一种针对制造技术

本申请公开了一种针对

【技术实现步骤摘要】
一种针对DoS网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法


[0001]本申请涉及无人机
，尤其是一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法
。

技术介绍

[0002]随着无人机领域的快速发展，集群无人机已被广泛应用于环境监测
、
物流运输
、
恶劣环境的救援搜索等多个领域
。
为实现集群无人机的协同任务执行，保证任务完成的可靠性与安全性，集群无人机的分布式协同控制已成为无人机领域的一个关键研究方向
。
[0003]在集群无人机的分布式协同控制过程中，无人机之间会通过集群无人机通信网络来实现集群内部的机间交互，从而使得无人机可以获取邻机的状态信息实现协同控制
。
但是基于集群无人机通信网络的无人机协同控制极易遭受来自外部的
DoS(Denial of Service
，拒绝服务
)
网络攻击，这些网络攻击会阻碍机间正常通信交互，影响集群无人机内部的不同无人机之间的信息传递，进而破坏集群无人机的分布式协同控制
。
当集群无人机遭遇
DoS
网络攻击时，被入侵的无人机将会无法获取邻机状态信息，使得集群无人机的协同性遭到破坏，在严重情况下会导致机间碰撞，影响集群无人机的安全性
。

技术实现思路

[0004]本申请针对上述问题及技术需求，提出了一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法，本申请的技术方案如下：
[0005]一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法，针对的集群无人机包括一架领导者无人机及
N
架跟随领导者无人机飞行的跟随者无人机，该集群无人机协同韧性控制方法包括对于集群无人机中的任意跟随者无人机
i
，整数参数
1≤i≤N
：
[0006]基于跟随者无人机
i
在未遭遇
DoS
网络攻击时通过集群无人机通信网络获取位置参考状态的估计值，在遭遇
DoS
网络攻击时正方向的位置参考状态的导数保持遭遇
DoS
网络攻击前不变
、
侧方向的位置参考状态的导数与上升方向的位置参考状态的导数为0的特征，设计得到跟随者无人机
i
的安全飞行估计器，安全飞行估计器用于估计跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值
[0007]基于跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值设计得到跟随者无人机
i
的速度状态观测器，速度状态观测器用于观测跟随者无人机
i
的速度参考状态的估计值
[0008]定义跟随者无人机
i
的一致性误差并设计得到
PID
积分滑模面
S
2,i
，
X
1,i
是跟随者无人机
i
的实际位置，
X
2,i
是跟随者无人机
i
的实际速度，
c0是正定参数；
[0009]基于
PID
积分滑模面
S
2,i
结合跟随者无人机
i
的动力学模型得到跟随者无人机
i
在考虑
DoS
网络攻击下的协同韧性控制器；
[0010]在集群无人机飞行过程中，利用安全飞行估计器估计跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值利用速度状态观测器观测跟随者无人机
i
的速度参考状态的估计值并按照协同韧性控制器得到控制输入参数
τ
i
发送给跟随者无人机
i
进行控制
。
[0011]本申请的有益技术效果是：
[0012]本申请公开了一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法，该方法基于一致性控制理论与滑模控制理论设计协同韧性控制器，使得跟随者无人机在遭遇
DoS
网络攻击而无法接收邻机信息的情况下能快速采取安全控制策略，从而保证集群无人机在遭遇
DoS
网络攻击时仍然可以稳定飞行，且在
DoS
网络攻击结束时可以快速恢复到期望的一致性协同状态，在多无人机的编队协同韧性控制上具有很好的实际意义和应用前景
。
附图说明
[0013]图1是一个实例中的集群无人机通信网络的拓扑图
。
[0014]图2是本申请一个实施例中构建得到协同韧性控制器的信息流示意图
。
[0015]图3是本申请一个实施例中的集群无人机协同韧性控制方法的控制框图
。
[0016]图4是一个仿真实例中对各个跟随者无人机施加的攻击信号的时序图
。
[0017]图5是图4的仿真实例中各架跟随者无人机的飞行轨迹仿真图
。
[0018]图6是图4的仿真实例中各架跟随者无人机的一致性误差的仿真结果图
。
具体实施方式
[0019]下面结合附图对本申请的具体实施方式做进一步说明
。
[0020]本申请公开了一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法，该方法针对集群无人机，集群无人机包括一架领导者无人机及
N
架跟随领导者无人机飞行的跟随者无人机，
N
为整数参数
。
集群无人机的不同无人机之间建立有集群无人机通信网络，集群无人机通信网络可以视为一个以领导者无人机为根节点的有向生成树结构，可以保证集群无人机之间的通信连通性
。
在有向生成树结构的集群无人机通信网络中，领导者无人机与其他各架跟随者无人机之间的通信是领导者无人机至跟随者无人机的单向通信，而不同跟随者无人机之间的通信是双向通信或单向通信
。
比如在图1的实例中，集群无人机包括1架领导者无人机
(
记为
UAV#Leader)
以及5架跟随者无人机，分别记为
UAV#1、UAV#2、UAV#3、UAV#4
和
UAV#5
，领导者无人机与
UAV#1
以及
UAV#2
分别建立单向的通信连接，
UAV#1
还与
UAV#3
和
UAV#5
分别建立单向通信连接，
UAV#2
还与
UAV#4
和
UAV#5
分别建立单向通信连接
。
[0021]请参考图2所示的控制框图以及图3所示的信息流示意图，该集群无人机协同韧性控制方法包括对于集群无人机中的任意跟随者无人机
i
执行如下操作，整数参数<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种针对
DoS
网络攻击的集群无人机协同韧性控制方法，针对的集群无人机包括一架领导者无人机及
N
架跟随所述领导者无人机飞行的跟随者无人机，其特征在于，所述集群无人机协同韧性控制方法包括对于集群无人机中的任意跟随者无人机
i
，整数参数
1≤i≤N
：基于跟随者无人机
i
在未遭遇
DoS
网络攻击时通过集群无人机通信网络获取位置参考状态的估计值，在遭遇
DoS
网络攻击时正方向的位置参考状态的导数保持遭遇
DoS
网络攻击前不变
、
侧方向的位置参考状态的导数与上升方向的位置参考状态的导数为0的特征，设计得到跟随者无人机
i
的安全飞行估计器，所述安全飞行估计器用于估计跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值基于跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值设计得到跟随者无人机
i
的速度状态观测器，所述速度状态观测器用于观测跟随者无人机
i
的速度参考状态的估计值定义跟随者无人机
i
的一致性误差并设计得到
PID
积分滑模面
S
2,i
，
X
1,i
是跟随者无人机
i
的实际位置，
X
2,i
是跟随者无人机
i
的实际速度，
c0是正定参数；基于
PID
积分滑模面
S
2,i
结合跟随者无人机
i
的动力学模型得到跟随者无人机
i
在考虑
DoS
网络攻击下的协同韧性控制器；在集群无人机飞行过程中，利用所述安全飞行估计器估计跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计值利用所述速度状态观测器观测跟随者无人机
i
的速度参考状态的估计值并按照协同韧性控制器得到控制输入参数
τ
i
发送给跟随者无人机
i
进行控制
。2.
根据权利要求1所述的集群无人机协同韧性控制方法，其特征在于，所述设计得到跟随者无人机
i
的安全飞行估计器包括：设计中间变量以及以及表示跟随者无人机
i
在时刻
t
未遭遇
DoS
网络攻击，表示跟随者无人机在未遭遇
DoS
网络攻击时通过集群无人机通信网络获取到的位置参考状态；表示跟随者无人机
i
在时刻
t
遭遇
DoS
网络攻击，击，表示跟随者无人机
i
在遭遇
DoS
网络攻击前正方向的位置参考状态；基于中间变量和设计得到跟随者无人机
i
的安全飞行估计器为：其中，跟随者无人机
i
的位置参考状态的估计误差则有
且其中，
α
和
C
a
分别定义为一个正定对角矩阵
。3.
根据权利要求1所述的集群无人机协同韧性控制方法，其特征在于，设计得到的跟随者无人机
i
的速度状态观测器为：其中，
Γ
V
表示控制增益参数，定义为一个正定对角矩阵，中间变量
4.
根据权利要求1所述的集群无人机协同韧性控制方法，其特征在于，设计得到的跟随者无人机
i
在考虑
DoS
网络攻击下的协同韧性控制器为：其中，
F
1,i
和
G
1,i
分别是根据跟随者无人机
i
的动力学模型确定的参数矩阵，是对有界未知控制向量
F
2,i
的估计值；
Γ
K
、
表示为正定对角矩阵，
ε
θ
表示为正参数；则所述集群无人机协同韧性控制方法还包括：根据跟随者无人机
i
的一致性误差
e
i
得到
θ
i
并代入协同韧性控制器，根据
PID
积分滑模面
S
2,i
构建的自适应律
。5.
根据权利要求4所述的集群无人机协同韧性控制方法，其特征在于，根据
PID
积分滑模面

【专利技术属性】
技术研发人员：余自权，杨海川，程月华，姜斌，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：