【无人机通信】无人机 - 电力线宽带同步算法，该算法借助农场现有的电网基础设施，实现经济高效、可扩展的数据采集附Matlab代码

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🔥内容介绍

农村地区的放牧作业往往缺乏稳定可靠的无线通信条件，这严重阻碍了对牲畜状态、环境条件及作业运行情况的实时监测。现有解决方案（如卫星或蜂窝网络）成本高昂或难以实际部署，而短距离无线技术又难以覆盖大面积的农场区域。本文提出一种**无人机 - 电力线宽带（UAV-BPL）同步算法**，该算法借助农场现有的电网基础设施，通过电力线宽带通信技术实现经济高效、可扩展的数据采集。该算法将无人机与电力线宽带中继节点相集成，以此优化放牧作业中的信息交互流程。

论文设计了两种作业场景：

1. **覆盖驱动场景**：旨在实现所有数据来源的最大化采集，可达成 99.2% 的数据覆盖率，并具备关键数据冗余备份能力；

2. **优先级驱动场景**：聚焦高优先级紧急数据的采集，能够 100% 覆盖优先级数据源，且能耗降低约 12%。

论文基于 MATLAB 仿真，对**覆盖率、能耗、中继节点访问频次、响应时效性**等核心性能指标开展评估。结果表明：覆盖驱动场景在全域综合监测任务中表现优异；而优先级驱动场景则能以高能效方式，对突发关键事件做出快速响应。该方法结合了电力线宽带通信的高稳定性与无人机的机动灵活性，有效提升了农场管理的智能化水平、可扩展性与环境适应性，为农村奶牛放牧等作业场景提供了切实可行的解决方案，助力提升生产效率与可持续发展能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

m energy (%)

theta = 0.7; % Priority threshold

energyRate = 0.1; % Energy consumption per 10 m (%)

C_min = 10; % Minimum BPL capacity (Mbps)

maxMoves = 20; % Max moves per UAV

% Initialize arrays for statistical measures

tau_runs = zeros(numRuns, 1);

E_total_runs = zeros(numRuns, 1);

priority_coverage_runs = zeros(numRuns, 1);

for run = 1:numRuns

% Randomly place sensors, UAVs, and BPL relays

rng(42 + run);

sensors = rand(N, 2) .* farmSize;

uavPos = rand(M, 2) .* farmSize;

relayPos = rand(numRelays, 2) .* farmSize;

% Assign sensors to nearest relay

distToRelay = pdist2(sensors, relayPos);

[~, relayAssignment] = min(distToRelay, [], 2);

% Generate data packets and energy levels

p = rand(N, 1);

T_gen = zeros(N, 1);

E_j = 100 * ones(M, 1);

C_BPL = 15 * ones(numRelays, 1);

% Precompute high-priority data per relay

🔗 参考文献

[1] Sadiq B O , Al-Mutairi M , Sha'Aban Y A ,et al.Sky and wire: A UAV-BPL synchronization algorithm for information exchange in herding operations[J].PLoS ONE, 2025, 20(10).DOI:10.1371/journal.pone.0334888.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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