CN110687926A - 一种无人机群快速编队方法 - Google Patents

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CN110687926A CN201911254006.0A CN201911254006A CN110687926A CN 110687926 A CN110687926 A CN 110687926A CN 201911254006 A CN201911254006 A CN 201911254006A CN 110687926 A CN110687926 A CN 110687926A
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Abstract

本发明公开了一种无人机群快速编队方法，生成无人机之间通信连接网络的拓扑结构，在不改变网络度分布、不增加额外消耗的基础上，调整通信连接网络的拓扑结构，使通信连接网络获得更大的代数连通度，这样，在通信连接网络的拓扑结构确定后，每个无人机可以通过通信连接网络获取邻居无人机的飞行数据，在获取邻居无人机的飞行数据后，通过对无人机进行控制，可以使无人机向邻居无人机的中心位置飞行，从而可以逐步实现无人机群位置与速度的统一，最终实现无人机群的快速编队控制。本发明能够处理在通信连接网络度分布固定、不增加额外消耗基础上的无人机群快速编队问题，算法复杂度低，计算精度高，能够有效实现无人机群的快速编队。

Description

一种无人机群快速编队方法
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机群快速编队方法。
背景技术
多架无人机编队飞行、协同侦察，可以在一定程度上提高单机单次执行任务的成功概率。在目标打击任务中，可以使多架无人机同时从不同角度对同一目标进行全方位攻击，扩大命中范围，提高杀伤力和命中率；或者，也可以使多架无人机同时对多个敌方目标实施攻击，扰乱敌防空体系，提高战斗的时效性。在执行侦察任务时，通过调整侦察设备，例如相机的工作角度，可以使无人机群在较短时间完成对目标全方位立体拍照的任务。
无人机之间存在通信连接，可以用网络拓扑结构来表示。在网络度分布不变的情况下，如何能够在不增加额外消耗的基础上，提高网络的代数连通度，从而提高编队效率是一项非常有意义的研究。一套行之有效的无人机群编队方法对于无人机的安全和效率至关重要。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种无人机群快速编队方法，用以解决在通信连接网络度分布固定、不增加额外消耗基础上的无人机群快速编队问题。
因此，本发明提供了一种无人机群快速编队方法，包括如下步骤：
S1：建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式；
S2：在所述动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系；
S3：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整所述通信连接网络的拓扑结构；
S4：计算不同拓扑结构下无人机群的编队收敛速度，得到收敛速度最快的拓扑结构；
S5：在得到的收敛速度最快的拓扑结构下进行无人机群编队飞行，实现无人机群快速编队。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中，步骤S1，建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式，具体包括：
利用
Figure 940804DEST_PATH_IMAGE001
表示无人机群中所有无人机的集合，无人机的总数量为
Figure 315416DEST_PATH_IMAGE002
，任意一架无人机
Figure 522407DEST_PATH_IMAGE003
满足，对于每架无人机，建立连续时间的动力学公式如下：
Figure 498770DEST_PATH_IMAGE005
Figure 910028DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 237105DEST_PATH_IMAGE007
表示无人机
Figure 459139DEST_PATH_IMAGE008
在
Figure 606086DEST_PATH_IMAGE009
时刻的位置，是一个向量；
Figure 319571DEST_PATH_IMAGE010
表示无人机
Figure 501153DEST_PATH_IMAGE011
在
Figure 894089DEST_PATH_IMAGE009
时刻的 位置，是一个向量；
Figure 980862DEST_PATH_IMAGE012
表示在
Figure 546973DEST_PATH_IMAGE009
时刻对无人机
Figure 520745DEST_PATH_IMAGE008
施加的控制；表示与无人机
Figure 956854DEST_PATH_IMAGE008
具有通信 连接的其它无人机；
Figure 326655DEST_PATH_IMAGE011
为
Figure 420513DEST_PATH_IMAGE013
中的元素；
Figure 217568DEST_PATH_IMAGE014
表示无人机
Figure 13354DEST_PATH_IMAGE008
与无人机
Figure 921268DEST_PATH_IMAGE011
之间的连接关系和连接 强度。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中，步骤S2，在所述动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系，具体包括：
对动力学公式做出如下变形：
Figure 869632DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 837588DEST_PATH_IMAGE016
为通信连接网络的拉普拉斯矩阵，
Figure 642643DEST_PATH_IMAGE016
的元素定义如下：
其中，
Figure 422697DEST_PATH_IMAGE018
表示无人机
Figure 561555DEST_PATH_IMAGE008
与无人机
Figure 66354DEST_PATH_IMAGE019
之间的连接关系和连接强度；
得到具有指数形式的收敛公式如下：
其中，x
Figure 504606DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 814365DEST_PATH_IMAGE022
时刻各无人机的位置；x
Figure 307925DEST_PATH_IMAGE023
表示初始时刻各无人机的位置；令
Figure 361332DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 138795DEST_PATH_IMAGE025
表示各无人机的位置向量
Figure 619455DEST_PATH_IMAGE026
的欧几里得范数，则：
对于一个连通的无向图而言，满足：
Figure 893627DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 853493DEST_PATH_IMAGE029
表示所述连通的无向图的代数连通度，为
Figure 190540DEST_PATH_IMAGE016
的第二小特征值，则：
Figure 907960DEST_PATH_IMAGE030
其中，无人机群的编队收敛速度利用
Figure 303169DEST_PATH_IMAGE029
来衡量。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中，步骤S3，在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整所述通信连接网络的拓扑结构，具体包括如下步骤：
S30：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，以无标度网络作为基础通信连接网络，采用交换通信连边的方法，调整所述通信连接网络的拓扑结构。
本发明提供的上述无人机群快速编队方法，建立无人机群编队控制模型，给出每个无人机随时间变化的动力学公式，根据动力学公式，推导无人机群编队收敛速度与通信连接网络拓扑结构之间的关系，在不改变网络度分布、不增加额外消耗的基础上，调整通信连接网络的拓扑结构，使通信连接网络获得更大的代数连通度，这样，在通信连接网络的拓扑结构确定后，每个无人机可以通过通信连接网络获取邻居无人机的飞行数据，包括邻居无人机的当前位置、飞行速度、航向角度等，在获取邻居无人机的飞行数据后，通过对无人机进行控制，可以使无人机向邻居无人机的中心位置飞行，从而可以逐步实现无人机群位置与速度的统一，最终实现无人机群的快速编队控制。本发明能够处理在通信连接网络度分布固定、不增加额外消耗基础上的无人机群快速编队问题，算法复杂度低，计算精度高，能够有效实现无人机群的快速编队；并且，针对空中交通高密度、高复杂度的状况，可以实现无人机群在空中飞行的快速编队方法，为无人机群编队控制速度慢的问题提出一个全新方案；此外，在实现无人机群快速编队的过程中，理论算法与实际操作分开施行，先计算结果，再实际飞行，可以保障无人机群在实现过程中的安全和高效，避免造成不必要的损失。本发明围绕无人机群自主编队控制，从提高空中交通系统安全性和高效性两方面出发，开展无人机群快速编队方法研究，对于确保飞行器飞行安全，降低飞行成本，增加空域容量，提高空中交通系统的运行效率具有重要的意义。
附图说明
图1为本发明提供的无人机群快速编队方法的流程图；
图2为图1中步骤S3的一种优选实施方式的流程图；
图3为无人机群改变通信连接关系示意图；
图4为通信连接网络的代数连通度随同配系数变化关系图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施方式仅仅是作为例示，并非用于限制本发明。
本发明提供的一种无人机群快速编队方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式；
S2：在动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系；
S3：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整通信连接网络的拓扑结构；
S4：计算不同拓扑结构下无人机群的编队收敛速度，得到收敛速度最快的拓扑结构；
S5：在得到的收敛速度最快的拓扑结构下进行无人机群编队飞行，实现无人机群快速编队。
在具体实施时，在执行本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S1，建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式时，具体可以通过以下方式来实现：
利用
Figure 304492DEST_PATH_IMAGE001
表示无人机群中所有无人机的集合，无人机的总数量为
Figure 126955DEST_PATH_IMAGE002
，任意一架无人机
Figure 331671DEST_PATH_IMAGE003
满足
Figure 218987DEST_PATH_IMAGE004
，对于每架无人机，建立连续时间的动力学公式如下：
Figure 887866DEST_PATH_IMAGE031
(1)
Figure 818913DEST_PATH_IMAGE032
(2)
其中，
Figure 760193DEST_PATH_IMAGE007
表示无人机
Figure 762784DEST_PATH_IMAGE008
在
Figure 223852DEST_PATH_IMAGE009
时刻的位置，是一个向量；表示无人机
Figure 315229DEST_PATH_IMAGE011
在时刻的 位置，是一个向量；
Figure 171506DEST_PATH_IMAGE012
表示在
Figure 772252DEST_PATH_IMAGE009
时刻对无人机
Figure 422545DEST_PATH_IMAGE008
施加的控制，本发明的最终目标是在控制 器的作用下，所有无人机最终飞行到同一个位置，实现编队的控制要求；
Figure 704622DEST_PATH_IMAGE013
表示无人机
Figure 937020DEST_PATH_IMAGE008
的 所有邻居无人机，即与无人机
Figure 397082DEST_PATH_IMAGE008
具有通信连接的其它无人机，假设无人机之间的通信连接 是相互的，也就是说，无人机
Figure 347721DEST_PATH_IMAGE008
可以获得无人机
Figure 167909DEST_PATH_IMAGE011
的信息，反之，无人机
Figure 520393DEST_PATH_IMAGE011
也可以获得无人机
Figure 649892DEST_PATH_IMAGE008
的信息；为
Figure 711706DEST_PATH_IMAGE013
中的元素；
Figure 918696DEST_PATH_IMAGE014
表示无人机与无人机
Figure 642862DEST_PATH_IMAGE011
之间的连接关系和连接强度，如果 无人机
Figure 804853DEST_PATH_IMAGE008
与无人机
Figure 131930DEST_PATH_IMAGE011
之间无连接，则
Figure 337652DEST_PATH_IMAGE033
，如果无人机与无人机之间有连接，出 于简化考虑，。公式(1)和公式(2)给出了在通信连接网络的拓扑结构确定的 情况下，无人机群编队控制的完整动力学模型。
在具体实施时，在执行本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S2，在动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系时，具体可以通过以下方式来实现：
为了方便后续的分析，对步骤S1得到的动力学公式做出如下变形：
Figure 585859DEST_PATH_IMAGE035
(3)
公式(1)和公式(3)在内容上是完全一样的，其中，
Figure 41111DEST_PATH_IMAGE016
为通信连接网络的拉普拉斯矩阵，
Figure 613038DEST_PATH_IMAGE016
的元素定义如下：
（4）
其中，
Figure 667767DEST_PATH_IMAGE018
表示无人机
Figure 293921DEST_PATH_IMAGE008
与无人机
Figure 353144DEST_PATH_IMAGE019
之间的连接关系和连接强度；
得到具有指数形式的收敛公式如下：
（5）
其中，x
Figure 564606DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 361660DEST_PATH_IMAGE022
时刻各无人机的位置；x
Figure 908179DEST_PATH_IMAGE023
表示初始时刻各无人机的位置；令
Figure 816092DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 13725DEST_PATH_IMAGE025
表示各无人机的位置向量的欧几里得范数，则：
Figure 15496DEST_PATH_IMAGE038
（6）
对于一个连通的无向图而言，满足如下基本性质：
Figure 415515DEST_PATH_IMAGE039
（7）
其中，
Figure 280703DEST_PATH_IMAGE029
表示连通的无向图的代数连通度，为
Figure 357243DEST_PATH_IMAGE016
的第二小特征值，基于此可以得到：
Figure 940672DEST_PATH_IMAGE040
（8）
这说明
Figure 642917DEST_PATH_IMAGE041
至少是以
Figure 362611DEST_PATH_IMAGE029
的指数速度收敛的，无人机群的编队收敛速度可以利用
Figure 610053DEST_PATH_IMAGE029
来衡量。
在具体实施时，在执行本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S3，在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整通信连接网络的拓扑结构时，如图2所示，具体可以包括如下步骤：
S30：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，以无标度网络作为基础通信连接网络，采用交换通信连边的方法，调整通信连接网络的拓扑结构。
需要说明的是，在执行本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S3时，可 以选用任意的初始通信连接网络作为基础通信连接网络，此处选用无标度网络作为基础通信 连接网络，是因为其具有代表性。无标度网络具有异质性，其各节点之间的连接具有不均匀分 布性：网络中少数称之为Hub点的节点拥有较多的连接，而大多数节点只有很少量的连接。少 数Hub点对无标度网络的运行起着主导的作用。无标度网络的无标度性是描述大量复杂系统 整体上不均匀分布的一种内在性质。衡量一个无标度网络的一个很重要的性质就是它的度 分布，而本发明的重点就是如何在度分布不变的情况下增大通信连接网络的代数连通度
Figure 680777DEST_PATH_IMAGE029
，从而达到快速编队的效果。为此，本发明采用交换通信连边的方法，如图3所示，
Figure 419670DEST_PATH_IMAGE042
分别代表4架无人机，它们的度，也就是通信邻居的个数分别为
Figure 259450DEST_PATH_IMAGE043
， 假设
Figure 677793DEST_PATH_IMAGE044
，假设无人机
Figure 235813DEST_PATH_IMAGE001
与无人机之间，以及无人机
Figure 708569DEST_PATH_IMAGE046
与无 人机
Figure 563392DEST_PATH_IMAGE047
之间各有一条通信连边，度大的节点倾向于和度大的节点相连，若把通信连接换成
Figure 343129DEST_PATH_IMAGE048
和，每个节点的度不变，也没有在无人机群组成的通信连接网络中增加额外的连边 和额外的代价，会使无人机群的通信连接网络的拉普拉斯矩阵发生改变，相应的，
Figure 241126DEST_PATH_IMAGE029
也 会发生改变。对于无人机群通信连接网络中的每一对连边，都可以采用这样的做法，这样会 产生大量的通信连接网络的拓扑结构。接下来就是在这些通信连接网络中找出
Figure 1272DEST_PATH_IMAGE029
值最 大的网络，从而实现无人机群快速编队的目的。
在具体实施时，在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中，步骤S4，计算不同 拓扑结构下无人机群的编队收敛速度，得到收敛速度最快的拓扑结构。以通信连接网络的 同配系数来衡量拓扑结构的变化，同配系数越大，通信连接网络中度大的节点越倾向于和 度大的节点相连，网络越正配，反之，同配系数越小，通信连接网络中度大的节点越倾向于 和度小的节点相连，网络越异配。在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S3 中通过不断地交换连边获得了大量的通信连接网络，这些通信连接网络的度分布相同，且 总的通信连接数也相同。无人机群的编队收敛速度利用通信连接网络的代数连通度
Figure 268305DEST_PATH_IMAGE029
表示，
Figure 654156DEST_PATH_IMAGE029
随这些通信连接网络的同配系数的变化关系，如图4所示。由图4可以看出，无 人机群通信连接网络的同配系数越低，通信连接网络的代数连通度
Figure 323035DEST_PATH_IMAGE029
越大，在极端的 情况下，不同的
Figure 254082DEST_PATH_IMAGE029
之间甚至存在近百倍的差距，这说明在不同的通信网络连接下，无人 机群的编队速度有巨大的差异，因此，需要选择合适的通信连接网络来快速无人机群编队 飞行，本发明选择收敛速度最快即
Figure 8411DEST_PATH_IMAGE029
最大的通信连接网络的拓扑结构。
在具体实施时，在本发明提供的上述无人机群快速编队方法中的步骤S5，在得到 的收敛速度最快的拓扑结构下进行无人机群编队飞行，实现无人机群快速编队。在无人机 群中，每个无人机通信连接数目固定以及通信网络总连边数不变的情况下，尽量生成异配 的拓扑结构，也就是说，度大的节点尽量和度小的节点相连，这样，会增大通信连接网络的 代数连通度
Figure 430909DEST_PATH_IMAGE029
，更快地实现无人机群的编队飞行。在任务需求下实现无人机群的快速 编队，可以使无人机在飞行过程中尽快达到编队效果并保持队形，减小能源消耗，提高飞行 效率，并且，为无人机的后续操作提供便利，具有非常积极的意义。
综上，每个无人机可以获取具有通信连接的其它无人机的飞行状态信息，在控制器的作用下向所有邻居的中心位置飞行，从而实现无人机群的编队控制。无人机之间的通信连接用网络结构来表示，而无人机群编队控制的收敛速度与通信连接网络的代数连通度相关。在本发明中，首先生成具有一定参数设置的无标度网络，然后不改变网络度分布，保持每个无人机连接的其它无人机数目不变，在不增加额外通信连接的基础上，通过交换网络的连边，改变无人机之间的通信关系，从而增大无人机群通信连接网络的代数连通度，进而使得无人机群的位置和速度能够更快的收敛，实现编队的效果，最终目的是使所有无人机按照统一的位置和速度方向飞行。
本发明提供的上述无人机群快速编队方法，建立无人机群编队控制模型，给出每个无人机随时间变化的动力学公式，根据动力学公式，推导无人机群编队收敛速度与通信连接网络拓扑结构之间的关系，在不改变网络度分布、不增加额外消耗的基础上，调整通信连接网络的拓扑结构，使通信连接网络获得更大的代数连通度，这样，在通信连接网络的拓扑结构确定后，每个无人机可以通过通信连接网络获取邻居无人机的飞行数据，包括邻居无人机的当前位置、飞行速度、航向角度等，在获取邻居无人机的飞行数据后，通过对无人机进行控制，可以使无人机向邻居无人机的中心位置飞行，从而可以逐步实现无人机群位置与速度的统一，最终实现无人机群的快速编队控制。本发明能够处理在通信连接网络度分布固定、不增加额外消耗基础上的无人机群快速编队问题，算法复杂度低，计算精度高，能够有效实现无人机群的快速编队；并且，针对空中交通高密度、高复杂度的状况，可以实现无人机群在空中飞行的快速编队方法，为无人机群编队控制速度慢的问题提出一个全新方案；此外，在实现无人机群快速编队的过程中，理论算法与实际操作分开施行，先计算结果，再实际飞行，可以保障无人机群在实现过程中的安全和高效，避免造成不必要的损失。本发明围绕无人机群自主编队控制，从提高空中交通系统安全性和高效性两方面出发，开展无人机群快速编队方法研究，对于确保飞行器飞行安全，降低飞行成本，增加空域容量，提高空中交通系统的运行效率具有重要的意义。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种无人机群快速编队方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式；
S2：在所述动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系；
S3：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整所述通信连接网络的拓扑结构；
S4：计算不同拓扑结构下无人机群的编队收敛速度，得到收敛速度最快的拓扑结构；
S5：在得到的收敛速度最快的拓扑结构下进行无人机群编队飞行，实现无人机群快速编队。
2.如权利要求1所述的无人机群快速编队方法，其特征在于，步骤S1，建立无人机群编队控制模型，给出无人机群中每个无人机随时间变化的动力学公式，具体包括：
利用A表示无人机群中所有无人机的集合，无人机的总数量为N，任意一架无人机
Figure 956066DEST_PATH_IMAGE001
满足
Figure 230796DEST_PATH_IMAGE002
，对于每架无人机，建立连续时间的动力学公式如下：
Figure 10534DEST_PATH_IMAGE003
Figure 405743DEST_PATH_IMAGE004
其中，表示无人机
Figure 229528DEST_PATH_IMAGE006
在时刻的位置，是一个向量；
Figure 633145DEST_PATH_IMAGE008
表示无人机在
Figure 921486DEST_PATH_IMAGE007
时刻的 位置，是一个向量；
Figure 675815DEST_PATH_IMAGE010
表示在
Figure 599778DEST_PATH_IMAGE007
时刻对无人机
Figure 123163DEST_PATH_IMAGE006
施加的控制； 表示与无人机
Figure 732316DEST_PATH_IMAGE006
具 有通信连接的其它无人机；
Figure 692925DEST_PATH_IMAGE012
为
Figure 336396DEST_PATH_IMAGE011
中的元素；
Figure 609246DEST_PATH_IMAGE013
表示无人机
Figure 338167DEST_PATH_IMAGE006
与无人机
Figure 603933DEST_PATH_IMAGE009
之间的连接关 系和连接强度。
3.如权利要求1所述的无人机群快速编队方法，其特征在于，步骤S2，在所述动力学公式的基础上，推导出无人机群的编队收敛速度与通信连接网络的拓扑结构之间的关系，具体包括：
对动力学公式做出如下变形：
其中，
Figure 811240DEST_PATH_IMAGE015
为通信连接网络的拉普拉斯矩阵，
Figure 761879DEST_PATH_IMAGE015
的元素定义如下：
Figure 332799DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 685283DEST_PATH_IMAGE017
表示无人机
Figure 565515DEST_PATH_IMAGE006
与无人机
Figure 190400DEST_PATH_IMAGE018
之间的连接关系和连接强度；
得到具有指数形式的收敛公式如下：
其中，x 表示
Figure 134719DEST_PATH_IMAGE021
时刻各无人机的位置；x表示初始时刻各无人机的位置；
令 ，
Figure 968924DEST_PATH_IMAGE024
表示各无人机的位置向量 的欧几里得范数，则：
Figure 852752DEST_PATH_IMAGE026
对于一个连通的无向图而言，满足：
Figure 880751DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 17DEST_PATH_IMAGE028
表示所述连通的无向图的代数连通度，为
Figure 878105DEST_PATH_IMAGE015
的第二小特征值，则：
Figure 777928DEST_PATH_IMAGE029
其中，无人机群的编队收敛速度利用
Figure 281722DEST_PATH_IMAGE028
来衡量。
4.如权利要求1所述的无人机群快速编队方法，其特征在于，步骤S3，在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，调整所述通信连接网络的拓扑结构，具体包括如下步骤：
S30：在每个无人机通信连接数目固定且无人机群总通信连接数目固定的情况下，以无标度网络作为基础通信连接网络，采用交换通信连边的方法，调整所述通信连接网络的拓扑结构。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736628A (zh) * 2020-06-29 2020-10-02 西安理工大学 无线紫外光mimo协作无人机最优持久编队生成方法
CN112666982A (zh) * 2021-01-07 2021-04-16 西安理工大学 无线紫外光协作无人机编队快速集结方法
CN113946162A (zh) * 2021-10-18 2022-01-18 北京微纳星空科技有限公司 一种无人机编队及报警方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106054875A (zh) * 2016-05-25 2016-10-26 北京航空航天大学 一种分布式多机器人动态网络连通性控制方法
CN109116868A (zh) * 2018-10-31 2019-01-01 中国人民解放军32181部队 分布式无人机编队协同控制方法
CN109379125A (zh) * 2018-09-30 2019-02-22 北京航空航天大学 一种多智能体编队控制方法及系统
WO2019193456A1 (en) * 2018-04-05 2019-10-10 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Methods providing airborne status indication and related wireless devices and network nodes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106054875A (zh) * 2016-05-25 2016-10-26 北京航空航天大学 一种分布式多机器人动态网络连通性控制方法
WO2019193456A1 (en) * 2018-04-05 2019-10-10 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Methods providing airborne status indication and related wireless devices and network nodes
CN109379125A (zh) * 2018-09-30 2019-02-22 北京航空航天大学 一种多智能体编队控制方法及系统
CN109116868A (zh) * 2018-10-31 2019-01-01 中国人民解放军32181部队 分布式无人机编队协同控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHU XUERUI 等: "Topology Control Algorithm of UAV Networks based on Routing", 《2019 14TH IEEE CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS AND APPLICATIONS (ICIEA)》 *
梁晓龙 等: "基于固定时间一致性的无人机集群构型变换", 《系统工程与电子技术》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736628A (zh) * 2020-06-29 2020-10-02 西安理工大学 无线紫外光mimo协作无人机最优持久编队生成方法
CN112666982A (zh) * 2021-01-07 2021-04-16 西安理工大学 无线紫外光协作无人机编队快速集结方法
CN113946162A (zh) * 2021-10-18 2022-01-18 北京微纳星空科技有限公司 一种无人机编队及报警方法、装置、电子设备及存储介质

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