[发明专利]基于粒子群算法的异构无人机三维空间部署方法及设备有效

专利信息
申请号: 202110675268.5 申请日: 2021-06-17
公开(公告)号: CN113395706B 公开(公告)日: 2022-07-22
发明(设计)人: 张博;宋金朋;武琦;赵巍;赵旭辉;杨锟浩 申请(专利权)人: 郑州大学
主分类号: H04W16/18 分类号: H04W16/18;H04B7/185
代理公司: 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 代理人: 张微微
地址: 450001 河南省郑州*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 基于 粒子 算法 无人机 三维空间 部署 方法 设备
【权利要求书】:

1.一种基于粒子群算法的异构无人机三维空间部署方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,输入目标区域的三维范围、待服务用户数目M和待服务用户的二维平面位置(xj,yj),j∈[1,M],异构无人机组的参数和网络服务要求的参数,所述异构无人机组的参数包括无人机总数目N以及无人机i的最大同时服务数Ci、服务功率网络连通功率i∈[1,N];所述网络服务的参数包括网络服务的用户数目阈值τ、网络服务要求的信噪比阈值SNRg以及连通的信噪比阈值SNRa

步骤2:利用多目标粒子群算法在目标区域内随机初始化Np个粒子,每个粒子代表一个具体的解决方案,具有四维参数,包括异构无人机组中每个无人机的三维空间位置(xi,yi,hi)和无人机使用情况θi,无人机被使用时θi为1,无人机未被使用时θi为0,每个粒子位置的具体定义如下P(k)=[x1,...xN,y1,...,yN,h1,...hN1,...θN],k∈[1,Np];x1,y1和h1分别为第1个无人机的三维空间位置坐标;θ1为第1个无人机使用情况;xN,yN和hN分别为第N个无人机的三维空间位置坐标;θN为第N个无人机使用情况;

步骤3:利用适应度函数计算每个粒子的适应度函数值F(k),设定每个粒子的个体极值为Pl(l)并将Pl(k)对应的适度值Fl(k)初始化为Fl(k)=F(k),设定每个粒子的全局极值设定为Pg并将Pg对应的适度值Fg初始化为Fg=max(Fl(k));

步骤4:在第t次迭代中,t∈[1,tmax],tmax为最大迭代次数,利用多目标粒子群算法和离散二进制粒子群的更新公式得到每个粒子的候选新位置Pt+1(k),利用遗传算法中的交叉操作将每个粒子的个体极值Pl(k)与当前位置Pt(k)交叉得到每个粒子的候选新位置Pic(k),用同样的交叉操作将每个粒子的全局极值Pg和当前位置Pt(k)交叉得到每个粒子的候选新位置再利用遗传算法中的变异操作得到每个粒子自我变异的候选新位置Pm(k);

利用适应度函数计算每个粒子的所有候选新位置的适度值,并将具有最大适度值的新位置作为每个粒子下次迭代时的当前位置,同时更新个体极值Pl(k)、全局极值Pg、个体极值Pl(k)对应的适度值Fl(k)以及全局极值Pg对应的适度值Fg

步骤5;判断迭代次数是否达到最大迭代次数tmax,若未达到则将迭代次数t加1,返回执行步骤4,若达到则输出得到的全局极值Pg

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