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【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码

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⛄ 内容介绍

论文部分复现

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_信号处理

抽象的

在多跳无线网络中,客户端和服务网关 (GW) 之间的最大跳数对网络服务质量有显着影响,因此 GW 部署优化在网络设计和规划中起着至关重要的作用。众所周知,最优 GW 部署可以表述为顶点 k 中心问题。然而,由于解空间很大,实现 k 中心问题的最优解非常复杂。为了解决这个问题,我们提出了一种基于网络替代原理的新算法,通过探索相邻节点子集的包含关系,将原始网络缩小为更小规模的替代图。所提出的算法可以消除大量冗余节点,从而减少优化问题的解空间,​​全局最优解​​​。还分析了所提出算法的性能。仿真结果表明,​基于粒子群的算法可以显着提高各自的性能,得到​​覆盖半径​​更小的更好的GW部署方案。

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_信号处理_02

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_信号处理_03

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_信号处理_04


⛄ 部分代码

% get map data from current position


function obstacles = GetMap(point,model,range)

    

    obstacles = [];


    threats = model.threats;

    threat_num = size(threats,1);

    

    for i=1:threat_num

        threat.x = threats(i,1);

        threat.y = threats(i,2);

        threat.z = threats(i,3);

        threat.radius = threats(i,4);

        

%         segment = [point.x; point.y; point.z]-[threat.x; threat.y; threat.z];

        segment = [point.x; point.y]-[threat.x; threat.y];

        distance = norm(segment);

        if  distance<(range+threat.radius)

           obstacles = [obstacles threat];

        end

    end

%     obstacles

end

⛄ 运行结果

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_matlab代码_05

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_matlab代码_06

【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码_信号处理_07

⛄ 参考文献

D.N Bui, N.D.T Thuy, M.D Phung and H.P Duy, 'Deployment of UAVs for Optimal Multihop Ad-hoc Networks Using Particle Swarm Optimization and Behavior-based Control', The 11th International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS 2022).

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