Методика вычисления показателей энергоинформационно – эффективного режима функционирования беспилотных летательных аппаратов дистанционного зондирования


DOI: 10.34759/trd-2021-117-17

Авторы

Зульфугарлы П. Р.

Азербайджанский технический университет, просп. Гусейна Джавида, 25, Баку, 370073, Азербайджан

e-mail: Peri.rzayeva30@gmail.com

Аннотация

Одним из основных недостатков БПЛА считается ограниченность их энергообеспеченности. Этот недостаток вызывает необходимость в оптимальном распределении энергобаланса БПЛА путем оптимального выбора траектории полета и порядка коммуникации. Вместе с тем, конечной продукцией разведывательных БПЛА является объем собранной информации в течение осуществляемого полета. Главным выводом из вышеизложенного является то, что БПЛА должен работать в энергоинформационно – эффективном режиме функционирования. Целью настоящей работы является разработка методики вычисления оптимальных режимных параметров, обеспечивающих энергоинформационно – эффективный режим функционирования БПЛА. Предлагаемая методика базируется на представлении БПЛА в виде кибер – физической системы, питаемой от электрического аккумулятора (батареи) и предусматривает проведение двухступенчатой оптимизации режима функционирования БПЛА.

Ключевые слова:

БПЛА, энергообеспеченность, киберфизическая система, оптимизация, энергоинформационный критерий, эффективность

Библиографический список

  1. Nex. F., Remondino F. UAV for 3D mapping applications: A review // Applied Geomatics, 2014, vol. 6, pp. 1 - 15. DOI: 10.1007/s12518-013-0120-x

  2. Bhardwaj A., Sam L., Marrin-Torres F.J., Kumar R. UAVs as remote sensing platform in glaciology: Present applications and future prospects // Remote Sensing of Environment, 2016, vol. 175, pp. 196 - 204. DOI: 10.1016/j.rse.2015.12.029

  3. Torresan C., Berton A., Coretenuto F., Di Gennaro S.F., Gioli B., Matese A., Miglietta F., Vagnoli C., Zaldei A., Wallace L. Foresty applications of UAVs in Europe: A review // Journal of Remote Sensing, 2017, vol. 38, pp. 2427 - 2447.

  4. Crommelinck S., Bennet R., Gerke M., Nex F., Yang M.Y., Vosselman G. Review of automatic feature extraction from high-resolution optical sensor data for UAV-based cadastral mapping // Journal of Remote Sensing, 2016, vol. 8 (8), pp. 689. DOI: 10.3390/rs8080689

  5. Yan W.Y., Shaker A., El-Ashmawy N. Urban land cover classification using airbone LIDAR data: A review // Remote Sensing of Environment, 2015, vol. 158, pp. 295 - 310. DOI: 10.1016/j.rse.2014.11.001

  6. Смирнов А.А. Использование метода внесения цифровых предискажений для повышения энергоэффективности инфокоммуникационных радиосредств // Труды МАИ. 2019. № 105. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=104214

  7. Тимошенко А.В., Кошкарев А.С. Сравнительный анализ энтропийной метрики информативности оптических изображений пространственных объектов // Труды МАИ. 2020. № 112. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=116348. DOI: 10.34759/trd-2020-112-10

  8. Протасов В.И., Шаронов А.В., Шарнин М.М., Клименко А.С. Минимизация вероятности ошибок в распознавании обьектов бортовыми компьютерными системами беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2017. № 92. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=77251

  9. Трохов Д.А., Туркин И.К. К вопросу проектирования беспилотного летательного аппарата для решения разведывательных задач на море // Труды МАИ. 2014. № 78. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=53735

  10. Нго К.Т., Нгуен В.В., Харьков И.Ю., Усина Е.Е., Шумская О.О. Функциональная модель взаимодействия БЛА с наземной роботизированной платформой при решении сельскохозяйственных задач // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. № 6-3 (86). C. 41 - 50.

  11. Каримов А.Х. Возможности беспилотных авиационных систем следующего поколения // Труды МАИ. 2011. № 47. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=26768

  12. Красильщиков М.Н., Серебряков Г.Г. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 556 С.

  13. Востриков О.В. Обоснование облика навигационной системы ударного беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2011. № 48. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=26757

  14. Корченко А.Г., Ильяш О.С. Обобщенная классификация беспилотных летательных аппаратов: збiрник наукових праць Харкiвского унiверситету Повiтряных Сил. Вип.4 (33). - Харьков: ХУПС, 2012. - С. 27 - 36.

  15. Бухалев В.А., Болдинов В.А. Фильтрация сигналов при низкочастотных помехах в измерительно-информационных системах беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2017. № 97. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=87283

  16. Дивеев А.И., Конырбаев Н.Б. Управление группой квадрокоптеров методом вариационного аналитического программирования // Труды МАИ. 2017. № 96. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=85774

  17. Yong Z., Zhang R. Energy-efficient UAV communication with trajectory optimization // IEEE Transactions on Wireless Communications, 2016, pp. 99. DOI: 10.1109/TWC.2017.2688328

  18. Dukkanci O., Kara B. Y., Bektas T. Minimizing energy and cost in range-limited drone deliveries with speed optimization // Transportation Research. Part C. Emerging Technologies, 2021, vol. 125 (4). DOI: 10.1016/j.trc.2021.102985

  19. Xu G., Liu L., Zhang X. Modeling and performance analysis for low altitude electrical UAVs // International Conference on Civil, Transportation and Environment. ICCTE, 2016. DOI: 10.2991/iccte-16.2016.184

  20. Chan H. L., Sutanto D. A new battery model for use with battery energy storage systems and electrical vehicles power systems // Conference: Power Engineering Society Winter Meeting, IEEE, 2000, vol. 1. DOI: 10.1109/PESW.2000.850009


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход