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海上无人集群联合轨迹设计方法

胡钰林 吴鹏 原晓鹏 李博 江昊 罗威

胡钰林, 吴鹏, 原晓鹏, 李博, 江昊, 罗威. 海上无人集群联合轨迹设计方法[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(3): 890-898. doi: 10.11999/JEIT211305
引用本文: 胡钰林, 吴鹏, 原晓鹏, 李博, 江昊, 罗威. 海上无人集群联合轨迹设计方法[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(3): 890-898. doi: 10.11999/JEIT211305
HU Yulin, WU Peng, YUAN Xiaopeng, LI Bo, JIANG Hao, LUO Wei. Joint Trajectory Design for Unmanned Marine Cluster[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(3): 890-898. doi: 10.11999/JEIT211305
Citation: HU Yulin, WU Peng, YUAN Xiaopeng, LI Bo, JIANG Hao, LUO Wei. Joint Trajectory Design for Unmanned Marine Cluster[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(3): 890-898. doi: 10.11999/JEIT211305

海上无人集群联合轨迹设计方法

doi: 10.11999/JEIT211305
基金项目: 国家自然科学基金(62101389)
详细信息
    作者简介:

    胡钰林:男,1987年生,教授,博士,博士生导师,研究方向为工业物联网、高可靠低时延通信、无人机通信、移动边缘计算等

    吴鹏:男,1998年生,硕士生,研究方向为通感一体、无人机通信

    原晓鹏:男,1994年生,博士生,研究方向为无人机辅助无线网络、轨迹设计、信息理论和优化技术

    李博:男,1983年生,副教授,博士,博士生导师,研究方向为无线通信、空天地网络、海洋信息传感网、飞行自组织网络

    江昊:男,1976年生,教授,博士,博士生导师,研究方向为大数据分析与挖掘、智能网络、智能系统、移动边缘计算等

    罗威:男,1980年生,高级工程师,博士,研究方向为人工智能

    通讯作者:

    胡钰林 yulin.hu@whu.edu.cn

  • 中图分类号: TN911; T92

Joint Trajectory Design for Unmanned Marine Cluster

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62101389)
  • 摘要: 针对海洋大数据收集场景,为提高数据收集效率,该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法。无人船在行驶过程中,通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机,实现对目标海域内节点数据的高效收集。为最小化无人船和无人机工作时间,该文在无人机集群任务分配的基础上,引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly, SHF)结构以实现低复杂度的联合轨迹优化。待优化问题受限于节点数据量和无人机速度,是难以求解的非凸问题。因此,该文提出了一个高效的连续凸近似技术迭代算法以得到次优解,并通过计算机仿真得以验证。
  • 图  1  海洋无人机通信系统

    图  2  用户分组

    图  3  单无人机服务场景示例

    图  4  SHF结构下无人机轨迹示例

    图  5  考虑到转折点的SHF结构轨迹示例

    图  6  用户分组示例

    图  7  联合轨迹优化示例

    图  8  不同无人机速度下联合轨迹比较

    图  9  本算法与TSP算法任务时间对比

    表  1  K-means算法流程

     初始化  随机选取N个用户作为初始聚类中心
     迭代
     (1)  计算其他点到聚类中心的距离,并按照距离最近的原则将
        他们进行分类,计算目标函数值;
     (2)  更新聚类中心:每个分组中的用户位置的平均值作为新的
        聚类中心,计算目标函数的值;
     (3)  如果分组结果较上次没有发生变化,则停止迭代;
     否则,返回(1)。
    下载: 导出CSV

    表  2  轨迹迭代算法

     初始化  基于TSP初始化轨迹$ ({\boldsymbol{x}}_i^{(0)},{\boldsymbol{y}}_i^{(0)},{\boldsymbol{t}}_i^{(0)}) $和汇合时间$ T_i^{(0)} $,并设置迭代阈值Ε和迭代次数r=0。
     迭代
     (1) 在迭代点$ ({\boldsymbol{x}}_i^{(r)},{\boldsymbol{y}}_i^{(r)},{\boldsymbol{t}}_i^{(r)}) $对传输数据量凸近似得到$ Q_{i,k}^{(r)}({\boldsymbol{x}}_i^{(r)},{\boldsymbol{y}}_i^{(r)},{\boldsymbol{t}}_i^{(r)}) $;
     (2) 通过解问题(P2)得到优化解$ ({\boldsymbol{x}}_i^*,{\boldsymbol{y}}_i^*,{\boldsymbol{t}}_i^*) $,并根据式(11)得到$ T_i^* $;
     (3) 如果总任务时间相对于前一次迭代的时间优化小于Ε,停止迭代;
     否则,令$ ({\boldsymbol{x}}_i^{(r + 1)},{\boldsymbol{y}}_i^{(r + 1)},{\boldsymbol{t}}_i^{(r + 1)},T_i^{(r + 1)}) = ({\boldsymbol{x}}_i^*,{\boldsymbol{y}}_i^*,{\boldsymbol{t}}_i^*,T_i^*) $,r=r+1,回到步骤(1)。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-21
  • 修回日期:  2022-02-11
  • 录用日期:  2022-02-19
  • 网络出版日期:  2022-02-28
  • 刊出日期:  2022-03-28

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