【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络拓扑推断，尤其涉及一种基于连边间关联的无人机通信网络推断方法。
技术介绍
1、随着无人机技术的迅猛发展，无人机集群已广泛用于远程监控、通信中继和协同救援等多个领域，无人机的智能行为和协同工作对于这些应用至关重要。而无人机间的无线通信网络作为支撑无人机集群协同的基础设施，在这一过程中扮演着关键的角色。了解无人机通信网络的拓扑结构是理解和分析无人机集群行为的关键，因为它可以揭示无人机之间的通信关系和连接模式，从而有助于预测和调控无人机集群的行动。然而，由于常用的飞行自组织网络的灵活性和自组织性，在实际应用中我们通常只能获得有限的网络拓扑信息。因此，研究如何在有限信息条件下对未知的无人机通信网络拓扑进行推断变得尤为重要且具有挑战性。
2、现有国内外研究学者对通信网络拓扑推断问题进行了系统的研究。有的利用信号间的时序关联技术，考虑时序间的因果性，采用格兰杰因果检测方法进行通信网推断；有的通过贝叶斯推断的方法，将已知的连边信息作为贝叶斯推理中的先验知识对推断进行修正。
3、上述方法均只能考虑到成对无人机之...
【技术保护点】
1.一种基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述无人机间的传递熵值通过以下公式计算得到：
3.根据权利要求1所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述基于因果关联网络，根据三种干扰因子结构分别构建对应的因果封闭子图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述混淆结构造成的第三变量，是同时对所述两个无人机产生因果关联影响的第三变量；所述碰撞结构造成的第三变量，是同...
【技术特征摘要】
1.一种基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述无人机间的传递熵值通过以下公式计算得到：
3.根据权利要求1所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述基于因果关联网络，根据三种干扰因子结构分别构建对应的因果封闭子图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述混淆结构造成的第三变量，是同时对所述两个无人机产生因果关联影响的第三变量；所述碰撞结构造成的第三变量，是同时受所述两个无人机因果关联影响的第三变量；所述中介结构造成的第三变量，是同时受所述两个无人机中的一个无人机因果关联影响且对另一个无人机产生因果关联影响的第三变量。
5.根据权利要求1所述的基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，其特征在于，所述第一神经网络包括四个自动编码器和一个全连通线性层神经网络，其中，四个自动编码器分别接收无人机间的传递熵值和三种因果封闭子图，输出各自的嵌入特征，再将四种嵌入特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宇萌，谭滔，陈莘文，曹先彬，杜文博，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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