可充电无人机辅助数据采集系统的飞行路线与通信调度优化

作     者：李茜雯 陈健锋 崔苗 张广驰 LI Qianwen;CHEN Jianfeng;CUI Miao;ZHANG Guangchi

作者机构：广东工业大学信息工程学院广东广州510006 广东省信息光子技术重点实验室广东广州510006 

出 版 物：《物联网学报》 (Chinese Journal on Internet of Things)

年 卷 期：2022年第6卷第3期

页      面：113-123页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：广东省科技计划项目(No.2020A050515010,No.2021A0505030015) 广东特支计划项目(No.2019TQ05X409) 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室开放课题(No.SKL-IoTSC(UM)-2021-2023/ORPF/A04/2022) 

主　　题：可充电无人机 数据采集 数据生命期 终端调度 随机优化 

摘      要：考虑一个可充电无人机辅助的无线传感器网络,网络包含多个地面终端,每个终端需要传输大量具有时间敏感性的数据。由于电池容量有限,无人机无法通过单次飞行任务采集全部终端的数据,它需要多次返回充电桩补充能量。研究了无人机的终端调度、飞行轨迹、飞行速度与传输速率优化,在数据生命期内最大化采集的终端数量。变量之间高度耦合且存在离散的二进制变量,涉及的优化问题难以求解,故而提出基于随机优化和特征工程思想的算法求解该优化问题。首先,引入飞行—悬停通信协议降低轨迹优化的复杂度,然后创新性地提出基于影响因子和随机优选的通信调度算法。该算法通过提取终端上影响无人机服务时间的特征赋予终端优先级,计算出不同终端服务总数下的最优调度方案,从而把优化问题简化成多个求解最短耗时的子问题,并利用块坐标下降法和连续凸近似技术求得子问题的解。仿真结果表明,与几种基准策略相比,所提优化算法在不同数据生命期与不同请求服务终端总数的场景下都有显著的性能优势。