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基于双层稳定匹配的异构无人机集群“分布式”协同算法

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控制与决策 2022年第4期37卷 871-880页

作者：向竹杨志伟杨克巍夏博远国防科技大学系统工程学院长沙410073

异构无人机集群凭借其功能互补、能力协同的优势,能够适应复杂多变的战场环境、提升协同作战效能,而受到各军事强国的广泛关注并得到飞速发展.如何对异构无人机集群进行有效编组以达到良好的协同作战效果成为异构无人机集群“分布式”... 详细信息

异构无人机集群凭借其功能互补、能力协同的优势,能够适应复杂多变的战场环境、提升协同作战效能,而受到各军事强国的广泛关注并得到飞速发展.如何对异构无人机集群进行有效编组以达到良好的协同作战效果成为异构无人机集群“分布式”协同研究的重点,由此引出异构无人机集群“分布式”协同中针对异构无人机编组结构稳定性和能力协同性的优化问题.面向该问题,提出一种基于双层稳定匹配的异构无人机集群“分布式”协同算法.首先,对异构无人机集群“分布式”协同作战方式及匹配问题进行描述;然后,通过基于异构无人机之间的能力协同性构建偏好计算模型,将3类(侦察、打击、指控)无人机的三边匹配问题转化为双层-双边稳定匹配问题并构建相应的线性整数规划模型;最后,通过3组实验,验证了所提出模型与方法的有效性,相较于基准算法效率更高、效果更好,同时在大规模算例中也能实现良好的匹配效果.

关键词：异构无人机集群匹配编组稳定匹配能力协同性线性整数规划模型

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复杂环境下异构无人机集群协同目标搜索方法

电光与控制 2024年第6期31卷 1-7页

作者：马婷钰江驹张哲向星宇南京航空航天大学自动化学院南京211000

为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人... 详细信息

为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人机采用基于数字信息素的区域搜索算法确定目标存在区域,在较短时间内实现区域覆盖。低空无人机在其指引下前往目标区域,并根据目标信号强度采用改进狼群算法实现对目标的精准搜索。对于传统狼群算法信息共享不足、步长固定和易陷入局部最优的问题,采用粒子群算法、自适应参数调整和差分进化方法进行改进,提高了算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真实验证明了所提出的模型与方法在复杂环境下目标搜索任务中的有效性和优越性。

关键词：异构无人机集群高低空协同多目标搜索数字信息素改进狼群算法

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基于动态一致性联盟算法的异构无人机集群协同作战联盟组建

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兵工学报 2023年

作者：潘子双苏析超韩维柳文林郁大照汪节 91475部队海军航空大学航空作战勤务学院海军航空大学航空基础学院

动态未知乃至对抗条件下的异构无人机集群协同作战联盟组建是无人机集群实际作战运用的重要一环。构建以动态一致性联盟算法（Dynamic Consensus-based Grouping Algorithm，DCBGA）为核心的无人机集群决策控制流程框架。为无人机集群... 详细信息

动态未知乃至对抗条件下的异构无人机集群协同作战联盟组建是无人机集群实际作战运用的重要一环。构建以动态一致性联盟算法（Dynamic Consensus-based Grouping Algorithm，DCBGA）为核心的无人机集群决策控制流程框架。为无人机集群设计通信受限条件的通信组网模型，并引入动态自适应机制，以有效应对高动态任务场景；基于“作战环”理论，对网络架构下的异构单元非线性作战效能聚合效果进行描述，并纳入全局效益函数，牵引异构无人机协同作战联盟组建；将联盟组建过程划分目标选择、一致性和信息与状态更新三个阶段，采用动态一致性联盟算法支撑无人机集群自下而上完成各阶段的信息决策控制。仿真结果表明，新构建的算法体系可以有效推动异构无人机集群实现作战联盟组建，完成协同打击作战任务，具有较好的动态适应性以及规模扩展性，并在对抗环境下展现出良好韧性。

关键词：异构无人机集群联盟组建作战效能分布式一致性韧性

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面向复杂多任务的异构无人机集群分组调配

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 972-981页

作者：高程都延丽步雨浓刘燕斌王宇飞南京航空航天大学航天学院江苏南京211106 北京机电工程研究所北京100854

针对复杂多任务下的异构无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群分组调配问题,提出一种基于改进K均值和延迟接受(deferred-acceptance,DA)算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节,通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K... 详细信息

针对复杂多任务下的异构无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群分组调配问题,提出一种基于改进K均值和延迟接受(deferred-acceptance,DA)算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节,通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K-means聚类的精度,并设计余量裕度下的分组均衡性调整策略,在最优性的前提下提高分组的均衡性。在集群匹配分组环节,改进了DA算法,通过任务倾向的偏好列表快速生成预中选方案,并设计两阶段冲突消除来保证匹配的稳定性和收敛性。仿真实验表明,所提方法能够快速有效地解决复杂多任务下的UAV集群分组调配问题,具备良好的最优性和时效性。

关键词：异构无人机集群分组调配聚类延迟接受算法稳定匹配

基于时空混成Petri网的无人机集群行为建模方法

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西北工业大学学报 2022年第4期40卷 812-818页

作者：卢楠王晓东唐政何佩西北工业大学宁波研究院浙江宁波315103 西北工业大学计算机学院陕西西安710072 中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室陕西西安710072

越来越广泛应用的无人机集群作战在信息化全球新军事变革中受到高度关注,集群一体化建模对作战模式的测试验证具有重要的意义和价值。结合作战场景的建模仿真需求,以异构无人机集群协同作战过程为研究对象,从无人机单体建模入手,在单体... 详细信息

越来越广泛应用的无人机集群作战在信息化全球新军事变革中受到高度关注,集群一体化建模对作战模式的测试验证具有重要的意义和价值。结合作战场景的建模仿真需求,以异构无人机集群协同作战过程为研究对象,从无人机单体建模入手,在单体作战过程形式化和数学描述的基础上,基于时空混成Petri网描述异构无人机集群系统的离散状态和连续过程,有效解决了集群系统中物理、计算过程的融合问题和交互事件建模问题。选取UPPAAL对无人机集群打击任务建模进行形式化验证,表明所提建模方法可行、有效。

关键词：异构无人机集群时空混成Petri网集群建模形式化验证

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面向无人机集群智能避障的算法安全研究

面向无人机集群智能避障的算法安全研究

作者：黄欣宇北京交通大学

学位级别：硕士

随着无人机技术的发展,无人机在军事和民用领域的应用愈加深入,且朝集群化方向发展,以满足危险环境中的监测、搜索和救援等复杂任务需求。避障算法作为一种面向无人机集群的核心算法,一直是工业界和学术界研发的焦点,许多学者在群体智能... 详细信息

随着无人机技术的发展,无人机在军事和民用领域的应用愈加深入,且朝集群化方向发展,以满足危险环境中的监测、搜索和救援等复杂任务需求。避障算法作为一种面向无人机集群的核心算法,一直是工业界和学术界研发的焦点,许多学者在群体智能Flocking算法的基础上开展了优化和改进研究。然而,当前算法只考虑了同构无人机集群,忽视了集群的异构性以及算法的安全性。因此,针对避障算法应用于异构集群的场景,深入研究避障算法存在的参数敏感性问题和安全性问题,可以降低安全损失,提高无人机集群的任务应用范围,具有重要意义。本文主要从以下两个方面开展无人机集群智能避障的算法安全研究:第一,无人机集群避障算法参数敏感性分析。对目前被广泛使用的Flocking避障算法进行稳定性分析,针对其存在某些情况下稳定性较差的问题,提出了基于Flocking算法的优化集群避障算法Hybrid Flocking算法。Hybrid Flocking算法同时考虑群体避障(Group Collision Avoidance,GCA)策略和个体避障(Individual Collision Avoidance,ICA)策略,并设计了两种策略的切换算法。本文对避障算法的参数敏感性进行深入分析,通过强化学习演员-评论家(Actor-Critic,AC)算法实现避障算法的权重参数自动调节机制以提高无人机集群避障算法的稳定性。第二,提出基于Rushing攻击的到达状态数据投毒攻击模型,旨在利用无人机集群通信网络中主流的AODV协议的脆弱性,造成异构无人机集群飞行任务的时延,为算法安全加固奠定基础。现有的无人机集群避障算法对攻击防护的研究尚处于起步阶段,特别是对数据投毒攻击造成的无人机集群任务时延缺乏有效防护。针对以上问题,本文引入了零空间投影(Null Space Based,NSB)法来实现避障算法的安全加固,提出了无人机集群避障约束模型,增强了模型的鲁棒性。在仿真实验中,相比于Flocking算法,Hybrid Flocking算法使得集群中无人机之间安全距离波动性小且保持性更好,发生碰撞和任务失败的概率较低。通过强化学习AC算法,实现了避障算法的权重参数自动调参以提高异构无人机集群避障算法的稳定性。实验中任务用时减少可达9.68%,平均任务用时减少了大约8%。本文设计了针对异构无人机集群场景下集群避障算法的数据投毒攻击,实验分析了不同集群大小、不同无人机速度、以及不同到达判断阈值情况下攻击导致的任务平均时延。攻击导致的集群任务时延最高可达47.84%。本文引入NSB法来对异构集群避障算法进行加固,使用加固算法后,攻击导致的时延最多下降了41.39%,一定程度上验证了加固算法的有效性,对无人机集群避障算法的安全性防护提供了一定的依据。

关键词：异构无人机集群避障算法强化学习 AODV协议投毒攻击

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异构飞行器集群任务分配及其应用研究

异构飞行器集群任务分配及其应用研究

作者：林君灿国防科技大学

学位级别：硕士

异构无人机集群任务分配是异构无人机集群作战的基础。通过异构无人机集群协同任务分配研究,能够充分发挥无人机低成本、机动灵活、易于配置等优势,加快推进无人机集群作战系统的建设,实现多样化作战能力。本文针对异构无人机集群作战... 详细信息

异构无人机集群任务分配是异构无人机集群作战的基础。通过异构无人机集群协同任务分配研究,能够充分发挥无人机低成本、机动灵活、易于配置等优势,加快推进无人机集群作战系统的建设,实现多样化作战能力。本文针对异构无人机集群作战特点对任务分配模型和算法展开研究,构建无人机-作战任务间的关联和映射关系,包括多任务条件下的优先级与时序关系、异构无人机与目标之间的任务逻辑关系、多无人机与多目标之间的兵力调配关系等,给出体现异构无人机-目标-任务三者之间协同的任务分配语义描述。同时,研究任务分配方法在作战中的应用,分别针对单任务分配场景、静态多任务分配场景、动态多任务分配场景的特点,建立相应的数学模型,并采用相对应的优化方法进行求解,获得最优任务分配解。此外,为了验证提出的模型和算法的实际效果,基于MATLAB/SIMULINK/C++设计开发了异构无人机集群协同任务规划仿真系统,通过反复迭代推演,完成规划方案的优化和可行性测试,为异构无人机集群任务规划提供有力的保证。本文的主要研究工作和创新点如下:（1）分析异构无人机集群任务分配的特点。针对异构无人机集群时空协同、任务耦合、能力铰链、载荷异构的复杂环境,分析了任务分配的特点、复杂性、原则,描述异构无人机集群任务分配需要解决的任务优先级、任务时序、时间窗要求等约束,总结归纳出任务分配问题的一般求解流程。（2）针对异构无人机集群执行协同侦察,协同打击等单任务分配场景,分析了异构无人机执行任务的代价和收益,考虑单架无人机任务载荷的限制,建立异构无人机集群单任务分配模型,提出结合合同网机制的混合粒子群算法对模型进行求解。结合算例对模型的合理性和算法的有效性进行了验证。（3）针对异构无人机集群静态多目标多任务分配问题,目标位置已知,任务间有时序和时间窗的约束,提出了基于时间窗的混合整数线性规划模型和基于时间窗的多层编码遗传算法的多任务分配方法,将任务分配算法扩展至时空四维。经过仿真对比分析两种方法的优缺点和适用范围。（4）针对异构无人机集群动态多目标多任务分配问题,目标的数量和位置均未知,对任务分配算法提出了可重规划、在线实时运算等能力要求,研究了基于网络流模型的任务分配方法,通过分析任务场景,建立约束方程,提出了通过网络单纯形法结合快速树搜素算法求解网络最小费用流问题,降低了模型求解的计算复杂度。同时,结合后续任务信息,运用迭代方法将此算法的应用扩展到多任务分配场景。（5）结合典型作战样式下异构无人机集群任务分配模型和算法研究,以及提出的基于Dubins算法的航迹规划和航迹延长方法,设计和开发了基于MATLAB\SIMULINK\C++开发的异构无人机集群协同规划仿真推演系统,通过仿真推演,验证本文提出的模型及算法的实用性和实效性。

关键词：异构无人机集群任务分配群智能算法网络流算法仿真平台