24、复杂环境下的无人机监控模型与算法研究

复杂环境下的无人机监控模型与算法研究

1. 引言

在复杂环境的监控任务中，使用无人机（UAV）进行自主空中监控是一种有效的手段。为了实现对目标区域的最大覆盖监控，需要解决传感器（无人机）的部署问题。本文提出了一种基于模拟退火原理的元启发式算法，用于优化无人机航点的部署。

2. 传感器部署算法

为了实现传感器的有效部署，提出了一种基于模拟退火原理的元启发式算法。模拟退火算法是一种受冶金学中材料受控冷却过程启发的概率技术，用于解决复杂的优化问题。

2.1 解决方案评估

优化过程中最耗时的部分是对特定解决方案 (X = {x_1, y_1, h_1, x_2, y_2, h_2, \ldots, x_N, y_N, h_N}) 的评估，即计算 (CF = f (x_1, y_1, h_1, x_2, y_2, h_2, \ldots, x_N, y_N, h_N))。具体操作步骤如下：
1. 范围确定 ：测试所有位于感兴趣区域内的点，这些点必须在任何传感器（或多个传感器，当 (F > 1) 时）的检测范围内，并且点与传感器之间必须存在视距（VLOS）。
2. 栅格化处理 ：由于感兴趣区域内的点数量无限，采用 Sukharev 网格进行栅格化，仅评估位于栅格化方块中心的点。
3. 计算覆盖比例 ：将栅格化方块中可见点的数量与这些方块的总数之比作为 (CF) 的值。评估的精度取决于栅格化步长 (d_{rast})。

为了提高解决方案评估的效率，采用了以下几种方法：