申请/专利权人：绍兴市上虞区舜兴电力有限公司;国网浙江省电力有限公司绍兴市上虞区供电公司;国网浙江省电力有限公司余姚市供电公司

申请日：2020-04-17

公开（公告）日：2023-12-29

公开（公告）号：CN111601356B

主分类号：H04W40/10

分类号：H04W40/10;H04W40/24;H04W40/32;H04B7/185;H04B10/112;H04W84/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.29#授权;2020.09.22#实质审查的生效;2020.08.28#公开

摘要：一种无线紫外光协作无人机隐秘动态分簇系统及方法，每个无人机机身上均搭载紫外光球形LED阵列，多任务无人机初始在指定空间随机分布，通过总带宽与载波的关系，初步划分虚拟栅格，在每个虚拟栅格中选取虚拟簇首；虚拟簇首融合每个栅格中僚机的状态信息，传送给无人机基站，无人机基站掌握全局信息后，经簇首将控制指令传输给各僚机，各僚机按照控制指令实现位置状态更新；随后引入优化的二级软阈值门限对簇首选取阶段改进，完成整个网络的信息传输，降低通信的负载消耗；控制指令作为反馈信息触发僚机运动系统，将动态网络转化为相对静态网络以适用改进的LEACH算法。本发明解决了无人机动态网络的分簇问题，从而实现无人机通信能量均衡。

主权项：1.一种无线紫外光协作无人机隐秘动态分簇方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：无人机初始化分布；步骤2：通过载波与带宽的关系构造出最优虚拟栅格数，对初始状态的无人机进行初步管理，通过距虚拟质心距离最小的原则选举虚拟簇首，先进行一次数据传输,具体做法为：采用OOK调制得到在紫外光非直视A类通信方式下的最大通信半径，通信半径表示为： 其中，α为路径损耗指数，ξ为路径损耗因子，η为滤光片和光电探测器的量子效率，Rb信息调制速率，c为光速，h为普朗克常数，λ为无线紫外光波长，Pt为发射光功率，Pe为系统误码率；簇内之间的链路为普通链路，簇内通过TDMA方式实现串行通信，簇首至无人机基站的通信链路为骨干链路，通信容量满足并行通信，得到最佳虚拟栅格数为： 其中，fc为载波频率，B为骨干链路通信带宽；划分m个虚拟栅格并选出与每个栅格质心最近僚机作为虚拟簇首，每个僚机采用OOK调制方式，将自身的状态信息加载至紫外光球形LED阵列发送至虚拟簇首，虚拟簇首对虚拟栅格中的僚机信息进行收集融合，并发送至无人机基站，先完成第一次数据传输；步骤3：通过虚拟簇首将各栅格中的僚机信息发送至无人机基站，并由无人机基站根据状态信息作出反馈控制指令，指引全网僚机作出位置更新,具体做法为：虚拟簇首将虚拟栅格中的僚机状态信息收集融合，并将融合信息发送给无人机基站，若虚拟簇首至无人机基站的距离d小于或等于最大通信半径rook，则作为无人机基站的一跳邻居节点将融合信息发送至无人机基站，如果d＞rook，则通过其余虚拟簇首，经过多跳簇间转发功能将融合信息发送至无人机基站，作为中央处理模块的无人机基站掌握全局无人机状态信息后，发出中央控制指令，指引所有僚机调整状态分布；步骤4：针对新的僚机分布状态，引入LEACH的分簇拓扑管理机制，设置最大迭代轮数为Rmax作为网络生存期，以轮循工作方式管理全局网络，在每一轮中，每个僚机会随机产生随机数，并且与阈值选举门限Tn比较，如果随机数小于阈值选举门限则当选本轮簇首，具体做法为： 其中p是簇首僚机在所有僚机中所占的百分比，R代表当前轮数，代表这一轮循环中当选过簇首的僚机个数，G是这一轮循环中未当选过簇首的僚机集合；步骤5：簇首选举阶段阈值优化,具体做法为：由于步骤4公式3为硬阈值选举门限，而网络中无人机的位置、节点度、功率以及能量是随时动态变化的，因此采用软阈值选举门限对无人机网络簇首选举阶段进行改进，由于有三类无人机，分别为侦察无人机、防守无人机以及攻击无人机，通过优化公式3得到一级软阈值选举门限为： 其中k＝1,2,3，n1、n2、n3分别为当前轮未失效的三类无人机数量，Tkn′为第k类无人机的一级软阈值选举门限；考虑第R轮中僚机至无人机基站的距离、剩余能量、节点度以及剩余电量因素，对公式4进一步优化得到二级软阈值选举门限为： 其中，通过公式5得到针对三种任务类型无人机的二级软阈值选举门限：Tkn″，其中w1、w2、w3、w4分别为距离权重因子、能量权重因子、节点度权重因子以及电量权重因子，Disti、Ei、Di以及Poweri分别为第k类无人机在第R轮中僚机i到无人机基站的距离、僚机i的剩余能量、僚机i的节点度以及僚机i的剩余电量，以及分别为第k类无人机在第R轮未失效僚机至无人机基站的平均距离、未失效僚机的平均剩余能量、未失效僚机的平均节点度以及未失效僚机的平均剩余电量；步骤6：稳定的数据传输阶段；步骤7：控制指令引导无人机状态更新。

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