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专利号: 2018107553761
申请人: 郑州航空工业管理学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,所述无人机辅助无线能量传输系统包括一个无人机节点和K个地面传感器节点,所述无人机节点是无线能量发送节点,在一定时间内按照一定路径飞行,在每一个飞行时刻,无人机节点向当前时刻调度出的地面传感器节点发射无线信号,传感器节点进行能量收集和充电,且每一时刻仅对一个传感器节点进行充电,所述方法包括步骤:

1).建立三维空间直角坐标系(x,y,z),z轴坐标表示空间的高度位置信息;K个地面单天线传感器节点随机分布在xy平面内,即K个传感器节点的z轴坐标均为0,第k个地面终端T节点的位置坐标可表示为(xk,yk) ,且所有终端节点的位置坐标组成集合其中,(·)T表示矩阵/向量转置;无人机节点在三维空间中以固定高度H飞行,即无人机节点的z轴坐标均始终为H;无人机节点单次飞行时间为T,将该时间段分割为N个时隙,每个时隙宽度为δ,即T=Nδ;第n个时隙无人机的位置坐标为q[n]=(x[n],y[n])T;无人机的飞行路径由各时隙其所处的位置点集合所描述,即 在第n个时隙无人机节点以最大发射功率P向一个地面传感器节点传输无线能量;以ak[n]表示第n个时隙第k个传感器节点的调度变量,该变量为二进制变量,非0即1,当该节点被选出进行能量传输和充电时,ak[n]=1,否则,ak[n]=0,每个时刻最多只有一个传感器节点被选出,即其它未被选出的传感器节点则处于休眠状态;假设无人机节点到地面传感器节点的信号传输信道为直视径,则第n时隙内无人机节点到第k个传感器节点的自由空间路径损耗为其中,dk[n]表示第n时隙无人机节点到第k个地面传感器节点的距离,β0表示距离为1m、信号发射功率为1W时的信道增益参考值,||·||—表示欧几里得范数;

2).建立以无人机飞行路径和地面传感器节点调度策略为变量,以最大化传感器节点最小获取能量为目标的优化模型,并考虑无人机最大飞行速度和起止位置,所述优化模型如下:其中, 表示在单次飞行时长内无人机节点到K个传感器节点

的最小能量获取值, (其中,k=1,...,K)表示第k个传感器节点

的总能量, 表示第k个传感器节点自有负载能量,且服从均值为λk的泊松分布,(其中,k=1,...,K)表示第n个时隙内第k个用户接收到的无线信号功率,ηk∈(0,1)表示第k个传感器节点的能量转换效率,P表示无人机无线能量传输装置的发射功率,Vmax表示无人机最大飞行速度;所述无人机按照满足上述优化模型约束条件的方式飞行,所述地面传感器节点按照满足上述优化模型约束条件的调度策略运行。

2.如权利要求1所述的无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,其特征在于,将步骤2)中优化问题,分解为如下两个子优化问题:

3.1).给定无人机节点飞行路径 优化传感器节点调度变量,如下:

3.2).给定用户调度策略{ak[n]},优化无人机节点飞行路径,如下:

3.如权利要求2所述的无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,其特征在于,将步骤3.1)中优化问题转换为凸问题,包含步骤具体如下:

4.1).将约束条件C3中的传感器节点调度变量ak[n]松弛为连续变量,得到步骤3.1)中子问题约束条件C3为由此将步骤3.1)子问题转换为标准的线性规划问题,如下所示:

该线性规划问题采用标准凸优化方法进行求解。

4.如权利要求2或3所述的无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,其特征在于,将步骤3.2)中优化问题转换为凸问题,包含步骤具体如下:

5.1).令l表示迭代次数索引变量, 表示第l次迭代时无人机飞行路径变量值,相应的第l次迭代时第k个传感器节点在第n时隙内的能量获取值为令Δql[n]表示第l次迭代时无人机飞行路径变量的增量值,则在第l+1次迭代时,无人机节点的飞行路径变量值为ql+1[n]=ql[n]+Δql[n],n=2,3,...,N-1;

5.2).第l+1次迭代时,第k个传感器节点在第n时隙内的能量获取值表示为如下等价形式:

5.3).将步骤5.2)中的参量Qk,l+1[n]表示为如下等价形式

其中,参量dk,l[n]和Δ定义如下:

2 T

Δ=||Δql[n]||+2(Δql[n]-wk) ql[n],n=2,...N-1;

5.4).基于步骤5.3)中Qk,l+1[n]等价表达式,将Qk,l+1[n]关于Δ在0点处展开为一阶泰勒级数,得到Qk,l+1[n]的下界 如下所示:

5.5).基于步骤5.4)中的下界 得到第l+1次迭代时,第k个传感器节点总能量的下界表达式,如下所示:其中,ak,l+1[n]表示第l+1次迭代时第k个传感器节点在第n个时隙中的调度变量值;

5.6).基于步骤5.5)中的 得到传感器节点的最小能量获取值下界,如下所示:

5.7).基于步骤5.6)中 和步骤5.1)中的飞行路径变量增量Δql[n],将步骤3.2)中的子优化问题转化为关于飞行路径增量Δql[n]的下界凸优化问题,如下所示:

5.如权利要求4所述的无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,其特征在于,采用块坐标下降法交替迭代优化,对步骤5.7)中子问题进行求解。

6.如权利要求4或5所述的无人机辅助无线能量传输系统的节点调度与路径规划方法,其特征在于,求解步骤如下:

6.1).设定无人机节点的飞行路径变量初始值 飞行起止位置点q[1]=q0和q[N]=qF,迭代终止精度ε>0,迭代次数变量l=0;

6.2).对于给出的飞行路径 利用标准的线性规划凸优化方法求解步骤4.1)中子问题的传感器节点调度变量解{ak,l[n]},(其中,n=1,...,N,k=1,...,K);

6.3).对于给出的传感器节点调度变量值{ak,l[n]},利用标准的内点法凸优化方法,求解步骤5.7)中子优化问题的飞行变量增量最优解

6.4).ql+1[n]=ql[n]+Δql[n],n=2,...,N-1;

6.5).判断如下迭代精度是否满足

|θl+1-θl|≤ε;

若满足,则终止迭代运算,输出无人机节点飞行路径变量值和传感器节点调度变量值;

否则,令l=l+1,返回步骤6.2)继续进行迭代,直至满足迭代精度要求。

7.一种无人机辅助无线能量传输系统,包括一个无人机空中基站和K个单天线地面终端节点,所述无人机节点是无线能量发送节点,在一定时间内按照一定路径飞行,在每一个飞行时刻,无人机节点向当前时刻调度出的地面传感器节点发射无线信号,传感器节点进行能量收集和充电,且每一时刻仅对一个传感器节点进行充电;所述无人机辅助无线能量传输系统在三维空间直角坐标系(x,y,z)内,z轴坐标表示空间的高度位置信息;所述K个地面单天线传感器节点随机分布在xy平面内,即K个传感器节点的z轴坐标均为0,第k个地面终端节点的位置坐标可表示为(xk,yk)T,且所有终端节点的位置坐标组成集合其中,(·)T表示矩阵/向量转置;所述无人机节点在三维空间中以固定高度H飞行,即无人机节点的z轴坐标均始终为H;无人机节点单次飞行时间为T,将该时间段分割为N个时隙,每个时隙宽度为δ,即T=Nδ;第n个时隙无人机的位置坐标为q[n]=(x[n],y[n])T;无人机的飞行路径由各时隙其所处的位置点集合所描述,即 在第n个时隙无人机节点以最大发射功率P向一个地面传感器节点传输无线能量;以ak[n]表示第n个时隙第k个传感器节点的调度变量,该变量为二进制变量,非0即1,当该节点被选出进行能量传输和充电时,ak[n]=1,否则,ak[n]=0,每个时刻最多只有一个传感器节点被选出,即 其它未被选出的传感器节点则处于休眠状态;假设无人机节点到地面传感器节点的信号传输信道为直视径,则第n时隙内无人机节点到第k个传感器节点的自由空间路径损耗为其中,dk[n]表示第n时隙无人机节点到第k个地面传感器节点的距离,β0表示距离为1m、信号发射功率为1W时的信道增益参考值,||·||—表示欧几里得范数;

所述无人机按照满足下述优化模型约束条件的方式飞行,所述地面传感器节点按照满足下述优化模型约束条件的调度策略运行,所述优化模型以无人机飞行路径和地面传感器节点调度策略为变量,以最大化传感器节点最小获取能量为目标,并考虑无人机最大飞行速度和起止位置,具体如下:其中, 表示在单次飞行时长内无人机节点到K个传感器节点

的最小能量获取值, (其中,k=1,...,K)表示第k个传感器节点

的总能量, 表示第k个传感器节点自有负载能量,且服从均值为λk的泊松分布,(其中,k=1,...,K)表示第n个时隙内第k个用户接收到的无线信号功率,ηk∈(0,1)表示第k个传感器节点的能量转换效率,P表示无人机无线能量传输装置的发射功率,Vmax表示无人机最大飞行速度。

8.如权利要求7所述的无人机辅助无线能量传输系统,其特征在于,所述优化模型按照权利要求2,3,5中任一权利要求所述的方法求解。

9.如权利要求7所述的无人机辅助无线能量传输系统,其特征在于,所述优化模型按照权利要求4所述的方法求解。

10.如权利要求7所述的无人机辅助无线能量传输系统,其特征在于,所述优化模型按照权利要求6所述的方法求解。