[發明專利]高能效無人機綠色數據采集系統設計方法

有效

• 申請號: 202110134201.0
• 申請日: 2021-01-29
• 公開（公告）號: CN112911534B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 王天顥;趙楠;逄小瑋;劉明騫;鄒德岳;陳炳才
• 申請（專利權）人: 大連理工大學;西安電子科技大學
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W72/04
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 李曉亮;潘迅

1.一種高能效無人機綠色數據采集系統設計方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步，構建系統優化目標：

(1)一架無人機通過時分多址的方式為一組I個地面傳感器服務，傳感器隨機分布；

(2)無人機以固定高度H飛行，最大飛行速度V_m，總周期為T，通過時間離散化方法將周期T離散化為N個時隙，每個時隙則在時隙n時無人機的坐標為w[n]＝[x(n),y(n)]^T∈R^2×1，其中x(n),y(n)分別是無人機坐標與縱坐標，R^2×1為二維向量空間；對于隨機分布的傳感器集合SI＝{1,2,......,I}，傳感器i的坐標固定為L_i＝[x_i,y_i]^T∈R^2×1,i∈SI，每個傳感器支持能量為E_i,i∈SI，需要傳輸的數據量為B_i,i∈SI；假設無人機到地面為視距鏈路通信，信道質量僅取決于無人機與傳感器之間的距離，單位參考距離下的功率增益表示為ρ₀；則傳感器i在時隙n的信道功率增益hⁱ[n]符合自由空間路徑損耗模型，即dⁱ[n]為三維立體空間上無人機與傳感器i的距離；

(3)假定無人機在一個時隙只服務一個傳感器，定義二進制變量S_i[n]∈{0,1}，表示第i個傳感器在第n個時隙的喚醒調度；當S_i[n]＝1時，表示無人機與第i個傳感器在第n個時隙建立通信；當S_i[n]＝0時，表示無人機與第i個傳感器在第n個時隙沒有通信；此時無人機與第i個傳感器在第n個時隙的信息傳輸速率表示為：

其中，σ²為無人機接收端的加性高斯白噪聲，P_A為地面傳感器在通信時的傳輸功率；則無人機服務一個周期(N個時隙)內傳輸的總信息量表示為：

對于旋翼無人機，當參數一定時，無人機的推進功率P(V)主要與飛行速度V有關，所述推進功率由葉片功率、寄生功率和牽引功率三部分組成，表示為：

第n個時隙的速度近似表示為Δ_n定義為第n個時隙的飛行距離；則第n個時隙的推進功率P_prop[n]由下式近似寫出：

式中，P₀和P_i分別是懸停狀態下的葉片功率和牽引功率；Ω是葉片角速度；r是轉子半徑；d₀代表機身阻力比；ρ是空氣密度；s是轉子實度；A是轉子盤面積；v₀是轉子平均誘導速度；上述參數均為常數；則無人機服務一個周期消耗的總推進能量E表示為：

根據能量效率定義，系統優化目標表示為：

第二步，根據第一步的能量效率公式構建優化問題，優化目標是最大化EE({W},{t},{S})，約束條件包括無人機軌跡約束，傳感器喚醒調度約束，傳感器能量約束和數據量約束，構建下述優化問題：

s.t.w[1]＝w[N] (7b)

||w[n+1]-w[n]||²≤γH²,n＝1,......N-1 (7c)

||w[n+1]-w[n]||≤V_mt,n＝1,......N-1 (7d)

在上述優化問題中，公式(7b)-(7d)是軌跡約束，V_m是無人機最大飛行速度，無人機飛行一周要回到初始位置；公式(7e)和(7f)是傳感器喚醒調度約束；公式(7g)是傳感器數據量約束，B_i是傳感器i要傳輸的數據量；公式(7h)是傳感器能量約束，E_i是傳感器i每個周期支持的最大能量；

第三步，根據塊坐標下降法將原問題(7)分解為兩個子問題；針對兩個子問題，采用連續凸近似技術分別將兩個非凸問題近似轉換為兩個凸優化問題，進行求解，具體如下：

(1)喚醒調度S和時隙t的優化子問題

固定無人機軌跡W，則子問題是關于喚醒調度S和時隙t的非凸優化問題；首先，對于二進制變量喚醒調度S，將喚醒調度S松弛為區間[0,1]內的連續變量；然后引入輔助變量z[n]，滿足即用z[n]替換式(4)中推進功率P_prop[n]第三項得到該子問題下的無人機推進功率引入輔助變量R_t[i]滿足引入輔助變量后針對非凸約束條件應用連續凸近似技術，針對雙曲約束條件轉化為SOCP，將原非凸子問題近似為凸問題，表示為：

s.t.||w[n+1]-w[n]||≤V_mt,n＝1,......N-1 (8b)

子問題(8)中，是引入輔助變量z[n]后的推進功率，是關于t和z[n]的凸函數；R_t_lb[i]是輔助變量R_t[i]²的一階泰勒展開下界，是關于R_t[i]的線性函數；是的一階泰勒展開下界，與t是線性關系；則子問題(8)的約束條件均為凸約束，優化目標(8a)為分子為凹、分母為凸的標準凹凸分式規劃問題，進行求解；由于連續凸近似技術將約束范圍縮小，近似后的凸問題得到的最優解是原子問題最優解的下界；

(2)無人機軌跡W的優化子問題

固定喚醒調度S和時隙t，則子問題是關于無人機軌跡W的非凸優化問題；引入輔助變量y[n]，滿足即用y[n]替換公式(4)中推進功率P_prop[n]第三項可以得到該子問題下的無人機推進功率引入輔助變量后針對非凸約束條件應用連續凸近似技術，將原非凸子問題近似為凸問題，表示為：

s.t.w[1]＝w[N] (9b)

||w[n+1]-w[n]||²≤γH²,n＝1,......N-1 (9c)

||w[n+1]-w[n]||≤V_mt,n＝1,......N-1 (9d)

子問題(9)中，是引入輔助變量y[n]后的推進功率，是關于w[n]的凸函數；是信息傳輸速率關于||w[n]-L_i||的一階泰勒展開下界，是關于w[n]的凹函數；子問題(9)的求解方法同子問題(8)；近似后的凸問題得到的最優解仍然是原子問題最優解的下界；

(3)整體迭代算法設計

在每輪迭代中，通過求解子問題(8)和子問題(9)，喚醒調度S、時隙t和無人機軌跡W被交替優化；每輪迭代中得到的解作為下一輪迭代的輸入；迭代終止條件為某輪迭代和上一輪迭代優化值的增加小于設定閾值；具體如下：

3.1)設置迭代終止閾值ε，初始軌跡w⁰和迭代索引r＝0；

3.2)在第r+1次迭代時，由第r次迭代得到的軌跡w^r，求解子問題(8)得到第r+1次迭代子問題(8)的優化結果，即喚醒調度S^r+1和時隙t^r+1；

3.3)由給定的w^r、S^r+1和t^r+1，求解子問題(9)得到第r+1次迭代子問題(9)的優化結果，即軌跡w^r+1；

3.4)若優化目標值的增加大于閾值ε，則更新迭代索引r＝r+1；跳回步驟4.2)進行下一輪迭代；若目標值的增加小于閾值ε，則終止迭代。