【摘 要】
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无人机应用越来越广泛,各种无人机服务于军事民事领域。有研究发现高度组织的蜂群可以完成远远大于单体所能完成的复杂任务。蜂群是今后无人机发展的必然趋势。考虑电力驱动无人机蜂群,蜂群是否稳定运行受限于成员无人机的可用状态。无人机不可用的原因一般是能量缺乏。本文考虑在蜂群执行任务期间,为其补充电力来维护稳定。基于这个问题,做了如下研究:(1)提出使用射频对蜂群无线充电。射频充电设备为低电量无人机充电以增加
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无人机应用越来越广泛，各种无人机服务于军事民事领域。有研究发现高度组织的蜂群可以完成远远大于单体所能完成的复杂任务。蜂群是今后无人机发展的必然趋势。考虑电力驱动无人机蜂群，蜂群是否稳定运行受限于成员无人机的可用状态。无人机不可用的原因一般是能量缺乏。本文考虑在蜂群执行任务期间，为其补充电力来维护稳定。基于这个问题，做了如下研究：
（1）提出使用射频对蜂群无线充电。射频充电设备为低电量无人机充电以增加任务持续时间。验证了射频充电的适应性和可行性。
（2）基于强化学习的单充电设备调度设计。考虑蜂群执行任务期间，充电设备为其提供充电服务来维护稳定运行。由于充电设备数量有限和无人机电量不均衡，会产生充电调度问题。首先研究了单充电设备调度。对无人机拓扑和能量结构进行了建模，以增加无人机任务持续时间和维护蜂群稳定为目标，使用Q-Learning算法求解最优充电调度策略。对比随机调度算法、能量最低调度算法和无充电调度服务，基于Q-Learning的调度算法于任务持续时间和蜂群稳定性有大幅提升。
（3）考虑更大规模的蜂群和无人机的异构性，单充电设备无法完全覆盖，多充电设备的加入是必要的。同样以维护蜂群稳定为目标，研究了多充电设备调度问题。充电设备的数量会极大影响协调复杂性。为了降低复杂度，提出了固定分区分组和K-means分组策略，分区分组后直接为所分区组分配充电设备。固定分区分组策略基于提出的WW-BAL平衡策略。基于WW-BAL的充电调度算法可以进一步处理多充电设备协调调度问题。最终，实验结果表明了WW-BAL策略的优越性。
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