申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);江苏海洋大学

申请日：2023-05-06

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116456307B

主分类号：H04W4/44

分类号：H04W4/44;H04W40/02;H04W40/22;H04L41/16;H04L41/14;H04L41/142

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.08.04#实质审查的生效;2023.07.18#公开

摘要：本发明公开一种基于Q学习的能量受限物联网数据采集和融合方法，属于利用计算机模型优化无人机群数据采集能耗的技术领域。本发明针对无人机群的碰撞避免、飞行角度变化和节点距离约束，将无人机能耗问题转化为马尔可夫决策过程，应用强化学习算法求解无人机路径决策问题：将无人机与节点之间的距离、无人机飞行角度的变化以及无人机之间的安全距离作为强化学习的奖励，使无人机群协同访问所有节点，并有效降低了能耗。此外，在无人机群任务完成后，动态选择距离基站最近的无人机作为中继无人机，中继无人机将其他无人机采集的数据统一传输到基站，从而降低了无人机群的总体飞行能耗。

主权项：1.一种基于Q学习的能量受限物联网数据采集和融合方法，其特征在于，包括：步骤a.建立无人机群能耗模型：无人机执行任务的能耗包括无人机数据传输能耗和行动能耗；当无人机飞行到单个节点上方时，节点将节点数据传输到无人机的能耗表示为Enode：Enode＝λ·etp·Eamp1·H21在公式1中，λ为节点数据的数据量；etp为发送每单位量的节点数据所需能耗；Eamp1为节点内发送放大器能耗；H为节点到无人机的距离；无人机k根据路径规划从各节点接收节点数据能耗总和表示为Ecp：Ecp＝s·λ·ecp2在公式2中，s为无人机k访问节点的个数；ecp为接收每单位量的节点数据所需能耗；设定距离基站最近的无人机为中继无人机UAVrp，用于将其他无人机的数据收集后统一发送给基站，无人机k的数据发送能耗表示为Euav： 在公式3中，Eamp2为无人机内的发送放大器能耗；d为无人机之间的距离；R为提前设定的距离阈值；所述中继无人机UAVrp接收其他无人机数据能耗表示为Ere：Ere＝N·λ·ecp4在公式4中，N为应用场景中的N个节点；所述中继无人机UAVrp将所有数据发送到基站能耗表示为Etr：Etr＝N·λ·etp·Eamp2·r25在公式5中，r为中继无人机与基站之间的距离；无人机行动能耗包括飞行能耗和悬停能耗，其中单位时间飞行能耗为ef，单位时间悬停能耗为es；为无人机k设置二维数组记录其飞行轨迹，其中a和b分别是地面节点：如果无人机k不经过地面节点a和b之间的路径，则否则无人机k的总飞行距离表示为： 在公式6中，Lab无人机从节点a到节点b的飞行距离；无人机群将所有节点遍历，存在以下约束条件： 在公式7中，U为无人机群中无人机的总数；将给定的数据收集任务时间Γ划分为T个时隙：当无人机群完成数据收集任务花费t个时隙时，则任务时间存在以下约束：t·Δt≤Γ8在公式8中，Δt表示每个时隙的时间；设定安全距离dsafe，在任意时隙ts中，无人机i和无人机j之间存在以下约束： 在公式9中，表示在任意时隙ts中无人机i和无人机j之间的距离；在每个时隙中，无人机k：根据规划路径飞行到指定节点上方收集数据，并悬停等待通过改进的Q-Learning算法获得下一个未访问节点坐标，则其飞行总能耗表示为： 在公式10中，ef为无人机单位时间飞行能耗；v为无人机飞行速度；同样，无人机k在节点b的悬停能耗表示为： 则无人机k的悬停总能耗表示为： 则无人机k的行动总能耗为： 无人机携带的电池最大电量为Emax，在无人机k能量消耗殆尽之前完成采集任务对应的约束：Ecost＜Emax14在公式14中，Ecost为无人机任务完成时耗费的电池能量；对数据采集任务优化行动能耗，即在多无人机协作的数据采集任务中，最小化行动能耗E，则优化问题表述为： 步骤b.动态选择中继无人机：当所有节点访问完成后，根据无人机群的位置动态选择距离基站最近的无人机作为中继无人机：计算各无人机与基站的距离： 在公式16中，基站部署在地面上，其坐标为xs，ys，0；无人机k坐标为xk，yk，H；选择距离基站最近的无人机作为中继无人机，中继无人机接收其他无人机的所有数据飞往基站。

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