CN110677929A - 一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法和装置。本发明通过对待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判定是否满足按跳传输的条件。若满足按跳传输的条件，则对待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足按跳传输的条件，则暂存所述待传输数据直到满足按跳传输的条件后再进行按跳传输模式进行传输。本发明通过对按跳传输的条件实现能耗评估，从而实现数据传输能效优化。
Description
技术领域
本发明涉及无人机网络架构。
背景技术
无人机在空中作业时，由电池供电，这要求无人机作业时需要处处考虑能效问题，以最大程度减少能耗，从而延长无人机在空中作业时间。这其中涉及了数据传输能耗。为提高数据传输能效，减少数据传输能耗，现有技术已经有了很多种方法，比如专利文献CN105873163A所公开的《一种能量优化的无线传感器网络路由方法》、专利文献CN105959991A所公开的《种基于等量线模型的能量优化路由方法》、专利文献CN 106304234A所空开的《一种基于聚类路由协议的无线传感器网络能耗优化方法》、专利文献CN106604345A《一种实现动态高能效的移动Ad-hoc网络路由方法》、专利文献CN106879054A所公开的《一种无线数据传输能耗优化方法》、专利文献CN 108566663A所公开的《基于扰动粒子群优化的SDWSN能耗均衡路由算法》专利文献CN 109451554A所公开的《一种无线网络路径优化方法及系统》、专利文献CN 109803344A所公开的《一种无人机网络拓扑及路由联合构建方法》、专利文献CN 109996308A所公开的《一种基于能量优化的移动adhoc网络路由方法及装置》、专利文献CN 110139335A所公开的《一种基于节点位置信息和可用容量的移动Ad Hoc网络路由方法》、专利文献CN 110149671A所公开的《无人机蜂群网络的路由选择方法》等等。
由于无人机网络与移动自组织网络MANET(Mobile Ad-hoc Network)比较相似，所以无人机网络的路由协议多数以传统的MANET路由协议为基础进行改进得到，这类协议属于按跳传输模式(hop-by-hop)。但由于无人机网络存在较强的动态性，需要解决按跳传输路径不可达的情况，传统的按跳传输模式的MANET路由协议无法适应，所以又根据无人机的移动特点，提出了基于“存储-移动-转发”(store-carry-forward)模式的路由协议，专用于延迟容忍网络(Delay-tolerant Networking)。
在无人机“存储-移动-转发”模式下，存储的待转发数据如果能够选择至合适的时机进行转发，比如目标无人机距离本机较近时刻进行传输，即可大幅度减少无线传输信号的强度，从而减小数据传输能耗。但是如何选择这个时机是一个重要问题。
发明内容
本发明所要解决的问题：通过无人机“存储-移动-转发”模式传输数据，以减小数据能耗，从而使得数据传输能效得到优化。
为解决上述问题，本发明采用的方案如下：
根据本发明的一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，包括以下步骤：
S1：获取待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息；
S2：通过对所述待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件；
S3：若满足所述按跳传输的条件，则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足所述按跳传输的条件，则暂存所述待传输数据。
进一步，根据本发明的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，所述按跳传输的条件为：
当
时，满足
当
时，满足
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息能够获取时，
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，
其中，
其中，
P0为叶片功率，根据公式
计算得到；
Pi为诱导功率，根据公式
计算得到；
Utip为旋翼叶片尖速度，根据公式Utip＝ωR计算得到；
v0为悬停时旋翼平均诱导速度，根据公式计算得到；
d0为机身阻力比，根据公式
计算得到；
s为转子坚固性，根据公式
计算得到；
a为旋翼面积，根据公式a＝πR2计算得到；
其中，Q为待传输数据的数据量；Pc为通信传输功率；B为信道带宽；γ0为接收机信噪比；Vmr为最远距离移动速度；b为旋翼叶片数量；c为旋翼叶片弦长；R为旋翼半径；ω为旋翼叶片角速度；SFP为机身等效平板面积；W为无人机重量；τk为按跳传输模式下路由协议的最优路由中第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离；n为按跳传输模式下路由协议的最优路由的转跳数；Lmax为所在无人机网络中，无人机节点间的最大距离；N为所在无人机网络中无人机数目；L为目标无人机至本机的距离；
所述旋翼能耗信息包括：通信传输功率Pc、信道带宽B、接收机信噪比γ0、最远距离移动速度Vmr、旋翼叶片数量b、旋翼叶片弦长c、旋翼半径R、旋翼叶片角速度ω、机身等效平板面积SFP、无人机重量W；
所述无人机网络信息包括：无人机节点间的最大距离Lmax和无人机数目N；
所述中继无人机信息包括按跳传输模式下路由协议的最优路由；
所述目标无人机位置信息包括目标无人机至本机的距离L；
其中，ρ为空气密度；β为感应功率增量修正系数；δ为剖面阻力系数；π为圆周率；
空气密度ρ、感应功率增量修正系数β、剖面阻力系数δ以及圆周率π为预先设定的常数。
进一步，根据本发明的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，还包括步骤：
S4：对暂存所述待传输数据按一定的时间间隔根据步骤S2判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足所述按跳传输的条件则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输。
根据本发明的一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，包括以下模块：
M1，用于：获取待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息；
M2，用于：通过对所述待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件；
M3，用于：若满足所述按跳传输的条件，则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足所述按跳传输的条件，则暂存所述待传输数据。
进一步，根据本发明的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，所述按跳传输的条件为：
当
时，满足
当
时，满足
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息能够获取时，
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，
其中，
其中，
P0为叶片功率，根据公式
计算得到；
Pi为诱导功率，根据公式计算得到；
Utip为旋翼叶片尖速度，根据公式Utip＝ωR计算得到；
v0为悬停时旋翼平均诱导速度，根据公式
计算得到；
d0为机身阻力比，根据公式计算得到；
s为转子坚固性，根据公式计算得到；
A为旋翼面积，根据公式A＝πR2计算得到；
其中，Q为待传输数据的数据量；Pc为通信传输功率；B为信道带宽；γ0为接收机信噪比；Vmr为最远距离移动速度；b为旋翼叶片数量；c为旋翼叶片弦长；R为旋翼半径；ω为旋翼叶片角速度；SFP为机身等效平板面积；W为无人机重量；τk为按跳传输模式下路由协议的最优路由中第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离；n为按跳传输模式下路由协议的最优路由的转跳数；Lmax为所在无人机网络中，无人机节点间的最大距离；N为所在无人机网络中无人机数目；L为目标无人机至本机的距离；
所述旋翼能耗信息包括：通信传输功率Pc、信道带宽B、接收机信噪比γ0、最远距离移动速度Vmr、旋翼叶片数量b、旋翼叶片弦长c、旋翼半径R、旋翼叶片角速度ω、机身等效平板面积SFP、无人机重量W；
所述无人机网络信息包括：无人机节点间的最大距离Lmax和无人机数目N；
所述中继无人机信息包括按跳传输模式下路由协议的最优路由；
所述目标无人机位置信息包括目标无人机至本机的距离L；
其中，ρ为空气密度；β为感应功率增量修正系数；δ为剖面阻力系数；π为圆周率；
空气密度ρ、感应功率增量修正系数β、剖面阻力系数δ以及圆周率π为预先设定的常数。
进一步，根据本发明的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，还包括模块：
M4，用于：对暂存所述待传输数据按一定的时间间隔根据模块M2判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足所述按跳传输的条件则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输。
本发明的技术效果如下：本发明通过对待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件，确定是否按跳传输模式进行传输待传输数据，由此通过对按跳传输的条件实现能耗评估，从而实现数据传输能效优化。
附图说明
图1是本发明基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置的模块结构连接示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步详细说明。
本发明的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，主要包括以下三个步骤：数据收集步骤、能效评估步骤、评估决策步骤。
数据收集步骤，用于收集能效评估所需要的数据。所收集的数据包括：待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息。其中，旋翼能耗信息是旋翼无人机在工作时与能耗相关的信息，包括：通信传输功率、信道带宽、接收机信噪比、最远距离移动速度、旋翼叶片数量、旋翼叶片弦长、旋翼半径、旋翼叶片角速度、机身等效平板面积、无人机重量。无人机网络信息包括无人机节点间的最大距离和无人机数目。中继无人机信息包括按跳传输模式下路由协议的最优路由。目标无人机位置信息包括目标无人机至本机的距离。
能效评估步骤，用于评价当前所收集的数据状态是否满足按跳传输的条件，也就是，对待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件。
按跳传输的条件，本实施例采用如下公式确定：
当
时，满足
当
时，满足
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息能够获取时，
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，
其中，
其中，
P0为叶片功率，根据公式计算得到；
Pi为诱导功率，根据公式
计算得到；
Utip为旋翼叶片尖速度，根据公式Utip＝ωR计算得到；
v0为悬停时旋翼平均诱导速度，根据公式
计算得到；
d0为机身阻力比，根据公式
计算得到；
s为转子坚固性，根据公式
计算得到；
A为旋翼面积，根据公式A＝πR2计算得到；
其中，Q为待传输数据的数据量；Pc为通信传输功率；B为信道带宽；γ0为接收机信噪比；Vmr为最远距离移动速度；b为旋翼叶片数量；c为旋翼叶片弦长；R为旋翼半径；ω为旋翼叶片角速度；SFP为机身等效平板面积；W为无人机重量；τk为按跳传输模式下路由协议的最优路由中第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离；n为按跳传输模式下路由协议的最优路由的转跳数；Lmax为所在无人机网络中，无人机节点间的最大距离；N为所在无人机网络中无人机数目；L为目标无人机至本机的距离；ρ为空气密度；β为感应功率增量修正系数；δ为剖面阻力系数；π为圆周率；空气密度ρ、感应功率增量修正系数β、剖面阻力系数δ以及圆周率π为预先设定的常数。
需要指出的是，按跳传输模式下路由协议的最优路由可以表示为集合{τ1,τ2,…,τn}，n为转跳数。本机至目标无人机共有n跳，τk表示为第k跳的距离，也就是，第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离。{τ1,τ2,…,τn}表示这n跳组成的集合，即最短路径所有跳的集合。当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，集合{τ1,τ2,…,τn}无法获取得到，因此，参数E的计算公式
处于无效状态，也就不能按照该公式进行计算，此种情形下，参数E的计算公式由
代替，否则优先使用公式
作为参数E的计算公式。
最远距离移动速度Vmr定义如下：当无人机采用某个恒定速度飞行时，在同样能耗条件下，可以飞行最远距离的速度，该恒定速度即为最远距离移动速度Vmr。根据研究，最远距离移动速度Vmr既不是无人机的最大速度，也不是一个极小的速度，是一个处于中间位置的速度。本实施例中，最远距离移动速度Vmr经测试获得后保存在无人机中的参数。
评估决策步骤，用于根据能效评估的结果判断是对待传输的数据进行暂存还是通过按跳传输模式进行传输，具体来说为，若满足按跳传输的条件，则对待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足按跳传输的条件，则暂存待传输数据。待传输数据暂存后，则按照“存储-移动-转发”模式进行传输。当然本领域技术人员理解，待传输数据暂存后，也可以不按照“存储-移动-转发”模式进行传输，比如按照传统的延迟容忍网络处理方式进行传输。本实施例则采用如下机制进行数据传输：对暂存待传输数据按一定的时间间隔根据能效评估判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足按跳传输的条件则对待传输数据采用按跳传输模式进行传输。这其中的时间间隔可以设为比如5分钟或10分钟等。
本实施上述过程体现在旋翼无人机的数据传输系统中，采用如图1所示的架构。一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，如图1所示，包括数据收集模块100、能效评估模块200、评估决策模块300、数据缓存模块400、缓存处理模块500、按跳传输模块901和延迟容忍模块902。数据收集模块100用于收集数据，即实现前述数据收集步骤。能效评估模块200用于根据收集的数据进行能效评估，即实现前述能效评估步骤。评估决策模块300根据能效评估的结果判断是对待传输的数据进行暂存还是通过按跳传输模式进行传输，即实现前述评估决策步骤。数据缓存模块400用于暂存待传输的数据。缓存处理模块500用于对暂存待传输的数据做进一步处理，即按一定的时间间隔将待传输的数据输入数据收集模块100、能效评估模块200和评估决策模块300进行处理，以此根据能效评估判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足按跳传输的条件则对待传输数据采用按跳传输模式进行传输；如果超过预先设定的时间后，还是无法满足按跳传输的条件，则将该待传输的数据放入延迟容忍模块902中，延迟容忍模块902则根据延迟容忍转发机制传输该待传输的数据。按跳传输模块901用于对传输数据采用按跳传输模式进行传输。
Claims (6)
1.一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息；
S2：通过对所述待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件；
S3：若满足所述按跳传输的条件，则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足所述按跳传输的条件，则暂存所述待传输数据。
2.如权利要求1所述的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，其特征在于，所述按跳传输的条件为：
当
时，满足
当时，满足
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息能够获取时，
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，
其中，
其中，
P0为叶片功率，根据公式计算得到；
Pi为诱导功率，根据公式
计算得到；
Utip为旋翼叶片尖速度，根据公式Utip＝ωR计算得到；
v0为悬停时旋翼平均诱导速度，根据公式
计算得到；
d0为机身阻力比，根据公式
计算得到；
s为转子坚固性，根据公式
计算得到；
A为旋翼面积，根据公式A＝πR2计算得到；
其中，Q为待传输数据的数据量；Pc为通信传输功率；B为信道带宽；γ0为接收机信噪比；Vmr为最远距离移动速度；b为旋翼叶片数量；c为旋翼叶片弦长；R为旋翼半径；ω为旋翼叶片角速度；SFP为机身等效平板面积；W为无人机重量；τk为按跳传输模式下路由协议的最优路由中第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离；n为按跳传输模式下路由协议的最优路由的转跳数；Lmax为所在无人机网络中，无人机节点间的最大距离；N为所在无人机网络中无人机数目；L为目标无人机至本机的距离；
所述旋翼能耗信息包括：通信传输功率Pc、信道带宽B、接收机信噪比γ0、最远距离移动速度Vmr、旋翼叶片数量b、旋翼叶片弦长c、旋翼半径R、旋翼叶片角速度ω、机身等效平板面积SFP、无人机重量W；
所述无人机网络信息包括：无人机节点间的最大距离Lmax和无人机数目N；
所述中继无人机信息包括按跳传输模式下路由协议的最优路由；
所述目标无人机位置信息包括目标无人机至本机的距离L；
其中，ρ为空气密度；β为感应功率增量修正系数；δ为剖面阻力系数；π为圆周率；
空气密度ρ、感应功率增量修正系数β、剖面阻力系数δ以及圆周率π为预先设定的常数。
3.如权利要求1或2所述的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输方法，其特征在于，还包括步骤：
S4：对暂存所述待传输数据按一定的时间间隔根据步骤S2判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足所述按跳传输的条件则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输。
4.一种基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，其特征在于，包括以下模块：
M1，用于：获取待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息；
M2，用于：通过对所述待传输数据的数据量、旋翼能耗信息、无人机网络信息、中继无人机信息以及目标无人机位置信息的分析，判断是否满足按跳传输的条件；
M3，用于：若满足所述按跳传输的条件，则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输，若不满足所述按跳传输的条件，则暂存所述待传输数据。
5.如权利要求4所述的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，其特征在于，所述按跳传输的条件为：
当
时，满足
当时，满足
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息能够获取时，
当按跳传输模式路由中继节点的GPS信息不能够获取时，
其中，
其中，
P0为叶片功率，根据公式
计算得到；
Pi为诱导功率，根据公式
计算得到；
Utip为旋翼叶片尖速度，根据公式Utip＝ωR计算得到；
v0为悬停时旋翼平均诱导速度，根据公式计算得到；
d0为机身阻力比，根据公式
计算得到；
s为转子坚固性，根据公式
计算得到；
A为旋翼面积，根据公式A＝πR2计算得到；
其中，Q为待传输数据的数据量；Pc为通信传输功率；B为信道带宽；γ0为接收机信噪比；Vmr为最远距离移动速度；b为旋翼叶片数量；c为旋翼叶片弦长；R为旋翼半径；ω为旋翼叶片角速度；sFP为机身等效平板面积；W为无人机重量；τk为按跳传输模式下路由协议的最优路由中第k跳中继无人机节点至第k+1跳中继无人机节点的距离；n为按跳传输模式下路由协议的最优路由的转跳数；Lmax为所在无人机网络中，无人机节点间的最大距离；N为所在无人机网络中无人机数目；L为目标无人机至本机的距离；
所述旋翼能耗信息包括：通信传输功率Pc、信道带宽B、接收机信噪比γ0、最远距离移动速度Vmr、旋翼叶片数量b、旋翼叶片弦长c、旋翼半径R、旋翼叶片角速度ω、机身等效平板面积SFP、无人机重量W；
所述无人机网络信息包括：无人机节点间的最大距离Lmax和无人机数目N；
所述中继无人机信息包括按跳传输模式下路由协议的最优路由；
所述目标无人机位置信息包括目标无人机至本机的距离L；
其中，ρ为空气密度；β为感应功率增量修正系数；δ为剖面阻力系数；π为圆周率；
空气密度ρ、感应功率增量修正系数β、剖面阻力系数δ以及圆周率π为预先设定的常数。
6.如权利要求4或5所述的基于能效优化的旋翼无人机网络数据传输装置，其特征在于，还包括模块：M4，用于：对暂存所述待传输数据按一定的时间间隔根据模块M2判断是否满足所述按跳传输的条件，若满足所述按跳传输的条件则对所述待传输数据采用按跳传输模式进行传输。
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|---|---|
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| WO (1) | WO2021056635A1 (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105871717A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-08-17 | 杭州电子科技大学 | 一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法 |
| CN106993320A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-28 | 江苏科技大学 | 基于多中继多跳的无线传感器网络协作传输路由方法 |
| CN108092707A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-29 | 广东工业大学 | 一种基于无人机自组网的数据传输方法及装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10264407B2 (en) * | 2015-06-25 | 2019-04-16 | The Board Of Trustees Of The University Of Alabama | Intelligent multi-bean medium access control in ku-band for mission-oriented mobile mesh networks |
| CN108124249A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-06-05 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种无人机集群数据传输的方法、装置和系统 |
| CN109067490B (zh) * | 2018-09-29 | 2020-10-30 | 郑州航空工业管理学院 | 蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算系统资源分配方法 |
| CN109803342B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-12-26 | 南京大学 | 一种面向能量均衡的无人机自组织网络路由方法 |
-
2019
- 2019-09-29 CN CN201910930530.9A patent/CN110677929A/zh active Pending
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105871717A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-08-17 | 杭州电子科技大学 | 一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法 |
| CN106993320A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-28 | 江苏科技大学 | 基于多中继多跳的无线传感器网络协作传输路由方法 |
| CN108092707A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-29 | 广东工业大学 | 一种基于无人机自组网的数据传输方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 岳林 等: "一种自适应功率优化的无线传感器网络机会路由", 沈阳工业大学学报, vol. 33, no. 04, 15 August 2011 (2011-08-15), pages 416 - 421 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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