一种基于极化码的无人机蜂群控制方法与流程

本发明涉及无人机蜂群控制领域，特别涉及一种基于极化码的无人机蜂群控制方法。

背景技术：

1、随着无人机技术的迅速发展，无人机蜂群已经在许多领域中得到了广泛应用，尤其在军事侦察、环境监测、灾难救援、农业喷洒等任务中，展现出了巨大的潜力。无人机蜂群的核心优势在于多个无人机之间的协同作战，能够完成复杂的任务。然而，蜂群通信的稳定性和效率是实现这些任务的关键，特别是在复杂和动态变化的无线通信环境下，信号的传输往往面临着许多挑战。

2、传统的无人机蜂群通信通常依赖于基于无线电频段的信号传输技术。由于无人机蜂群通常需要在较大范围内进行任务分配与数据共享，这就需要强大的通信能力。然而，无线信道的不稳定性、信号干扰、信号衰减、低带宽和多路径效应等因素使得信号传输变得极其困难。特别是在密集环境中，无人机之间可能会发生信号冲突，通信质量会急剧下降，导致误码率升高，从而影响数据传输的准确性和效率。

3、为了保证无人机蜂群在复杂环境中的高效协同，极化码作为一种新型的信道编码技术，逐渐引起了广泛关注。极化码是一种基于信道极化原理的编码方式，能够将信道划分为可靠的部分和不可靠的部分，最大化地利用可靠部分进行数据传输，从而在低信噪比的环境下仍能保持较低的误码率。与传统的ldpc码和turbo码相比，极化码在理论上能够达到shannon极限，具有优异的性能，特别适用于无线通信中的数据传输。

4、然而，尽管极化码在理论上具有很强的性能优势，现实中的应用仍面临着一些挑战。首先，无人机蜂群在动态环境中，通信信道质量变化较大，尤其是在信号干扰和多路径效应较强的区域，信号质量的波动对极化码的性能有着直接影响。其次，误码修正过程中所需的计算复杂度较高，在实时通信环境下，如何实现低延迟的误码修正仍然是一个亟待解决的问题。

5、在现有的技术中，虽然已采用一些常规的信道编码方案来提升通信质量，但这些方法在处理高干扰、低信噪比的信道时，往往存在冗余度较高、传输效率低、解码延迟大的问题。此外，现有的蜂群通信方法也多依赖于传统的调制解调方式，未能充分利用极化码在多变无线信道环境下的优势。通过引入极化码和自适应反馈机制，本发明能够在保障通信可靠性的同时，显著提升蜂群任务执行效率。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于极化码的无人机蜂群控制方法,以解决背景技术中所提出的问题。

2、本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种基于极化码的无人机蜂群控制方法，包括有以下步骤：

4、步骤s1、在每架无人机中配置一个极化码编码器，极化码编码器将任务数据进行编码，以便进行传输；所述的极化码编码器利用极化编码技术，通过生成矩阵将任务数据转换为编码信号，确保信号在传输过程中具备较强的抗干扰能力；

5、步骤s2、编码信号通过无线信道传输至相邻的无人机或控制站，在编码信号传输过程中，采用信道估计和反馈机制，根据信道的质量动态调整频率和时隙的分配；

6、步骤s3、无人机通过接收来自其他无人机或控制站的编码信号，利用内置的解码器进行信号解码；解码模块使用最大似然估计算法和贝叶斯方法，通过反向传播机制不断优化解码路径，提高信号恢复的准确性；

7、步骤s4、在编码信号的传输过程中，误码的发生是不可避免的，为了确保解码的准确性，采用极化码的误码修正机制，提高信号恢复质量。

8、通过采用上述技术方案，

9、通过极化码编码技术，将任务数据转换为编码信号，能有效提高无线信号的抗干扰能力；通过生成矩阵将任务数据进行编码，使得信号能够在传输过程中承受信号衰减和多路径效应等影响，同时保证传输效率，能够有效地压缩冗余数据和减少通信延迟，减少了带宽占用，提升了通信效率；通过信道估计和反馈机制，能够实时监测信道质量并动态调整通信参数，确保在复杂环境下仍能保持稳定的通信性能；采用极化码的误码修正机制，在信号传输过程中有效修正可能出现的误码，提高了任务数据的准确恢复能力，确保了无人机蜂群协同任务中的数据传输不会受到干扰而失效。

10、进一步设置是，在所述的步骤s1中：

11、在极化码编码器将任务数据进行编码，以便进行传输之前，需要获取任务数据、对获取的任务数据预处理以及初始化极化码编码器；

12、获取任务数据的途径包括但不限于控制站下发的任务指令、无人机本地传感器数据和蜂群内共享信息；其中的，

13、任务指令包括但不限于目标的位置、速度、飞行指令、路径规划信息以及环境变化预警；

14、无人机本地传感器数据包括但不限于gps定位、imu数据、视觉传感器信息和雷达探测数据；

15、蜂群内共享信息包括来自其他无人机的状态信息，状态信息包括但不限于任务协同数据、避障数据和目标追踪信息；

16、对获取的任务数据预处理包括：

17、对任务数据去冗余处理，以消除重复数据，降低带宽占用，提高传输效率；

18、对任务数据中的关键数据进行无损或有损压缩，以减少数据量，提高传输速率；

19、根据任务的紧急程度，对数据进行优先级划分，使得任务数据中的关键数据优先编码和传输；

20、利用滤波技术去除任务数据中的噪声和误差，提高编码输入数据的质量；

21、初始化极化码编码器过程包括有：

22、极化码编码器的自检与校准；

23、初始化时获取当前环境的信道状态，以便设定初始编码参数；

24、针对不同的任务数据和环境，极化码编码器会加载适应不同情况的极化码参数，确保在后续的通信过程中能够快速切换编码策略。

25、通过采用上述技术方案，初始化极化码编码器时获取当前环境的信道状态并动态调整编码策略，使得系统能够适应不同的任务数据和环境条件，提供更加灵活且高效的通信能力；对获取的任务数据进行去冗余处理、数据压缩和优先级划分，有助于减少无关信息的传输，减少带宽的占用，提升数据传输速率，同时确保关键信息的优先传输，从而提高了通信的效率；利用滤波技术去除数据中的噪声和误差，确保输入到极化码编码器中的数据质量，从而提高编码结果的准确性，并减少因噪声带来的解码错误。

26、进一步设置是，步骤s2具体为：

27、步骤s21、为确保通信的高效性，无人机或控制站首先会通过信道估计来评估当前的信道质量，信道评估至少包括信噪比、误码率、带宽利用率参数；基于实时信道评估，无人机或控制站会选择具有最佳性能的信道进行数据传输；

28、步骤s22、基于实时信道评估，若当前信道的质量较差，能会自动切换到信号质量更优的信道；信道选择的目标是最小化通信延迟，最大化数据吞吐量，并保持信号传输的稳定性；

29、步骤s23、信道选择后，无人机或控制站根据选择的信道进行频率调度；基于动态频率分配算法，无人机或控制站能够自适应选择合适的频率进行信号传输；信道干扰较低时，频率可以选择较高的值，以提高数据传输速率；在干扰较高的情况下，频率将自动调低，以减小干扰的影响；

30、步骤s24、在信号传输过程中，无人机或控制站通过实时反馈机制进行信道质量更新；信道质量会随着时间和环境变化而变化，因此，通过反馈机制，发送端无人机、接收端无人机和控制站三者之间能实现信号质量反馈结果的互通，以便发送端无人机和控制站能根据信号质量反馈结果调整信号发送策略；

31、步骤s25、通过时分多址机制进行时隙分配，以确保多个无人机能够有效地利用同一信道进行通信，避免多个无人机同时发送和接收数据造成信道冲突和数据碰撞。

32、通过采用上述技术方案，通过对当前信道质量的实时评估，能够自动选择具有最佳性能的信道进行数据传输，该机制能够最小化通信延迟，并且最大化数据吞吐量，提升了无人机蜂群在复杂环境下的通信性能；通过根据信道质量动态调整频率和时隙分配，有效避免了不同无人机之间的信道冲突和数据碰撞，提高了蜂群间的协同效率，确保了多无人机之间数据交换的稳定性；过反馈机制，系统能够实时更新信道质量，根据信道的变化调整信号发送策略，保证了无人机蜂群在不同环境下的通信稳定性和可靠性。

33、进一步设置是，在所述的步骤s25之后还具有以下步骤：

34、步骤s26、通过自适应的信道调度，避免了信号传输过程中的干扰，最大化信号传输的稳定性和效率，其包括有以下子步骤：

35、步骤s261、无人机不断评估当前信道质量，并存储信道状态信息；

36、步骤s262、根据历史数据和当前信道状态，利于自适应的信道调度算法来选择最适合的数据传输路径；

37、步骤s263、当信道质量下降时，自动调整无人机的发射功率和带宽分配，以提高数据传输效率。

38、通过采用上述技术方案，通过不断评估当前信道质量，并结合历史数据和实时信道状态，选择最适合的数据传输路径，从而最大化了信号传输的效率和稳定性；信道质量下降时，自动调整无人机的发射功率和带宽分配，以适应环境变化，避免信号干扰对通信效果的影响，确保数据传输过程的稳定性；通过自适应调整发射功率和带宽，能够在不同信道条件下实现最优的数据传输速率，确保任务数据的实时性和准确性。

39、进一步设置是，所述的步骤s3具体为：

40、步骤s31、通过最大似然估计算法对接收到的编码信号进行初步解码；

41、步骤s32、基于最大似然估计算法得到的结果，通过贝叶斯方法进一步优化解码路径，计算每个可能的比特序列的后验概率，选择最大后验概率的比特序列作为最终解码结果。

42、通过采用上述技术方案，通过最大似然估计进行初步解码，然后使用贝叶斯方法优化解码路径，能够有效提高解码的准确性，并修正初步解码过程中可能出现的错误，确保任务数据的准确恢复；最大似然估计和贝叶斯方法的结合能够更全面地分析接收到的信号，通过考虑历史数据和当前信号状态，提高解码的可靠性。

43、进一步设置是，在所述的步骤s32之后还具有以下步骤：

44、步骤s33、使用反向传播机制在解码过程中逐步调整路径，最小化解码误差，每次反向传播会计算当前路径与理想路径之间的误差，并根据误差调整解码策略。

45、通过采用上述技术方案，通过反向传播机制，能够逐步调整解码路径，将当前路径与理想路径之间的误差最小化，最终达到精确解码，保证任务数据的恢复质量，每次反向传播都会根据当前解码的误差调整解码策略，能够实时优化解码路径，提高在复杂信道环境下的自适应能力。

46、进一步设置是，所述的步骤s4中的极化码的误码修正机制包括有：

47、通过比对解码后的数据与预期数据，检测传输过程中可能出现的误码；

48、增加冗余比特，以在接收端进行误码校正；在误码检测到时，冗余比特可以用于恢复丢失或错误的比特，从而确保解码的准确性；

49、接收端无人机将误差信息反馈给发送端无人机或其他无人机或者极化码的误码修正机制，以便更新解码路径和优化信号恢复。

50、通过采用上述技术方案，过比对解码后的数据与预期数据，能够及时发现并修正误码，保证恢复的数据与任务指令一致，提高解码的精度；加冗余比特在接收端进行误码校正，能够有效应对无线信道中的干扰和信号衰减，确保即使在不良信道条件下也能恢复准确的数据；接收端反馈误差信息至发送端或其他无人机，能根据这些反馈动态更新解码路径，进一步优化信号恢复过程，确保无人机蜂群之间的协同任务能够顺利进行。

51、综上所述，本发明具有以下有益效果：

52、利用信道估计与反馈策略，动态调整频率和时隙的分配，并结合极化码的误码修正机制，不仅提高了数据传输的准确性，还解决了蜂群通信中的干扰和冲突问题，为无人机蜂群的高效协同工作提供了有力的支持。