无人机集群联合拓扑控制的智能路由规划方法OA北大核心CSTPCD

针对现有无人机集群路由协议拓扑适变能力弱,易产生包重传、能量空洞和高时延,严重恶化了数据路由性能的问题,针对无人机集群中集群拓扑与路由的耦合特性,提出了一种联合拓扑控制的智能路由规划(IRPJTC)方法。该方法由基于虚拟力的自适应拓扑控制(VFATC)和基于近端策略优化的地理路由规划(PPO-GRP)组成。其中,VFATC使各无人机根据邻居运动状态信息自适应调整与邻居的距离,保证集群中链路的稳定连接;进一步,PPO-GRP引入VFATC中的链路稳定性指标,并结合端到端时延与能耗指标,设计多目标奖励函数,采用深度强化学习中的近端策略优化算法训练路由策略。仿真实验结果表明,IRPJTC相比于现有路由方法,能在保证分组传输成功率的同时,使端到端时延降低12.11%,无人机集群能耗降低4.56%,且具备更强的能耗均衡能力。