【摘 要】
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针对海洋大数据收集场景,为提高数据收集效率,该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法.无人船在行驶过程中,通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机,实现对目标海域内节点数据的高效收集.为最小化无人船和无人机工作时间,该文在无人机集群任务分配的基础上,引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly,?SHF)结构以实现低复杂度的联合轨迹优化.待优化问题受限于节点数据量和无人机速度,是难以求解的非凸问题.因此,该文提出了一个高效的连续凸近似技术迭代算法以得到次优解,并通过计算机仿真得以验
【机 构】
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武汉大学电子信息学院 武汉 430072;哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院 威海 264209;中国舰船研究设计中心 武汉 430000
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针对海洋大数据收集场景,为提高数据收集效率,该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法.无人船在行驶过程中,通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机,实现对目标海域内节点数据的高效收集.为最小化无人船和无人机工作时间,该文在无人机集群任务分配的基础上,引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly,?SHF)结构以实现低复杂度的联合轨迹优化.待优化问题受限于节点数据量和无人机速度,是难以求解的非凸问题.因此,该文提出了一个高效的连续凸近似技术迭代算法以得到次优解,并通过计算机仿真得以验证.
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