[发明专利]紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法

权利要求书

1.一种紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：选取一个移动自组网的运动模型，对无人机运动模型进行量化分析，得到无人机遵循RWP模型运动时的概率密度函数；

S2：采用PPM调制方式，得到无线紫外光通信方式下的覆盖范围；

S3：引入网络连通性近似方法表达式，并对连通性计算进行数学建模；

S4：在所建立模型的基础上实施分部积分，并通过建立模型计算得到不同参数配置下的网络k-连通概率；

S5：将基于分部积分建模的计算方法与已有的泊松强度近似法进行比较，从而验证分部积分法的有效性。

2.根据权利要求1所述的紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，所述步骤S1中无人机运动模型遵循以下规则，以无人机i为例:

(a)运动点从P_i沿锯齿形的线运动到下一个暂停点P_i+1；

(b)暂停点均匀地随机分布在一个凸区域；

(c)每个暂停点在开始运动前，将会从均匀的速度分布中随机获取一个速度；

(d)当节点在继续下一段并到达下一个暂停点前，会有一个短暂的思考时间，其中“思考时间”是独立同分布的随机变量。

3.根据权利要求1所述的紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，所述步骤S1中概率密度函数如下：

其中，C为一个固定常数并且等于

4.根据权利要求1所述的紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：

在无人机通信过程中，引入紫外光非直视通信方式，采用PPM调制方式，得到无线紫外光通信方式下的覆盖范围；其中，覆盖范围是以无人机为中心，有效通信距离为半径的圆域，通信半径可以表示为：

其中，η是滤波器效率和光电倍增管量子效率的乘积，R_b为信息调制速率，M为PPM调制码长,ξ为路径损耗因子，α为路径损耗指数。

5.根据权利要求1所述的紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，所述步骤S3具体如下：

针对无人机呈离散型概率分布时，设网络中有n个无人机是离散的泊松静态分布，无人机i的最小邻居数记作：d_min，并满足d_min≥k，网络中k连通的概率等于网络中任意无人机的最小邻居数不小于k的概率，并满足：

当无人机呈连续型的概率分布时转换为积分的形式，公式(3)应该转换为公式(4)以适应移动自组网的场景：

其中，r为无人机i距离分布区域中心的距离，f(r)为无人机分布的概率密度函数，A为分布区域的面积。

6.根据权利要求4所述的紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，其特征在于，所述步骤S4具体如下：

设无人机i的通信半径为r₀，将无人机i覆盖范围内存在邻居无人机的概率记作p(r_i,r₀)，覆盖范围内不存在无人机的概率为1-p(r_i,r₀)，那么，UVA_i覆盖范围内邻居无人机数量服从二项分布，表示为:N_n,k～Bin(n,p(r_i,r₀))；无人机i的覆盖范围内至少有k个邻居无人机的概率为

将公式(5)代入公式(4)中可以得到无人机网络k-连通概率；其中，p(r_i,r₀)表示为

其中，S为无人机网络分布区域与无人机i的覆盖范围的交集表示为：

无人机网络在极坐标下分为两种情况，当r_ir₀时，计算方法如公式(6)，当r_i≤r₀时，f(r)在S上的积分转为分部积分，为概率密度函数在S₁和S₂两部分上的积分之和