基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、系统和设备技术方案

本申请涉及基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、系统和设备，该方法包括：将动态对抗环境下的整体任务流程划分为离散的时间序列并确定各时间步长；在当前时间步长内异构无人机集群中各无人机利用构建的DCBGA模型进行目标选择；在当前时间步长内各无人机利用DCBGA模型进行一致性过程；在当前时间步长内的目标选择和一致性过程完成轮次达到设定轮数时，各无人机完成各自本地信息的更新、自身任务执行状态和运动状态的切换并进入下一个时间步长；跟随每一时间步长的目标选择和一致性过程，输出并更新构建的异构无人机集群的ACK网络。显著提高了大规模动态环境下异构无人机集群任务网络构建效率。人机集群任务网络构建效率。人机集群任务网络构建效率。

【技术实现步骤摘要】
基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、系统和设备


[0001]本专利技术属于无人机集群控制
，涉及一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、系统和设备。

技术介绍

[0002]经典的多智能体任务分配问题的模型和求解方法都已十分成熟，其本质是将该问题建模为组合优化问题，并实现复杂约束条件下无人机节点和任务节点的映射关系。就求解方法而言，主要可以分为集中式方法(solution)和分布式方法两类。集中式任务分配架构中存在一个全局的信息控制和决策中心，分配过程中各无人机平台向中心节点通报态势信息，最终产生一个全局统一的任务分配方案。但是该方法对于规模效应十分敏感，特别是在动态条件下，态势信息更新频繁，极易造成通信拥塞和决策求解困难。此外，对抗条件下还存在着中心节点“单点失效”的风险，系统的鲁棒性较差。目前的无人机集群大多采用低成本模块化设计的平台，平台通过搭载异构载荷实现任务资源的分布式部署，集群的大规模、动态、分布式特性使得难以在全局形成统一的信息交互节点，故分布式任务分配的求解方法的适用性更好。
[0003]分布式任务分配架构下，各无人机作为独立的功能节点基于自身的局部信息做出决策，并通过与领域内其他节点的信息交互实现一致性态势感知和决策冲突消解，现有研究成果包括基于市场机制下的合同网拍卖方法、单节点
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单任务分配的CBAA方法、单节点
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多任务分配的CBBA方法和CBGA方法等。然而前述传统的无人机集群技术存在着对大规模且动态环境下的异构无人机集群任务网络构建效率较低的技术问题。

技术实现思路

[0004]针对上述传统方法中存在的问题，本专利技术提出了一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建系统以及一种计算机设备，能够显著提高大规模且动态环境下的异构无人机集群任务网络构建效率及适用性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用以下技术方案：
[0006]一方面，提供一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，包括步骤：
[0007]将动态对抗环境下的整体任务流程划分为离散的时间序列并确定各时间步长；
[0008]在当前时间步长内，异构无人机集群中各无人机利用构建的DCBGA模型进行目标选择；目标选择过程中各无人机根据自身视角内的最新态势信息选择边际收益最高的目标；
[0009]在当前时间步长内，各无人机利用DCBGA模型进行一致性过程；一致性过程中各无人机分别与通信直连的相邻无人机进行信息交互，完成态势信息共享及冲突消解；
[0010]在当前时间步长内的目标选择和一致性过程完成轮次达到设定轮数时，各无人机完成各自本地信息的更新、自身任务执行状态和运动状态的切换并进入下一个时间步长；
[0011]跟随每一时间步长的目标选择和一致性过程，输出并更新构建的异构无人机集群
的ACK网络；ACK网络用于指示各无人机执行对所选目标的任务流程。
[0012]另一方面，还提供一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建系统，包括：
[0013]任务划分模块，用于将动态对抗环境下的整体任务流程划分为离散的时间序列并确定各时间步长；
[0014]目标选择模块，用于在当前时间步长内，指示异构无人机集群中各无人机利用构建的DCBGA模型进行目标选择；各无人机根据自身视角内的最新态势信息选择边际收益最高的目标；
[0015]一致性模块，用于在当前时间步长内，指示各无人机利用DCBGA模型进行一致性过程；一致性过程中各无人机分别与通信直连的相邻无人机进行信息交互，完成态势信息共享及冲突消解；
[0016]时间切换模块，用于在当前时间步长内的目标选择和一致性过程完成轮次达到设定轮数时，指示各无人机完成各自本地信息的更新、自身任务执行状态和运动状态的切换并进入下一个时间步长；
[0017]网络输出模块，用于跟随每一时间步长的目标选择和一致性过程，输出并更新构建的异构无人机集群的ACK网络；ACK网络用于指示各无人机执行对所选目标的任务流程。
[0018]又一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法的步骤。
[0019]上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
[0020]上述基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法、系统和设备，在大规模异构无人机集群在动态对抗环境背景下，通过将整体任务流程划分为离散的时间序列并确定各时间步长，利用构建的DCBGA模型，异构无人机集群中各无人机在每一个时间步长内重复进行多轮目标选择过程和一致性过程，决定下一时间步长内全局的任务分配方案，最终落实全局层面目标选择方案到集群任务执行网络的构建，随着任务进程的不断演进，重复执行上述DCBGA模型的处理流程实现对任务执行网络的重构，不断推动集群任务的完成进度。相比于传统技术，上述方案实现了对大规模且动态环境下的异构无人机集群任务网络构建，效率高且适用性强。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为一个实施例中基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法的流程示意图；
[0023]图2为一个实施例中无人机的运动状态和转移流程示意图；
[0024]图3为另一个实施例中基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法的流程示意图；
[0025]图4为一个实施例中基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建系统的模块结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0027]除非另有定义，本申请所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本申请中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
[0028]需要说明的是，在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。
[0029]本领域技术人员可以理解，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0030]通过对动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其特征在于，包括步骤：将动态对抗环境下的整体任务流程划分为离散的时间序列并确定各时间步长；在当前时间步长内，异构无人机集群中各无人机利用构建的DCBGA模型进行目标选择；所述目标选择过程中各所述无人机根据自身视角内的最新态势信息选择边际收益最高的目标；在所述当前时间步长内，各所述无人机利用所述DCBGA模型进行一致性过程；所述一致性过程中各所述无人机分别与通信直连的相邻无人机进行信息交互，完成态势信息共享及冲突消解；在所述当前时间步长内的所述目标选择和所述一致性过程完成轮次达到设定轮数时，各所述无人机完成各自本地信息的更新、自身任务执行状态和运动状态的切换并进入下一个时间步长；跟随每一所述时间步长的所述目标选择和所述一致性过程，输出并更新构建的所述异构无人机集群的ACK网络；所述ACK网络用于指示各所述无人机执行对所选目标的任务流程。2.根据权利要求1所述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其特征在于，所述异构无人机集群中无人机的任务执行状态包括无目标牵引、有目标牵引和固定目标选择，所述无人机的运动状态包括蛇形机动、航迹飞行、环绕等待、同步攻击和节点失效。3.根据权利要求1或2所述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其特征在于，所述目标选择的过程，包括：各无所述人机根据自身视角内的最新态势信息，选择执行对于自身边际收益增量最大的目标的子任务并将所述目标添加到自身的目标选择列表。4.根据权利要求3所述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其特征在于，所述目标选择的过程，还包括：在计算边际收益的过程中，记录当前无人机视角中各个目标的最优任务联盟组合；若所述最优任务联盟组合成员发生变化，则所述当前无人机进行目标选择，否则跳过目标选择的执行。5.根据权利要求3所述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其特征在于，所述目标选择的过程，还包括：无人机在进入距离目标第一设定范围后，所述无人机设置自身的任务执行状态为固定目标选择状态；所述无人机的目标选择范围为距离所述无人机自身第二设定范围内的目标。6.根据权利要求1所述的基于DCBGA的异构无人机集群ACK构建方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘子双，韩维，柳文林，苏析超，郁大照，万兵，刘玉杰，刘子玄，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：