【摘 要】
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针对无人飞行器(unmanned aerial vehicles,UAV)群在飞行过程中动态无线通信飞行自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)参数和扰动不确定的问题,采用多UAV无线协作通信模型研究动态不确定性,提出一种基于递归神经网络(recursive neural network,RNN)的多目标跟踪自适应控制算法.带有接入点控制方法的FANET网络可以优化无人机的通信系统容量和覆盖范围以及获得更快的响应速度.仿真结果表明:通过确定无人飞行器的最佳覆盖区域,所需总功率将
【机 构】
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江苏信息职业技术学院电子信息工程学院,江苏 无锡214153;江南大学物联网工程学院,江苏 无锡214000;伊利诺伊州立大学应用科学技术学院,美国 伊利诺伊州61790;江南大学物联网工程学院,江苏
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针对无人飞行器(unmanned aerial vehicles,UAV)群在飞行过程中动态无线通信飞行自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)参数和扰动不确定的问题,采用多UAV无线协作通信模型研究动态不确定性,提出一种基于递归神经网络(recursive neural network,RNN)的多目标跟踪自适应控制算法.带有接入点控制方法的FANET网络可以优化无人机的通信系统容量和覆盖范围以及获得更快的响应速度.仿真结果表明:通过确定无人飞行器的最佳覆盖区域,所需总功率将有所降低,最大程度地确保地面设备最大的吞吐量,提高了UAV协作通信控制的准确性和灵敏度.
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