分布式无人机网络覆盖优化算法

论文摘要

针对非均匀目标区域中的热点区域覆盖优化场景,提出一种分布式无人机网络覆盖优化算法。首先对满足网络连通性的最少无人机节点数目和热点区域覆盖范围进行估计,其次融入热点区域信息改进布谷鸟算法位置更新方程并重构优化目标函数,然后对发现概率参数进行自适应调整,最终实现热点区域覆盖率的重点优化。在仿真实验分析中,在相同仿真环境下与标准布谷鸟算法和其他经典算法进行对比,结果表明所提算法的热点区域覆盖率较其他算法提升了约4%,迭代次数减少了约30次,证明了该算法收敛速度快、耗时少,能够更加有效地提高热点区域的覆盖率。

论文目录

• 1 算法建模
•   1.1 模型假设
•   1.2 节点数量预估计
•   1.3 热点区域确定
• 2 算法实现
•   2.1 标准布谷鸟搜索算法的理论框架
•   2.2 改进布谷鸟搜索算法
•     2.2.1 位置更新方程改进
•     2.2.2 发现概率参数自适应改进
•     2.2.3 优化目标函数重构
•   2.3 改进布谷鸟搜索算法步骤
• 3 仿真实验分析
•   3.1 仿真实验1
•   3.2 仿真实验2
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 向庭立,王红军,杨刚,孟祥豪

关键词: 分布式,无人机,热点区域,覆盖优化,布谷鸟算法

来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 国防科技大学电子对抗学院,78092部队

基金: 国家自然科学基金(61273302)

分类号: V279;TP18

页码: 59-65

总页数: 7

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