无人机数据传输网络的路由优化方法及系统与流程

无人机与手机连接的无线传输距离优化 #生活技巧# #数码产品使用技巧# #无人机飞行技巧#

本发明属于电气自动化领域，具体涉及一种无人机数据传输网络的路由优化方法及系统。

背景技术：

1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。

2、架空输电线路是电力系统电能输送的重要设备。架空输电线路一般所处地域分布广、覆盖范围大、线路纵横交错、绵延数百公里，新建特高压线路甚至达上千公里。有些区段处于地形复杂并且自然环境十分恶劣的山区地带；而且，由于污秽环境、雷击等各种外部或内部难控因素，电力线路杆塔、导线、地线等设备长期暴露在恶劣环境下，极易发生各类型的缺陷或故障；如不及时发现各种缺陷并进行消除，这类现象将极其容易造成设备损坏，进而可能导致停电事故，破坏电力系统的安全与稳定。因此，对于架空输电线路而言，训练工作就显得尤为重要。

3、随着无人机技术的快速发展和普及，无人机技术在输电线路巡检中已经得到了较为广泛的应用。但是，无人机在进行巡检的过程中，常常深入崇山峻岭之间，这部分地区的交通基础设施较差，远程引导控制难以实现，加之山体、树木的遮蔽，无人机的通信距离受到很大影响。随着mesh电台小型化、模块化的发展，通过在无人机上搭建mesh电台构建无人机mesh自组网，从而实现机载中继通讯系统，以解决无(弱)信号区域无人机自主协作作业和数据通讯问题，保障数据传输的可靠性以及连续性。

4、但是，目前的无人机数据传输网络中的路由优化问题，虽然能够较为准确的找到最优传输路径，但是这类方案的实时性较差，已经逐渐不再满足现今的无人机巡检的要求。

技术实现思路

1、本发明的目的之一在于提供一种可靠性高且精确性好的无人机数据传输网络的路由优化方法。

2、本发明的目的之二在于提供一种实现所述无人机数据传输网络的路由优化方法的系统。

3、本发明提供的这种无人机数据传输网络的路由优化方法，包括如下步骤：

4、s1.实时获取无人机数据传输网络的参数信息；

5、s2.根据步骤s1获取的参数信息，初始化遗传算法的算法参数；

6、s3.根据步骤s2得到的算法参数，采用遗传算法进行迭代计算，得到初步最优路由路径；

7、s4.根据步骤s3得到的初步最优路由路径，初始化人工蜂群参数；

8、s5.采用步骤s4得到的算法参数，采用人工蜂群算法进行迭代计算，得到最优路由路径，完成无人机数据传输网络的路由优化。

9、步骤s2所述的初始化遗传算法的算法参数，具体包括如下步骤：

10、初始化的算法参数包括种群大小、最大迭代次数、交叉概率、变异概率、编码位数、编码方式、原始种群和适应度函数；

11、采用如下算式计算初始化的种群大小：

12、

13、式中m1为初始化的种群大小；n为无人机数据传输网络的节点个数；c为组合运算符号；k为取值为1～n-2的常数；

14、采用如下算式计算初始化的最大迭代次数：

15、

16、式中i1为初始化的最大迭代次数；

17、采用如下算式设定交叉概率：

18、0.5≤p1≤0.99

19、式中p1为设定的交叉概率；

20、采用如下算式设定变异概率：

21、0＜p2≤0.1

22、式中p2为设定的变异概率；

23、采用如下规则设定编码位数：

24、规定编码方式为二进制编码，编码位数为n；

25、采用如下算式作为适应度函数：

26、

27、式中f(x)为适应度函数；λ1为第一校准常数；λ2为第二校准常数；p为节点吞吐量；tpp为传播时延；tt为传输时延；tq为排队时延；tpc为处理时延；

28、采用如下规则进行原始种群的初始化：

29、原始种群的初始化为随机初始化。

30、步骤s3所述的根据步骤s2得到的算法参数，采用遗传算法进行迭代计算，得到初步最优路由路径，具体包括如下步骤：

31、a.获取步骤s2得到的算法参数；

32、b.对随机初始化的全体路由路径进行编码，并作为当前的全体路由路径；

33、c.计算当前全体路由路径的适应度函数值，并根据适应度函数值的大小，对当前的全体路由路径进行排序；

34、d.选择适应度函数值大于设定值的路由路径进入子代；对各个路由路径按照交叉概率进行交叉操作，对各个路由路径按照变异概率进行变异操作；所述的变异操作为01变异；

35、e.迭代次数增加1，并进行判断：

36、若达到设定的要求，则结束迭代过程，输出当前的全体路由路径中适应度函数值排名前若干位所对应的路由路径，作为初步最优路由路径；

37、若未达到设定的要求，则删除适应度函数值低于设定值的路由路径，并将剩余的路由路径作为当前的全体路由路径，并返回步骤c进行下一轮迭代。

38、所述的设定的要求，具体包括迭代次数达到设定的次数，或者当前的全体路由路径的时延均小于设定阈值。

39、步骤s4所述的根据步骤s3得到的初步最优路由路径，初始化人工蜂群参数，具体包括如下步骤：

40、初始化的人工蜂群参数包括蜜源数量、最大迭代次数、引领蜂数量、跟随蜂数量、最大开采次数、适应度函数、跟随概率以及初始蜜源；

41、采用如下算式计算初始化的蜜源数量：

42、m2＝αm1

43、式中m2为初始化的蜜源数量；α为设定的参数值；

44、采用如下算式计算初始化的最大迭代次数：

45、i2＝αi1

46、式中i2为初始化的最大迭代次数；

47、采用如下算式计算初始化的引领蜂数量：

48、nl＝m2

49、式中nl为初始化的引领蜂数量；

50、采用如下算式计算初始化的跟随蜂数量：

51、nf＝nl

52、式中nf为初始化的跟随蜂数量；

53、采用如下算式计算初始化的最大开采次数：

54、i3＝nf

55、式中i3为初始化的最大开采次数；

56、采用如下算式计算初始化的适应度函数：

57、

58、采用如下规则设定初始蜜源：

59、设定初始蜜源为初步最优路由路径。

60、步骤s5所述的采用步骤s4得到的算法参数，采用人工蜂群算法进行迭代计算，得到最优路由路径，具体包括如下步骤：

61、a.引领蜂进行邻域搜索，并选择适应度函数值更高的路由路径；

62、b.跟随蜂选择引领蜂，并进行邻域搜索；

63、c.对跟随蜂探索的路由路径的适应度函数值进行判断：

64、若跟随蜂探索的路由路径的适应度函数值大于或等于设定值，则跟随蜂开采新路由，并将新路由的开采度设置为0；

65、若跟随蜂探索的路由路径的适应度函数值小于设定值，则跟随蜂开源原路径，并将原路径的开采度增加1；

66、d.判断路由路径是否已经达到最大开采次数：

67、若已经达到最大开采次数，则放弃对应的路由路径，引领蜂转换为侦查蜂并进行全局随机搜索，产生新的路由路径；

68、若未达到最大开采次数，则保留适应度函数值大于或等于设定值的路由路径；

69、e.迭代次数增加1，并进行判断：

70、若迭代次数达到最大迭代次数，则将当前得到的适应度函数值最大的路由路径作为最优路由路径；

71、若迭代次数达未到最大迭代次数，则返回步骤a进行下一轮迭代。

72、步骤a所述的引领蜂进行邻域搜索，并选择适应度函数值更高的路由路径，具体包括如下步骤：

73、引领蜂在路由路径xi的邻域进行搜索，获取新的路由路径vi；

74、计算路由路径xi和路由路径vi各自的适应度函数值，并进行贪婪选择：

75、若路由路径xi的适应度函数值大于或等于路由路径vi的适应度函数值，则保留路由路径xi，并将路由路径xi的开采次数增加1；

76、若路由路径xi的适应度函数值小于路由路径vi的适应度函数值，则将路由路径vi替换路由路径xi，并将路由路径vi作为新的路由路径xi。

77、步骤b所述的跟随蜂选择引领蜂，并进行邻域搜索，具体包括如下步骤：

78、计算所有路由路径的适应度函数值，跟随蜂基于轮盘赌公式提供的跟随概率随机选择引领蜂，并在选定的引领蜂共享的路由路径邻域处进行搜索，计算所有跟随蜂邻域搜索得到路由路径的适应度值，并贪心选择适应度值最高的路由路径。

79、本发明还提供了一种实现所述无人机数据传输网络的路由优化方法的系统，包括数据获取模块、遗传初始化模块、初步优化模块、蜂群初始化模块和最优优化模块；数据获取模块、遗传初始化模块、初步优化模块、蜂群初始化模块和最优优化模块依次串接；数据获取模块用于实时获取无人机数据传输网络的参数信息，并将数据信息上传遗传初始化模块；遗传初始化模块用于根据接收到的数据信息，初始化遗传算法的算法参数，并将数据信息上传初步优化模块；初步优化模块用于根据接收到的数据信息，采用遗传算法进行迭代计算，得到初步最优路由路径，并将数据信息上传蜂群初始化模块；蜂群初始化模块用于根据接收到的数据信息，初始化人工蜂群参数，并将数据信息上传最优优化模块；最优优化模块用于根据接收到的数据信息，采用人工蜂群算法进行迭代计算，得到最优路由路径，完成无人机数据传输网络的路由优化。

80、本发明公开的这种无人机数据传输网络的路由优化方法及系统，通过将遗传算法作为前置优化算法实现第一轮的优化，并基于第一轮的优化结果采用人工蜂群算法进行最终优化，因此本发明不仅能够实现无人机数据传输网络的路由优化，而且两种算法的串行使用保证了优化结果的可靠性、准确性和实时性，保证了本发明的可靠性更高，精确性更好。

网址：无人机数据传输网络的路由优化方法及系统与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/628032

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