【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶路径规划，具体来说，涉及一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法。
技术介绍
1、随着无线通信技术和电子设备的迅速发展，无人船的使用愈加普及，特别是在海洋探测、物流运输和军事应用等领域。然而，伴随着海量用频设备的涌现，电磁环境变得日益复杂。这种复杂性对无人船的环境感知和自主避障能力提出了更高的要求，迫切需要新技术来提高无人船在动态和不确定环境中的操作安全性与效率。
2、传统的航迹规划方法往往依赖于集中式计算和已知环境模型，无法有效应对实时变化的电磁干扰和多变的环境条件。这使得无人船在执行任务时容易发生碰撞和航迹偏离，从而影响任务的成功率。
技术实现思路
1、鉴于现有技术存在的问题，本专利技术提供一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法。本专利技术通过边缘服务器与传感器终端的协同工作，实现了信息的高效传递和实时计算。同时，结合深度确定性策略梯度算法优化的人工势场方法，避免了航迹规划中常见的局部最小值陷阱，从而增强了无人船的航迹规划效率和智能化水平，提升无人船在复杂电磁环境中的感知能力和自主避障能力。
2、本专利技术采用的技术手段如下：
3、一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法，包括以下步骤：
4、步骤1：搭建基于边缘智能感知的无人船航迹规划框架，所述无人船航迹规划框架包括基站、无人船以及传感器设备；所述基站搭载有边缘服务器；所述传感器终端用于采集三维空间中的频谱数据并实时上传至边缘服务
5、步骤2：无人船根据所述频谱地图获取环境感知数据，采用结合深度确定性策略梯度算法优化的人工势场方法对环境感知数据进行处理，从而实现无人船航迹规划。
6、进一步地，所述无人船接收的频谱地图包括全局频谱地图和局部频谱地图，所述全局频谱地图的精度低于局部频谱地图。
7、进一步地，所述传感器设备包括无人船、vts服务中心以及船载接收器中的至少一种。
8、进一步地，所述边缘服务器构建频谱地图，包括以下步骤：
9、基于传感器设备采集三维空间中的频谱数据；
10、根据采集的频谱数据使用克里金插值算法对未知的区域进行插值，构建出频谱地图。
11、进一步地，根据采集的频谱数据使用克里金插值算法对未知的区域进行插值，包括：
12、根据采集的频谱数据使用克里金插值算法对未知的区域进行插值，构建出高精度的频谱地图；
13、在无人船出发前根据收集的频谱数据进行低精度的频谱数据插值，初步确定电磁干扰和空间障碍位置，生成压缩的全局频谱地图；当出现突发干扰或者动态障碍时，由边缘服务器向无人船实时分发高精度的局部频谱地图。
14、进一步地，所述基站与无人船之间的数据传输速率为：
15、
16、其中，n为干扰源数量，w为信道宽带，pows为基站的发射功率，powi为干扰的发射功率，σ为环境中的高斯白噪声功率，hu,bs和hu,i分别为无人船与基站之间、无人船与干扰源之间的信道增益，且：
17、
18、其中，g0为1w的发射功率在1m的参考距离处的接收功率，d(p,pbs)和d(p,pi)分别表示无人船到基站和干扰源之间的欧氏距离。
19、进一步地，采用结合深度确定性策略梯度算法优化的人工势场方法对环境感知数据进行处理，包括：
20、步骤2.1：假设无人船速度为v，从当前位置p航行至目标点pg(xg,yg)，d(p,pg)表示当前位置到目标点位置的欧氏距离，则目标点对无人船的引力势场表示为：
21、
22、其中，δ是吸引系数，α为引力场中的修正系数；
23、目标点对障碍物的吸引力可以由吸引势场的梯度得到：
24、
25、无人船当前位置受到k个排斥势场影响，为防止无人船进入干扰内部，引入了安全半径系数β，第k个干扰对无人船的斥力势场可以表示为：
26、
27、其中，ηk是干扰k的排斥系数，rk是根据无人船的接收信息信干比阈值设定的干扰威胁半径，d为排斥势场的作用范围，斥力可以由斥力势场的负梯度得到：
28、
29、无人船在当前位置受到的合力矢量如下所示：
30、
31、其中，fatt为引力矢量，fk,rep为第k个干扰对无人船的斥力矢量；
32、步骤2.2：通过强化学习中深度确定性梯度算法结合人工势场法进行航迹规划，所述强化学习中深度确定性梯度算法使用了4个神经网络：动作现实网络μ(s|θμ)、动作目标网络μ′(s|θμ′)、评价现实网络q(s|θq)和评价目标网络q′(s|θq′)，动作现实网络参数θμ和评价现实网络参数θq由随机初始化得到，两个目标网络的初始化网络参数与现实网络相同，随后渐变更新参数，s为状态；
33、在t时刻根据干扰和训练环境得到观测状态st，定义δlt,k为无人船到干扰k的距离向量；为无人船当前位置到目标点位置pg的距离项链；rt为观测的无人船在当前时刻的数据传输速率，则：
34、
35、动作实现网络根据无人船从环境中观测的状态选择一个动作输出a，[η1,ηk,…,ηk]为排斥势场中各干扰的排斥系数：
36、a＝[η1,ηk,l,ηk]
37、根据无人船执行的动作，得到即时奖励rt和下一时刻的状态st+1，则：
38、
39、其中，d(pt,pg)为当前位置pt到目标点pg的距离，d(p0,pg)为出发点p0到目标点pg的距离，
40、状态转移过程{st,at,rt,st+1}存入经验存储区b中，然后利用动作目标网络的动作输出和评价网络的q值计算期望q值
41、
42、将与评价网络的输出q值的均方差作为损失函数计算评价现实网络的梯度，并使用日度策略更新两个现实网络参数，根据现实网络参数渐变更新目标网络参数，最终实现无人船航迹规划。
43、较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
44、随着海上任务中无线电设备数量的激增，无人船所处的电磁环境变得日益复杂，频繁的电磁干扰和通信中断严重影响了其环境认知与自主避障能力。近年来，边缘计算和智能感知技术的进步为无人船提供了新的解决方案。通过在边缘层进行实时数据处理与分析，无人船能够更快地获取环境信息并做出决策。在此背景下，本专利技术提出了一种适用于通信不稳定条件下的vts(船舶交通服务)与无人船边缘感知路径规划方法。首先，构建了一个基于边缘智能感知的航迹规划框架，利用边缘服务器、传感器终端和无人船之间的协同通信与计算，增强了无人船在复杂环境中的实时感知能力，确保其在通信不佳或信号中断时仍能自主避障并高效执行任务。其次，提出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述无人船接收的频谱地图包括全局频谱地图和局部频谱地图，所述全局频谱地图的精度低于局部频谱地图。
3.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述传感器设备包括无人船、VTS服务中心以及船载接收器中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述边缘服务器构建频谱地图，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，根据采集的频谱数据使用克里金插值算法对未知的区域进行插值，包括：
6.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下VTS与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述基站与无人船之间的数据传输速率为：
7.根据权利要求1所述的一种融合边缘感知的多目标无人船动态路线优化方法，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述无人船接收的频谱地图包括全局频谱地图和局部频谱地图，所述全局频谱地图的精度低于局部频谱地图。
3.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法，其特征在于，所述传感器设备包括无人船、vts服务中心以及船载接收器中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的一种通信不稳定下vts与无人船边缘感知路径规划方法...
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