基于改进人工蜂群算法的无人机编队拓扑生成优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112965527A(43)申请公布日2021.06.15(21)申请号202110186174.1(22)申请日2021.02.16(71)申请人北京信息科技大学地址100192北京市海淀区清河小营东路12号(72)发明人谷晓燕陈亮王志钢何锋(74)专利代理机构北京永创新实专利事务所11121代理人冀学军(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)权利要求书4页说明书23页附图4页(54)发明名称基于改进人工蜂群算法的无人机编队拓扑生成优化方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的无人机编队多目标信息交互拓扑优化方法，依据无人机菱形编队中多目标规划建立链长、平均网络延迟和平均剩余能量；然后设定各个目标的隶属函数，并将隶属函数转化为统一的偏差值；采用深度邻域搜索算子DSF修正依据人工蜂群算法构建的无人机编队，得到能够更加高效的寻求偏差最小的无人机编队生成信息交互拓扑。本发明能够满足不同无人机编队信息交互拓扑生成的要求，在节省无人机能量的同时，降低无人机编队的通信延迟，并且使编队的能量分布更加均匀。对无人机编队快速生成信息交互拓扑具有重要意义。CN112965527ACN112965527A权利要求书1/4页1.一种基于改进人工蜂群算法的无人机编队拓扑生成优化方法，编队制导计算机接收来自导航计算机的同一编队无人机机群中进行的各个无人机交互信息；其特征在于具体步骤为：步骤一：构建无人机编队的二维邻接矩阵；编队制导计算机依据无人机编队队形信息中的无人机个数来构造边连通图G＝(UAV,MV)；两两无人机之间存在有一条双向的信息交互通道，所述信息交互通道称为边连通图的边，每一个无人机为边连通图的顶点；从无人机编队连通图G＝(UAV,MV)中获取无人机作为顶点的关联矩阵关系，称为无人机编队二维邻接矩阵，记为LL，且LL＝[Li,j]n×n；Li,j为第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的通信关联关系；所述的无人机编队二维邻接矩阵LL＝[Li,j]n×n是与信息交互拓扑中的通信相对应的；若无人机uavi与无人机uavj存在有通信，则赋值为1；反之，若无人机uavi与无人机uavj不存在通信，则赋值为0；步骤二：构建无人机编队通信链路的链长矩阵；在本发明中，两两无人机之间进行的信息交互时的通信链路长度是一个相对通信距离(单位：m)数值；在本发明中，编队制导计算机从导航计算机处获取各个无人机的通信有效范围，从而建立无人机编队通信链路的链长矩阵，记为CC，且CC＝[Ci,j]n×n；Ci,j表示第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间通信链路的长度；n表示一个编队无人机机群中无人机的总数目；在本发明中，Ci,j＝di,j×Li,j，di,j为第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的通信距离，Li,j为无人机uavi与无人机uavj之间的通信关联关系；在本发明中，需要计算的通信链路长度的隶属函数，记为μλ(Ci,j)：Cmax为当前迭代次数的最长链长；Cmin为当前迭代次数的最小链长；Cnew为当前迭代次数的链长；步骤三：构建无人机编队组网后的平均网络延迟矩阵；在本发明中，两两无人机之间进行的信息交互时的发生的网络延迟(单位：ms)；在本发明中，建立的无人机编队组网后的平均网络延迟矩阵，记为DD，且DD＝[Di,j]n×n；Di,j表示第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的平均网络延迟；n表示一个编队无人机机群中无人机的总数目；在本发明中，Di,j＝hi,j×Li,j，hi,j为第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的平均网络延迟，Li,j为无人机uavi与无人机uavj之间的通信关联关系；在本发明中，需要计算的平均网络延迟的隶属函数，记为uλ(Di,j)：2CN112965527A权利要求书2/4页Dmax为当前迭代次数的最大延迟；Dmin为当前迭代次数的最小延迟；Dnew为当前迭代次数的延迟；步骤四：构建无人机编队组网后的平均剩余能量矩阵；在本发明中，两两无人机之间进行的信息交互时的平均剩余能量(单位：百分比)；在本发明中，建立的无人机编队组网后的平均剩余能量矩阵，记为EE，且EE＝[Ei,j]n×n；Ei,j表示第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的平均剩余能量；n表示一个编队无人机机群中无人机的总数目；在本发明中，Ei,j＝ri,j×Li,j，ri,j为第i架无人机uavi与第j架无人机uavj之间的平均剩余能量，Li,j为无人机uavi与无人机uavj之间的通信关联关系；在本发明中，需要计算的平均剩余能量的隶属函数，记为uλ(Ei,j)：最大的平均剩余能量记为Emax；所述Emax取值为