【技术实现步骤摘要】
一种无人集群协同博弈对抗的控制方法及系统
本说明书涉及无人集群
，尤其涉及一种无人集群协同博弈对抗的控制方法及系统。
技术介绍
在强博弈对抗的复杂对抗环境下，由于异构无人集群对抗任务在时间、空间、信息和资源上离散分布，而且任务类型复杂多变，因而无人集群协同博弈对抗任务不能有效理解，存在无人集群行为规划效率低、自主决策能力弱等问题。另一方面，无人集群对抗能力不断增强，执行的对抗任务越来越复杂，但是缺乏针对多无人平台、多目标、多任务类型的集群行为的有效规划和方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种无人集群协同博弈对抗的控制方法及系统，以解决无人集群协同博弈对抗的行为规划与控制的问题。基于上述目的，本专利技术提供了一种无人集群协同博弈对抗的控制方法，包括：基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务；当任一所述对抗任务的行动出现偏差时，基于所述对抗任务的实时态势执行信息对所述对抗...
【技术保护点】
1.一种无人集群协同博弈对抗的控制方法，其特征在于，包括：/n基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务；/n当任一所述对抗任务的行动出现偏差时，基于所述对抗任务的实时态势执行信息对所述对抗任务的对抗计划进行调整。/n
【技术特征摘要】
1.一种无人集群协同博弈对抗的控制方法，其特征在于，包括：
基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务；
当任一所述对抗任务的行动出现偏差时，基于所述对抗任务的实时态势执行信息对所述对抗任务的对抗计划进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务，包括：
提取无人集群对抗任务的对抗场景；
将所述对抗场景与对抗任务模板库进行匹配，得到与所述无人集群对抗任务相匹配的标准任务，所述对抗任务模板库基于协同博弈对抗的元任务字典建立；
基于所述标准任务对所述无人集群对抗任务进行协同分解，得到对抗任务清单；
执行所述对抗任务清单中的任务。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据联合博弈对抗任务的表达模型，确定协同博弈对抗的标准任务；
基于所述标准任务的任务类型、任务执行影响因素提取所述标准任务的元任务，建立协同博弈对抗的元任务字典。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述对抗任务的实时态势执行信息对所述对抗任务的对抗计划进行调整，包括：
获取正在执行的对抗任务的实时态势执行信息，所述实时态势执行信息包括实时态势信息及任务执行状态；
通过将所述实时态势执行信息与标准对抗任务进行比对，判断是否存在导致所述无人集群对抗任务无法完成的偏差；
在判断为存在所述偏差时，确定偏差类型；
基于确定的所述偏差类型确定偏差要素；
根据所述偏差要素在临机预案库中进行匹配，基于匹配成功的临机预案确定调整后的临机对抗计划；在未匹配成功时，根据所述偏差要素生成调整后的临机对抗计划。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据预判断的对手行动方案和对抗经验数据进行对抗训练，确定最优对抗计划。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预判断的对手行动方案和对抗经验数据进行对抗训练，确定最优对抗计划，包括：
根据对手行动判断对手行动意图，预判断对手行动方案；
将所述无人集群对抗任务的对抗行为抽象为行动序列的组合，以所述行动序列为研究对象，基于对抗经验数据及所述对手行动方案进行对抗训练，生成行动序列决策树；
基于行动序列决策树确定最优对抗计划。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于行动序列决策树确定最优对抗计划之后，所述方法还包括：
基于所述最优对抗计划获取对抗状态信息；
基于所述对抗状态信息进行对抗态势推测，得到推测结果；
基于所述推测结果和任务规划结果进行资源合理性评估。
8.一种无人集群协同博弈对抗的控制装置，其特征在于，包括：
分解模块，被配置为基于预建立的协同博弈对抗的元任务字典，提取无人集群对抗任务的对抗场景，对所述无人集群对抗任务进行协同分解，并执行分解后的对抗任务；
调整模块，被配置为当...
【专利技术属性】
技术研发人员：包卫东，朱晓敏，梁文谦，王吉，吴冠霖，牛莅原，陈超，马力，闫辉，高雄，张雄涛，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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