申请/专利权人：西安工业大学

申请日：2021-05-27

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN113438620B

主分类号：H04W4/40

分类号：H04W4/40;H04W16/18;H04W24/02;H04W84/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.04.22#实质审查的生效;2021.09.24#公开

摘要：本发明涉及无人机集群通信的技术领域，具体为一种无人机集群中心节点最优选择方法。其技术要点是：该方法通过构建无人机集群的通信网络结构模型并且加入一些重要的参数指标来实现准确的选取无人机集群中心节点，采用筛选机制对后期参数指标极低的部分无人机进行提前筛选排除，采用基于时间窗口的方法来实现动态的无人机集群中心节点快速高效选取。本发明可使得无人机集群能够有更大的通信效益，同时进一步降低全网的能量消耗，可延长整个集群通信网络的生命周期。

主权项：1.一种无人机集群中心节点最优选择方法，其特征在于：定义起始阶段无人机的各种参数指标相同，无人机与无人机之间在通信范围内存在双向对称通信链接，将无人机实体映射成节点，无人机之间的通信状况映射成链路；其中，集群节点重要度排序算法，具体的实现步骤如下：步骤I无人机单机节点vi的权值可定义为di＝∑j∈Γiwij，其中Γi是与无人机单机节点vi存在直接通信链路连接的无人机单机节点集合，wij表示通信链路vi,vj的权值；根据无人机集群通信网络结构模型G＝V,E和无人机集群实体之间通信链路连接情况建立无人机集群通信网络连接矩阵AG和无人机集群通信网络节点矩阵DG，计算公式为： 步骤II从无人机集群通信网络中移除一个单机节点以及该节点与其邻居单机节点的通信链路，对集群网络的稳健性造成影响，通过衡量整个集群通信网络的稳健性下降度来评估该单机节点的重要性；其具体步骤：1计算无人机集群通信网络映射的无向加权网络图G的拉普拉斯矩阵LG，计算公式为： 2计算拉普拉斯矩阵LG的n个特征值λ1,λ2,...,λn，计算公式为： 3计算网络图G的拉普拉斯能量ELG，计算公式为： 当移除一个单机节点vi以及该单机节点与其他无人机的通信链路构成一个新的无向加权图Gi，按照上述方法重新计算网络图Gi的拉普拉斯能量ELGi；4最后计算单机节点vi的拉普拉斯中心性σi，计算公式为： 步骤III采用传输代价值，用于衡量单机节点对其邻居单机节点信息传输代价，其具体步骤为：i.定义vs为单机节点vi和vj的共同邻居节点，单机节点vi与节点vs通信交互所付出的代价占单机节点vi所付出的总代价的比重可定义为pis，计算公式为： 其中，Γi表示与单机节点vi存在直接链路的邻居节点的集合，单机节点vi的某条通信链路的权值越大，所需要付出的代价就越大；ii.单机节点vj与节点vs通信交互所付出的代价和单机节点vj与其他节点通信交互所付出的最大代价的比值可定义为mjs，计算公式为： iii.单机节点vi将信息传输到节点vj的传输代价可定义为Cij，计算公式为： 其中，n表示为整个无人机集群的数量，整个集群通信网络的传输代价值可定义为C，计算公式为： 步骤IV考虑新加入的无人机一般情况下从边缘位置进入无人机集群通信网络，容易造成边缘部分无人机控制着非冗余信息传输的现象，影响对无人机中心节点最优选择的判断；本文提出一个弱化因子的概念，用来削弱靠近边缘单机节点对整个无人机集群中心节点最优选择的影响，并且有效的增强了集群通信网络的鲁棒性；步骤V通过定义单机节点本身的重要性系数以及对其它单机节点信息传输的传输代价系数来构建无人机节点重要度矩阵。

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权利要求：

百度查询： 西安工业大学 一种无人机集群中心节点最优选择方法

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