CN110289900B - 低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统 - Google Patents

低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统，其中，所述方法包括：计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。在本发明实施中，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现重复飞行来汇聚无线传感器网络地面节点数据的情况，提升工作的效率。

Description

低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机飞行优化技术领域，尤其涉及一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统。
背景技术
耕地质量的优劣直接影响着农产品单位产量和农产品安全。常规的耕地质量监测方法采样分析的工作周期长，费用昂贵并且需要大量人力物力，因此需要研究更高效便捷的新型监测方法；在这些新型监测方法中，结合了无人机和无线传感器网的低空遥感-地面传感监测系统可以同时获取高空间分辨率低空遥感数据和地面长期监测数据，为耕地质量监测技术研究提供了一种新方法。
现有的无人机-无线传感器网络监测系统相关研究当中，并没有规划和优化无人机飞行速度的算法及方法；现有研究由于并没有考虑地面节点长期监测之后，向无人机传输数据所需时间的问题，因此大部分研究的无人机飞行速度是较为随意设定的；现有的低空遥感监测系统的测绘、调查等应用当中，飞行速度是根据机载相机的性能参数结合飞行高度和采样方式等飞行参数，并且由无人机飞行员根据现场光线情况、水汽、地物等环境情况综合分析判断；由于现有的机载相机大部分都是针对无人机低空飞行摄影的特性进行了改进，因此飞行速度对图像质量的影响相对较小；在低空遥感-地面传感监测系统当中，飞行速度直接影响无人机飞过地面节点时能够传输的数据量，进而影响一次飞行任务能够采集到的总数据量；如果随意选择飞行速度，很有可能会出现一次飞行无法采集完所有的地面传感长期监测数据，需要再次进行多次飞行。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统，合理规划无人机飞行速度，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现需要重复飞行来汇聚地面节点所有数据的情况，提升工作的效率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，所述方法包括：
计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。
可选的，所述计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量，包括：
获取所述无线传感网络地面节点的每进行一次数据采样获取的每条数据的大小、所述无线传感网络地面节点进行数据采集的频率以及所述无线传感网络地面节点的运行时长；
根据所述每条数据的大小、数据采集的频率以及云层时长进行计算，获取每个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
其中，根据所述每条数据的大小、数据采样的频率以及云层时长进行计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000021
其中，
Figure BDA0002077279800000022
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
可选的，所述基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间，包括：
获取无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率，基于所述所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
其中计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000023
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure BDA0002077279800000031
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
可选的，所述根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，包括：
基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算，获取水平有效通信距离；
将无人机飞行路径拆分为多条航线，计算每条航线内能够通信的通信长度；
统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度。
可选的，所述基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000032
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
可选的，所述计算每条航线内能够通信的通信长度，包括：
根据航线前和后的转向点的坐标和无线网络地面节点的坐标计算无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离；
计算无线网络地面节点到航线的距离；
分析航线的前和后转向点与无线网络地面节点的距离以及位置关系，选择不同的计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度；
其中，所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧；
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均大于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000033
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离中一个大于水平有效通信距离，另一个小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000041
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000042
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
可选的，所述统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度，包括：
对每一个无线网络地面节点的所有航线的能够通信的通信长度进行累加，获取有效通信航线长度；
具体的累加公式如下：
Figure BDA0002077279800000043
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
可选的，所述基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，包括：
判断所述无线网络地面节点的运行方式为独立运行或者集群组网运行；
若为独立运行，则根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度，取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度；
若集群组网运行，则所述无线网络地面节点基于粒子群算法进行分簇，然后基于自应分簇拓扑算法选出分簇中的头节点；
将分簇中的所有数据汇聚至所述头节点中，根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度，取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度。
可选的，所述根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度的计算公式如下：
vj＝Sj÷tj；
取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vj)；
根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度的计算公式如下：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk)(k,jk∈n)；
取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vk)(k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量。
另外，本发明实施例还提供了一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化系统，所述系统包括：
数据量计算模块：用于计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
传输时间计算模块：用于基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
航线长度计算模块：用于根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
最优飞行速度计算模块：用于基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。
在本发明实施例中，通过计算无人机的最优飞行速度，为使用各类通信协议的低空遥感-地面传感监测系统和无人机-无线传感器网络监测系统提供无人机飞行速度的选取依据；在现场采样过程中，可以在一次飞行完成所有地面节点数据汇聚的前提下，无人机以最快的速度飞行；这就可以合理规划无人机飞行速度，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现需要重复飞行来汇聚地面节点所有数据的情况，增加了现场采样工作的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的飞行路径所拆分的多条航线组成结构示意图；
图3是本发明实施例中的低空遥感和地面传感飞行速度优化系统的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1，图1是本发明实施例中的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法的流程示意图。
如图1所示，一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，所述方法包括：
S11：计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
在本发明具体实施过程中，所述计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量，包括：获取所述无线传感网络地面节点的每进行一次数据采样获取的每条数据的大小、所述无线传感网络地面节点进行数据采集的频率以及所述无线传感网络地面节点的运行时长；根据所述每条数据的大小、数据采集的频率以及云层时长进行计算，获取每个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
其中，根据所述每条数据的大小、数据采样的频率以及云层时长进行计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000071
其中，
Figure BDA0002077279800000072
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
具体的，计算哪些无线网络地面节点需要向无人机机载汇聚节点发送多少数据量；首先是利用无线网络地面节点的运行参数计算节点存储的数据量，然后是利用无线网络地面节点的坐标数据和集群通信协议模拟数据在无线网络地面节点集群传输和汇聚的过程，最终计算出预计会有哪些节点负责向无人机机载汇聚节点发送数据，计划通过这些地面节点发送的数据量将会有多少。
对于不同的地面长期监测系统来说，由于监测的目标不同、监测需求不同，因此每个无线网络地面传感节点的数据量也有可能不同；以应用于耕地质量监测的低空遥感-地面传感监测系统为例，整个地面传感节点集群当中部分无线网络地面节点负责采集多深度土壤含水量数据，部分无线网络地面节点负责采集各类气象数据，部分无线网络地面节点负责采集农作物长势相关数据，因此经过一段时间的监测之后，不同类型无线网络地面节点所存储的数据量各不相同。
具体的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000081
其中，
Figure BDA0002077279800000082
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
即假设无线网络地面节点挂载了3个土壤含水量传感器，每条采样数据的大小为21B该无线网络地面节点以每天12次的频率采集土壤A、B、C三层的土壤含水量，并且已经运行了150天；那么，D`1＝21×12×150＝37.8KB。
S12：基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
在本发明具体实施过程中，所述基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间，包括：获取无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率，基于所述所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
其中计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000083
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure BDA0002077279800000084
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
具体的，计算每个无线网络地面节点需要多长时间才能发送完所有自身存储的数据；无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率是固定的，即为节点通信模块的传输速率。
计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000085
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure BDA0002077279800000086
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
具体计算如：假设无线网络地面节点使用的是Zigbee的CC2530模块，数据传输速率为3KB/s，那么该节点传输所需时间＝37.8÷3＝12.6s。
S13：根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
在本发明具体实施过程中，所述根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，包括：基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算，获取水平有效通信距离；将无人机飞行路径拆分为多条航线，计算每条航线内能够通信的通信长度；统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度。
进一步的，所述基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000091
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
进一步的，所述计算每条航线内能够通信的通信长度，包括：根据航线前和后的转向点的坐标和无线网络地面节点的坐标计算无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离；计算无线网络地面节点到航线的距离；分析航线的前和后转向点与无线网络地面节点的距离以及位置关系，选择不同的计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度；其中，所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧；当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均大于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000092
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离中一个大于水平有效通信距离，另一个小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000093
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000101
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
进一步的，所述统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度，包括：对每一个无线网络地面节点的所有航线的能够通信的通信长度进行累加，获取有效通信航线长度；具体的累加公式如下：
Figure BDA0002077279800000102
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
具体的，计算无人机经过每个地面节点通信范围的航线长度；由于无人机是按照低空遥感的原理规划飞行航线，并不会考虑各个地面节点的位置，因此无人机飞过每个地面节点通信范围的航线长度并不相同。
计算无线网络地面节点水平有效通信距离；低空遥感和地面传感的通信是一种立体网络，而无人机飞行高度基本不变，因此可以计算无人机飞到什么范围内能够与无线网络地面节点通信，即在飞行高度的水平面上，节点与无人机的有效通信距离；通信模块的最大通信距离为r，无人机飞行高度为h，那么计算水平有效通信距离rh的公式为：
Figure BDA0002077279800000103
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
例如，地面节点的最大通信距离是100米，无人机飞行高度80米，那么在80米空中的有效通信距离是：
Figure BDA0002077279800000104
将无人机飞行路径拆分为多条航线，具体如图2所示，图2是本发明实施例中的飞行路径所拆分的多条航线组成结构示意图。
无人机的飞行路径有多条航线组成，为了方便计算，可以如图2所示将飞行路径拆分成多条航线。假设总共可以拆分成m条航线；例如，第一条线段是无人机从(0,0)沿直线飞到(100,0)，第二条线段是无人机转向后从(100,0)飞到(100,30)，以此类推。
计算每条航线内能够通信的长度；对于拆分后的无人机飞行路径中的每条航线i与每个地面节点j的通信长度，能够简化为直线与圆相交的问题；首先，根据航线i前后转向点的坐标和地面节点j的坐标，计算地面节点j到航线i前后转向点的距离Li-1,j和Li,j；接着，计算地面节点j到航线i的距离di,j；然后，分析航线i的前后转向点与地面节点j的距离、位置关系，其中，该位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者该位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧。
最后，根据不同的位置关系，选择不同的公式计算地面节点j与航线i的通信长度Si,j；即如果Li-1,j和Li,j都大于rh，则：
Figure BDA0002077279800000111
如果Li-1,j和Li,j其中一个大于rh，另一个小于rh，则：
Figure BDA0002077279800000112
如果Li-1,j和Li,j都小于rh，则：
Figure BDA0002077279800000113
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
统计有效通信航线长度；对于每个无线网络地面节点j来说，将m条航线里面所有能够通信的线段长度相加，就是有效通信航线长度；具体如下：
Figure BDA0002077279800000121
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
S14：基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。
在本发明具体实施过程中，所述基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，包括：判断所述无线网络地面节点的运行方式为独立运行或者集群组网运行；若为独立运行，则根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度，取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度；若集群组网运行，则所述无线网络地面节点基于粒子群算法进行分簇，然后基于自应分簇拓扑算法选出分簇中的头节点；将分簇中的所有数据汇聚至所述头节点中，根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度，取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度。
进一步的，所述根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度的计算公式如下：
vj＝Sj÷tj；
取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vj)；
根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度的计算公式如下：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk) (k,jk∈n)；
取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vk) (k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量。
具体的，根据无线网络地面节点集群的地对空数据传输节点及其数据传输所需时间，以及该无线网络地面节点的有效通信航线长度，计算无人机的最优飞行速度；根据无线网络地面节点运行模式的不同，可以分为无线网络地面节点独立运行和无线网络地面节点集群组网。
在无线网络地面节点独立运行时，在这种通信模式下，无线网络地面节点之间不进行通信，数据直接发送至无人机机载汇聚节点；对于每个无线网络地面节点j来说，能够保证无人机机载汇聚节点接收完所有数据的飞行速度，是无人机飞过自身的有效通信航线长度除以传输完自身数据所需时间；具体如下：
vj＝Sj÷tj；
无人机起飞后只会按照设定的飞行速度固定匀速飞行，为了保证一次飞行能够采集完每个无线网络地面节点的所有数据，需要找出对应每个无线网络地面节点的理论飞行速度当中的最小值，作为最优飞行速度；具体如下：
v＝Min(vj)；
假设地面部署了3个无线网络地面节点，无线网络地面节点1的有效航线长度5米，传输所需时间3秒；无线网络地面节点2的有效航线长度8米，传输所需时间4秒；无线网络地面节点3的有效航线长度3米，传输所需时间3秒。
对应每个无线网络地面节点的飞行速度为：
节点1＝5米÷3秒≈1.67米/秒；
节点2＝8米÷4秒＝2米/秒；
节点3＝3米÷3秒＝1米/秒；
为了保证无人机一次飞行能够采集完3个无线网络地面节点的数据，最优飞行速度＝Min(1.67,2,1)＝1米/秒。
在无线网络地面节点集群组网运行时，在这种模式下，无线网络地面节点会使用粒子群算法等方法进行分簇，然后使用LEACH(自应分簇拓扑)算法等方法选出簇中的头节点，由该头节点收集簇中其它地面节点的数据，并统一发送至无人机机载汇聚节点。
对于每个无线网络地面节点的簇来说，该簇的最优飞行速度就是无人机飞过头节点的有效通信长度除以簇内所有无线网络地面节点的传输时间。假设地面节点集群分为p个簇，每个簇的头节点为地面节点k，其余节点为jk；那么对于每个簇的理论速度vk为：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk) (k,jk∈n)；
为了保证无人机能够采集完所有簇的数据，最优飞行速度v应该是每个簇的理论飞行速度的最小值：
v＝Min(vk) (k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量。
在本发明实施例中，通过计算无人机的最优飞行速度，为使用各类通信协议的低空遥感-地面传感监测系统和无人机-无线传感器网络监测系统提供无人机飞行速度的选取依据；在现场采样过程中，可以在一次飞行完成所有地面节点数据汇聚的前提下，无人机以最快的速度飞行；这就可以合理规划无人机飞行速度，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现需要重复飞行来汇聚地面节点所有数据的情况，增加了现场采样工作的效率。
实施例
请参阅图3，图3是本发明实施例中的低空遥感和地面传感飞行速度优化系统的结构组成示意图。
如图3所示，一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化系统，所述系统包括：
数据量计算模块11：用于计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
在本发明具体实施过程中，所述计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量，包括：获取所述无线传感网络地面节点的每进行一次数据采样获取的每条数据的大小、所述无线传感网络地面节点进行数据采集的频率以及所述无线传感网络地面节点的运行时长；根据所述每条数据的大小、数据采集的频率以及云层时长进行计算，获取每个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
其中，根据所述每条数据的大小、数据采样的频率以及云层时长进行计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000151
其中，
Figure BDA0002077279800000152
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
具体的，计算哪些无线网络地面节点需要向无人机机载汇聚节点发送多少数据量；首先是利用无线网络地面节点的运行参数计算节点存储的数据量，然后是利用无线网络地面节点的坐标数据和集群通信协议模拟数据在无线网络地面节点集群传输和汇聚的过程，最终计算出预计会有哪些节点负责向无人机机载汇聚节点发送数据，计划通过这些地面节点发送的数据量将会有多少。
对于不同的地面长期监测系统来说，由于监测的目标不同、监测需求不同，因此每个无线网络地面传感节点的数据量也有可能不同；以应用于耕地质量监测的低空遥感-地面传感监测系统为例，整个地面传感节点集群当中部分无线网络地面节点负责采集多深度土壤含水量数据，部分无线网络地面节点负责采集各类气象数据，部分无线网络地面节点负责采集农作物长势相关数据，因此经过一段时间的监测之后，不同类型无线网络地面节点所存储的数据量各不相同。
具体的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000161
其中，
Figure BDA0002077279800000162
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
即假设无线网络地面节点挂载了3个土壤含水量传感器，每条采样数据的大小为21B该无线网络地面节点以每天12次的频率采集土壤A、B、C三层的土壤含水量，并且已经运行了150天；那么，D`1＝21×12×150＝37.8KB。
传输时间计算模块12：用于基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
在本发明具体实施过程中，所述基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间，包括：获取无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率，基于所述所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
其中计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000163
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure BDA0002077279800000164
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
具体的，计算每个无线网络地面节点需要多长时间才能发送完所有自身存储的数据；无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率是固定的，即为节点通信模块的传输速率。
计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000165
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure BDA0002077279800000166
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
具体计算如：假设无线网络地面节点使用的是Zigbee的CC2530模块，数据传输速率为3KB/s，那么该节点传输所需时间＝37.8÷3＝12.6s。
航线长度计算模块13：用于根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
在本发明具体实施过程中，所述根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，包括：基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算，获取水平有效通信距离；将无人机飞行路径拆分为多条航线，计算每条航线内能够通信的通信长度；统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度。
进一步的，所述基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算的计算公式如下：
Figure BDA0002077279800000171
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
进一步的，所述计算每条航线内能够通信的通信长度，包括：根据航线前和后的转向点的坐标和无线网络地面节点的坐标计算无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离；计算无线网络地面节点到航线的距离；分析航线的前和后转向点与无线网络地面节点的距离以及位置关系，选择不同的计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度；其中，所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧；当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均大于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000172
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离中一个大于水平有效通信距离，另一个小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000173
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure BDA0002077279800000181
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
进一步的，所述统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度，包括：对每一个无线网络地面节点的所有航线的能够通信的通信长度进行累加，获取有效通信航线长度；具体的累加公式如下：
Figure BDA0002077279800000182
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
具体的，计算无人机经过每个地面节点通信范围的航线长度；由于无人机是按照低空遥感的原理规划飞行航线，并不会考虑各个地面节点的位置，因此无人机飞过每个地面节点通信范围的航线长度并不相同。
计算无线网络地面节点水平有效通信距离；低空遥感和地面传感的通信是一种立体网络，而无人机飞行高度基本不变，因此可以计算无人机飞到什么范围内能够与无线网络地面节点通信，即在飞行高度的水平面上，节点与无人机的有效通信距离；通信模块的最大通信距离为r，无人机飞行高度为h，那么计算水平有效通信距离rh的公式为：
Figure BDA0002077279800000183
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
例如，地面节点的最大通信距离是100米，无人机飞行高度80米，那么在80米空中的有效通信距离是：
Figure BDA0002077279800000184
将无人机飞行路径拆分为多条航线，具体如图2所示，图2是本发明实施例中的飞行路径所拆分的多条航线组成结构示意图。
无人机的飞行路径有多条航线组成，为了方便计算，可以如图2所示将飞行路径拆分成多条航线。假设总共可以拆分成m条航线；例如，第一条线段是无人机从(0,0)沿直线飞到(100,0)，第二条线段是无人机转向后从(100,0)飞到(100,30)，以此类推。
计算每条航线内能够通信的长度；对于拆分后的无人机飞行路径中的每条航线i与每个地面节点j的通信长度，能够简化为直线与圆相交的问题；首先，根据航线i前后转向点的坐标和地面节点j的坐标，计算地面节点j到航线i前后转向点的距离Li-1,j和Li,j；接着，计算地面节点j到航线i的距离di,j；然后，分析航线i的前后转向点与地面节点j的距离、位置关系，其中，该位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者该位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧。
最后，根据不同的位置关系，选择不同的公式计算地面节点j与航线i的通信长度Si,j；即如果Li-1,j和Li,j都大于rh，则：
Figure BDA0002077279800000191
如果Li-1,j和Li,j其中一个大于rh，另一个小于rh，则：
Figure BDA0002077279800000192
如果Li-1,j和Li,j都小于rh，则：
Figure BDA0002077279800000193
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
统计有效通信航线长度；对于每个无线网络地面节点j来说，将m条航线里面所有能够通信的线段长度相加，就是有效通信航线长度；具体如下：
Figure BDA0002077279800000201
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
最优飞行速度计算模块14：用于基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。
在本发明具体实施过程中，所述基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，包括：判断所述无线网络地面节点的运行方式为独立运行或者集群组网运行；若为独立运行，则根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度，取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度；若集群组网运行，则所述无线网络地面节点基于粒子群算法进行分簇，然后基于自应分簇拓扑算法选出分簇中的头节点；将分簇中的所有数据汇聚至所述头节点中，根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度，取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度。
进一步的，所述根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度的计算公式如下：
vj＝Sj÷tj；
取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vj)；
根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度的计算公式如下：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk) (k,jk∈n)；
取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vk) (k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量。
具体的，根据无线网络地面节点集群的地对空数据传输节点及其数据传输所需时间，以及该无线网络地面节点的有效通信航线长度，计算无人机的最优飞行速度；根据无线网络地面节点运行模式的不同，可以分为无线网络地面节点独立运行和无线网络地面节点集群组网。
在无线网络地面节点独立运行时，在这种通信模式下，无线网络地面节点之间不进行通信，数据直接发送至无人机机载汇聚节点；对于每个无线网络地面节点j来说，能够保证无人机机载汇聚节点接收完所有数据的飞行速度，是无人机飞过自身的有效通信航线长度除以传输完自身数据所需时间；具体如下：
vj＝Sj÷tj；
无人机起飞后只会按照设定的飞行速度固定匀速飞行，为了保证一次飞行能够采集完每个无线网络地面节点的所有数据，需要找出对应每个无线网络地面节点的理论飞行速度当中的最小值，作为最优飞行速度；具体如下：
v＝Min(vj)；
假设地面部署了3个无线网络地面节点，无线网络地面节点1的有效航线长度5米，传输所需时间3秒；无线网络地面节点2的有效航线长度8米，传输所需时间4秒；无线网络地面节点3的有效航线长度3米，传输所需时间3秒。
对应每个无线网络地面节点的飞行速度为：
节点1＝5米÷3秒≈1.67米/秒；
节点2＝8米÷4秒＝2米/秒；
节点3＝3米÷3秒＝1米/秒；
为了保证无人机一次飞行能够采集完3个无线网络地面节点的数据，最优飞行速度＝Min(1.67,2,1)＝1米/秒。
在无线网络地面节点集群组网运行时，在这种模式下，无线网络地面节点会使用粒子群算法等方法进行分簇，然后使用LEACH(自应分簇拓扑)算法等方法选出簇中的头节点，由该头节点收集簇中其它地面节点的数据，并统一发送至无人机机载汇聚节点。
对于每个无线网络地面节点的簇来说，该簇的最优飞行速度就是无人机飞过头节点的有效通信长度除以簇内所有无线网络地面节点的传输时间。假设地面节点集群分为p个簇，每个簇的头节点为地面节点k，其余节点为jk；那么对于每个簇的理论速度vk为：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk) (k,jk∈n)；
为了保证无人机能够采集完所有簇的数据，最优飞行速度v应该是每个簇的理论飞行速度的最小值：
v＝Min(vk) (k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量。
在本发明实施例中，通过计算无人机的最优飞行速度，为使用各类通信协议的低空遥感-地面传感监测系统和无人机-无线传感器网络监测系统提供无人机飞行速度的选取依据；在现场采样过程中，可以在一次飞行完成所有地面节点数据汇聚的前提下，无人机以最快的速度飞行；这就可以合理规划无人机飞行速度，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现需要重复飞行来汇聚地面节点所有数据的情况，增加了现场采样工作的效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，其特征在于，所述方法包括：
计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度；
所述基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，包括：
判断所述无线网络地面节点的运行方式为独立运行或者集群组网运行；
若为独立运行，则根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度，取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度；
若集群组网运行，则所述无线网络地面节点基于粒子群算法进行分簇，然后基于自应分簇拓扑算法选出分簇中的头节点；
将分簇中的所有数据汇聚至所述头节点中，根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度，取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度；
所述根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度的计算公式如下：
vj＝Sj÷tj；
取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vj)；
根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度的计算公式如下：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk)(k,jk∈n)；
取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vk)(k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量；
所述根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，包括：
基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算，获取水平有效通信距离；
将无人机飞行路径拆分为多条航线，计算每条航线内能够通信的通信长度；
统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度；
所述计算每条航线内能够通信的通信长度，包括：
根据航线前和后的转向点的坐标和无线网络地面节点的坐标计算无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离；
计算无线网络地面节点到航线的距离；
分析航线的前和后转向点与无线网络地面节点的距离以及位置关系，选择不同的计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度；
其中，所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧；
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均大于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000031
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离中一个大于水平有效通信距离，另一个小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000032
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000033
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
2.根据权利要求1所述的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，其特征在于，所述计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量，包括：
获取所述无线传感网络地面节点的每进行一次数据采样获取的每条数据的大小、所述无线传感网络地面节点进行数据采集的频率以及所述无线传感网络地面节点的运行时长；
根据所述每条数据的大小、数据采集的频率以及云层时长进行计算，获取每个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
其中，根据所述每条数据的大小、数据采样的频率以及云层时长进行计算的计算公式如下：
Figure FDA0002688119050000041
其中，
Figure FDA0002688119050000042
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；fj表示数据采集频率；t表示运行时长；Dj表示每条数据的大小；j＝1,2,3,…,n。
3.根据权利要求1所述的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，其特征在于，所述基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间，包括：
获取无线网络地面节点与无人机机载汇聚节点的传输速率，基于所述所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
其中计算公式如下：
Figure FDA0002688119050000043
其中，tj表示所需的数据传输时间，
Figure FDA0002688119050000044
表示每个无线传感器网络地面节点所需传输的数据量；B表示传输速率；j＝1,2,3,…,n。
4.根据权利要求1所述的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，其特征在于，所述基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算的计算公式如下：
Figure FDA0002688119050000045
其中，r表示最大通信距离；h表示无人机飞行高度；rh表示水平有效通信距离。
5.根据权利要求1所述的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法，其特征在于，所述统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度，包括：
对每一个无线网络地面节点的所有航线的能够通信的通信长度进行累加，获取有效通信航线长度；
具体的累加公式如下：
Figure FDA0002688119050000046
其中，Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；i表示航线数量，i＝1,2,3,…,m；Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度。
6.一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化系统，其特征在于，所述系统包括：
数据量计算模块：用于计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；
传输时间计算模块：用于基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；
航线长度计算模块：用于根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；
最优飞行速度计算模块：用于基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度；
所述基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，包括：
判断所述无线网络地面节点的运行方式为独立运行或者集群组网运行；
若为独立运行，则根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度，取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度；
若集群组网运行，则所述无线网络地面节点基于粒子群算法进行分簇，然后基于自应分簇拓扑算法选出分簇中的头节点；
将分簇中的所有数据汇聚至所述头节点中，根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度，取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度；
所述根据有效通信航线长度以及所需传输的时间获取飞越每一个无线网络地面节点的速度的计算公式如下：
vj＝Sj÷tj；
取飞越每一个无线网络地面节点的速度中的最小速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vj)；
根据头节点的有效通信航线长度以及分簇内的所有节点的传输时间之和获取飞越每一个头节点的速度的计算公式如下：
vk＝Sk÷(tk+∑tjk)(k,jk∈n)；
取飞越每一个头节点的速度中最小的速度为无人机最优飞行速度的计算公式如下：
v＝Min(vk)(k∈p)；
其中，v表示无人机最优飞行速度，vj表示第j个无线网络地面节点的飞越速度；Sj表示无线网络地面节点j的有效通信航线长度；tj表示第j个无线网络地面节点所需的数据传输时间；vk表示第k个头节点的飞越速度；Sk表示头节点k的有效通信航线长度；tk表示头节点k的所需的数据传输时间；tjk表示分簇中除头节点以外的节点所需的数据传输时间；p表示分簇的数量；
所述根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，包括：
基于无人机飞行高度以及最大通信距离进行水平有效通信距离计算，获取水平有效通信距离；
将无人机飞行路径拆分为多条航线，计算每条航线内能够通信的通信长度；
统计每条航线内能够通信的通信长度，获取有效通信航线长度；
所述计算每条航线内能够通信的通信长度，包括：
根据航线前和后的转向点的坐标和无线网络地面节点的坐标计算无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离；
计算无线网络地面节点到航线的距离；
分析航线的前和后转向点与无线网络地面节点的距离以及位置关系，选择不同的计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度；
其中，所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的两侧或者所述位置关系包括航线的前和后转向点位于无线网络地面节点的同侧；
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均大于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000071
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离中一个大于水平有效通信距离，另一个小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000072
当无线网络地面节点到航线前和后转向点的距离均小于水平有效通信距离时，计算公式计算无线网络地面节点与航线的通信长度如下：
Figure FDA0002688119050000073
其中，Si,j表示无线网络地面节点j与航线i的通信长度；rh表示水平有效通信距离；di,j表示无线网络地面节点j与航线i的距离；Li-1,j表示无线网络地面节点j与航线i前转向点的距离；Li,j表示无线网络地面节点j与航线i后转向点的距离。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112394745A (zh) * 2020-11-18 2021-02-23 广州工程技术职业学院 用于数据采集的无人机及其控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100000286A (ko) * 2008-06-24 2010-01-06 경희대학교 산학협력단 무선 센서 네트워크 제어방법
CN105072571A (zh) * 2015-07-01 2015-11-18 河海大学常州校区 无线纳米传感器网络中一种基于脉冲通信的定位方法
CN108768497A (zh) * 2018-04-27 2018-11-06 郑州航空工业管理学院 无人机辅助无线传感网及其节点调度与飞行参量设计方法
CN108829130A (zh) * 2018-06-11 2018-11-16 重庆大学 一种无人机巡线飞行控制系统及方法
CN109300336A (zh) * 2018-11-05 2019-02-01 华南农业大学 一种耕地质量监测节点的无人机遍历航线优化方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI375930B (en) * 2008-04-03 2012-11-01 Univ Nat Taiwan Distant ecosystem monitoring system front-end gateway device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100000286A (ko) * 2008-06-24 2010-01-06 경희대학교 산학협력단 무선 센서 네트워크 제어방법
CN105072571A (zh) * 2015-07-01 2015-11-18 河海大学常州校区 无线纳米传感器网络中一种基于脉冲通信的定位方法
CN108768497A (zh) * 2018-04-27 2018-11-06 郑州航空工业管理学院 无人机辅助无线传感网及其节点调度与飞行参量设计方法
CN108829130A (zh) * 2018-06-11 2018-11-16 重庆大学 一种无人机巡线飞行控制系统及方法
CN109300336A (zh) * 2018-11-05 2019-02-01 华南农业大学 一种耕地质量监测节点的无人机遍历航线优化方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ali Sayyed 等.Smart data collection in large scale sparse WSNs.《2016 9th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC)》.2016,第1-8页. *
Effects of UAV mobility patterns on data collection in wireless sensor networks;Sarmad Rashed 等;《2015 IEEE International Conference on Communication, Networks and Satellite (COMNESTAT)》;20151212;第75页第2栏第3段至第76页第2栏第2段，附图1、2 *
Smart data collection in large scale sparse WSNs;Ali Sayyed 等;《2016 9th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC)》;20160818;第1-8页 *

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