一种多传感器协同模式选择与任务分配方法组成比例

现有的多传感器协同调度方法大多是基于固定规则设计，难以较好的应对复杂高动态场景，尤其是无法应对密集任务场景。此外，现有的调度方法研究大多只针对任务级别的任务分配，并未涉及到传感器的工作模式选择优化。为克服现有技术中的不足，本发明专利技术针对多传感器调度系统，提出了一种多传感器协同模式选择与任务分配方法，在复杂密集任务场景下，根据不同任务的需求和传感器特性，针对动态场景自适应实现协同工作模式和任务分配方案的优化设计，可以有效的应用于高动态场景，同时有效解决了多传感器任务冲突造成的资源浪费问题，极大的提升了任务的完成度和传感器的利用效率。了任务的完成度和传感器的利用效率。了任务的完成度和传感器的利用效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多传感器协同模式选择与任务分配方法


[0001]本专利技术属于设备控制领域，尤其涉及一种多传感器协同模式选择与任务分配方法。

技术介绍

[0002]现实环境日益复杂，使得用于感知的单一传感器难以满足各类型的感知需求。多传感器有必要进行有效协同，共同完成复杂任务。具体体现在：(1)不同传感器功能和感知范围各异，适于完成不同任务；(2)传感器资源有限，可执行任务数量有上限；(3)不同传感器的功能和感知范围有重合，一个任务可由多个传感器完成。因此，需设计有效的任务分配算法，使得多传感器可根据环境变化动态进行任务分配，实现多传感器有效协同，提高传感器的资源利用率和任务完成度。
[0003]现有的多传感器协同调度方法大多是基于固定规则设计，难以较好的应对复杂高动态场景，尤其是无法应对密集任务场景。此外，现有的调度方法研究大多只针对任务级别的任务分配，并未涉及到传感器的工作模式选择优化。而实际中传感器在不同工作模式下具有不同的功能和能力，也需要进行选择优化。
[0004]因此，需要设计有效的传感器模式选择与任务分配算法，对传感器的工作模式和任务分配进行联合优化，使得多传感器可以根据环境的动态变化，智能的进行模式选择和任务调度，达到多传感器功能上的有效协同。

技术实现思路

[0005]为克服现有技术中的不足，本专利技术针对多传感器调度系统，提出一种多传感器协同模式选择与任务分配方法，在复杂密集任务场景下，对传感器的工作模式和任务分配进行联合优化，达到多传感器之间任务执行的有效协同，极大提升了任务完成度和传感器的资源利用率。
[0006]本专利技术的基于多传感器协同模式选择与任务分配方法，包括如下步骤：
[0007](10)传感器调度系统输入信息获取：传感器前端根据执行任务情况，将传感器状态反馈至传感器调度系统；中心指控系统接收态势生成系统产生的环境态势信息，通过分析判断自动发布任务指令，并发送至传感器调度系统；
[0008](20)传感器调度系统建模工作模式选择与任务分配优化问题：传感器调度系统根据给定的性能指标和约束进行，建模优化问题；
[0009](30)传感器调度系统生成模式选择与任务分配方案：设计自适应修正离散粒子群算法，优化生成模式选择与任务分配方案，并下发至传感器前端；
[0010](40)态势生成系统生成态势：传感器根据分配的工作模式和任务，执行感知任务；将感知数据进行信号处理和数据处理，发送至态势生成系统；态势生成系统通过分析整合感知信息，形成态势信息。
[0011]进一步地，所述(10)传感器调度系统输入信息获取步骤包括：
[0012](11)传感器信息获取：通过传感器前端的反馈，获取传感器信息，假设系统中有S个传感器，每个传感器s∈S具有的工作模式集合为N
s
，因此，S个传感器具有的总工作模式数为：对于传感器的每一种工作模式n，其对应的剩余资源为q
n
；
[0013](12)任务信息获取：通过对中心指控系统所发布的任务指令进行解析，假设系统当下共有M个任务，每个任务m具有不同的价值p
m
，优先级越高的任务具有越高的价值，完成每个任务m需要消耗传感器的资源r
m
；
[0014](13)任务要求与传感器能力匹配：每个任务具有不同的类型与能力要求，基于任务的功能与能力要求不同，定义连接矩阵C
M
×
N
，其中元素c
m,n
∈{0,1}表示传感器是否可以在模式n下成功执行任务m。
[0015]进一步地，所述(20)工作模式选择与任务分配优化问题建模步骤包括：
[0016](21)定义模式选择与任务分配矩阵A
M
×
N
，其中元素a
m,n
∈{0,1}表示任务m是否分配给工作模式n∈N
s
下的传感器s；
[0017](22)定义任务完成度P(A)为完成任务的价值之和：
[0018][0019]其中，任务m被完成的条件是任务m至少被分配给一种传感器工作模式n，a
m,n
＝1，且该模式下可以执行任务m，c
m,n
＝1；
[0020](23)在满足传感器资源约束的情况下，通过设计模式选择与任务分配方案，以最大化任务完成度P(A)，该优化问题建模为：
[0021]P1:
[0022]s.t.
[0023][0024][0025]其中，目标函数是任务完成度P(A)，第一个约束是传感器的资源约束，即每个传感器在工作模式n下执行任务消耗的资源不能超过其资源上限q
n
，第二个约束是工作模式的约束，即每一个传感器s在同一时刻只能处于一种工作模式下，其它工作模式无法分配任务执行。
[0026]进一步地，所述(30)模式选择与任务分配方案生成步骤包括：
[0027](31)算法参数初始化：确定粒子群规模L和迭代次数T；
[0028](32)随机生成L个可行方案，即L个粒子初始位置矩阵，其中A
l
表示第l个粒子的位置。在实际生成A
l
时，首先对每一个传感器s随机确定其工作模式n，并在满足该模式的资源约束下，随机进行任务分配，产生一个可行解A
l
；此外，每一个粒子l产生一个随机速度矩阵
V
l
，其中每一个元素服从[
‑
v
max
,v
max
]之间的均匀分布；
[0029](33)粒子群局部最优和全局最优迭代更新：在每一个迭代周期t，计算不同粒子对应方案下的任务完成度并更新自身的历史局部最优位置并更新自身的历史局部最优位置
[0030][0031][0032](34)粒子速度矩阵更新：每个粒子更新速度矩阵
[0033][0034]其中，c1和c2表示加速因子，r1和r2为[0,1]之间的随机分布小数，由于粒子位置中的元素只能取0或1，速度越大则意味着取1的概率越大，因此对速度矩阵进行进一步更新：
[0035][0036](35)粒子位置矩阵更新：产生一个标准正态分布矩阵U～N(0
M
×
N
,I
M
×
N
)，更新粒子l的位置矩阵若正态分布矩阵中的元素u
m,n
大于速度矩阵中的元素则更新粒子位置元素为0，反之则为1，记为：
[0037][0038](36)粒子位置矩阵修正：首先，对工作模式的约束进行修正，对每一个传感器s，若其同时处于两个或以上的工作模式下，随机选择其中一个工作模式n，将其它工作模式下的方案全部取消，即其次，对任务分配方案进行修正，对于每一个传感器s选定的工作模式n，判断其任务分配所消耗的资源是否超出资源约束，若超出资源约束，即随机删除任务直至资源约束满足为止；
[0039](本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器协同模式选择与任务分配方法，其特征在于：包括如下步骤：(10)传感器调度系统输入信息获取：传感器前端根据执行任务情况，将传感器状态反馈至传感器调度系统；中心指控系统接收态势生成系统产生的环境态势信息，通过分析判断自动发布任务指令，并发送至传感器调度系统；(20)传感器调度系统建模工作模式选择与任务分配优化问题：传感器调度系统根据给定的性能指标和约束进行，建模优化问题；(30)传感器调度系统生成模式选择与任务分配方案：设计自适应修正离散粒子群算法，优化生成模式选择与任务分配方案，并下发至传感器前端；(40)态势生成系统生成态势：传感器根据分配的工作模式和任务，执行感知任务；将感知数据进行信号处理和数据处理，发送至态势生成系统；态势生成系统通过分析整合感知信息，形成态势信息。2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器协同模式选择与任务分配方法，其特征在于：所述(10)传感器调度系统输入信息获取步骤包括：(11)传感器信息获取：通过传感器前端的反馈，获取传感器信息，假设系统中有S个传感器，每个传感器s∈S具有的工作模式集合为N
s
，因此，S个传感器具有的总工作模式数为：对于传感器的每一种工作模式n，其对应的剩余资源为q
n
；(12)任务信息获取：通过对中心指控系统所发布的任务指令进行解析，假设系统当下共有M个任务，每个任务m具有不同的价值p
m
，优先级越高的任务具有越高的价值，完成每个任务m需要消耗传感器的资源r
m
；(13)任务要求与传感器能力匹配：每个任务具有不同的类型与能力要求，基于任务的功能与能力要求不同，定义连接矩阵C
M
×
N
，其中元素c
m,n
∈{0,1}表示传感器是否可以在模式n下成功执行任务m。3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器协同模式选择与任务分配方法，其特征在于：所述(20)工作模式选择与任务分配优化问题建模步骤包括：(21)定义模式选择与任务分配矩阵A
M
×
N
，其中元素a
m,n
∈{0,1}表示任务m是否分配给工作模式n∈N
s
下的传感器s；(22)定义任务完成度P(A)为完成任务的价值之和：其中，任务m被完成的条件是任务m至少被分配给一种传感器工作模式n，a
m,n
＝1，且该模式下可以执行任务m，c
m,n
＝1；(23)在满足传感器资源约束的情况下，通过设计模式选择与任务分配方案，以最大化任务完成度P(A)，该优化问题建模为：P1...

【专利技术属性】
技术研发人员：许先哲，陶仁拓，李世康，储晓彬，陈亚伟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：