能量受限的微型無人機移動策略研究

徐馬蒙，劉 航，夏 寧

（西北工業大學 自動化學院，陜西 西安710129）

能量受限的微型無人機移動策略研究

徐馬蒙，劉 航，夏 寧

（西北工業大學 自動化學院，陜西 西安710129）

針對無線中繼網絡場景中微型無人機能量優化的目的，提出一種基于傳輸速率梯度變化最大的移動策略。通過理論仿真，并且和傳統的直線移動策略進行對比，對比結果表明：依據所提出的移動策略，微型無人機轉發的數據量提高6%，單位數據量消耗的能量降低8%，從而提升了無人機執行任務的效率。

微型無人機；移動策略；中繼網絡；能量優化

微型無人機（Micro Air Vehicles，MAV）具有質量輕、尺寸小、機動性強、隱蔽性好等優點，適合在條件受限或具有潛在危險的復雜對抗環境下執行搜索救援、軍事偵察等應用任務［1-2］。由多架微型無人機組成的無人機機群可以攜帶不同傳感器、以協同方式執行探測、監控、偵察、跟蹤任務。此類微型無人機集群可以加速任務的完成，構建和維護成本遠低于中小型無人機，并且能夠方便地擴展工作范圍，抗毀性能強［3-4］。雖然如此，但是由于微型無人機有限的能量和有限的通信距離，無法實現穩定的長距離通信，可能無法將感知到的數據不失真的傳輸給地面控制站或者其他無人機。建立中繼是解決此類問題的關鍵，以其他無人機作為通信中繼，依靠中繼節點將收到的數據轉發給其他無人機，可以擴展無人機通信網絡的覆蓋范圍［2］。

微型無人機需要移動到中繼通信的最佳位置傳輸數據。中繼無人機由初始位置移動到最佳位置的過程中，一方面無人機在移動過程中需要消耗能量為無人機提供動力，另一方面需要消耗能量進行通信。無人機由電池供電，其能量有限，因此優化的無人機的總能耗，延長網絡生存時間，對于無人機網絡的通信十分必要。

單中繼網絡的最佳中繼位置是其兩個節點連線的平分點［5］。中繼無人機從初始位置移動到最佳位置做中繼，傳統的方法是無人機直接沿直線移動到最佳位置做中繼。文章提出一種基于數據傳輸速率梯度變化最大的移動方法，與傳統的方法相比，所提出的方法好處在于：1）相同的時間內，傳輸的數據量最大；2）相同數據量消耗的能耗最少；3）單位數據量消耗的能量最少，效率最高。

1 無人機中繼網絡

圖1所示為單無人機中繼示意圖，無人機UAV1和UAV3的位置為點S和點D，UAV1代表源節點，UAV3代表目的節點。無人機UAV2的初始位置為R，是UAV1和UAV2的中繼節點，M是S和D連線的中點，也是中繼節點通信的最佳位置。

圖1 無人機中繼網絡示意圖

當無人機UAV1和UAV3距離較大時，由于無人機的通信范圍有限，UAV1無法將數據有效的傳遞給UAV3，因此需要無人機UAV2做中繼。無人機UAV2在進行中繼時，首先移動到中繼最佳位置M，然后懸停進行數據轉發。傳統的移動方式從中繼無人機的初始位置R直接移動到無人機的最優位置M，即路徑RM。此方法雖然移動的距離最短，消耗的移動能耗最少，但是無人機的通信條件差，通信能耗較大。文章提出一種基于數據傳輸速率變化最大的移動路徑，即路徑RBM。與傳統的方法相比，不僅可以獲得較大的傳輸速率，而且單位數據量消耗的能量更少，效率更高。

文章假設在初始時刻，無人機之間的通信是連通的，并且從初始時刻開始邊移動邊傳輸數據，能量消耗優化的對象是執行中繼任務的無人機。

2 無人機網絡的能耗模型

2.1 通信能耗模型

無人機通信能耗主要和通信設備的功耗以及鏈路的損耗有關，其能量損耗模型如圖2所示［6］。

圖2 無線傳感器網絡通信能耗模型

無線傳感器網絡節點的能量消耗公式如下：

ETx（q，d）：向距離為d的節點發射q比特數據向所消耗的能量；

ETx（q）：接收q比特數據消耗的能量；

d：無人機節點之間的距離；

Eelec：發射電路消耗的能量，值為50 nJ/bit；

efs，emp：功率放大所需的能量，其值分別為 10 pJ/bit/ m2，0.0013 pJ/bit/m4；

d0：無線傳輸的距離閾值，其值為100m。

2.2 無人機的動力能耗

文章提到的微型無人機為四旋翼飛行器（文章所說的無人機UAV都是指微型無人機），四旋翼飛行器能夠移動和懸停。移動和懸停情況下，無人機的能耗有所不同，用表示無人機的功率（單位：w）［7］。

2.3 無人機總能耗

無人機的總能耗（Etotal）包括兩部分：通信能耗（ET）和動力能耗（EM）。無人機總能耗的計算方法如下：

3 信道模型

由香濃定理知信道容量

信干比

Pij是節點j向節點i發送數據的發送功率，k是信道增益。dij是節點i和節點j之間的距離，α是路徑損耗指數，假設信干比可以代替信噪比SINR，文章用信道容量近似代替數據傳輸速率。

文章采用管道模型［8］，整個鏈路的數據傳輸速率為：

cL是鏈路SRD的傳輸速率，cSR是UAV1到UAV2傳輸速率，cRD是UAV2到UAV3的傳輸速率。

文章將總時間分為許多個Δt時間，Δt足夠小，在每個Δt時間內，數據傳輸速率固定不變，不同的Δt時間內，傳輸速率不同。

綜合公式（1）、（2）、（3）可得：

傳輸的總數據量

N表示時間段的個數。

如圖1所示，決定整個鏈路傳輸速率的是鏈路RD，由可知，快速提高和中較小的，可以提高整個鏈路的傳輸速率。RMB路徑中，RB路徑正好在R和D連線上，RD距離變小是最快的，因此傳輸速率梯度變化也最快，并且在BM階段，SR和RD相等，相比于RM路徑，RBM路徑的傳輸速率更大。

4 仿真結果和分析

4.1 仿真環境

仿真環境在1 000m*1 000m的平面區域內進行，仿真工具MATLAB2013b，仿真的具體參數如表1所示。

表1 仿真環境的參數值

4.2 仿真結果

圖3所示為無人機傳輸的數據量隨時間的變化曲線，仿真結果表明無人機沿路徑RBM傳輸的數據量高于沿路徑RM傳輸的數據量（在41 s時提高幅度達6%），因為無人機在此路徑的傳輸速率較大，如圖4傳輸速率隨時間的變化曲線，即使在48～58.5 s之間，無人機沿路徑RM的傳輸速率高于路徑RBM，也不影響整個過程傳輸的數據量。

圖5所示為無人的總能耗隨傳輸數據量的變化曲線，從圖5可以看出，無人機沿路徑RBM移動，消耗的總能量最少，因為無人機在傳輸相同的數據量時，沿著RBM路徑，傳輸速率大，傳輸時間段較短，消耗的動力能耗較小；并且RBM路徑的RB段，RD距離減少最快，相對的通信能耗較少，總能耗也較少。圖6所示為單位數據量消耗的能量隨時間的變化曲線，無人機沿路徑RBM移動，單位時間消耗的能量最少（在42 s時降低幅度達8%），即效率最高，因為無人機沿路徑RBM移動，在相同的時間內，傳輸的數據量較大，從而單位數據量消耗的能耗較小。

圖3 數據量（Q）-時間（t）曲線

圖4 傳輸速率（c）-時間（t）-曲線

圖5 總能耗（Etoal）-數據量（Q）曲線

圖6 單位數據量消耗的能量（Etoal/Q）-時間（t）曲線

5 結束語

微型無人機提供的能量有限，能量消耗問題必須考慮。文章所提出的依據數據速率梯度變化最大的路徑作為無人機的移動路線，不僅在相同的時間內可以獲得較大的數據量，而且單位數據量消耗的能耗較少，效率較高。文章主要優化單中繼節點的能耗問題，未來的工作可以考慮多中繼節點，并且考慮數據包丟失問題。

［1］Andre T，Hummel K A，Schoellig A P，et al.Applicationdriven design of aerial communication networks［J］.Communications Magazine，IEEE，2014，52（5）:129-137.

［2］AsadpourM，Vanden Bergh B，GiustinianoD，etal.MicroAerial VehicleNetworks:An ExperimentalAnalysisofChalle-ngesand Opportunities［J］.IEEECommunicationsMagazine，2014.

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［4］Sahingoz O K.Mobile networking with UAVs:opportunities and challenges ［C］//Unmanned Aircraft Systems（ICUAS），2013 International Conference on.IEEE，2013:933-941.

［5］Goldenberg D K，Lin J，Morse A S，et al.Towardsmobility as a network control primitive［C］//Proceedings of the 5th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing.ACM，2004:163-174.

［6］Heinzelman W B，Chandrakasan A P，Balakrishnan H.An application-specific protocol architecture forwirelessmicrosensor networks［J］.Wireless Communications，IEEE Transactionson，2002，1（4）:660-670.

［7］Asadpour M，Van den Bergh B，Giustiniano D，et al.Micro aerial vehicle networks:An experimental analysis of challenges and opportunities［J］.Communications Magazine，IEEE，2014，52（7）:141-149.

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Research on themobile strategy ofm icro air vehiclesw ith lim ited energy

XU Ma-meng，LIU Hang，XIA Ning
（School of Automation，Northwestern Polytechnical University，Xi'an 710129，China）

Aiming at the problem of energy optimization formicro air vehicles in relay networks，amobile strategy based on maximum gradient change of transmission rate is presented.Through theoretical simulation and comparison with the conventional strategy of linearmovement，the resultsof simulation show thatbased on the proposedmobile strategy，the data size forwarded by UAV is increased by 6%and the consuming energy perunitdata size is reduced by 8%.，so as to improve the efficiency of the implementation of the task.

MAV；motion strategy；relay network；energy optimization

TN925

A

1674－6236（2016）20-0056-03

2015-10-18 稿件編號：201510115

西北工業大學研究生創意創新種子基金（Z2015128）

徐馬蒙（1990—），男，河南南陽人，碩士研究生。研究方向：無線通信網絡、無人機移動策略。