检索结果-南通市图书馆

作者：孔鹏宁夏大学

学位级别：硕士

后5代移动通信系统(beyond 5th generation mobile system,B5G)和第6代移动通信系统(6th generation mobile system,6G)的提出,使得移动通信技术进入高速发展时期,这代表大量增加的任务中时延敏感型任务的占比越来越大。针对用户低时延... 详细信息

后5代移动通信系统(beyond 5th generation mobile system,B5G)和第6代移动通信系统(6th generation mobile system,6G)的提出,使得移动通信技术进入高速发展时期,这代表大量增加的任务中时延敏感型任务的占比越来越大。针对用户低时延的要求,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)成为有效的解决途径而备受关注。无人机(unmanned aerial vehicle,uav)因其优异的灵活性被认为是良好的MEC服务器载体,考虑到任务之间并不是相互独立的,多uav协作提供计算服务更有研究价值。多uav为用户提供计算服务的时候,如何降低时延是一个热门研究方向。与此同时,对绿色通信的关注度也越来越高,因此在考虑降低用户任务时延的同时,也需要考虑降低计算能耗。综上所述,本文就多uav协作为用户提供计算服务时如何降低时延和能耗进行以下几个方面的研究。首先,提出一个三层的MEC网络架构。其中包括多个uav共同组成的空基网络、系留气球和用户端。系留气球能够实时获取各个uav的状态。当用户有任务需求的时候,在用户端将任务分为多个子任务,向系留气球发送任务请求,系留气球根据uav的计算资源,位置等信息状态,告知用户端各个子任务应该发送到哪个uav进行计算。计算结束后,将子任务的结果发送回用户端并对子任务结果进行处理得到最终的用户任务结果。其次,利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法,对用户任务的整个计算时延进行优化。主要是对用户子任务从卸载、计算再到传回,以及子任务结果处理的总时间进行优化。对任务卸载过程中的带宽和计算过程中MEC服务器的计算资源进行分配,并对不同比例的带宽和计算资源产生的时延进行分析。实验结果表明,有效降低用户任务的计算时延,带宽分配方式有两种,计算资源的分配比例方式有三种。最后,考虑到子任务之间具有一定的相关性,引入sequence to sequence(S2S)模型对训练过程进行建模,并对用户任务计算过程中的能耗进行优化。通过改变分割的子任务数量以及任务的传输速率来优化能耗。除此之外,通过用户服务质量的定义归一化差异加权和方式将用户任务计算时延和能耗联合。实验结果表明,不同数量的子任务在不同传输速率下时延和能耗加权和不一样。因此通过将任务传输速率设为11Mbps-18Mbps之间并将子任务数量设为四个或者五个可以降低用户任务的能耗,并且可以提高用户的服务质量。综上所述,对多uav协作为用户提供计算服务的时延和能耗优化的研究以及,针对用户任务请求,运用多uav协作的方式,考虑用户子任务之间关联性,利用带宽资源和计算资源,优化任务的时延;考虑子任务数量和任务传输速率对能耗的影响,优化用户任务能耗,并综合时延和能耗,从而有效提高用户服务质量。

关键词：移动边缘计算多uav 时延优化绿色通信任务相关性

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多uav协同任务规划研究

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系统仿真学报 2008年第S2期20卷 194-199页

作者：朱毅张涛程农宋靖雁清华大学北京100084

多无人机协同任务规划是多无人机协同控制的关键技术之一,在进行大量文献调研的基础上,对多无人机协同任务规划的国内外研究现状进行了归纳和总结,首先介绍了任务规划系统的功能和结构,再将任务规划分为路径规划和任务分配两部分分别进... 详细信息

多无人机协同任务规划是多无人机协同控制的关键技术之一,在进行大量文献调研的基础上,对多无人机协同任务规划的国内外研究现状进行了归纳和总结,首先介绍了任务规划系统的功能和结构,再将任务规划分为路径规划和任务分配两部分分别进行介绍,重点针对任务分配的常见模型和算法进行总结,讨论了各种算法的优缺点,最后通过分析得出基于多智能体的市场机制类算法在多无人机协同任务分配领域有较好应用前景的结论。

关键词：多uav 任务规划任务分配路径规划

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复杂环境下多uav协同可飞行路径规划研究

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火力与指挥控制 2018年第9期43卷 30-34页

作者：高晓冬杨秀霞张毅海军装备部军械装备局北京100081 海军航空大学山东烟台264001

为了实现复杂环境下多uav协同可飞行路径规划,提出了一种基于PH曲线的路径规划算法,考虑了协同的时间和角度约束。首先,研究了PH路径长度与路径参数之间的关系,给出了简单实用的实现多uav到达目标点处的时间和角度协同规划方法。同时,当... 详细信息

为了实现复杂环境下多uav协同可飞行路径规划,提出了一种基于PH曲线的路径规划算法,考虑了协同的时间和角度约束。首先,研究了PH路径长度与路径参数之间的关系,给出了简单实用的实现多uav到达目标点处的时间和角度协同规划方法。同时,当uav需避障时,将速度障碍法与PH路径规划相结合实现路径重规划,并以重规划路径为参考路径,通过速度或路径生成参数控制,实现多uav协同。

关键词：多uav 协同可飞行路径规划复杂环境

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基于时间协同的多uav航迹规划方法研究

基于时间协同的多UAV航迹规划方法研究

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作者：杨裕杰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,无人飞行器因为其独特的优势,在战争中受到越来越多的关注。在现代战争中,防空体系逐渐完善,为了最大限度的摧毁敌方单位,依靠一架飞行器来执行任务显然不能满足要求。单飞行器的劣势表现在:一,如果被敌方防空体系... 详细信息

随着信息技术的发展,无人飞行器因为其独特的优势,在战争中受到越来越多的关注。在现代战争中,防空体系逐渐完善,为了最大限度的摧毁敌方单位,依靠一架飞行器来执行任务显然不能满足要求。单飞行器的劣势表现在:一,如果被敌方防空体系摧毁将造成任务的失败,随着防空体系的完善这种被摧毁的概率将会增加;二,它的摧毁能力有限,不能彻底的摧毁敌方目标。所以研究多无人飞行器协同作战将是未来战争发展的趋势。航迹规划作为无人飞行器作战的核心技术之一,也越来越受到国内外专家学者的研究。目前,大多数航迹规划的研究都集中在单飞行器航迹规划,对于多飞行器协同航迹规划的研究比较少。现有的多航迹规划算法主要有进化算法,稀疏A*算法和Voronoi图法等。用这些算法解决多飞行器航迹规划时,在搜索空间和时间上都存在着一定的问题。因此,本文在原有稀疏A*算法的基础上进行了改进,提出了改进稀疏A*算法,将其应用于单飞行器航迹规划。在单飞行器航迹规划的基础上,设计了一种时变协同航程,将时变协同航程与改进稀疏A*算法相结合提出了一种新的协同稀疏A*算法。具体的研究成果如下:(1)改进稀疏A*算法。改进稀疏A*算法是在原有算法的基础上,引入了收缩因子并利用收缩因子对算法的搜索空间进行了删减操作,从而使得算法的收敛速度得到极大的改善。为了使得改进稀疏A*算法规划出的航迹更符合实际情况,采用了姿态矩阵法计算算法的扩展点坐标。(2)时变协同航程。在算法的运行过程中,由于每条航迹的当前节点和航迹段数是已知的。时变协同航程为所有航迹中从起始点到当前节点的已经扩展航程和当前节点与目标点的直线距离之和的最大值。时变协同航程的值随着当前节点的改变而进行更新。本文设计的时变协同航程的计算和更新是在算法中进行的,因此时变协同航程与算法的关联更为紧密,使得算法的协同性能变得更好,当遇到复杂环境时可以根据算法进行自动调整,同时避免了原有协同航程在算法运行之前需要的复杂运算。(3)协同稀疏A*算法。该算法将改进稀疏A*算法与时变协同航程相结合。新算法很好的继承了改进稀疏A*算法与时变协同航程的优点,它能够在很短的时间内找到时间协同的多飞行器航迹,同时这些航迹的协同率较高。(4)针对上述内容进行了大量的仿真实验,仿真结果表明提出的算法是正确的并且是可实现的。

关键词：航迹规划时间协同稀疏A*算法时变协同航程多uav

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多uav编队飞行控制技术

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今日自动化 2021年第12期 14-15页

作者：钱骘寰徐英武安庆职业技术学院安徽安庆246000

无人机作为一种有效的侦察、作战工具,近年来被各个国家广泛运用于军事和民用领域。信息化时代的到来使得战场环境也日趋复杂,单无人机探测范围有限、载荷小等问题也逐渐暴露,为更好的应对各类高难度任务类型,越来越多的学者将目光聚焦... 详细信息

无人机作为一种有效的侦察、作战工具,近年来被各个国家广泛运用于军事和民用领域。信息化时代的到来使得战场环境也日趋复杂,单无人机探测范围有限、载荷小等问题也逐渐暴露,为更好的应对各类高难度任务类型,越来越多的学者将目光聚焦于多无人机编队的研究上,多无人机编队拥有更好的任务扩展能力与战场生存概率,故本文旨在研究一种多机编队飞行控制,并完成仿真验证。

关键词：多uav 编队飞行控制技术

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基于蚁群算法的多uav协同侦察任务规划模型及求解

基于蚁群算法的多UAV协同侦察任务规划模型及求解

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空天资源的可持续发展——第一届中国空天安全会议

作者：韩玉龙高武杨士锋刘陈王磊海军航空工程学院五系中国航空港建设第九工程总队

采用最小生成树方法优化任务规划模型,将复杂的多目标优化问题解藕处理,先利用单旅行商问题模型缩小可行解的范围,然后建立多uav协同侦察任务规划模型,然后利用蚁群算法求解模型。针对一个具体问题进行建模求解,结果证明该模型及求解方... 详细信息

采用最小生成树方法优化任务规划模型,将复杂的多目标优化问题解藕处理,先利用单旅行商问题模型缩小可行解的范围,然后建立多uav协同侦察任务规划模型,然后利用蚁群算法求解模型。针对一个具体问题进行建模求解,结果证明该模型及求解方法能够较好的满足既定侦察需求。

关键词：多uav 协同侦察任务规划蚁群算法

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基于光电图像的多uav目标跟踪估计方法

基于光电图像的多UAV目标跟踪估计方法

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2015年无人机系统与任务载荷技术及应用研讨会

作者：吕俊伟石晓航张庆杰海军航空工程学院空军航空大学

在uav获取目标光电图像的背景下,针对分布式多uav目标跟踪问题,考虑其具有局部通信的特点。提出了分布式快速一致性无色Kalman滤波算法(DFC-UKF)。首先,对多uav目标跟踪系统、图论知识、多智能体一致性算法和一致性加权矩阵进行描述;其... 详细信息

在uav获取目标光电图像的背景下,针对分布式多uav目标跟踪问题,考虑其具有局部通信的特点。提出了分布式快速一致性无色Kalman滤波算法(DFC-UKF)。首先,对多uav目标跟踪系统、图论知识、多智能体一致性算法和一致性加权矩阵进行描述;其次,利用LMS原理以及本地节点与邻居节点的估计误差定义代价函数,并利用其对加权矩阵进行更新,得到快速一致性算法,并利用仿真实验以常规算法进行比较。再次,将快速一致性算法与滤波算法结合,提出分布式快速一致性无色Kalman滤波算法(DFC-UKF)。最后,以多uav目标跟踪任务为背景进行仿真实验。结果表明,该算法可以减小各uav对被跟踪目标的状态估计误差,提高估计精度。

关键词：多uav 分布式光电图像目标跟踪

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突发情况下多uav协同任务重分配方法研究

突发情况下多UAV协同任务重分配方法研究

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2009年中国智能自动化会议

作者：施展陈庆伟南京理工大学自动化学院

战场态势瞬息万变,快速处置突发情况是多uav系统必须具备的能力之一。任务重分配是在当前分配方案的基础上,根据出现的突发情况对未完成任务进行快速重新分配,消除突发情况带来的不利影响,最终顺利完成既定任务。据此建立了突发情况下... 详细信息

战场态势瞬息万变,快速处置突发情况是多uav系统必须具备的能力之一。任务重分配是在当前分配方案的基础上,根据出现的突发情况对未完成任务进行快速重新分配,消除突发情况带来的不利影响,最终顺利完成既定任务。据此建立了突发情况下的任务重分配模型,采用改进的分布式协同拍卖方法求解最优任务重分配方案,缩短了重分配时间和减少了通信次数,通过仿真示例和结果分析表明所提方法具有更好的快速性,满足突发情况下的任务重分配要求。

关键词：多uav 突发情况协同任务重分配分布式协同拍卖

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基于有限时间状态反馈的多uav编队飞行控制研究

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战术导弹控制技术 2013年第4期20卷 5-9页

作者：张毅周绍磊杨秀霞海军航空工程学院控制工程系烟台264001

基于反馈线性化，采用有限时间一致性控制方法实现了多uav的编队飞行控制。本文为无Leader结构，采用虚拟结构法，各uav只需邻居间的信息。利用齐次系统性质，设计出一种编队控制器，使得各uav能实现期望的位置和速度控制。基于多uav的... 详细信息

基于反馈线性化，采用有限时间一致性控制方法实现了多uav的编队飞行控制。本文为无Leader结构，采用虚拟结构法，各uav只需邻居间的信息。利用齐次系统性质，设计出一种编队控制器，使得各uav能实现期望的位置和速度控制。基于多uav的编队飞行验证了本文控制方法的有效性。

关键词：多uav 编队飞行控制虚拟结构有限时间控制

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多无人机协同区域搜索关键技术研究

多无人机协同区域搜索关键技术研究

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作者：李星烨电子科技大学

学位级别：硕士

本文设计了一个完整的多无人机搜索策略辅助系统,将地图的环境信息、无人机平台与传感器信息、目标类型等作为先验信息输入到搜索策略辅助系统中,通过优化设计,获得一套较为完整合理的多无人机协同搜索的路径规划方案来实现辅助决策。... 详细信息

本文设计了一个完整的多无人机搜索策略辅助系统,将地图的环境信息、无人机平台与传感器信息、目标类型等作为先验信息输入到搜索策略辅助系统中,通过优化设计,获得一套较为完整合理的多无人机协同搜索的路径规划方案来实现辅助决策。针对多无人机协同搜索中的关键技术进行研究,研究内容分为两大模块:搜索区域处理模块和协同搜索策略模块。搜索区域处理模块主要功能是对搜索区域进行边界的处理,通过包络、划分、补全等合理的处理方式将任务搜索区域规整化,可以降低任务区域的搜索难度,提高协同搜索效率。首先通过Jarvis步进法或者紧致包络算法从热点图中来提取目标可能出现的边界图。再针对边界图的凹凸性选取相适应的处理算法,并通过仿真验证了处理算法的可行性与有效性。另外本文对搜索区域凹点处理算法进行了改进,提出了一种针对凹多边形的凹点处理改进算法,并通过仿真对处理结果进行了验证。协同搜索策略模块主要功能是针对不同的目标类型规划合适的搜索策略。本文考虑三种类型的目标:静态目标、静态时敏目标、运动目标。在从搜索区域处理模块中获得区域边界后,根据不同的目标类型特点规划合理的搜索策略:针对静态目标的协同扫描搜索策略,针对静态时敏目标的协同间隔循环搜索策略,针对运动目标的协同斜线搜索策略。并进一步通过仿真验证了搜索策略的有效性。针对静态时敏目标本文提出了一种新策略,即多无人机协同间隔循环搜索策略,并通过仿真与另外两种循环搜索策略进行了对比,验证了间隔循环搜索策略的有效性。通过将上述搜索区域处理模块和协同搜索策略模块相结合,形成了一个完整的多无人机搜索策略辅助系统,可以获得一套合理并且较为完整的多无人机协同搜索的路径规划方案。

关键词：多uav 区域处理协同搜索航迹规划

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