賀雄偉,王晉陶,胡欣宇,荊瑞俊,薛博文
(1.山西農(nóng)業(yè)大學 軟件學院,山西 晉中 030801;2.貴州電子科技職業(yè)學院,貴州 貴陽 550003;3.山西財經(jīng)大學 管理科學與工程學院,山西 太原 030006)
我國作為農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)病蟲害的監(jiān)測及防治對糧食產(chǎn)量至關重要。近年來,隨著無人機產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,無人機農(nóng)業(yè)遙感技術因其空間分辨率高、時效性強和成本低等特點,在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測應用中發(fā)揮了重要作用[1]。但目前的應用大多以單無人機執(zhí)行任務的方式為主,隨著監(jiān)測區(qū)域的變大、監(jiān)測精度要求的提高以及監(jiān)測結果實時處理的需求,單無人機執(zhí)行任務能力不足的缺點越來越明顯。多無人機協(xié)同執(zhí)行任務必然成為一種趨勢[2]。在多無人機協(xié)同執(zhí)行任務時,通常會組成一個網(wǎng)絡,即無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡[3-4]。網(wǎng)絡構建的優(yōu)劣對多無人機協(xié)同執(zhí)行任務的性能產(chǎn)生很大影響,因而對組網(wǎng)方法進行研究成為多無人機協(xié)同控制的關鍵技術之一[5-6]。
針對多無人機組網(wǎng)方法,Parekh等人[7]提出一種最大節(jié)點度組網(wǎng)算法,該方法根據(jù)無人機的鄰居數(shù)量進行網(wǎng)絡分組。Vivek Yadav等人[8]針對各節(jié)點能量及處理能力的不同,提出了一種基于GNN(Grossberg Neural Network, GNN)的多無人機組網(wǎng)方法,該方法能夠解決異構無人機的組網(wǎng)問題。文獻[9]將節(jié)點的移動性、剩余電量、度,及與其他節(jié)點的平均距離作為評估標準,提出一種組合加權的簇頭選擇算法,該方法可以較好地解決多無人機組網(wǎng)問題。文獻[10]針對移動Ad-Hoc易遭受攻擊,網(wǎng)絡安全性低等特點,在分組過程中加入了對節(jié)點安全性的計算評估,并作為選舉簇首的參考之一。在簇首的選取中,優(yōu)先選擇安全性高的節(jié)點作為簇首,但上述方法存在以下不足:
(1)未將組網(wǎng)方法與具體任務相結合;
(2)對于組合加權組網(wǎng)方法中各長機的選取,主要考慮了無人機的剩余電量,而從負載均衡以及網(wǎng)絡結構優(yōu)化角度著手對長機的選取研究較少;
(3)對于通信距離約束下的多無人機組網(wǎng)方法未進行研究。
因此,本文以多無人機協(xié)同執(zhí)行農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測任務為研究背景,主要研究在通信距離約束下,如何通過控制各分組內(nèi)部的無人機數(shù)量實現(xiàn)各無人機間的負載均衡以及網(wǎng)絡結構的優(yōu)化,進而達到提高多無人機協(xié)同農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測效率的目的。
假設多架攜帶有無線遙感設備以及通信設備的無人機對一塊給定任務區(qū)域進行監(jiān)測(各無人機通信距離有限),無人機在進入任務區(qū)域后,首先進行Ad-Hoc網(wǎng)絡構建,然后基于構建的網(wǎng)絡對任務區(qū)域進行監(jiān)測,在監(jiān)測過程中,各無人機依靠組建的網(wǎng)絡進行信息交互,實現(xiàn)對任務區(qū)域的高效監(jiān)測與覆蓋。多無人機協(xié)同監(jiān)測的典型場景如圖1所示。
圖1 多無人機協(xié)同區(qū)域監(jiān)測示意圖
假設各無人機的飛行速度和高度恒定。基于以上簡化處理,給出飛機平臺的運動學模型,以第i架無人機為例,其運動學方程如公式(1)所示[11]:
式中:(xi,yi,zi)表示當前時刻無人機i的位置;ψi為當前時刻無人機i的偏航角(0°≤ψi≤360°);vi為無人機i的速度(vmin≤vi≤vmax);H為給定的飛行高度。
無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡主要分為平面結構與分層結構[11-12]。本文中的無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡采用長機-僚機模型,網(wǎng)絡結構如圖2所示。
圖2 無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡結構示意圖
無人機在執(zhí)行任務時首先進行Ad-Hoc網(wǎng)絡構建,通過該過程形成分層的拓撲結構,各分組間通過長機節(jié)點進行信息交互。
無人機執(zhí)行任務時的通信方式為自由空間的無線通信。由于通信設備功率有限,因此無人機的通信距離有限。各無人機只有處于彼此通信范圍內(nèi)時才可以直接進行信息交互。由于本文中的無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡采用長機-僚機模型,因此給長機和僚機設置不同的通信距離。假設僚機通信距離為R1,長機通信距離為R2,且R1 Ad-Hoc網(wǎng)絡構建完成后,無人機在保證網(wǎng)絡連通的前提下對任務區(qū)域進行監(jiān)測,為了實現(xiàn)對任務區(qū)域最大限度的覆蓋,各無人機在進行下一航路點的選擇時需要滿足一定的準則。為此建立式(2)所示的飛行代價函數(shù): 式中:p(x,y,t, ID)表示t時刻編號為ID的無人機地圖坐標(x,y)處的信息素值,該值越小說明此單元格距離上次被監(jiān)測的時間越長,因此網(wǎng)格中存在目標的可能性越大;q(x,y,t)表示該航路點的可行性,若無人機飛往該航路點可以保證網(wǎng)絡連通,則該值為1,否則為無窮大;Disi代表下一可行點與無人機i的距離,該值越大無人機間碰撞的可能性越?。籇j代表各無人機與監(jiān)測邊界j的距離,該項主要使無人機遠離監(jiān)測區(qū)域邊界;Δφ表示無人機從當前位置飛往下一可行點時所需轉(zhuǎn)過的角度,該值越大表明飛往下一可行點所需的過載越大;S(x,y, ID)表示從當前位置飛往(x,y)處的總代價。 無人機在執(zhí)行監(jiān)測任務的過程中,通過代價函數(shù)計算公式實時計算,并選擇代價值最小的航路點來盡可能降低環(huán)境的不確定性,從而實現(xiàn)對任務區(qū)域的高效監(jiān)測。 無人機Ad-Hoc網(wǎng)絡的拓撲結構對于多無人機協(xié)同監(jiān)測效率有很大影響,而不同的組網(wǎng)方法所形成的拓撲結構各不相同。本部分從網(wǎng)絡結構優(yōu)化以及負載均衡的角度著手,提出一種有助于多無人機協(xié)同監(jiān)測的權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法。該方法在組網(wǎng)時,考慮了無人機的鄰居數(shù)量、與其他無人機的相對距離以及相對運動性等因素,在組網(wǎng)過程中設定了組內(nèi)成員理想值Idel_NSlave,在保證滿足無人機處理能力的前提下實現(xiàn)了負載均衡。具體的組網(wǎng)步驟如下: (1)為各無人機分配全局唯一的ID號; (2)選擇ID號最小的無人機,根據(jù)權重計算公式計算該無人機的權重; (3)根據(jù)權重公式計算該無人機所有鄰居節(jié)點的權重; (4)將權重最大的無人機定為長機,將該無人機分組標志位置1; (5)判斷該長機所在分組中無人機數(shù)量是否達到理想值Idel_NSlave,若等于理想值則執(zhí)行步驟(7),否則執(zhí)行步驟(6); (6)判斷步驟(5)所確定長機的所有鄰居是否均已分組,若是,則執(zhí)行步驟(7),否則在該長機的所有未分組鄰居中選取權重最小的無人機加入長機所在分組,將該無人機分組標志位置1,長機所在分組中無人機總數(shù)加1,執(zhí)行步驟(5); (7)判斷是否所有無人機均已分組,若是,則結束分組,否則在未分組的無人機中選擇距離上一次確定的長機最近的無人機,根據(jù)權重計算公式計算該無人機的權重,執(zhí)行步驟(3)。 各無人機充當長機的權重見公式(3)所示: 式中:D為無人機的鄰居數(shù)量;N為網(wǎng)絡中的無人機總數(shù);Dis為無人機與其所有鄰居的相對距離;Max_Dis為相對距離的最大值;M為無人機的相對移動性;a1,a2,a3為各因素的權值系數(shù),滿足a1+a2+a3=1。 由于本文中假設各無人機的飛行高度不變,因此無人機間相對距離的計算可簡化為二維平面內(nèi)兩點間距離的計算。計算公式如下: 式中:Disi表示無人機i與其他無人機的相對距離;K為第i架無人機的鄰居數(shù)量;(xi,yi)為無人機i的位置坐標;(xj,yj)為鄰居無人機j的位置坐標。 對于無人機相對移動性的評估以前后兩個時刻無人機鄰居的變化以及和其他無人機距離的變化為重點。分別介紹這兩個指標的計算方法。 3.2.1 基于鄰居變化的移動性度量 針對移動前后鄰居的變化,本文通過建立歷史檔案來計算無人機的移動性。在歷史檔案中保存了每架無人機鄰居的編號、位置、距離等信息,各無人機通過比較前一時刻和當前時刻歷史檔案中鄰居節(jié)點的信息,得出移動前后鄰居數(shù)量的變化,可進行無人機運動性的計算,計算公式為: 式中:n為移動前后未改變的鄰居數(shù)量;n1為移動前無人機的鄰居數(shù);n2為移動后無人機鄰居數(shù)。 3.2.2 基于鄰居距離的移動性度量 針對移動前后無人機間距離的變化,本文使用無人機與其鄰居之間距離方差的加權平均值來評估。在進行移動性計算時,通過比較前后兩個時刻無人機與其鄰居間距離的變化,得出各無人機距離的移動性,具體計算過程如下: (1)計算無人機N與其鄰居M前后兩個時刻的平均距離d,公式為: (2)計算節(jié)點N與其鄰居M的距離方差c: (3)按照上述方法計算節(jié)點N與其所有鄰居節(jié)點前后兩個時刻的距離方差,記為{c1,c2, ...,cm},其中m為當前時刻節(jié)點N的鄰居節(jié)點數(shù),節(jié)點N的距離移動性指標為: 式中,ωi為無人機N與其鄰居i通信鏈路的權值系數(shù),若此鏈路越穩(wěn)定,則權值ωi越小。 將基于鄰居變化的移動性度量與基于鄰居節(jié)點距離的移動性度量進行組合加權,可以得到最終關于節(jié)點移動性的度量方法。 式中,k1,k2為對于鄰居變化和對于鄰居相對距離變化的權值系數(shù),本文選取k1=0.9,k2=0.1。 3.2.3 組內(nèi)理想成員數(shù)的確定 在多無人機組網(wǎng)過程中,組內(nèi)成員的多少對網(wǎng)絡性能影響較大。若成員數(shù)量過少,則會導致分組數(shù)量過多,信息路由的平均長度與時延增大;若成員數(shù)量過多,則長機節(jié)點負載過重容易成為網(wǎng)絡的瓶頸,因此必須選擇合理的組內(nèi)成員數(shù)量。為使網(wǎng)絡實現(xiàn)最佳的負載均衡,本文引用參考文獻[12]提出的關于最佳長機數(shù)的計算方法來計算理想組內(nèi)成員數(shù)。 假設B1,B2分別表示組內(nèi)和組間的鏈路帶寬,Ntotal表示無人機總數(shù),則可得最佳狀態(tài)下的長機數(shù)Idel_NMaster為: 組內(nèi)理想成員數(shù)Idel_NSlave為: 為驗證本文所提權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法的有效性,選取最大節(jié)點度組網(wǎng)方法和組合加權組網(wǎng)方法作為對比,分別對上述3種組網(wǎng)方法在相同條件下所形成的網(wǎng)絡結構、平均節(jié)點數(shù)隨無人機總數(shù)變化以及在不同通信距離下對監(jiān)測區(qū)域的覆蓋率進行仿真分析。 仿真設定了一塊40×40的正方形網(wǎng)格區(qū)域作為無人機的活動范圍,在該范圍內(nèi)有10架攜帶有遙感設備以及無線通信設備的無人機在該區(qū)域內(nèi)運動,各無人機的通信距離有限,無人機在運動過程中首先進行Ad-Hoc網(wǎng)絡構建,然后基于飛行代價函數(shù)公式對任務區(qū)域進行協(xié)同監(jiān)測。無人機初始信息見表1所列。仿真中,假設僚機的通信距離R1分別為10,15,20,長機通信距離R2=R1+10。 圖3給出了無人機初始位置,圖4~圖6分別給出了僚機通信距離R1=10,長機通信距離R2=20時,最大節(jié)點度法、組合加權法、本文所提權值優(yōu)化有界節(jié)點度法等3種組網(wǎng)方法所形成的網(wǎng)絡結構。 這4幅圖中,圓圈表示僚機,方格表示長機。由圖3~圖6可以看出,3種組網(wǎng)方法都選取了位置相對靠近中心的無人機作為長機,此類無人機具有相對移動性較小以及與其他無人機相對距離較近的優(yōu)勢,利于網(wǎng)絡的穩(wěn)定性,方便無人機間通信,表明了以相對移動性和與其他無人機的相對距離作為組網(wǎng)時所需主要考慮因素的合理性。最大節(jié)點度組網(wǎng)方法由于根據(jù)無人機的鄰居數(shù)量進行長機的選取,導致形成的拓撲結構中分組間無人機數(shù)量相差較大。組合加權法和本文所提權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法由于在Ad-Hoc網(wǎng)絡構建時考慮的因素較多,因此,最終形成的網(wǎng)絡拓撲結構更優(yōu),無人機間的負載更均衡。 表1 無人機初始信息 圖3 無人機初始位置 圖4 最大節(jié)點度法 圖5 組合加權法 圖6 權值優(yōu)化有界節(jié)點度法 圖7~圖9分別給出了在長機通信距離為20、25、30,僚機通信距離為(R1)10、15、20時,最大節(jié)點度法、組合加權法、權值優(yōu)化有界節(jié)點度法等三種組網(wǎng)方法的平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)的變化情況。 圖7 R1=10時平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)變化情況 圖8 R1=15時平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)變化情況 圖9 R1=20時平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)變化情況 由圖中可以看出,在通信距離一定的情況下,最大節(jié)點度法和組合加權法的平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)的增加呈增加趨勢,權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法的平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)的增加基本不變。這主要是因為隨著無人機總數(shù)的增多以及通信距離的增大,每架無人機通信范圍內(nèi)的鄰居數(shù)量增加,最大節(jié)點度和組合加權法在進行組網(wǎng)時,由于未對組內(nèi)無人機數(shù)進行限制,因此,平均無人機數(shù)隨無人機總數(shù)以及通信距離的增加而增加,但這不利于網(wǎng)絡的負載均衡,長機由于處理的信息量較大,很容易造成網(wǎng)絡擁塞。本文所提權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法在進行Ad-Hoc網(wǎng)絡構建時,通過對分組內(nèi)的無人機數(shù)設置理想Idel_NSlave參數(shù),實現(xiàn)了各分組間無人機數(shù)量的均衡。 圖10~圖12分別給出了長機通信距離為20,25,30,僚機通信距離為(R1)10,15,20時,上述3種組網(wǎng)方法對同一塊任務區(qū)域監(jiān)測300步時的覆蓋率曲線。 圖10 R1=10時不同組網(wǎng)方法覆蓋率曲線 圖11 R1=15時不同組網(wǎng)方法覆蓋率曲線 圖12 R1=20時不同組網(wǎng)方法覆蓋率曲線 由圖可以看出,在通信距離相同的情況下,不同組網(wǎng)方法使用同一種監(jiān)測方式的覆蓋率各不相同,權值優(yōu)化有界節(jié)點度法的覆蓋率比組合加權法和最大節(jié)點度法的覆蓋率高。造成這種現(xiàn)象的主要原因是:組合加權法和最大節(jié)點度法組網(wǎng)方法同一個分組內(nèi)部無人機數(shù)量較多,由于各無人機需要在保證網(wǎng)絡連通的條件下進行航路點的選擇,因此,各無人機運動的自由性受到約束,導致無人機重復監(jiān)測某些區(qū)域;權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法設置了分組內(nèi)部成員的理想度數(shù),可在保證節(jié)點間實時通信的基礎上提高節(jié)點運動的自由性,能夠引導各無人機向未知區(qū)域飛行,提高協(xié)同監(jiān)測的覆蓋率。隨著通信距離的增加,3種方法的覆蓋率均增加,表明了通信距離對于多無人機協(xié)同區(qū)域效率具有直接影響。 本文提出了一種權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法,在組網(wǎng)過程中考慮了通信距離以及負載均衡的約束,并將該組網(wǎng)方法與具體的農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測任務相結合。仿真結果表明,本文所提組網(wǎng)方法有助于實現(xiàn)網(wǎng)絡結構的優(yōu)化、無人機間負載的均衡以及提高多無人機協(xié)同監(jiān)測的效率。2.4 搜索代價函數(shù)
3 權值優(yōu)化有界節(jié)點度組網(wǎng)方法
3.1 節(jié)點相對距離計算
3.2 相對移動性計算
4 仿真驗證
5 結 語