基于人工智能的無人機網絡系統

1.環境感知與目標檢測

2.無人機定位與導航（SLAM與路徑規劃）

3.無人機網絡通信與資源優化

4.無人機集群協同控制（一致性與編隊）

5.無人機任務分配與調度（組合優化）

6.MATLAB仿真測試

? ? ? ?基于人工智能的無人機網絡系統通常由多個無人機節點組成，這些無人機可在目標區域內執行各種任務，如為地面用戶提供通信服務、進行環境監測、物流配送等。無人機配備了傳感器、通信設備和計算模塊等，能夠感知周圍環境信息、與其他無人機或地面基站進行通信，并根據人工智能算法做出決策。

1.環境感知與目標檢測

? ? ? ?無人機通過視覺傳感器（攝像頭、激光雷達）感知環境，需完成目標識別、障礙物檢測等任務，核心依賴深度學習的卷積神經網絡（CNN）和目標檢測算法。

卷積神經網絡（CNN）

目標檢測損失函數（YOLO系列）

用于優化目標邊界框預測和類別分類，總損失公式為：

2.無人機定位與導航（SLAM與路徑規劃）

無人機需通過同步定位與地圖構建（SLAM）確定自身位置，并基于AI算法規劃最優路徑。

視覺SLAM中的狀態估計（擴展卡爾曼濾波，EKF）

基于強化學習的路徑規劃（DQN算法）

無人機通過試錯學習最優路徑，目標是最大化累積獎勵，核心公式為：

3.無人機網絡通信與資源優化

? ? ? ?無人機網絡需動態分配通信資源（頻段、功率），保障數據傳輸效率，常用優化算法和博弈論模型。

1. 功率控制優化（最小化能耗）

目標：在滿足通信速率要求的前提下，最小化無人機發射功率，公式為：

2. 頻譜分配博弈模型（非合作博弈）

無人機作為博弈參與者競爭頻譜資源，通過納什均衡實現資源分配，公式為：

4.無人機集群協同控制（一致性與編隊）

多無人機需保持編隊或協同完成任務（如搜索、救援），依賴一致性算法和分布式控制。

一致性算法（位置同步）

目標：使所有無人機位置收斂到同一值，公式為：

基于圖論的編隊控制（跟蹤參考軌跡）

無人機按預設隊形移動，跟蹤參考點ri?(t)（如三角形編隊中各無人機的相對位置），控制律公式為：

5.無人機任務分配與調度（組合優化）

? ? ? ?多無人機協同完成任務（如區域覆蓋、目標跟蹤），需優化任務分配方案，常用整數規劃和遺傳算法。

基于整數規劃的任務分配

遺傳算法適應度函數（任務分配優化）

通過模擬生物進化尋找最優解，適應度函數評估方案優劣：

其中X為任務分配方案（染色體），TotalCost(X)為方案的總代價（時間 + 能耗），適應度越高，方案越優。

6.MATLAB仿真測試

%% 基于強化學習的無人機網絡仿真
clear all; close all; clc;%% 參數設置
% 仿真環境參數
area_size = [1000, 1000];      % 區域大小 (m x m)
num_uavs = 7;                 % 無人機數量
num_users = 30;               % 用戶數量
sim_time = 100;               % 仿真時間 (秒)
time_step = 1;                % 時間步長 (秒)
num_steps = sim_time / time_step; % 總步數% 無人機參數
uav_max_speed = 20;           % 最大速度 (m/s)
uav_max_accel = 5;            % 最大加速度 (m/s^2)
uav_altitude = 100;           % 飛行高度 (m)
uav_energy = 1000;            % 初始能量 (J)
uav_energy_consumption = 0.1; % 每步能量消耗系數% 通信參數
comm_range = 300;             % 通信范圍 (m)
bandwidth = 10e6;             % 帶寬 (Hz)
carrier_freq = 2.4e9;         % 載波頻率 (Hz)
tx_power = 20;                % 發射功率 (dBm)
noise_power = -110;           % 噪聲功率 (dBm)% 強化學習參數
gamma = 0.99;                 % 折扣因子
alpha = 0.1;                  % 學習率
epsilon = 0.1;                % 探索率
state_dim = 15;                % 狀態維度
action_dim = 4;               % 動作維度 (上右下左)%% 初始化無人機和用戶位置
% 隨機初始化無人機位置
uav_pos = zeros(num_uavs, 2);
for i = 1:num_uavsuav_pos(i, :) = [rand() * area_size(1), rand() * area_size(2)];
end% 隨機分布用戶
user_pos = zeros(num_users, 2);
for i = 1:num_usersuser_pos(i, :) = [rand() * area_size(1), rand() * area_size(2)];
end% 初始化用戶關聯和信號質量
user_association = zeros(num_users, 1);
user_signal_quality = zeros(num_users, 1);%% 初始化Q表
q_table = zeros(num_uavs, state_dim, action_dim);%% 記錄仿真結果
uav_trajectories = zeros(num_uavs, 2, num_steps);
user_coverage_ratio = zeros(num_steps, 1);
system_throughput = zeros(num_steps, 1);
total_energy_consumption = zeros(num_steps, 1);%% 主仿真循環
for step = 1:num_steps% 記錄當前位置uav_trajectories(:, :, step) = uav_pos;% 更新用戶關聯和信號質量for i = 1:num_usersmin_distance = inf;associated_uav = 0;% 計算到所有無人機的距離for j = 1:num_uavsdistance = norm(uav_pos(j, :) - user_pos(i, :));% 檢查是否在通信范圍內if distance <= comm_range && distance < min_distancemin_distance = distance;associated_uav = j;endend% 更新用戶關聯和信號質量user_association(i) = associated_uav;if associated_uav > 0% 計算路徑損耗和信號質量 (簡化模型)path_loss = 20 * log10(distance) + 20 * log10(carrier_freq) - 147.55;signal_power = tx_power - path_loss;snr = signal_power - noise_power;user_signal_quality(i) = 1 / (1 + exp(-0.1 * snr)); % Sigmoid函數映射到[0,1]elseuser_signal_quality(i) = 0;endend% 計算系統性能指標covered_users = sum(user_association > 0);user_coverage_ratio(step) = covered_users / num_users;% 計算系統吞吐量 (簡化模型)system_throughput(step) = bandwidth * sum(user_signal_quality) / num_users;% 每個無人機執行動作 (基于強化學習)for i = 1:num_uavs% 獲取當前狀態state = get_state(i, uav_pos, user_pos, user_association);% 選擇動作 (ε-貪心策略)if rand() < epsilonaction = randi(action_dim); % 探索：隨機選擇動作else[~, action] = max(q_table(i, min(state,state_dim), :)); % 利用：選擇Q值最大的動作end% 執行動作并獲取獎勵[new_pos, reward] = execute_action(i, action, uav_pos, user_pos, user_association, ...uav_max_speed, area_size);% 更新位置uav_pos(i, :) = new_pos;% 獲取下一狀態next_state = get_state(i, uav_pos, user_pos, user_association);% 更新Q表q_table(i, state, action) = q_table(i, min(state,state_dim), action) + ...alpha * (reward + gamma * max(q_table(i, min(next_state,state_dim), :)) - q_table(i, min(state,state_dim), action));% 記錄能量消耗total_energy_consumption(step) = total_energy_consumption(step) + uav_energy_consumption;end% 可視化 (每10步更新一次)if mod(step, 10) == 0 || step == num_stepsvisualize_simulation(uav_pos, user_pos, user_association, step, user_coverage_ratio, system_throughput);drawnow;end
end%% 顯示最終結果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(1:num_steps, user_coverage_ratio, 'LineWidth', 2);
title('用戶覆蓋率');
xlabel('時間步');
ylabel('覆蓋率');
grid on;subplot(3,1,2);
plot(1:num_steps, system_throughput/1e6, 'LineWidth', 2);
title('系統吞吐量');
xlabel('時間步');
ylabel('吞吐量 (Mbps)');
grid on;subplot(3,1,3);
plot(1:num_steps, cumsum(total_energy_consumption), 'LineWidth', 2);
title('總能量消耗');
xlabel('時間步');
ylabel('能量消耗 (J)');
grid on;%% 輔助函數：獲取狀態
function state = get_state(uav_idx, uav_pos, user_pos, user_association)% 簡化狀態：當前無人機位置、周圍用戶數量和平均距離pos = uav_pos(uav_idx, :);% 計算周圍用戶數量nearby_users = 0;avg_distance = 0;for i = 1:size(user_pos, 1)if user_association(i) == uav_idxdistance = norm(pos - user_pos(i, :));nearby_users = nearby_users + 1;avg_distance = avg_distance + distance;endendif nearby_users > 0avg_distance = avg_distance / nearby_users;end% 離散化狀態x_bin = discretize(pos(1), 5);y_bin = discretize(pos(2), 5);user_bin = discretize(nearby_users, [0, 2, 5, 10, inf]);dist_bin = discretize(avg_distance, [0, 100, 200, 300, inf]);% 組合狀態state = x_bin + (y_bin-1)*5 + (user_bin-1)*25 + (dist_bin-1)*125;
end%% 輔助函數：執行動作并獲取獎勵
function [new_pos, reward] = execute_action(uav_idx, action, uav_pos, user_pos, user_association, max_speed, area_size)pos = uav_pos(uav_idx, :);speed = max_speed * 0.1; % 每次移動的距離% 根據動作決定移動方向switch actioncase 1 % 上new_pos = [pos(1), pos(2) + speed];case 2 % 右new_pos = [pos(1) + speed, pos(2)];case 3 % 下new_pos = [pos(1), pos(2) - speed];case 4 % 左new_pos = [pos(1) - speed, pos(2)];end% 邊界檢查new_pos(1) = max(0, min(new_pos(1), area_size(1)));new_pos(2) = max(0, min(new_pos(2), area_size(2)));% 計算獎勵 (基于覆蓋用戶數量變化)old_covered = sum(user_association == uav_idx);% 模擬新的用戶關聯 (簡化計算)new_association = user_association;for i = 1:size(user_pos, 1)if user_association(i) == uav_idx% 當前關聯用戶，檢查是否仍在范圍內distance = norm(new_pos - user_pos(i, :));if distance > 300new_association(i) = 0;endelse% 未關聯用戶，檢查是否可以關聯到當前無人機if user_association(i) == 0distance = norm(new_pos - user_pos(i, :));if distance <= 300new_association(i) = uav_idx;endendendendnew_covered = sum(new_association == uav_idx);% 獎勵 = 覆蓋用戶數量變化 - 移動懲罰reward = (new_covered - old_covered) - 0.1;
end%% 輔助函數：可視化仿真
function visualize_simulation(uav_pos, user_pos, user_association, step, coverage_ratio, throughput)figure(1);clf;% 繪制用戶hold on;for i = 1:size(user_pos, 1)if user_association(i) > 0plot(user_pos(i,1), user_pos(i,2), 'bo', 'MarkerFaceColor', 'b', 'MarkerSize', 6);elseplot(user_pos(i,1), user_pos(i,2), 'ro', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 6);endend% 繪制無人機colors = lines(size(uav_pos, 1));for i = 1:size(uav_pos, 1)plot(uav_pos(i,1), uav_pos(i,2), 'd', 'Color', colors(i,:), 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', colors(i,:));% 繪制通信范圍theta = 0:0.1:2*pi;x = uav_pos(i,1) + 300 * cos(theta);y = uav_pos(i,2) + 300 * sin(theta);plot(x, y, 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1, 'LineStyle', '--');% 繪制用戶關聯associated_users = find(user_association == i);for j = 1:length(associated_users)line([uav_pos(i,1), user_pos(associated_users(j),1)], ...[uav_pos(i,2), user_pos(associated_users(j),2)], ...'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 0.5);endend% 添加標題和標簽title(sprintf('無人機網絡仿真 - 時間步: %d', step));xlabel('X坐標 (m)');ylabel('Y坐標 (m)');xlim([0, 1000]);ylim([0, 1000]);grid on;% 添加性能指標annotation('textbox', [0.15, 0.85, 0.3, 0.1], 'String', {sprintf('用戶覆蓋率: %.2f%%', coverage_ratio(step)*100);sprintf('系統吞吐量: %.2f Mbps', throughput(step)/1e6)}, 'EdgeColor', 'none');% 圖例legend('已覆蓋用戶', '未覆蓋用戶', '無人機', '通信范圍', '用戶關聯', 'Location', 'best');
end

測試結果如下：