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韧性无人机群多域协同方法建模与求解(2022).pdf
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韧性无人机群多域协同方法建模与求解(2022).pdf
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航
!
空
!
学
!
报
Ma
y
!
25
!
2022 Vol.43 No.5
Acta
!
Aeronautica
!
et
!
Astronautica
!
Sinica
!
ISSN
!
1000
-
6893
!
CN
!
11
-
1929
/
V
325340
-
1
!!!!
htt
p
:
//hkxb.buaa.edu.cn
!
hkxb
@
buaa.edu.cn
引用格式
:
孙沁
,
李鸿旭
,
王毓智
,
等
.
韧性无人机群多域协同方法建模与求解
[
J
]
.
航空学报
,
2022
,
43
(
5
):
325340.SUN
!
Q
,
LI
!
H
X
,
WANG
!
Y
!
Z
,
et
!
al.Resilient
!
UAV
!
swarm
!
modelin
g
!
and
!
solvin
g
!
based
!
on
!
multi
-
domain
!
collaborative
!
method
[
J
]
.Acta
!
Aeronau
-
tica
!
et
!
Astronautica
!
Sinica
,
2022
,
43
(
5
):
325340
(
in
!
Chinese
)
.doi
:
10.7527
/
S1000
-
6893.2021.25340
韧性无人机群多域协同方法建模与求解
孙沁
,
李鸿旭
,
王毓智
,
周丽萍
,
张英朝
#
中山大学 系统科学与工程学院
,
广州
!
510006
摘
!
要
:
为提高无人机群
(
UAVS
)
在执行任务过程中的抗干扰能力
,
提出了一种韧性无人机群多域协同方法
,
并对其进
行建模与求解
。
首先
,
改进了韧性无人机群恢复因子
;
在此基础上
,
通过协调机群中的非重要节点接替受扰机群中的重
要节点
,
以提高受扰动无人机群的性能
;
最后
,
通过仿真验证了该方法的有效性
。
结果表明
,
该方法能够有效地恢复受扰
动无人机群的性能
,
使其性能快速恢复到任务基线以上
,
从而确保了任务的完成
,
增强了无人机群的韧性
。
该研究结果
为无人机群协同作战提供了新思路
、
新方法
。
关键词
:
韧性
;
无人机群
;
多域协同
;
建模
;
任务基线
中图分类号
:
V279
!!!
文献标识码
:
A
!!!
文章编号
:
1000
-
6893
(
2022
)
05
-
325340
-
14
收稿日期
:
2021
-
01
-
28
;
退修日期
:
2021
-
04
-
13
;
录用日期
:
2021
-
06
-
04
;
网络出版时间
:
2021
-
06
-
21
!
10
:
57
网络出版地址
:
htt
p
s
://
hkxb.buaa.edu.cn
/
CN
/
Y2022
/
V43
/
I5
/
325340
基金项目
:
中山大学百人计划人才引进
(
190158
)
#
通信作者
.E
-
mail
:
zhan
gy
ch68
@
mail.s
y
su.edu.cn
!!
无 人机
(
Unmanned
!
Aerial
!
Vehicle
,
UAV
)
因具有移动性强
、
部署灵活等特点被广泛应用于
通信中继
、
搜索救援
、
军事对抗等领域
[
1
-
3
]
。
尤其
是在军事对抗领域
,
无人机凭借其执行任务时间
长
、
生产周期短
、
价格低廉等优势
,
被应用于情报
侦察
、
电子干扰
、
火力打击等行动中
[
4
]
。
在军事智
能化的背景下
,
战场环境更加复杂
,
单架无人机常
常无法满足任务需求
,
无人机群
(
Unmanned
!
Aer
-
ial
!
Vehicle
!
Swarm
,
UAVS
)
受到了国内外学者的
广泛关注
[
5
-
7
]
。
无人机群是通过多架无人机相互
协作实现整体效能的倍增
,
使其态势感知更灵敏
、
作战协同更高效
、
遂行作战更持久
[
8
]
。
构成机群的无人机数量多
、
协作关系复杂
,
容
易受环境干扰
,
使其安全
、
可靠运行是任务成功的
关键
。
现 研 究 分 别 从 无 人 机 群 鲁 棒 性
[
9
]
、
可 靠
性
[
10
]
及韧性
[
11
-
13
]
等性 质展 开
。
由于 韧性 不仅包
含了抗干扰能力
,
同时涵盖了恢复能力
,
能更加全
面表征从抵抗到受损
、
再从受损到恢复的过程
,
成
为近年来研究的热点
。
韧性概念 最初 由生态 学家
Hollin
g
[
14
]
提出
,
用于衡量生态系统在扰动环境下的抵抗
、
恢复等
能力
。
现研究大部分围绕韧性评估
、
韧性优化等
内容展开
。
Tran
等
[
15
]
通过网 络 对 干 扰 的 吸 收
、
恢复及适应时间
,
提出了具有波动因子的网络韧
性定量评估方法
。
Bai
等
[
11
]
改进了上述方法
,
并
提出了考虑无人机通信距离限制的无人机群韧性
评估模型
。
Chen
g
等
[
12
-
13
]
结合侦察无人机的使命
特性
,
从对扰动的吸收和恢复两方面的能力
,
定量
分析了面向任务的无人机群的韧性
。
韧性优化是
以韧性评估结果为准则
,
通过优化方法
,
提高研究
对象的韧性
。
崔琼等
[
16
]
通过节点修复的方式
,
提
高网络信息系统的韧性
。
该方法可适用于造价较
高的单系统
,
并不适用于数量大
、
成本低的无人机
群
。
Tran
和
Mavris
[
17
]
提出了通过链路随机重连
的方式重构受攻击的指控网络
,
从而提高网络的
韧性
,
但该方法在重要节点遭受攻击后
,
性能提升
航
!
空
!
学
!
报
325340
-
2
!!!!
效果受限
。
Chen
等
[
18
]
结合了博弈论的子博弈精
炼均衡 方 法 提 高 无 人 机 通 信 网 络 的 韧 性
。
Or
-
doukhanian
和
Madni
[
19
]
研究了受攻击时无人机
之间策略的调整
、
协同
,
提高了多无人机系统的韧
性
。
上述方法计算复杂性高
,
使得应用范围局限
于数量较少的无人机群
,
无法扩展到大数量
、
多区
域执行任务的无人机群上
。
因此
,
为了有效克服节点修复方式成本代价
高
、
链路重连方式性能恢复能力有限等问题
,
提高
无人机群的韧性
。
本文针对无人机群在复杂战场
环境下的韧性优化方法展开研究
。
首先
,
对韧性
无人机群恢复因子进行改进
,
使其更准确表征无
人机群面向任务基线的恢复过程
;
其次
,
提出一种
韧性无人机群多域协同方法
,
通过多域无人机群
之间的自组织接替协同以提高无人机群韧性
;
最
后
,
对方法性能进行仿真验证
。
1
!
基本概念
1.1
!
无人机群网络建模
针对无人机群的多区域侦察任务
,
根据任务
需求
,
构建 不 同结 构
、
不同数 量 的 无 人 机 群
。
如
图
1
所示
,
无人机群
UAVS1
、
UAVS2
、
UAVS3
分
别对区域
Ω
1
、
Ω
2
、
Ω
3
执行侦察任务
。
通常将无人机群拓扑为复杂网络
[
20
]
,
从整体
角度研 究 无 人 机 群 之 间 的 协 同 性
、
涌 现 性
。
如
图
2
所示
,
将图
1
中每架
UAV
视为复杂网络模
型中的节点
,
UAV
之间的通信链路视为节点之
间的边
。
机群间通信仅用于传递各机群状态
,
不
在本文研究范围之内
,
故可忽略
。
从而构建基于
复杂网络
G
=
(
V
,
E
)
的无人机群模型
。
假设共有
N
架无人机分为
m
个机群
,
同时在
M
个区域执行侦察任务
,
其中
m
=
M
,
故可建立
侦察网络模型
图
1
!
侦察无人机群示意图
Fi
g
.1
!
Schematic
!
dia
g
ram
!
of
!
reconnaissance
!
UAV
!
swarms
图
2
!
无人机群的复杂网络拓扑模型
Fi
g
.2
!
Com
p
lex
!
network
!
to
p
olo
gy
!
model
!
of
!
UAV
!
swarms
G
=
G
1
C
G
2
C
…
C
G
m
(
1
)
式中
:
G
为
N
架无人机组成的侦察网络
;
G
1
,
G
2
,
…,
G
m
分别为第
1
,
2
,…,
m
个无人机群子网络
。
第
l
个无人机群的网络模型为
G
l
=
V
(
l
)
,
E
(
l
( )
)
!
l
=
1
,
2
,…,
m
(
2
)
式中
:
V
(
l
)
为第
l
个子网络中的无人机节点集合
;
E
(
l
)
为第
l
个子网络中无人机节点之间的连接关
系集合
。
无人机群网络模型中
,
节点之和为
N
,
且各
子网络之间节点不相交
,
即
/
m
l
=
1
V
(
l
)
=
N
(
3
)
V
(
1
)
W
V
(
2
)
W
…
W
V
(
m
)
=
;
(
4
)
1.2
!
韧性无人机群
无人机群数量众多
、
分布广
,
易受到敌人的攻
击
。
为更好反映节点受到攻击或发生自损时面向
任务的执行情况
,
引入韧性的概念
,
用于描述无人
机群在执行任务过程中
,
对外界扰动的抗压能力
与恢复能力
。
结合文献
[
21
]
韧性概念
,
本文定义
了韧性无人机群
。
定义
1
!
韧性无人机群是指在面对攻击或自
损时
,
具备抵抗
、
恢复等韧性过程
,
以达到完成特
定任务需求的无人机群
。
韧性无人机群的韧性过程如图
3
所示
。
F
base
为任务基线
[
22
]
,
表征无人机群执行某特定任务时
应达到的基本标准
;
F
0
为无人机群在初始时刻
t
0
的性能值
,
具备一定的冗余配置
,
所以其值略高于
任务基线
;
在
t
attack
时刻
,
遭受攻击或自损时
,
出现
性能下降
;
在
t
min
时刻
,
达到最低值
F
min
;
此时
,
无
人机群 执 行 恢 复 策 略
,
使 性 能 回 升
;
在
t
recover
y
时
刻
,
恢复至稳定值
F
end
,
直到
t
end
时刻任务结束
。
航
!
空
!
学
!
报
325340
-
3
!!!!
图
3
!
无人机群的韧性过程
Fi
g
.3
!
Resilience
!
p
rocess
!
of
!
UAV
!
swarms
1.3
!
韧性无人机群恢复因子
文献
[
7
]
基于 性 能 变化曲线
,
从总 体 性能变
化
、
鲁棒性
、
快速性和恢复度描述了韧性度量指
标
。
其中恢复度
γ
为
γ
=
F
end
F
0
(
5
)
然而
,
在实际执行过程中
,
因为冗余配置的存
在
,
并不需要完全恢复至初始性能
,
只需要达到任
务基线即能确保任务的完成
。
在此基础上
,
提出
韧性无人机群恢复因子
γ
′
,
表征韧性无人机群执
行恢复策略后所能达到的性能相对于任务基线的
恢复程度
,
能更准确表征无人机群面向任务基线
的恢复过程
,
更贴近实际应用
。
γ
′
的计算公式为
γ
′
=
F
end
-
F
base
F
base
(
6
)
式中
:
γ
′
+
0
时
,
表示无人机群通过恢复策略可确
保完成任务
;
当
γ
′
<
0
时
,
表示无人机群出现了功
能降级
,
恢复策略只能恢复部分性能
,
影响了任务
的完成
。
2
!
韧性无人机群多域协同方法建模
2.1
!
多域协同过程
韧性无人机群多域协同方法是指在执行任务
的多个无人机群遭受攻击后
,
部分无人机群无法
满足任务要求
。
此时
,
无人机群自组织执行接替
协同
,
即指派使目标函数最大化的无人机群执行
多域协同方法
,
具体的多域协同过程为
:
按特定规
则指派满足任务要求的无人机群中的非重要无人
机
,
去接替受损无人机
,
使得各个无人机群均能满
足任务要求
。
方法示 例 如 图
4
所 示
,
假 设 无 人 机 群
UA
-
VS1
、
UAVS2
对区域
Ω
1
、
Ω
2
执行侦察任务过程中
遭受攻击
,
UAVS2
凭借自 身 恢 复策 略 仍 能确保
任务完成
,
而
UAVS1
由于无人机
v
5
的战损
,
导
致无法满足任务要求
。
此时
,
通过组织协同
UA
-
VS2
中的无人机
v
7
接替
UAVS1
中受 损 无人机
v
5
,
并以一定的概率
p
r
与受损链路进行重连
,
使
UAVS1
性能恢复至基线以上
。
UAVS2
因
v
7
的
离开
,
性能出现一定的下降
,
但依旧能满足任务要
求
。
该方法通过多域无人机群的协同
,
确保在遭
受攻击时
,
UAVS1
、
UAVS2
均能完成任务
。
图
4
!
无人机群多域协同示意图
Fi
g
.4
!
Schematic
!
dia
g
ram
!
of
!
multi
-
domain
!
collaboration
of
!
UAV
!
swarms
2.2
!
模型构建
2.2.1
!
模型假设
针对上述内容
,
可建立多域协同模型
。
首先
,
对模型做以下假设
:
1
)
无人机节点受损或参与协同时
,
与该节点
相连的边也同时断开
。
2
)
参与协同的无人机以节点最小度优先脱
离原无人机群
,
若节点度相同
,
则随机断开
。
3
)
参与协同的无人机以受损节点最大度优
先接替
,
若受损节点度相同
,
则随机接替
。
4
)
参与协同的无人机以一定重连概率
p
r
(
p
r
.
[
0
,
1
]),
与原断开的边重新建立连接
,
用
以反映接替的不确定性
,
从而更接近现实场景
。
2.2.2
!
性能函数
假设
N
架无人机在
m
个区域执行侦察任务
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