[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

说明书

本发明提供了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，首先选取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；其次，采用PPM调制方式，得到无线紫外光通信方式下的覆盖范围；之后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；再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；最终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，验证分部积分法的有效性。本发明在极坐标系下实现连通性近似分析，减少了积分区间的划分，简化了计算过程。

技术领域

本发明属于无人机网络通信技术领域，具体涉及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。

背景技术

现如今，随着无人机的广泛应用，尤其是在军事方面的应用，战场环境下的隐秘通信显得尤为重要。但是无人机之间是否能够实现稳定可靠的通信不仅取决于通信方式的选取，通信链路是否实时连通也时刻影响着无人机内部的通信。

无人机可以提供大容量、长距离传输和大范围覆盖，可广泛用于通信、侦察、监视等领域。但是无人机之间的通信，尤其是战场环境下的无人机通信，更是对通信安全和通信质量有着更高的要求，因此在保证可靠通信的同时，网络连通的问题也日益得到重视。由于链路的实时变化，节点的移动都将影响着网络的连通性，当网络中的无人机遵循静态分布时，网络的连通性可以方便地进行量化分析，但是当网络中的无人机动态分布时，连通性的量化分析已经成为一个较难的问题，因此本文通过提出一种紫外光协作无人机通信的网络连通性近似方法，为无人机网络连通性的计算提供了新的研究思路，从而为无人机组网更加高效地协同完成任务奠定了基础。

需要注意的是，本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

发明内容

本发明目的在于提供了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，实现了无人机组网高效地协同完成任务。

为实现上述目的本发明采用如下技术方案：

该紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，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。

进一步地，上述步骤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。

进一步地，上述步骤S1中概率密度函数如下：

其中，C为一个固定常数并且等于

进一步地，上述步骤S2具体如下：