基于改进混合粒子群算法的无人机协同充电路径规划

当无线可充电传感器网络(wireless rechargeable sensor networks, WRSNS)中分布大量传感器的情况下,单无人机为传感器网络充电不能够满足传感器对电量的实时需求,遂采用多无人机协同方式替代单无人机方式。在对多个无人机进行路径规划时,综合考虑无人机悬停和飞行时间,通过对多架无人机进行任务分配来实现公平性,使所有传感器完成充电的时间最短。针对一般模型无人机任务分配不均匀的情况,提出了一种路径分解算法(path decomposition algorithm, PDA),并通过改进的粒子群算法对每架无人机进行路径规划。仿真实验中路径分解算法结合改进粒子群算法分别对比了KTSP-GA算法和K-MEANS+LG-PSO算法,在所有无人机完成任务最大时间上分别最大提升了11.72%和30.91%,也最大限度实现了多无人机之间的任务平均分配。

基于跨层链路质量状态感知的无人机地理位置路由协议

地理位置路由协议由于开销较低和可扩展性较好而在FANET网络中得到了广泛应用,但其贪婪转发过程中依据最靠近目的地的邻居节点作为中继的策略还存在一定的局限性。文中通过感知链路质量,提出了一种适用于拓扑变化频繁、网络环境拥挤的跨层链路质量状态感知的无人机地理位置路由协议(CLAQ-GPSR)。通过设立通信安全区,建立链路负载和流间干扰度量模型,采用交付比ETX衡量链路质量,结合物理层、MAC层、网络层数据综合衡量最可靠的中继节点,以提升通信质量。同时采用左右手组合转发规则,加快路径恢复中的转发速度,避免传统周边转发出现的路由循环等问题。通过网络仿真平台比对分析可知,相比传统的GPSR,W-GeoR和DGF-ETX协议,所提协议在数据包分组投递成功率、端到端时延和跳数等指标上更具优势。