本发明专利技术公开了一种基于目标跟踪的多无人机通信决策方法，能够在任务分配的过程中自主完成通信决策；在目标跟踪过程中，每架无人机利用滤波算法对噪声数据进行滤波，并在该滤波数据下进行任务分配，仅当该任务分配结果与正在执行的任务产生冲突时进行通信，从而实现局部信息共享；无人机在获得共享信息和局部观测信息时，对目标状态进行估计，在此基础上更新与目标的距离代价，并在全局信息下再次进行任务分配，若该任务分配结果与局部信息下的任务分配结果一致，则进行通信，无人机将执行新的跟踪任务，否则维持原有的跟踪任务。本发明专利技术能够确保多架无人机任务分配的一致性，并大幅度降低无人机间的通信次数。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多架无人机跟踪多个移动目标时的通信决策方法，涉及目标状态估计和任务协同分配方法。
技术介绍
无人机跟踪运动目标具有广阔的应用前景，如:海上船只安全监管，城市道路车辆跟踪，体育实况转播等。目前，多架无人机协同完成多目标跟踪问题尚未解决。尽管一些简化的协同跟踪算法已经被提出，但这些算法共同的简化假设条件是各成员都能获得完全一致的目标观测信息。然而，在实际的运动目标跟踪过程中，各架无人机局部所得到的目标信息一般都不相同，这种差异来源于每架无人机的测量噪声。这就使得每架无人机需要将获得的噪声信息进行滤波处理，并决定是否将处理后的数据传递给其它的无人机以达成信息共享。 Tal Shima, Steven J.Rasmussen, Phillip Chandler 提出了当某架无人机获得的跟踪目标信息与收到其它共无人机的目标信息之间差异超过给定的阈值时进行通信的决策方法；Mehdi Alighanbari, Jonathan P.How提出了当某架无人机获得的目标信息对其闭环控制系统的性能产生影响时进行通信的决策方法，但该方法面临的最大问题是如何选取一个能够有效表征控制系统性能的评价参数；Dany Dionnel, Camille A.Rabbath提出了分布式任务一致性(Decentralized Task Consensus, DTC)通信决策方法,该方法通过已知的目标位置信息计算无人机与目标间的距离代价，在此基础上判断某架无人机观测信息下最优任务分配结果与它收到其它无人机观测信息下最优任务分配结果的差异，当且仅当二者任务分配结果不一致的情况下进行通信，但该方法需要在无人机执行跟踪前先验的知道目标的运动状态，这一点在实际应用中不具有可行性，其次这种算法未考虑各架无人机观测数据噪声对任务分配的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种多目标跟踪下多无人机通信决策方法，能够使无人机在进行任务分配的过程中自主决策是否与其它无人机进行通信，避免了实时通信导致的通信资源浪费。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案为:提供，将滤波/预测算法与任务分配算法相结合，构建出无人机通信决策方法，从而在多目标跟踪过程中获得无人机间的信息沟通规则，本专利技术所采用的方法包括:运动目标观测信息滤波和任务分配下的通信决策两大部分，第一部分主要通过对目标状态信息进行滤波处理，减小各架无人机目标观测信息的噪声干扰，获得较为准确的目标状态，第二部分为任务分配下的通信决策，包括:(I)计算每架无人机与目标的距离代价，产生局部任务分配的最优排序，若局部任务分配结果与当前跟踪任务产生冲突，则发起通信，使局部观测信息得到共享，通信内容为这架无人机对所有目标观测信息的滤波值，(2)若进行通信，接收信息的无人机将利用共享信息和其观测信息的滤波值对目标状态进行估计，(3)在目标状态估计的基础上无人机更新与目标的距离代价，在此基础上产生新的任务分配结果，若此时任务分配结果与发送信息的无人机任务分配结果一致，无人机将执行新的跟踪任务，否则继续执行上一时刻的跟踪任务。现对本专利技术的实现步骤说明如下: K= {1，2，3，…/7}是无人机个数，T1= {1，2，3，.../ }是跟踪的目标个数，假设:①每架无人机都知道自身及其它无人机的位置，Φ每架无人机信息传递时延相同(通信时延定义为:无人机i e K在A时刻发送信息，其它无人机在A+1时刻接收到信息)，③编队内每架无人机观测噪声不同，④无人机i每次通信仅传递它对所有目标观测信息的滤波值。步骤一:每架无人机利用滤波算法获得到较为准确的目标状态； 该步骤的一种实现方法为:构建跟踪目标的状态方程，利用卡尔曼滤波器对噪声数据进行滤波处理； 步骤二:在获得目标状态的基础上计算无人机与目标的距离代价，在最小代价下产生任务排序，判断该任务分配结果与当前执行任务是否产生冲突，若冲突则进行通信，否则不通信； 该步骤的一种实现方法为: (1)利用步骤一产生的滤波数据，计算每架无人机到每个目标的距离代价續、J e VJ e八并将其归一化； (2)根据归一化的距离代价，每架无人机都能获得最小代价下的任务排序结果[納j (3)每架无人判断任务排序是否发生改变。若改变就进行通信，通信内容为无人机对所有目标观测信息的滤波值，并执行步骤三。若不改变则不进行通信，返回步骤一，等待下一时刻观测数据到来； 步骤三:接收信息的无人机利用共享信息和其观测信息的滤波值对目标状态进行估计； 目标状态估计的一种实现方法为:假设A时刻无人机i e {I, 2，……，/ }发起通信，由于信息传递延迟，其它《-1架无人机将在^+1时刻收到无人机i发送的滤波信息，此时/7-1架无人机将利用共享信息对所有目标状态进行预测，并通过与该无人机当前时刻观测信息的滤波值进行加权平均估计目标状态； 步骤四:每架无人机更新目标的距离代价，产生新的任务分配结果，若此时任务分配结果与发送信息的无人机任务分配结果一致，无人机将执行新的跟踪任务，否则继续执行上一时刻的跟踪任务； 该步骤的一种实现方法为:(1)接收信息的无人机利用目标状态的估计值，计算距离代价本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于目标跟踪的多无人机通信决策方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：每架无人机利用滤波算法获得到较为准确的目标状态；步骤二：在获得目标状态的基础上计算无人机与目标的距离代价，在最小代价下产生任务排序，判断该任务分配结果与当前执行任务是否产生冲突，若冲突则进行通信，否则不通信；步骤三：接收信息的无人机利用共享信息和其观测信息的滤波值对目标状态进行估计；步骤四：在目标状态估计的基础上无人机更新与目标的距离代价，在此基础上产生新的任务分配结果，若此时任务分配结果与发送信息的无人机任务分配结果一致，无人机将执行新的跟踪任务，否则继续执行上一时刻的跟踪任务。
【技术特征摘要】
1.一种基于目标跟踪的多无人机通信决策方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤一:每架无人机利用滤波算法获得到较为准确的目标状态； 步骤二:在获得目标状态的基础上计算无人机与目标的距离代价，在最小代价下产生任务排序，判断该任务分配结果与当前执行任务是否产生冲突，若冲突则进行通信，否则不通信； 步骤三:接收信息的无人机利用共享信息和其观测信息的滤波值对目标状态进行估计； 步骤四:在目标状态估计的基础上无人机更新与目标的距离代价，在此基础上产生新的任务分配结果，若此时任务分配结果与发送信息的无人机任务分配结果一致，无人机将执行新的跟踪任务，否则继续执行上一时刻的跟踪任务。2.如权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：任佳，崔亚妮，杜文才，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。