1、基金项目:教育部产学合作协同育人项目(201802022043);宁夏回族自治区重点研发计划重大(重点)课题(2018BBF0202204)收稿日期:20201222修回日期:20210319第 40 卷第 2 期计算机仿真2023 年 2 月文章编号:10069348(2023)02045405基于物联网的多无人机协作能耗控制算法仿真匡银虎，张虹波(宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏银川 750021)摘要:目前提出的多无人机协作能耗控制算法消耗能耗过高，导致控制时间过长。为了解决上述问题，引入物联网技术设计了一种新的多无人机协作能耗控制算法。分析瞬时能耗、拥塞能耗以及路径能耗，比较不同路
2、径下无人机协作能耗的数值，选择一条能耗最低的路径，控制无人机的能量损耗。通过物联网技术结合多无人机协作操作过程中的机器发射端和接收端的介质变化值、无人机脉冲值，以椭圆坐标系为基础，以上指标为数据，构建一个多无人机协作能耗预测模型，计算出预测多无人机协作能量消耗值后，通过物联网技术查询相对应无人机消耗的标准指标，实现信息控制。仿真结果表明，基于物联网的多无人机协作能耗控制算法能够有效降低消耗能耗，缩短控制时长，有效解决传统多无人机协作能耗控制算法存在的问题。关键词:物联网技术;多无人机协作;能耗分析;控制算法中图分类号:TP312文献标识码:BSimulation of MultiUAV Coo
3、perative Energy ConsumptionControl Algorithm Based on Internet of ThingsKUANG Yinhu，ZHANG Hongbo(School of Physics and ElectronicElectrical Engineering，Ningxia University，Yinchuan Ningxia 750021，China)ABSTACT:The traditional multiUAV cooperative energy consumption control algorithm has the disadvant
4、ages ofhigh energy consumption and long control time Therefore，we introduce the Internet of things technology to design anovel multiUAV cooperative energy consumption control algorithm Instantaneous energy consumption，congestionenergy consumption and path energy consumption were investigated in deta
5、il The values of UAV cooperative energyconsumption under different paths were compared in order to select the path with the lowest energy consumption，thuscontrolling the energy loss of UAV Internet of things technology was combined with the medium change value of thetransmitter and receiver of the m
6、achine and the impulse value of the UAV in the process of cooperative operation ofmultiple UAVs Based on the elliptic coordinate system and the above indexes，a multiUAV cooperative energy con-sumption prediction model was founded The predicted energy consumption of multiUAV cooperation was calculate
7、dEventually，the corresponding standard indicators of UAV consumption were queried according to the Internet ofthings technology，completing information control The simulation results show that the algorithm not only effectivelyreduces energy consumption，but also shortens the control timeKEYWODS:Inter
8、net of things technology;MultiUAV collaboration;Energy consumption analysis;Control algo-rithm1引言近年来，我国的经济实力和国防实力不断增强，其中多无人机在国防和经济领域发展过程中起到关键作用，协助研究人员完成许多科研项目。在节能降耗的号召下，多无人机协作任务时能量耗损成为多无人机领域的一个难题12。传统的多无人机协作能量消耗控制算法的核心是节能，因此在控制无人机能量损耗时，忽略了多无人机的工作协作效率，将节省的能耗都用来完成无人机协作效率，导致无人机协助能耗控制效果不明显，性价比低3。因此本文根据目
9、454前多无人机协作领域常见的无人机协助高能量消耗问题入手，为此本文提出基于物联网的多无人机协作能耗控制算法，保证多无人机协作效率的基础上，降低无人机的协作能耗，逐个分析，并结合物联网技术，构建一个基于物联网的多无人机协助能耗控制算法，解决以上问题。2基于物联网的多无人机协作能耗分析本文对多无人机协作能耗进行分析，研究无人机协作能量消耗的主要方面，归纳出瞬时能耗、拥塞能耗以及路径能耗的消耗原理。2.1多无人机协作瞬时能耗分析多无人机协作瞬时能耗指的是多无人机协作转接工作时的工作模式切换过程的瞬时能量消耗情况。切换过程如图 1 所示。图 1切换过程为了保证多无人机的工作效率，本文设定多种切换模式
10、以供无人机选择，保证无人机的协作效率。本文设定 2 种切换模式下辅助无人机完成正常工作，在执行协作时，提前计算哪一种模式的能量消耗小，则执行某一模式，将无人机的能耗降到最低4。具体的 2 种瞬时切换模式的系统能耗计算如公式(1)所示:Psml(t)=Pmlpgm1mlPsm2(t)=pm2pg+m2m2(1)其中，Pml表示无人机的瞬时输出功率 pm2;ml表示无人机的瞬时工作功率;m2表示耦合装置在无人机瞬时模式的能量利用效率。2.2多无人机协作拥塞能耗分析多无人机协作任务时各个信息的获取和发送都是通过网络完成的，因为网络通道的容量是一定的，在无人机协作的多个任务同时并发时，会出现网络拥塞的
11、情况，导致无人机协作任务进度停止，处于缓冲状态，同时会造成一定的能量消耗，本文分析的核心就是如何将多无人机的拥塞能耗降到最低5。在无人机协作任务拥塞情况下，网络信道受外界条件噪音比和待机驱动影响，必须通过能量转换驱动无人机的待机状态，否则无人机协作任务就会中途停止。经过分析，在无人机协作任务因为网络拥塞停止时，通过提高无人机的吞吐量，来维持无人机待机状态消耗的能量比传统的消耗能量少，并且保证无人机的工作效率6。无人机工作路径如图 2所示。图 2无人机工作路径本文设定一个多无人机协作拥塞检测函数，为无人机协作拥塞能耗分析提供数据分析基础，具体公式如下所示:p=*lbefor+(1)*1curen
12、tq(2)其中，lbefor表示无人机协作时前一时刻网络通信的进程排列长度;lcurent表示无人机协作时此刻的网络通信的进程排列长度;q 表示通信队列空间;表示一个平滑系数。其中平滑系数超过 0.5 时，多无人机协作进程就存在拥塞的可能性，需要提前提高无人机的吞吐量，以维持无人机的正常工作，相反，则无人机无需提高吞吐量7。2.3多无人机协作路径能耗分析多无人机协作路径也是无人机协作能量消耗的主要方面，影响无人机协作路径能耗情况的主要关键因素是节点的发射功率、端口的剩余能量以及路径的跳数，利用相关的计算公式，计算出一条能量消耗最低的路径，降低无人机总体的能耗量。无人机路径的确认前提是必须包括路
13、径的保护节点、关键节点以及其它重要信息，将初次得到的路径进行能耗计算。多无人机协作路径如图 3 所示。具体的无人机协作路径能耗计算公式如下所示C(P)=*COST(P)+imC(E)=*COST(E)+imC(H)=*COST(H)im(3)其中，表示无人机路径节点的发射功率和发生端剩余能量554图 3多无人机协作路径的比值;表示无人机路径节点的发射功率和接收端剩余能量的比值;表示路径跳数在总能耗函数中所占比重8。检验无人机协作路径的能耗是否满足无人机协作工作效率，则要校验路径能耗是否符合相对应的约束条件，在本文设计的路径能耗计算公式中，建立以下路径的约束，如下所示Cim=C(P)im+C(E
14、)im+C(H)im(4)各个试探节点在完成每条路径的模拟路径后，向无人机发送路径回应，回应包括路径的信息和过程的能耗。通过以上公式计算出各个路径的能耗910。3基于物联网的多无人机协作能耗控制算法仿真物联网技术的原理是通过各种信息传感设备，按照规定的网络协议，完成数据的接收、采集、定位、监测、控制、识别等操作。物联网涉及的内容十分丰富，因此物联网技术在多无人机协作能耗控制算法中的作用是预测无人机在协作过程中可能消耗的能量，然后调用能耗控制算法，将无人机协作的能耗控制在规定范围内，达到本文研究的目的1112。通过以上对多无人机协助能耗的三方面分析和物联网技术原理分析，本文总结出基于物联网技术的
15、多无人机协助能耗控制算法工作流程如图 4 所示。根据图 4 可知，主要控制计算流程，分别为建立多无人机协作能耗预测模型、选择无人机协作方案中的簇首，最后计算每个簇首代表区域无人机消耗能量，得出总能耗，根据物联网街技术查询标准无人机能耗指标，通过算法对无人机能耗进行合理控制。无人机能耗具体模型如下所示L=E1ET=24rsin(t)sin()2 k+cos()ks()*S*22iisin()(5)式中，E1表示发射脉冲能量，单位为 J;ET表示接收机探测器接收到的能量，单位为 J;r 表示发射端与接收端的距离，单图 4多无人机协助能耗控制算法工作流程位为 m;t和 分别表示发射端、接收端仰角，单
16、位为弧度;表示发射半角，单位为弧度;表示散射角，单位为弧度;ks表示散射系数;S 表示接收孔径面积，单位为 cm2。采集无人机协助任务时的簇首，簇首是可以代表多无人机协作工作中各个指标工作过程中能量消耗的唯一标识，每架无人机都设有紫外光通信发收装置，簇首的选举需要计算无人机协助任务中的各个端口的能量剩余和能量输出的比值，采用平均剩余能量的估计值代替实际多无人机中的剩余能量，计算簇首的平均消耗能量。无人机各个端口信号如图5 所示。图 5无人机端口信号状态过程则第 r 轮中节点的平均能量为E(r)=1nEtotal(1 rrmax)(6)式中，r 表示当前选举的轮数，单位为轮;n 表示网络中僚机654数量，单位为个;Etotal表示网络初始总能量，单位为 J;rmax表示网络生存时间，单位为轮。计算出预测多无人机协作能量消耗值后，通过物联网技术查询相对应无人机消耗的标准指标，如果计算的能耗值小于标准值，则根据能耗最优化公式计算是否存在最优的能耗控制方案;如果计算的能耗超出标准值，那么立即采用基于物联网的多无人机协作能耗控制算法，提出最有效的控制方案，减少无人机能量的损耗。为了将多无人机协作
