目标,构建数学规划模型,为电动无人车车队安排配送路径,使得各车的行驶距离尽可能均衡;其次应用动态规划算法(Dynamic programming algorithm, DP)求解小规模算例,改进遗传-模拟退火算法(Genetic-simulated annealing algorithm, GA-SA)优化较大规模算例的电动无人车路径和充电策略;最后对相关因素进行灵敏度分析,以验证所提出算法的可行性与合理性。结果表明：DP算法解小规模算例表现良好;改进GA-SA算法与单纯遗传算法(Genetic algorithm, GA)相比,求解大规模算例时优化的路径效果更佳,且大大缩短电动无人车车队的最长子路径的长度和总行驶距离。该研究可以为物流公司的电动无人车配送业务发展提供参考,帮助企业提高电动无人车的运输效率和服务水平,降低配送成本。     

基于蚁群算法的无人机任务规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，本文对新近发展的蚁群算法进行了研究，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

威胁联网下无人机路径在线规划

文章以火力单元为威胁建立威胁联网模型,分析了威胁联网对火力单元的雷达扫描区和杀伤区的影响,以及威胁联网对路径规划的影响;针对威胁联网下各主动威胁进行信息交流与资源共享的模式,提出了适用于威胁联网的目标指示概率,并以威胁对无人机的探测概率为基础,给出了简化的威胁联网模型.根据雷达响应时间和导弹外部飞行时间提出了威胁时间窗概念,并结合威胁联网模型改进了威胁代价目标函数.最后运用模型预测控制算法进行仿真,通过对比说明基于威胁联网模型的改进算法的有效性和合理性.     

智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。     

无人机巡航路径规划在多船舶跟踪中的应用研究

无人机凭借其灵活特性,在船舶的跟踪以及路径规划应用中变得越来越重要.设计了一种无人机对多船舶最优跟踪的巡航路径规划方法,通过构建路径规划模型来获得最优路径.依据船舶的初始位置信息,通过加权平均方法求出无人机初始位置,采取余弦相似度聚类方法对区域内多条船舶进行航速和航向的聚类,从而规划出对多船舶跟踪的最优路径.仿真结果表...     

无线传感网移动数据收集路径规划算法

针对无线传感网中能源高效的实时数据收集问题,提出了包含节点聚簇、路径规划、合并路径和数据收集4个阶段的移动数据收集协议和节省开销及近邻2个启发式路径规划算法,构建了满足时延且移动开销最小的数据收集路径.仿真结果表明,提出的路径规划算法在节约网络能耗、保证时延要求和减少移动开销等方面都更具优势.     

无人机路径规划的控制算法

传统的无人机连续路径算法,因计算飞行路径需要一定的时间而延迟响应,很难实时控制。采用贝塞尔曲线来计算飞行路径,过程会简化很多,但要产生预期的飞行路径仍然很难实现。现将数值控制系统的直线和圆弧插补技术用于飞机转弯路径控制算法,实现实时响应,精确控制飞行路径,再结合无人机飞行高度、速度和迎角,设计了一种实现转弯路径控制算法。研究结果表明该算法简单,路径控制准确,并通过飞行测试验证了设计的合理性。     

Communication Resource Planning Algorithm Based on Time Triggered DIMA Architecture

Traditional scheduling algorithms for avionics communication have the shortcoming of messages accumulation, the efficiency and reliability of the service can be improved by combining the distributed integrated modular avionics(DIMA) system with a time trigger mechanism. To further improve the utilization of system resources, the static scheduling algorithm of time triggered service is studied. By making the time trigger message schedule dispersedly, the stabilities of both the available time slots for the event triggered messages and the system will be improved. An improved two-dimensional bin packing algorithm is also presented to achieve the above-mentioned purpose with an extra benefit of better delay performance.     

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码采用二维浮点数变长度的编码方式,种群初始化采用知识启发的策略,以加快收敛速度.在控制参数设定方面引入自适应调整控制参数.采用MATLAB软件进行仿真,将改进算法与标准算法进行对比,结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间.证明了本算法的正确性和高效性.     

面向电动汽车无线充电市场的迭代双边拍卖算法

在智能电网中,分布式能源具有灵活性,可以支持来自电动汽车的快速变化的无线充电需求。针对无线充电市场采用迭代双边拍卖算法进行电能供需匹配,分布式能源作为电能卖方,汇集商汇集电动汽车的充电需求,作为电能买方,买卖方按照自身效益最大化的原则进行出价。代理商作为拍卖师,根据出价进行电能分配和定价,可以在买卖方隐私信息未知的情况下最大化总效益。仿真结果表明,该算法可以最大化供需双方的总效益,且具有较快的收敛速度,能够保证电动汽车与分布式能源之间电能分配的高效性。     

无线视频通信跨层资源分配及性能优化

提出了一种联合物理-链路-应用层资源分配和性能优化方案. 在资源和时延约束下, 通过在物理层、链路层和应用(视频编码器)层等跨层参数自适应调整, 最大化整体视频质量或尽量最小化端到端的视频失真. 即在能量约束下模拟和控制视频编码的率失真行为, 分析视频数据包在链路层的排队行为, 研究因时延约束违反引起的包丢失对端到端视频失真的影响. 通过解析和实验证明, 所提出方案能够找到在延迟约束下视频编码和无线传输之间的最优能量折衷, 利用链路层的延迟作为一个系统的资源, 取得了显著的性能增益.     

基于风场信息的无人机在线航迹规划方法

风场是影响无人机飞行速度的一个重要因素。为了缩短任务执行中的飞行时间,考虑战场环境存在外界威胁情况,提出了一种利用组合导航在线估计风场信息的无人机航迹规划方法。该方法基于飞行时间为代价,利用改进的A*搜索算法对航迹进行顺风搜索,从而实现最短理想耗时的航迹规划。计算机仿真结果表明,与传统的最短航迹长度规划方法相比,无人机按该方法规划的航迹飞行时,理想耗时最少。     

一种基于特征点的移动机器人路径规划算法

目的 提出一种基于障碍物特征点的移动机器人全局路径规划算法,克服传统全局路径规划算法信息存储量大,计算量大,规划速度慢的缺点.方法 通过膨胀原理建立环境地图,只记录障碍物的特征点,减少了算法信息的存储量.然后采用最大最小原则,逐步搜索子目标点,最终到达目标.结果 该算法能以最小的距离代价逐步绕过当前距离机器人最近的障碍物.并能保证搜索到的路径是安全有效的.结论 笔者所提算法简单,计算量小,仿真实验验证了算法的有效性.     

校车最优路径规划算法研究

校车最优路线的规划直接影响全校师生的工作、学习和生活。采用Dijkstra算法和GIS技术相结合的方式,根据对校园师生问卷调查的结果确定停靠站点,建立最优路径规划算法的前提条件;从起点到终点及中间的连接点,计算校园各乘车站点之间的最优路径规划方案,提高校车利用率,在保证校园师生安全的前提下,节省广大师生的时间,提高获取教育资源的便捷程度,降低校园能耗。     

面向WSN节点定位的多移动导标节点路径规划

针对移动导标节点定位中的路径规划问题,提出了一种通过移动导标节点,根据搜集的未知节点多跳信息,从而获得其通信范围内未定位节点的邻居节点数量的方法.利用该方法移动导标就可以向邻居节点数量最多的节点移动,以较短的移动路径定位尽量多的未知节点,还可以利用多个移动导标相互协作,使绝大多数无线传感器节点得到有效定位.仿真结果表明,与传统的路径规划算法相比,该方法在移动路径长度上具有明显的优越性.     

基于多智能体深度强化学习的无人机路径规划

为解决多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在复杂环境下的路径规划问题,提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架. 该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程,采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体,通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划;其次,为适应UAV搭载的有限计算资源条件,进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端策略优化(network pruning-based multi-agent proximal policy optimization, NP-MAPPO)算法,提高了训练效率. 仿真结果验证了提出的多UAV路径规划框架在各参数配置下的有效性及NP-MAPPO算法在训练时间上的优越性.