一种无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法

本发明涉及一种无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，属于海事无人机通信。

背景技术：

1、无人机辅助的海事通信日益成为海上通信的主要方式之一。然而，面对广阔的海洋环境以及众多的用户，会出现能量消耗过快的问题，现有的能量效率优化方法要么较为复杂对无人机的实时计算性能与能量消耗较高，要么过于简单优化效果不佳。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种能量效率高的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法。

2、为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

3、第一方面，本发明提供了一种无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，

4、总时间分为多个时隙，以最大化能量效率为优化目标，构建无人飞行器在单个时隙向多用户发送信息的优化模型；

5、求解优化模型，根据优化结果制定无人飞行器的飞行轨迹和每个时隙向每个用户的发送的能量分配；

6、设定优化模型的迭代周期；

7、获取无人飞行器工作时的参数，每周期使用迭代后的优化模型修正无人飞行器的飞行轨迹和每个时隙向每个用户的发送的能量分配。

8、在第一方面的一些实施例中，

9、所述优化模型：

10、

11、s.t.c1：pn，m≥0

12、

13、

14、

15、c5：||qm+1-qm||2≤v2，m∈[1，m]

16、式中：m为时隙的序号，m为时隙的数量，n为用户的序号，n为用户的数量，qm为时隙m对应的无人飞行器通信位置，pn，m为用户n时隙m对应的发送功率，sm时隙m对应的松弛变量，vm为时隙m对应的飞行速度，rmax为所有用户在每个时隙m的总吞吐量，pm为每个时隙m的飞行能耗，pmax为最大发送功率，为用户n在时隙m对应的吞吐量的严格下界，lb代表严格下界，为时隙m对应的松弛变量的局部点，时隙m对应的飞行速度的局部点，l代表局部，v0为悬停状态下的旋翼平均诱导速度，qm+1为时隙m+1对应的无人飞行器通信位置，v为无人飞行器的最大飞行速度。

17、在第一方面的一些实施例中，优化模型的迭代方法：采用分数规划中的dinkelbach算法将优化模型线性化，获取无人飞行器工作时的参数，迭代线性化优化模型直至目标函数值不大于设定的阈值。

18、在第一方面的一些实施例中，优化模型的迭代方法还包括：

19、设定阈值δ和能量效率的初始最优值q；

20、将优化模型的目标函数线性化为：

21、

22、式中，pm，now为无人飞行器所处时隙m的实时飞行能耗；

23、判断是否若则令直至

24、在第一方面的一些实施例中，其特征是，在优化模型的目标函数中，

25、

26、式中，p0和pi分别表示无人飞行器在悬停状态下的叶片型面功率和诱导功率，utip为旋翼叶顶速度，v0为悬停状态下的旋翼平均诱导速度，d0表示机身阻力比，s表示旋翼坚固度，ρ和a分别表示空气密度和旋翼盘面积。

27、在第一方面的一些实施例中，所述优化模型的获取方法：

28、以最大化总时间内的能量效率为优化目标构建优化模型；

29、将总时间分为多个时隙，将优化目标转变为对每个时隙中所有用户的吞吐量进行优化；

30、采用连续凸逼近方法将优化模型转变为多个凸问题；

31、将多个凸问题整合为单个优化模型。

32、在第一方面的一些实施例中，将目标函数转变为对每个时隙中所有用户的吞吐量进行优化，包括：目标函数中引入代表每个时隙所有用户的吞吐量的辅助变量。

33、在第一方面的一些实施例中，凸问题包括：最大化每个用户每个时隙对应的发送功率的能量效率和最大化每个时隙对应的无人飞行器通信位置的能量效率。

34、第二方面，本发明提供了一种电子终端，包括处理器与所述处理器连接的存储器，在所述存储器内存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，执行如第一方面任一项所述方法的步骤。

35、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

36、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

37、本发明提供的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，通过构建优化模型并求取每个时序内最大的为所有用户发送的总吞吐量与飞行能耗的比值，优化了每个时序内能量效率，进而优化了总时间内的能量效率；将优化过程分离为在前期完成的优化模型的构建优化和实时计算的优化模型的周期迭代，前期完成的优化模型的构建优化满足效果良好的飞行轨迹与能量分配的规划，没有无人飞行器算力限制，飞行过程中实时迭代对无人飞行器的算力要求小，减少无人飞行器的能耗，但对能耗优化的效果不打折扣；

38、而提供的优化模型，将总时间进行分割计算，以及目标函数内简只考虑对能量效率起主要影响的飞行能耗，降低了计算复杂度，也易于空中多任务接力，同时也降低了迭代后无人飞行器上直接实时计算的计算复杂度或云计算的来回传输数据量，既降低了能量消耗；

39、而提供的优化模型的迭代方法，仅需获取无人飞行器工作时的参数即可本地计算，计算目标函数是否不大于设定的阈值对无人飞行器的算力要求小，较为轻易做到每时隙的实时迭代优化模型修正飞行轨迹和能量分配。

技术特征：

1.一种无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，

2.根据权利要求1所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，

3.根据权利要求2所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，

4.根据权利要求3所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，优化模型的迭代方法还包括：

5.根据权利要求2所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，在优化模型的目标函数中，

6.根据权利要求2所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，所述优化模型的获取方法：

7.根据权利要求6所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，

8.根据权利要求6所述的无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，其特征是，

9.一种电子终端，其特征在于，包括处理器与所述处理器连接的存储器，在所述存储器内存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了海事无人机通信技术领域的一种无人飞行器多用户发送的能量效率优化方法，旨在解决能量效率差的技术问题。其包括：通过构建优化模型并求取每个时序内最大的为所有用户发送的总吞吐量与飞行能耗的比值，优化了每个时序内能量效率，进而优化了总时间内的能量效率；将优化过程分离为在前期完成的优化模型的构建优化和实时计算的优化模型的周期迭代，前期完成的优化模型的构建优化满足效果良好的飞行轨迹与能量分配的规划，没有无人飞行器算力限制，飞行过程中实时迭代对无人飞行器的算力要求小，减少无人飞行器的能耗，但对能耗优化的效果不打折扣。

技术研发人员：辛元雪,赵文强,史朋飞,李旭杰,马琳,宁悦,李家涛,王静瑶
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15