[发明专利]一种基于改进簇头选取权重的无人机分簇方法

说明书

本发明公开了一种基于改进簇头选取权重的无人机分簇方法，所述方法包括以下步骤：S1.设计构建无人机飞行场景，所有无人机初始位置随机分布在场景范围中，并随机挑选一个方向飞行；S2.设计无人机簇头选取权重计算公式，其中包括当前无人机与目标点的相对距离因子、当前无人机与所有邻居无人机之间的公共信道占比因子和当前无人机剩余能耗因子；S3.根据无人机簇头选取权重计算公式对搜索范围内出现目标点的所有无人机进行权重计算，选取出权重较大的作为簇头无人机，并与通信范围内的其它邻居无人机建立无人机簇；S4.根据飞行情况进行无人机簇更新维护。本发明的方法确保了通信的公平和质量，并提高了无人机的数据收集效率。

技术领域

本发明涉及无人机集群通信技术领域，具体地涉及一种基于改进簇头选取权重的无人机分簇方法。

背景技术

近年来，纳米技术等高科技材料以及通信计算机等软硬件的发展和综合投入使用，使得机器人的功能和种类更加丰富多样，如今的机器人具有感知、决策、执行等能力，可以替代人类在复杂多变甚至危险的环境中完成诸多工作，极大地拓展和延伸了人们的活动范围。机器人可以按照形状、用途、移动方式等划分为多种类型，其中最广泛使用的代表之一便是无人机（UAV），无人机也可分为民用和军用两种，正如其名字和特点所言，无人机既摆脱了有人舱位驾驶操控、同时具有飞行能力可以无视地形飞往指定目标地点，无人机因而被大量应用在航拍、灾难救援、测绘等领域。然而，单架无人机所能承载的通信负荷以及所能提供的通信资源能力和通信范围有限，倘若派出一个无人机群则相应的通信能力和通信范围将大大加强，但无人机群组面临着管理和特定区域内频谱资源有限而可能干扰主用户等问题。针对这些问题，无人机分簇方法应运而生。

传统的无人机分簇方法借鉴目前研究较多的传感器网络领域中的LEACH、K-means等分簇方法。然而，无人机网络与传感器网络并不相同，无人机由于具有飞行运动能力，因此其网络拓扑变化较大，并且飞行运动能耗相比通信能耗占比更大；而传感器网络拓扑相对静止，通信能耗占主要部分，所以传感器网络中的分簇方法并不适用于无人机网络。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提出一个基于改进簇头选取权重的无人机分簇方法，所述方法可以结合无人机实际工作场景，从与目标点之间的距离、邻居无人机之间的公共信道和当前无人机剩余能耗三个因素构成簇头选取权重，所述方法构建的簇更贴合无人机实际工作，后续的数据传输共享和无人机簇更新维护环节进一步确保了通信的公平和质量，并提高了无人机的数据收集效率。

为实现上述目的，本发明提供一种基于改进簇头选取权重的无人机分簇方法，包括以下步骤：

S1.设计构建无人机飞行场景，所有无人机初始位置随机分布在场景范围中，并随机挑选一个方向飞行；

S2.设计无人机簇头选取权重计算公式，其中包括当前无人机与目标点的相对距离因子、当前无人机与所有邻居无人机之间的公共信道占比因子和当前无人机剩余能耗因子；

S3.根据无人机簇头选取权重计算公式对搜索范围内出现目标点的所有无人机进行权重计算，选取出簇头无人机，并与通信范围内的其它邻居无人机建立无人机簇；

S4.根据飞行情况进行无人机簇更新维护。

进一步，步骤S1中，当无人机飞行到场景边界时，需要调整飞行方向，按照镜面反射原理，以当前边界为边并将反射角的方向作为调整后的飞行方向，以此确保无人机始终工作在规定的飞行场景中。

进一步，步骤S2中，所述当前无人机与目标点的相对距离因子计算方式如下：

其中为当前无人机与目标点的相对距离因子，当前无人机坐标为、当前无人机搜索范围内发现的某个目标点坐标为 ，无人机的最大搜索范围为；当前无人机与目标点的相对距离因子值介于，并且当前无人机距离目标点越近时，值越大。