[发明专利]一种用于收集森林防火监控数据的无人机部署方法

权利要求书

1.一种用于收集森林防火监控数据的无人机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)构建地面传感器节点接入空中无人机基站的上行链路通信系统，所述系统包括多个旋翼无人机和地面传感器节点；

(2)构建以最大化地面传感器节点上传数据到无人机基站通信的和速率为目标的优化问题；

(3)构建基于博弈论的优化模型，将步骤(2)中的问题建模为无人机为参与者的非合作博弈模型；

(4)采用分布式学习算法迭代得到无人机的部署策略，直到步骤(2)中的优化问题达到最优，旋翼无人机最终位置被确定。

2.根据权利要求1所述一种用于收集森林防火监控数据的无人机部署方法，其特征在于，

步骤(2)所述的优化目标为：

其中，为K个地面传感器节点的集合，为M个无人机基站的集合，表示地面传感节点所部署的区域，表示Ω被平均划分为N个小区域中的一个，ρ表示Ω内关于安置的传感器节点的密度函数，ρ(n)是小区域n内存在传感器节点的比例，即满足约束ρ(n)≥0，和定义函数Γ_n(·)用于衡量随着距离的增大通信性能的减弱情况，即表示在区域n内传感器节点的最小QoS要求，m_k表示与地面传感器节点k相关联的无人机m，其中为传感器节点的位置，w_m＝(b_m，c_m)为从无人机m到地面传感器节点k的水平坐标和h_m为无人机飞行高度；令为从地面传感器节点k到无人机m_k的发射功率，μ₀是参考距离d₀＝1m的信道增益，是收到节点k数据的噪声，那么节点k和无人机m之间的信道增益为：

无人机收到节点k的信噪比为：

3.根据权利要求1所述的一种用于收集森林防火监控数据的无人机部署方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：

(31)每个无人机的高度固定，并在一定的区域内飞行找到最好的位置，对于无人机m飞行区域投影到地面的区域被均分为个小区域，其中表示所有小区域的集合和表示小区域n的中心位置，那么无人机m的动作策略集合无人机m的行动策略为a＝(a₁，a₂，…，a_M)为所有无人机的行动选择，为所有无人机可能选择的动作空间；

(32)将每个无人机视为博弈参与者，将优化问题建模为有QoS约束的非合作博弈模型：

其中，是无人机集合，是参与者k的策略空间，u_k是参与者k的效用函数，效用函数如下：

其中情况1是小区域n的中心位置到无人机k的所有可能飞行到位置之间最小距离大于n和其他无人机之间的距离，情况2是情况1的相对应情况且m_n，0表示n内的地面传感器节点关联到一个离n非常远的虚拟无人机。

4.根据权利要求1所述的一种用于收集森林防火监控数据的无人机部署方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：

(41)初始化：在迭代t＝0时，根据无人机的数目M把地面传感器节点聚类为相同数目的区域并标记相同的集合确定聚类后小区域的均分集合基于此设置所有无人机的初始位置和无人机的位置选择概率矢量

(42)对于每次迭代t＝1，2，…循环，直到任意无人机不改变其动作策略，即存在p_k，l＞0.99，

(43)更新无人机的部署策略：无人机依据目前的位置选择概率矢量p_k(t)确定部署位置a_k(t)；

(44)计算无人机的效用函数：每个无人机根据其确定的部署位置，计算无人机的效用函数u_k(t)；

(45)更新位置选择策略：每个无人机使用以下规则更新其在下一次迭代中的位置选择概率矢量：

其中，b是步长，是归一化的效用值，即

(46)结束循环。