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申请/专利权人：北方工业大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118233911A
主分类号：H04W16/18
分类号：H04W16/18;H04W24/02;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提出一种基于约束性聚类算法的无人机部署方法，通过改进传统K均值聚类算法，以实现满足约束条件下的无人机部署。设置K的优化范围，范围内每个K值，都遵循基本的K均值聚类算法框架；在每次迭代中，将确定分配给每个无人机的用户数量是否达到最大值；判断约束条件是否满足；如果满足，则计算聚类结果的轮廓系数值；如果不满足，则在无人机的最小和最大飞行高度限制下调整无人机的高度以满足约束条件；找到具有最大平均轮廓系数值且满足约束条件的聚类结果和无人机高度，作为最终的无人机部署方案。
主权项：1.一种基于约束性聚类算法的无人机部署方法，其特征在于，包括以下过程：设置K的优化范围[Kmin,Kmax]，对于Kmin到Kmax之间的每个K值，都遵循基本的K均值聚类算法框架；在每次迭代中，将确定分配给每个无人机的用户数量是否达到最大值Smax；然后，判断约束条件C1是否满足；如果满足，则计算聚类结果的轮廓系数值；如果不满足，则在[hmin,hmax]的范围内进一步调整无人机的高度以满足约束条件，其中hmin和hmax分别表示无人机的最小和最大飞行高度限制；最后，找到具有最大平均轮廓系数值且满足约束条件的聚类结果和无人机高度，作为最终的无人机部署方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于约束性聚类算法的无人机部署方法
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