【摘 要】
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随着移动物联网的快速发展以及无人机自身独特的优势,无人机辅助无线传感网络技术逐渐成为学术界和工业界关注的焦点。然而由于无人机自身携带能量有限,单架无人机无法完成大规模数据收集任务。因此,有必要采用多架无人机并行对无线传感网络内的数据进行收集。而如何高效利用每架无人机携带的有限能量,合理规划其飞行轨迹,是最终实现数据高时效性的关键所在。本文以无线传感网络中多无人机协作数据收集为研究对象,建立无人机能
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随着移动物联网的快速发展以及无人机自身独特的优势,无人机辅助无线传感网络技术逐渐成为学术界和工业界关注的焦点。然而由于无人机自身携带能量有限,单架无人机无法完成大规模数据收集任务。因此,有必要采用多架无人机并行对无线传感网络内的数据进行收集。而如何高效利用每架无人机携带的有限能量,合理规划其飞行轨迹,是最终实现数据高时效性的关键所在。本文以无线传感网络中多无人机协作数据收集为研究对象,建立无人机能量约束下的信息年龄最小化问题,通过优化无人机飞行轨迹来降低传感节点信息的最大或平均年龄,并分别设计离线和在线两种多无人机路径规划算法。1.首先根据传感节点的通信范围和彼此之间的距离,利用图论和优化方法获得无人机最佳的数据收集点位置,建立数据收集点和传感节点的关联关系。其次,采用核K均值聚类方法将无人机的数据收集点分组,将每组数据收集点关联到一架无人机。随后,利用动态规划方法寻找无人机的最优飞行轨迹,使得无人机沿该轨迹收集得到的传感节点数据信息年龄最小。仿真结果验证了该算法的有效性。2.基于指针网络与强化学习Actor-Critic模型,进一步设计在线的多无人机路径规划算法。指针网络是一种特殊的处理输入与输出映射关系的神经网络,可以很好得求解此类多无人机数据收集的组合优化问题,获得无人机的飞行轨迹;而Actor-Critic模型提供的评价方式,可以更有效得帮助指针网络优化无人机的飞行轨迹。与上述离线算法相比,强化学习方法具有更强的网络适应性,不需要预知任何网络信息,可通过在线学习的方式确定近似最优的无人机飞行路径。
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