CN115175089B - 一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，包括以下步骤：首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；并构造对于模糊区域下的二维无人机部署问题；然后通过均匀采样方式将原问题简化；再采取块坐标下降算法交替迭代优化上述问题；基于以上方法实现对多个无人机的有效部署。本发明的有益效果是：该方法实现了在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。

Description

一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法
技术领域
本发明涉及通信定位技术领域。
背景技术
随着无线定位技术迅猛发展，多个无人机协同定位的方法得到越来越广泛的关注。多个无人机协同定位提升了目标感知效率，广泛应用于军事侦察、目标识别、通信中继、电子对抗、战场评估等领域。因此，立足高精度、低延时的多无人机感知需求，结合空域、模糊区域、群智特性等要求，分析无人机优化部署内在演化规律，研究多层次分布式感知网络部署方法。通过建立典型场景下无人机拓扑关系与感知网络效用映射模型，设计高效的分布式部署算法，实现对目标的精准感知与定位。
经过对现有技术检索发现，Wang.Weijia发表在2019年IEEE ACCESS期刊上的文章“Optimal Configuration Analysis of AOA Localization and Optimal HeadingAngles Generation Method for UAV Swarms”提出了二维空间的无人机部署问题。在实际的军事场景中，感知目标位置并不能准确获取，往往在某一模糊区间内。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足和问题，提供了一种基于均匀圆阵的二维无人机部署方案，设计了一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法：首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；并构造对于模糊区域下的二维无人机部署问题；然后通过均匀采样方式将原问题简化；再采取块坐标下降算法交替迭代优化上述问题；基于以上方法实现对多个无人机的有效部署。本发明的有益效果是：该方法实现了在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1；
S2：对模糊区域进行等间隔均匀采样为若干个子区域，将问题由二维无人机部署模型P1简化为近似为简化部署模型P2；
S3：基于简化部署模型P2，采用块坐标下降算法对原问题进行求解，得到最优无人机部署位置，从而实现在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
本发明有益效果：
本发明所述的基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，首先构造基于模糊空间的多无人机部署模型，然后基于模型特性将问题近似成简化的形式，从而采用块坐标下降算法交替迭代求解上述问题。该方法在实现在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
附图说明
图1是本发明所述实施例采用该方法的系统模型图。
图2是本发明所述实施例中无人机部署性能图。
图3是本发明S3采用块坐标下降算法对原问题进行求解得到最优无人机部署位置流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明显。
本实施例
如图1所示
一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，包括以下步骤：
S1：建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1；
S2：对模糊区域进行等间隔均匀采样为若干个子区域，将问题由二维无人机部署模型P1简化为近似为简化部署模型P2；
S3：基于简化部署模型P2，采用块坐标下降算法对原问题进行求解，得到最优无人机部署位置，从而实现在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
S1的过程为：
针对某一模糊区域内的目标，分析各项感知目标、优化变量和约束条件，首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；
推导待定位目标位置估计值的克拉美罗下限，经推导建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1。
S1具体为：
如图1所示，在一个二维平面中，设无人机的数目为P、第i个无人机的位置为qi＝[xi，yi，h]T(xi，yi代表位置的横纵坐标，h代表无人机的高度)；假设待定位目标的位置为qt＝[xt，yt，0]T(xt，yt代表位置的横纵坐标)；则某一无人机i到待定位目标的距离和夹角如下：
di＝||qt-qi||2
采用到达角度测距(Angle-of-Arrival：AOA)方式对待测目标进行定位，待测目标水平角观测值其中测量误差ei服从高斯分布/>方差/>的大小为/>其中β为测距常数。
P个无人机的角度测向矩阵可以写成其中Φ(qt)为P个无人机与待测目标的夹角矩阵Φ(qt)＝[φ1(qt)，φ2(qt)...，φP(qt)]T，e为测量误差矩阵e＝[e1，e2...，eP]T，其协方差矩阵/>因此，到达角度测向的概率密度函数为：
定义辅助变量和/>根据到达角度测向的概率密度函数，可推导出角度测向的费歇耳信息矩阵为：
根据角度测向的费歇耳信息矩阵，可推导待定位目标位置估计值的克拉美罗下限为：
其中，行列式为：
S1建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1，具体为：
假定目标的预估位置与实际位置的关系表示为：
其中表示待定位目标的位置估计，Δqt表示目标位置的估计误差，/>表示误差上界。
推广到实际场景，以最小化目标区域内最坏情况下的定位误差界为目标，该无人机部署问题如下：
其中，为无人机位置集合，D为可部署区域范围，Sl为无人机与目标中心最小距离限制，Sh为无人机与目标中心最大距离限制，Rl为无人机间最小距离限制，Rx为无人机间最大距离限制。
S2将模型P1简化为近似模型P2，具体为：
为了简化问题，将不确定区域等间隔均匀采样为若干个子区域，从而可获得Nk个采样点。则第k个采样点可表示
其中，
然后将原问题对应模型P1转化为求对于Nk个采样点下，最小化最大采样点对应均方误差界的无人机部署问题对应的模型P2：
S3采用块坐标下降算法对原问题进行求解，得到最优无人机部署位置。如图3所示，具体为：
S31.设定初始无人机部署位置可行解为Q(0)，初始化迭代变量t1＝0，最大迭代次数T1，max；
S32.初始化迭代变量k＝1、产生随机排列的1到P的整数序列
S33.设定
S34.初始化第m个无人机的位置为其中/>表示/>第m个列向量；
S35.记初始定位性能最大值为设置步长常量Δ，定义在约束的可行域内第m个无人机可能的四个位置坐标向量分别为qm，1＝qm，0+Δ×[1，0，0]T、qm，2＝qm，0+Δ×[-1，0，0]T、qm，3＝qm，0+Δ×[0，1，0]T、qm，4＝qm，0+Δ×[0，-1，0]T。分别计算对应位置时定位性能最大值/>
S36.寻找无人机最佳移动方向
S37.若I≠0，令qm，0＝qm，l，并重复步骤S35-S37；若I＝0，更新的第m列更新迭代变量k＝k+1，并重复步骤S33-S37，直至满足条件k＝P；
S38.更新迭代变量t1＝t1+1，重复步骤S32-S37，直至满足条件t1＝T1，max或
图2将本发明的部署方案与随机部署方案性能进行比较，通过Matlab对所设计方案的仿真验证。参数具体设置为：无人机飞行高度为100米，无人机与目标的最小距离为200米、最大距离为500米；无人机之间的最小距离为10米、最大距离为400米。图2给出了无人机部署性能对比图，其中纵坐标表示定位的均方误差界，横坐标表示无人机的个数。由图2可以知道：随着无人机的数目增多，定位的性能逐渐变好。同时可以看出，对于相同的网络场景，本发明方法的系统性能优于随机用频规划方案的性能。
通过前面的性能仿真比较，本发明方法实现了在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。可以预见本发明方法能很好地适应未来的无线定位技术，使无人机整体的性能得到提升。
本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据本发明公开的内容，可以采用其它多种具体实施方案实施本发明。因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护范围。

Claims (4)

1.一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1；
S2：对模糊区域进行等间隔均匀采样为若干个子区域，将问题由二维无人机部署模型P1简化为近似为简化部署模型P2；
S3：基于简化部署模型P2，采用块坐标下降算法对原问题进行求解，得到最优无人机部署位置，从而实现在无人机数量、能量、计算这类资源受限条件下的感知精度、速度这类感知性能联合最优化；
S1的过程为：
针对某一模糊区域内的目标，分析各项感知目标、优化变量和约束条件，首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；
推导待定位目标位置估计值的克拉美罗下限，经推导建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1；
S3采用块坐标下降算法对原问题进行求解，得到最优无人机部署位置；
具体为：
S31.设定初始无人机部署位置可行解为Q(0)，初始化迭代变量t1＝0，最大迭代次数T1,max；
S32.初始化迭代变量k＝1、产生随机排列的1到P的整数序列
S33.设定
S34.初始化第m个无人机的位置为其中/>表示/>第m个列向量；
S35.记初始定位性能最大值为设置步长常量Δ，定义在约束的可行域内第m个无人机可能的四个位置坐标向量分别为qm,1＝qm,0+Δ×[1,0,0]T、qm,2＝qm,0+Δ×[-1,0,0]T、qm,3＝qm,0+Δ×[0,1,0]T、qm,4＝qm,0+Δ×[0,-1,0]T；分别计算对应位置时定位性能最大值/>
S36.寻找无人机最佳移动方向
S37.若I≠0，令qm,0＝qm,l，并重复步骤S35-S37；若I＝0，更新的第m列/>更新迭代变量k＝k+1，并重复步骤S33-S37，直至满足条件k＝P；
S38.更新迭代变量t1＝t1+1，重复步骤S32-S37，直至满足条件t1＝T1,max或
2.根据权利要求1所述的基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，其特征在于，S1具体为：
在一个二维平面中，设无人机的数目为P、第i个无人机的位置为qi＝[xi,yi,h]T，xi,yi代表位置的横纵坐标，h代表无人机的高度；假设待定位目标的位置为qt＝[xt,yt,0]T，xt,yt代表位置的横纵坐标；则某一无人机i到待定位目标的距离和夹角如下：
di＝‖qt-qi‖2
采用到达角度测距(Angle-of-Arrival：AOA)方式对待测目标进行定位，待测目标水平角观测值其中测量误差ei服从高斯分布/>方差/>的大小为其中β为测距常数；
P个无人机的角度测向矩阵可以写成其中Φ(qt)为P个无人机与待测目标的夹角矩阵Φ(qt)＝[φ1(qt),φ2(qt)...,φP(qt)]T，e为测量误差矩阵e＝[e1,e2...,eP]T，其协方差矩阵/>因此，到达角度测向的概率密度函数为：
定义辅助变量和/>根据到达角度测向的概率密度函数，可推导出角度测向的费歇耳信息矩阵为：
根据角度测向的费歇耳信息矩阵，可推导待定位目标位置估计值的克拉美罗下限为：
其中，行列式为：
3.根据权利要求1所述的基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，其特征在于，S1建立对于模糊区域下的二维无人机部署模型P1，具体为：
假定目标的预估位置与实际位置的关系表示为：
其中表示待定位目标的位置估计，Δqt表示目标位置的估计误差，/>表示误差上界；
推广到实际场景，以最小化目标区域内最坏情况下的定位误差界为目标，该无人机部署问题如下：
其中，为无人机位置集合，D为可部署区域范围，Sl为无人机与目标中心最小距离限制，Sh为无人机与目标中心最大距离限制，Rl为无人机间最小距离限制，Rh为无人机间最大距离限制。
4.根据权利要求1所述的基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，其特征在于，S2将模型P1简化为近似模型P2，具体为：
为了简化问题，将不确定区域等间隔均匀采样为若干个子区域，从而获得Nk个采样点；则第k个采样点表示
其中，
然后将原问题对应模型P1转化为求对于Nk个采样点下，最小化最大采样点对应均方误差界的无人机部署问题对应的模型P2：
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