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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：
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；
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
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📣 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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