无人机编队信息传输能耗平衡协同设计与研究①

张义丽

(77228部队 云南大理 100142)

根据无人机编队自组织网络拓扑结构的动态特性，导致多无人机编队执行任务时出现多无人机的信息传输能量消耗不均匀，直接影响多无人机编队执行任务的质量和效率。而根据现有的信息技术以及能耗平衡理论，本文提出了一种新的无人机编队信息传输能耗平衡协同设计方法，通过采用新的能量消耗模型，实现无人机编队内部的能量感知系统，实现对自身能量剩余情况的感知，展开无人机内部之间的信息传输，通过邻近的无人机中继后将能量消耗情况传输给地面基站，通过协同中继算法下，其能够将能耗降低到1/5左右，从而延长无人机编队的工作时效。

1 无人机编队的信息传输能耗平衡协同设计系统的发展现状

1.1 无人机编队的信息传输能耗平衡协同设计问题提出的前提

图1 通信拓扑结构

编队中的无人机通过各自的自动驾驶仪完成飞行动作，但是编队之间的无人机也要能够协同其他无人机，实现彼此之间的信息传递、共享，保证飞行控制的一致性，使得整个编队无人机的任务执行更具智能性特点。当然要想实现编队的整体构型以及彼此之间的相关信息，其前提条件在于掌握其他编队成员的一些状态信息，并且同地下的基地进行信息传输，接受相关执行，而无人机飞行器才会根据控制系统所发出的指令，做好细节调整，保证无人机编队的一致性。但是在无人机编队飞行过程中，由于每一个无人机都是独立的飞行控制驾驶系统，且在执行任务过程中，受到的外界干扰因素太多，使得无人机编队之间的通信出现时滞性。对此研究无人机通信时滞性，提出新的算法解决该问题具有现实意义。

1.2 无人机编队的信息传输能耗平衡协同设计系统的现状

上述提到了在无人机编队飞行控制系统中展开对信息传输能耗平衡协同设计系统的创新研发的重要前提。而这一问题也并不是至今才凸显出来的，当前已经有较多的无人机飞行关键技术的研究学者和科研基地展开了该问题的探索。由此本文的研究是基于对无人机编队的现有关键技术基础上所展开的。(1)关于一致性的无人机编队飞行控制策略。无人机编队执行任务的根本保障在于无人机能够一直保持某种合理的队形，如此才能够真正地发挥无人机在侦查、监测等领域的作用。同时实现对无人机编队的一致性控制也是无人机编队展开编队内信息传输的根本保障。当前关于无人机编队的控制问题，国内外的学者进行了大量的研究。从传统提出的长机-僚机法，通过设置僚机辅助无人长机，确保能够让所有的无人机长机都能够实现一致性。该方法原理简单，但是能耗较高，且逐渐往后误差性会越来越大，之后影响无人机编队中的整体信息共享的精准度。既往还采用了虚拟结构法，其能够抑制长机-僚机所带来的干扰问题，但是需要进行较高的计算能力，对于整个无人机编队的动作、任务进行计算控制。这种编队方式下导致编队内部的通信性不高。在这些研究基础之上，有学者提出了基于一致性的编队控制系统来确定无人机编队内部的各个成员的空间位置、信息共享等控制算法，通过协同变量的方式使得各无人机的目标、状态达到一致性。可以说这一理论以及虚拟算法为无人机编队中的信息传输能耗平衡协同设计奠定了良好的基础。(2)对于无人机编队通信时滞的控制策略研究。在确保无人机编队基本飞行控制的一致性算法探索之后，如何加强无人机编队内部的信息共享性，提高无人机的智能化特点是无人机编队中飞行控制中的又一大问题。同时无人机驳岸对中的通信时滞也制约着无人机编队内部信息传输能耗不平衡不协同情况的出现。当前基于数学图论的基础上，基于多智能体一体化的理论，提出了一种具有抑制通信时滞的一致性控制算法。无人机编队内各个单机相互通信关系同数量关系具有一定的关联性，其正是通过两两之间的关系来确定的两者之间的关系性。具体通信拓扑结构如图1所示。在无人机编队信息的一致性理论中，通过借助传感器来感知外部环境信息，通过分布配置的大量自治子系统的网络群集、蜂拥等协同控制方式实现网络链接，从而完成大规模的一致性系统的设计。

图2 传输模型

2 无人机编队信息传输能耗平衡协同设计

无人机编队的信息传输能耗平衡协同设计正是基于上述的基于一致性的编队无人机飞行控制设计以及在消除通信时滞的无人机编队控制算法的基础上，展开无人机编队内部的信息传输，让编队内的无人机能够彼此感受到对方的能量消耗情况，并且基于协同中继算法实现对能量优化分配，全面把握无人机编队内的各个无人机的平均能量消耗情况，最终达到平衡能耗，节约能量的目的。提高无人机编队的工作效率。

现有的无人机编队信息传输能耗平衡方式主要是基于分簇算法所展开的，其通过簇内的节点计算出整个编队簇内的平均能量，当有的无人机的能量消耗低于平均能量时，它就会被当作是候选节点，通过目标确定，将这一候选节点的能量情况进行目标函数计算，得出最佳的簇首情况，继而无人机将能量消耗信息传输给这一个簇首，实现编队内的能量消耗平衡。但是事实上，这种信息传输能耗平衡系统容易导致簇首处出现信息负载的情况，引发无人机编队内的整体系统重构，带来更严重的能量消耗和浪费。因此实现分簇算法的无人机编队此心传输能耗平衡设计逐渐的不在实践中应用。而协同中继的思路正是在分簇算法结构的基础上，实现优化设计的，其没有固定的簇首限制，各编队内的无人机都能够成为簇首，进行信息能量的接收和感知，并且因时制宜选择最佳的传输方式和能量节约方式，将这一信息传递给地下基站，而之后通过Gps信息传输方式来完成能量感知。具体传输模式如图2所示。

3 无人机编队信息传输能耗平衡协同设计的仿真

通过Matlab系统软件对无人机编队的信息传输方式进行仿真，通过对比分簇算法结构和协同中继式传输方式用于信息传输的能量消耗情况。通过仿真数据可知，随着地面基站接收到的无人机传输的信息次数越来也多，协同中继式算法比原有的分簇算法结构更缓慢的消耗完总能量。这主要是因为协同中继算法式下的无人机信息传输能够自主的选择信息传输的方式，其能够优先选择一种能耗最小的方式。而不是像分簇算法一样，一定要把信息先传输给簇首，将簇首当作是“传话人”，簇首能量的无限制消耗，直接带动整个无人机编队信息传输能耗较大。

4 结语

综上所述，未来社会正朝着网络化、信息化、机械化、智能化的方向发展，无人机作为未来发展环境下的一种数据驱动的空中移动智能体，逐渐在社会建设的诸多领域中得到应用和发展。其中以无人机遥感为例，其成为当前无人机运用的引领性的产业，在无人机遥感应用中，为了提高无人机工作获取信息的全面性、多样性，在建立具有信息获取能力的无人机组网观测系统的同时，采用无人机编队更是最直接而有效的方式。因此可以看到在农业信息化发展，军事信息化建设的过程中多无人机编队飞行控制形式，编队内无人机通信的时滞性带来编队内的无人机信息传递能耗的增加。当前在完成对无人机编队一致性以及寻求具有通信时滞新的算法的基础上，本文展开关于无人机编队信息传输的相关问题的探究也能够为其发展提供相关参考，当前采用的无人机编队信息传输能耗平衡协同设计可以有分簇算法结构和协同中继式两种，通过仿真试验可知，协同中继式能够提高信息传输的自主性和智能化，让信息传输实现“面对面”，由此大大减少信息传输中转后带来的能量消耗问题。