无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余...
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无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余路径和路径平滑性差的问题,提出了一种面向无人机路径规划的改进RRT算法。改进RRT算法在RRT算法的基础上结合人工势场法中的引力函数使得随机节点的产生具有目标导向性,限制了随机树的拓展方向,从而降低了搜索的随机性;结合贪心算法对规划所得路径进行剪枝优化,去除冗余节点,缩短了路径长度;结合B样条曲线对路径进行平滑性处理,去除曲率突变的转折点,形成一条平滑的适合无人机实际飞行的路径。通过仿真软件对A^(*)算法、传统RRT算法与改进RRT算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进RRT算法性能更高,在狭窄通道场景与复杂障碍物场景下相比于传统RRT算法平均规划时间各减少49.44%和17.97%,相比于A^(*)算法平均规划时间各减少了80.23%和52.93%,得到的路径更短更为平缓,同时大幅降低了RRT算法路径规划失败的可能性,验证了改进RRT算法的可行性与有效性,解决了原算法随机性高、存在冗余路径和平滑性差的问题。
第5代(The Fifth-generation,5G)移动通信网络技术飞速发展,同频双工技术是其中一项关键技术。将这项技术运用到设备到设备(Device to Device,D2D)通信系统中,不仅可以提高资源利用率,还能提高系统通信的安全性。然而,非法用户运用全双...
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第5代(The Fifth-generation,5G)移动通信网络技术飞速发展,同频双工技术是其中一项关键技术。将这项技术运用到设备到设备(Device to Device,D2D)通信系统中,不仅可以提高资源利用率,还能提高系统通信的安全性。然而,非法用户运用全双工技术将对系统的安全性产生巨大的威胁。因此,针对D2D通信系统中存在全双工主动窃听者恶意干扰D2D用户的问题,主要研究基于Stackelberg博弈的对抗全双工恶意窃听者的安全高效功率分配方案。由于合法用户和主动窃听者的行为相互影响、相互干扰,在保证保密速率要求的情况下,分别考虑单链路与多链路的场景,研究以最小化D2D用户消耗功率和最大化窃听效用为目标的最佳功率分配策略。由于D2D用户和恶意窃听者的优化问题不能分开解决,通过将它们之间的交互构建成Stackelberg博弈模型,并基于二分法算法和模拟退火算法进行求解。仿真表明,通过合理的功率分配能够有效对抗全双工恶意窃听者的窃听和干扰,从而实现安全高效通信,满足更高的系统安全性需求。
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