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申请/专利权人：大连大学

摘要：本发明公开了一种人工干扰与ESN‑PSO结合的无人机轨迹规划方法，包括：针对地面存在一个窃听者的情况下，建立无人机对地通信系统模型，定义系统的被窃听率，以此作为优化目标；构建回声状态网络，利用所述回声状态网络预测无人机轨迹；利用粒子群算法优化所述回声状态网络的参数，建立ESO‑PSO无人机轨迹预测模型；使距离窃听者最近的地面节点发送人工噪声以干扰窃听者，重新建立无人机对地通信系统模型；通过所述人工噪声结合所述ESO‑PSO无人机轨迹预测模型预测无人机轨迹，降低被窃听率，提高系统的安全。

主权项：1.人工干扰与ESN-PSO结合的无人机轨迹规划方法，其特征在于，包括：针对地面存在一个窃听者的情况下，建立无人机对地通信系统，定义系统的被窃听率，以此作为优化目标；构建回声状态网络，利用所述回声状态网络预测无人机轨迹；利用粒子群算法优化所述回声状态网络的参数，建立ESN-PSO无人机轨迹预测模型；使距离窃听者最近的地面节点发送人工噪声以干扰窃听者，重新建立无人机对地通信系统；通过所述人工噪声结合所述ESN-PSO无人机轨迹预测模型预测无人机轨迹；针对地面存在一个窃听者的情况下，建立无人机对地通信系统，定义系统的被窃听率，以此作为优化目标，具体为：无人机与多个地面节点进行通信，同时地面节点间进行通信，所述多个地面节点随机分布，同时地面存在一个窃听者，意在截获无人机与地面节点的通信内容；针对固定高度H飞行的无人机，将时间T划分成N个时间间隔，每个时间间隔长度相等，即T＝Nδt，δt为时间间隔长度；定义无人机的最大速度是vmax，单位：ms，n时间间隔无人机到地面节点k与无人机到窃听者Eve所实现的吞吐率分别为Rk[n]，REve[n]： 其中，Bk为无人机对地面节点k通信时的带宽，BE为无人机对地通信时窃听者Eve获得的带宽，在n时间间隔，为无人机与地面节点k之间的信噪比，为无人机与窃听者之间的信噪比； 为无人机对地面节点通信时，窃听者收到的信号功率，为无人机对窃听者的传输功率，hUE[n]为无人机和窃听者之间的信道增益，为无人机对地面节点k通信时，地面节点k收到的信号功率，为无人机对地面节点k之间的传输功率，hUk[n]为无人机和地面节点k之间的信道增益；正常状态下，K个地面节点对地面节点k产生的干扰功率为ηKk[n]，K个地面节点对窃听节点产生的干扰功率为ηKE[n]，在非平稳下，叠加一个可加性随机噪声，无人机和地面节点k之间的为BkN0，无人机与窃听者之间的为BEN0，N0为噪声功率谱密度；在任务时间内，无人机到地面节点k与无人机到窃听者所实现的吞吐量分别为Rk_total，REve： 定义n时间间隔系统的被窃听率λ[n]为REve[n]与R[n]之间的比值，即其中表示n时间间隔无人机到K个地面节点的吞吐量；优化问题由公式1.5表示： 其中，qn＝[xn,yn]，n∈{1,...,N}为无人机在水平位置的轨迹坐标，V为δt下无人机的最大位移，V＝δtvmax；p[n]为无人机在时间间隔n的传输功率，Pave为无人机的平均传输功率，Ppeak为无人机限制的最大功率，为了使上述两个约束有意义，设Pave＜Ppeak。

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