三维空间中基于安全通信的多无人机的路径规划

发布时间：2020-07-31 19:52

【摘要】：多无人机由于具有可协调性好、容错率高的特点,被广泛应用于现代化作战任务中。在执行任务时,多无人机路径规划的同时如何确保彼此间通信安全的问题日益凸显。本文基于该问题展开了研究,主要如下:(1)在协同控制方面,从多无人机的群聚以及避障两方面进行了研究。针对无人机群组在蜂拥过程中部分结点收敛速度慢的问题,提出了群聚算法,通过加入飞行控制因子使其快速收敛。实验证明该算法可以快速、平滑及稳定地完成群组蜂拥。在此基础上,针对避障过程中多无人机间通信链路少的问题,提出了群聚避障算法,该算法能够找出与群组无通信链路的节点,并使其向虚拟领导者靠拢,从而增加通信链路。实验结果显示,给出的群聚避障算法可以使无人机群组的通信链路平均增加40条。(2)在安全通信方面,提出了层式虚拟通信圆环策略。针对无人机群组通信过程中存在不安全区域的问题。设计分层算法来找到群组边界节点;然后进一步减小边界节点的通信范围,从而达到减小不安全区域的目的;并设计移动算法使边界节点向群组靠近,进而完成有效通信。通过多组实验证明了该策略的有效性。(3)在路径规划方面,将Q-learning算法与Dijkstra算法相结合进行了路径规划研究。首先采用栅格法构建地图,从而生成含有地图信息的reward值矩阵;然后利用Q-learning算法对reward值矩阵进行计算,获得权值矩阵;最后根据实际状况,限定无人机的飞行方向,采用Dijkstra算法进行最短路径的寻找。将给出的算法与A*算法在实验中进行了对比,结果显示给出的算法能在更短的时间内完成路径规划。本文研究了三维空间中基于安全通信的多无人机的路径规划,为多无人机在战场环境中的飞行模式提供了一种有效的解决方案,对以后的研究做了有益的尝试。
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V279;V249
【图文】：

图 1.1 生物群集在多无人机的作战环境中，如果缺乏科学高效的决策方法与控制策略，无人机群组很难发挥协同的优势。然而，多无人机飞行需要从协同控制、安全通信以及路径规划三

α点阵样例图

釗涞木嗬虢阒葡嗟龋嗤⑶医诘慵浯嬖诒舜说慕换ァＭ?2.1 α点阵样例图2.2.2 多无人机的邻接结构本文中多无人机的初始状态为无序状态，最终状态为α点阵，在由无序状态收敛到α点阵的过程中，两个节点如果在彼此的邻域集合中，则这两个节点可以进行信息交互。在本文中，定义邻接矩阵来描述群组中个体之间的邻接关系。为了定义邻接矩阵同时为了集群行为能够光滑地进行，首先需要定义标准函数如下：2( )1 || ||1 || || z zzzz(2.3)这里||·||代表欧几里得范数，定义如下：zzzzZZn 22221|| || (2.4)定义 || z ||如下：[1||||1]1||||2z z (2.5)

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本文编号：2776933