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龙图腾网恭喜中南林业科技大学申请的专利基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114745688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210273013.0，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法是由李志敏;钟少宏设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法，属于数据采集技术领域，该分析方法具体步骤如下：（1）收集无人机工作状态并记录；（2）构建以及训练测试模型；（3）规划无人机飞行路线；本发明通过使用遗产算法对无人机飞行路径进行实时更新，能够大幅降低其使用局限性，同时提高无人机数据采集效率，提高工作人员使用体验。

本发明授权基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法在权利要求书中公布了：1.基于无人机通信的无线传感器网络节点的分析方法，其特征在于，该分析方法具体步骤如下： 1收集无人机工作状态并记录：无人机从数据中心出发，并对各组无线传感器进行数据采集，计算平台对无人机工作状态进行实时采集； 2构建以及训练测试模型：依据各组无线传感器位置构建测试模型，对该测试模型进行训练优化； 3规划无人机飞行路线：将无人机工作状态导入测试模型中以进行无人机采集路线模拟规划，通知无人机依据规划完成的飞行路线进行无线传感器数据采集； 步骤3中所述模拟规划具体步骤如下： 第一步：测试模型模拟无人机的工作状态，同时收集无人机完成无线传感器节点内数据的一次采集所需时间； 第二步：测试模型依据各组无线传感器位置以及环境信息为无人机规划一组飞行路线，同时将其录入无人机存储单元； 第三步：无人机在从数据中心起飞后发送信号激活其能通信范围内的传感器节点的通信模式，当处于休眠状态的传感器节点接收到信号时，进入到活动状态向无人机等待无人机飞过来进行传输数据，并且在完成数据传输之后重新进入休眠状态； 第四步：无人机依据存储单元中的飞行路线进行模拟飞行，并与各组无线传感器进行数据传输，其数据传输速率具体可表示为： 其中，B是通信的可用带宽，Pi是地面传感器节点的发射功率，ρi是1米参考距离处的信道功率增益，σ2是信道噪声的功率，h是无人机在采集节点数据过程中的固定飞行高度； 第五步：构建数据采集概率模型，并计算无人机对无线传感器节点中的数据进行多次采集时，无人机采集成功的概率，同时对采集成功的传感器节点数据信息年龄进行计算； 第六步：无人机在飞行过程中通过机载的传感器探测周边的环境信息，并实时分阶段的进行路径优化； 第六步中所述路径优化具体步骤如下： S1：无人机将完成数据采集的传感器节点加入到无人机飞行轨迹的传感器节点队列Γx中，并将未完成采集的传感器节点队列表示为其中，x表示第x个完成数据采集的传感器节点，y表示第y个未完成采集的传感器节点，x和y均包含于自然数集N； S2：无人机得到能够采集数据的传感器节点的位置信息、传感器节点数量之后以及周围环境信息之后，收集无人机飞行路径信息，并对其进行调整，其具体飞行路径具体表示如下： 其中，代表无人机飞行路径，k表示无人机在完成全部传感器节点数据采集的第几次起飞，无人机飞行路径由多段子路径组成，τk，n表示第k次起飞时无人机飞行路径中的第n段子路径； S3：将无人机所有的飞行路径的集合表示为种群，并结合遗传算法生成种群矩阵，其具体矩阵表示形式如下： 其中，P代表种群矩阵； S4：收集两个传感器节点之间的距离以及无人机飞过两个传感器节点消耗的能量，通过收集的两组数据对无人机飞行轨迹进行表示，其无人机飞行轨迹表示为： 其中，Li,j代表两个传感器节点之间的距离，Ei,j代表无人机飞过两个传感器节点消耗的能量，Ei代表无人机的初始能量； S5：收集无人机飞行路径质量，并通过适应度函数将种群中每个个体的属性量化，同时计算无人机在两个节点之间的飞行能耗，其飞行能耗计算公式如下： Ei,j＝μLi,j11 其中，Ei,j以及Li,j未知量解释参考公式10，μ表示能量消耗系数； S6：当飞行能耗Ei,j小于初始能量Ei，则无人机继续飞往下一个传感器节点，否则将返回数据中心，当无人机返回数据中心后，对多个任务的Aol进行最小化处理，其Aol最小化处理公式如下： 其中，代表无人机在两个相邻的传感器节点之间的飞行时间； S7：随机从种群P中选择两个个体以及再分别从个体以及中选取某一段路径τa,t、τb,t，然后进行交换得到新的两个新的个体，其中， S8：随机生成一个系数η，当η＜Υ时，随机选择一个个体随机选择个体中的两段路径τk,c以及τk,d进行交换，同时k依次加一，并继续执行上述步骤直至k＞m； S9：路径优化完成后，从路径终点开始遍历每个节点，若某节点M可以与起点无障碍相连，则起点与节点M中间的节点就是冗余节点，冗余节点确认完成后，删除这些冗余节点并重新计算路径的适应度函数，并通过不断迭代对路径进行不断优化，其中，个体e被选中的概率具体计算公式如下： 其中，G为适应度矩阵； S10：将通过以概率从P中选择C次个体来建立新的矩阵同时选择最大适应度的个体，并与拼接形成新的种群以完成对飞行路径的迭代，并保存最优飞行路径。

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