[发明专利]一种基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法

权利要求书

1.一种基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，其特征在于，所述控制方法适于以下场景：中心无人机通过单播的方式向其他无人机收集业务分组，其中包含视频、图像或者其他感知数据；每架无人机向相邻的无人机定期广播安全分组，广播内容包含位置、速度和障碍信息在内的安全消息；

所述控制方法包括以下步骤：

S1，根据第n时帧竞争阶段冲突时隙的数量和时隙的总数量，得到第n时帧网络中无人机节点的数量和第n-1时帧新到达的无人机数量；

S2，根据历史均值，估算在第n时帧新到达网络的无人机数量；

S3，根据移动信息，预测在第n时帧离开中心无人机通信范围的无人机数量；

S4，根据网络拓扑的变化，调整竞争阶段中空闲时隙的数量以供新的无人机接入网络；

S5，根据移动预测，中心无人机判断得到将在传输过程中触发链路中断的无人机信息，并取消为这些无人机分配信道资源；

S6，通过流量预测理论，结合无人机的分组到达流量在时间上具有的自相关性，采用神经网络，根据历史值预测下一个时帧的到达流量，以制定信道分配方案；所述神经网络包含m个输入层、h个隐藏层和m个输出层，在计算输入层到隐藏层的权值、隐藏层到输出层的权值、隐藏层神经元和输出层神经元的阈值时，基于梯度下降策略，在目标的负梯度方向上调整参数，直到训练误差小于等于预设误差阈值时停止迭代；

S7，基于步骤S6中的神经网络算法，计算传输视频分组中无人机所需的最小传输时间，使得在当前信道资源不能满足所有无人机的业务需求时，优先保障视频分组的带宽。

2.根据权利要求1所述的基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，其特征在于，步骤S7中，当目前的信道资源不能满足所有视频用户的需求时，采用贪心算法舍弃一个或多个影响最小的用户的需求。

3.根据权利要求1所述的基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，其特征在于，步骤S1中，所述根据第n时帧竞争阶段冲突时隙的数量和时隙的总数量，得到第n时帧网络中无人机节点的数量和第n-1时帧新到达的无人机数量的过程包括以下步骤：

S11，分别获取第n时帧竞争阶段冲突时隙的数量N_cc(n)、时隙的总数量N_cp(n)和传输阶段中时隙的数量N_tp(n)；

S12，解算下述公式，计算得到第n时帧网络中无人机节点的数量N(n)和第n-1时帧新到达的无人机数量N_n(n-1)：

4.根据权利要求1所述的基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，其特征在于，在步骤S2中，根据线性回归方程建立的模型估算在第n时帧新到达网络的无人机数量：

N_n(n)＝a+bn+μ

其中a为截距，b为自变量系数，μ为残差或随机误差，即所有其他不确定因素之和，其值是不确定的；

假设μ为正态分布，平均值为0，方差为σ²，表示为μ～N(0，σ²)，通过最小二乘估计得出a和b：

其中，i＝1，2，…，n-1。

5.根据权利要求1所述的基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，其特征在于，步骤S3中，根据下述公式，预测在第n时帧离开中心无人机通信范围的无人机数量N_leave(n)：

N_leave(n)＝∑(1-x_i)

其中，P_c和P_i分别表示现在中心无人机和无人机i的位置，和分别表示现在中心无人机和无人机i的速度；t_s表示当前时帧SCHI的长度，R₀是全向天线的通信距离；如果x_i等于0，则表示无人机i会离开中心无人机全向天线的通信范围。