【无人机群】在灾难响应中部署最佳多跳点对点路由研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

灾难发生时，传统通信基础设施往往遭受严重破坏，导致通信中断，给救援工作带来极大阻碍。无人机群凭借其机动性强、部署迅速等优势，成为构建临时通信网络的理想选择。而多跳点对点路由作为保障无人机群通信的关键技术，对于实现高效灾难响应至关重要。本文将深入探讨在灾难响应场景下，无人机群中最佳多跳点对点路由的部署与相关研究。

一、灾难响应中无人机群通信面临的挑战

（一）复杂环境干扰

灾难现场环境复杂，如地震后的废墟、洪水淹没区域、火灾产生的浓烟等，这些环境因素会对无人机通信信号造成严重干扰，导致信号衰减、丢失甚至通信链路中断。例如在地震后的城市废墟中，建筑物倒塌形成的金属废墟和混凝土结构会反射、散射无人机通信信号，使得信号质量大幅下降。

（二）通信距离限制

单架无人机的通信覆盖范围有限，在广阔的灾难区域内，难以实现全面通信覆盖。为了扩大通信范围，需要无人机之间通过多跳通信的方式接力传输信息，但这又带来了新的问题，如跳数增加导致的信号延迟、能量消耗增加等。

（三）动态拓扑变化

无人机群在执行任务过程中，由于飞行轨迹的调整、部分无人机故障或电量耗尽等原因，网络拓扑结构会不断发生动态变化。这要求多跳点对点路由算法能够快速适应这种变化，确保通信的稳定性和可靠性。

二、多跳点对点路由在无人机群中的重要性

（一）扩大通信覆盖

通过多跳点对点路由，无人机可以将信息逐步传递到远离基站或其他通信节点的区域，实现对大面积灾难区域的通信覆盖。例如在山区发生泥石流灾害时，地面通信基站受损，无人机群通过多跳通信，能够将救援指挥中心的指令传达到偏远山区的各个救援点，同时将现场灾情信息反馈回来。

（二）提高通信可靠性

在复杂的灾难环境中，单一通信链路容易受到干扰而中断。多跳点对点路由可以通过多条路径传输信息，当某条链路出现故障时，数据能够自动切换到其他可用链路，从而提高通信的可靠性。

（三）优化资源利用

合理的多跳点对点路由能够优化无人机的能量消耗和通信带宽利用。通过智能选择路由路径，减少不必要的通信跳数，降低无人机的能量消耗，延长其工作时间；同时，有效分配通信带宽，确保重要数据的优先传输。

三、适用于灾难响应的多跳点对点路由算法设计

（一）基于地理位置的路由算法

该算法利用无人机的全球定位系统（GPS）信息，根据目标节点的地理位置和自身位置，选择距离目标节点更近的邻居节点作为下一跳。在灾难响应场景中，无人机可以根据救援目标（如受灾群众位置、救援物资投放点等）的地理位置信息，规划最优的通信路由。例如，在森林火灾救援中，无人机通过获取火源位置和周边消防站点的地理位置，选择能够最快将火灾信息传递到消防站点的路由路径。

（二）能量感知路由算法

考虑到无人机能量有限的特点，能量感知路由算法在选择路由时，优先选择剩余能量较高的无人机作为下一跳。这样可以避免能量较低的无人机过度参与通信，导致过早电量耗尽而影响整个网络通信。在实际应用中，无人机实时监测自身和邻居节点的能量状态，当需要选择下一跳时，比较邻居节点的剩余能量，选择能量充足的节点进行数据转发。例如在长时间的洪涝灾害救援中，能量感知路由算法能够有效延长无人机群的整体工作时间，确保通信网络的持续运行。

（三）自适应拓扑变化的路由算法

针对无人机群网络拓扑动态变化的特点，自适应拓扑变化的路由算法能够实时监测网络拓扑结构的改变，当发现拓扑变化时，迅速调整路由策略。例如，当某架无人机因故障或其他原因离开网络时，算法能够及时检测到，并通过重新计算路由，将原本通过该无人机转发的数据切换到其他可用路径上。这种算法通常结合链路质量监测、节点状态监测等技术，快速响应拓扑变化，保障通信的连续性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇