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摘要：本发明提出一种GEO辅助的无人机集群分组方法，将GEO思想引入到无人机集群分组的探索过程中，通过对整个节点无人机分布的不断探索，寻找到更有效的节点无人机分组以及对应的中继无人机位置，降低了节点无人机到其所属的中继无人机距离之和，从而降低了无人机集群通信的能量损失函数大小，从而实现了更低的无人机集群能量损耗。

主权项：1.一种GEO辅助的无人机集群分组方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：初始化无人机集群的初始坐标空间以及节点无人机位置集合；其中为节点无人机位置集合，为第个节点无人机的位置，，为节点无人机数量；步骤2：初始化分组数量K及K个中继无人机初始位置集合，为第个中继无人机初始位置，，并将其作为中继无人机最佳记忆位置集合的初始值，为第个中继无人机最佳记忆位置的初始值，右上角角标表示探索无人机分组的迭代次数；步骤3：设定对节点无人机分布的探索迭代次数T，并确定每次迭代的攻击参数与巡航参数；步骤4：在第次迭代中，对第t-1次迭代后得到的最佳记忆位置集合进行集合内元素随机交换操作，得到第次迭代的中继无人机目标位置集合，为第次迭代中的第个中继无人机的目标位置；步骤5：在第次迭代中，对于第个中继无人机，根据第个中继无人机当前所在位置以及第个中继无人机的目标位置，计算第个中继无人机的攻击向量： 第个中继无人机的攻击向量表示为，为无人机位置的坐标维数；为攻击向量中的第j个元素；步骤6：在第次迭代中，根据公式 计算；为以第个中继无人机攻击向量为法线并包含第个中继无人机当前所在位置的超平面方程的常量，为第个中继无人机当前所在位置的第j个元素；步骤7：在第次迭代中，第个中继无人机的巡航向量表示为，为巡航向量中的第j个元素；任意选定一个不为0的攻击向量分量对应的为待求量，巡航向量的其余分量随机取值，得到第个中继无人机的巡航向量；其中待求量根据公式 得到；步骤8：在第次迭代中，根据第个中继无人机的攻击向量、巡航向量计算第个中继无人机的移动步长；步骤9：在第次迭代中，根据移动步长，更新第个中继无人机的位置 步骤10：在第次迭代中，采用下述步骤更新中继无人机的最佳记忆位置集合：依据第次迭代后得到的中继无人机的最佳记忆位置集合，以及中继无人机当前第次迭代时的位置集合，得到中继无人机的预设位置集合初值，其中的第个元素取值为，为第次迭代后得到的第个中继无人机的最佳记忆位置，为第个中继无人机当前第次迭代时的位置；所述预设位置集合初值共有种可能；对于每一种预设位置集合初值，通过以下过程完成一次节点无人机分组，并计算当前预设位置集合初值下的局部最优中继无人机位置集合，以及计算损失函数的大小：a、对于每个节点无人机，将其分配给当前预设位置集合中的距离最近的预设位置： 其中为第个节点无人机的位置，为与第个节点无人机位置距离最近的预设位置，表示预设位置对应的分组，表示预设位置集合中的其余预设位置；得到的分组结果记为，其中中记录第个分组内的节点无人机编号；b、对于每一个分组，重新计算该组对应的预设位置： 为第个节点无人机的位置；c、重复a、b直至预设位置集合收敛，得到的预设位置集合收敛值作为基于某一种预设位置集合初值的局部最优中继无人机位置集合，为中的第个元素；表示a、b过程的重复次数；并根据公式 计算的能量损失函数；对于种预设位置集合初值，得到个局部最优中继无人机位置集合，更新中继无人机最佳记忆位置集合为个局部最优中继无人机位置集合中能量损失函数最小的一个局部最优中继无人机位置集合，得到第次迭代后的中继无人机最佳记忆位置集合；步骤11：根据设定的迭代次数，重复步骤4~步骤10，将最后一次迭代得到的中继无人机最佳记忆位置集合和对应的节点无人机分组情况输出，实现无人机集群分组。

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百度查询： 西北工业大学 一种GEO辅助的无人机集群分组方法