DoS攻击下基于APF和DDPG算法的无人机安全集群控制

作     者：林柄权 刘磊 李华峰 刘晨 

作者机构：河海大学数学学院 唐山师范学院计算机科学技术系 

出 版 物：《计算机应用》 (Journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：河北省自然科学基金项目(A2023209002) 安徽省重点实验室基金项目(KLAHEI18018) 教育部重点实验室开放基金(Scip20240111) 

主　　题：无人机集群 人工势场法 深度确定性策略梯度 切换策略 网络安全 

摘      要：针对拒绝服务(DoS)攻击下无人机通信阻塞、运动轨迹不可预测的问题，在人工势场法（APF)和深度确定性策略梯度(DDPG)融合框架下研究DoS攻击期间的多无人机安全集群控制策略。首先，使用Hping3对所有无人机进行DoS攻击检测，实时确定无人机集群的网络环境。其次，当未检测到攻击时，采用传统的APF方法进行集群飞行；在检测到攻击后，将被攻击的无人机标记为动态障碍物，其他无人机切换为DDPG算法生成控制策略。再次，所提框架实现了APF和DDPG的协同配合、优势互补，并通过在Gazebo中进行仿真实验验证算法的有效性。最后，仿真结果表明，Hping3能实时检测出被攻击的无人机，且其他正常无人机切换为DDPG算法后能稳定避开障碍物，保障集群安全；在DoS攻击期间采用切换避障策略的成功率为72.5%，远高于传统APF方法的31.25%，且切换策略逐渐收敛，比较稳定；训练后的DDPG避障策略具有一定泛化性，当环境中出现1～2个未知障碍物时均能稳定完成任务。