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一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略的制作方法

文檔序號(hào):10511429閱讀:1068來(lái)源:國(guó)知局
一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,步驟1:運(yùn)用變速虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的Olfati?saber蜂擁控制算法對(duì)無(wú)人機(jī)群組進(jìn)行初步協(xié)同控制;步驟2:引入虛擬通信圓環(huán),對(duì)每架無(wú)人機(jī)進(jìn)行在線的通信功率設(shè)置,計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的滿足安全通信要求的期望位置;步驟3:運(yùn)用優(yōu)化的位置移動(dòng)函數(shù),使各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)安全無(wú)碰撞地移動(dòng)到步驟二中得出的期望位置上;本發(fā)明更多的研究通信是如何影響無(wú)人機(jī)群組動(dòng)力學(xué)和通信拓?fù)涞模ㄟ^(guò)新提出的虛擬通信圓環(huán),改進(jìn)的目標(biāo)移動(dòng)函數(shù)與已有的經(jīng)典動(dòng)力學(xué)蜂擁算法的結(jié)合,有效的解決了多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的信息泄漏的不安全現(xiàn)象,是一種描述無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)和無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的新思路。
【專利說(shuō)明】
一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制的通信領(lǐng)域,具體涉及一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信 的協(xié)同控制策略。
【背景技術(shù)】
[0002] 多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)由于其個(gè)體具有自主智能性、高速度、快速變化的拓?fù)涞忍攸c(diǎn),內(nèi)部 通信網(wǎng)絡(luò)采用移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò);現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)人機(jī)的安全通信問(wèn)題,只要存在兩方面的缺 陷:一方面,無(wú)人機(jī)發(fā)射功率很高時(shí),復(fù)用信道會(huì)受到干擾,這樣不僅會(huì)嚴(yán)重干擾其他無(wú)人 機(jī),降低節(jié)點(diǎn)的性能,而且還會(huì)增加無(wú)人機(jī)群組的總體發(fā)射功率,容易使信息發(fā)生泄露;另 一方面,若某些無(wú)人機(jī)的發(fā)射功率不夠高,鏈路中的信噪比會(huì)降低,這會(huì)影響鏈路的連通 性,導(dǎo)致某些無(wú)人機(jī)不能正常通信。
[0003] 在多無(wú)人機(jī)安全通信領(lǐng)域,主要研究方向集中在對(duì)節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)安全性和網(wǎng)絡(luò)協(xié) 議的優(yōu)化等方面;Milan Rollo等人在FIPA ACL的基礎(chǔ)上嵌入了X-Security層處理智能體 之間的安全通信,使用接收方進(jìn)行秘鑰加密發(fā)送消息來(lái)保證通信數(shù)據(jù)的機(jī)密性,提供了點(diǎn) 對(duì)點(diǎn)的安全通信機(jī)制;杜君等人提出的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法,該方法通過(guò)改進(jìn)蟻 群算法建立信任統(tǒng)計(jì)模型,發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間安全性較高的路由路徑作為數(shù)據(jù)傳輸路徑。
[0004] 在無(wú)人機(jī)協(xié)同控制方面,主要研究集中在基于空氣動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)的固定編隊(duì)控制和 基于群體智能算法的動(dòng)態(tài)編隊(duì)控制。
[0005] 在自然界中,很多動(dòng)物群體,諸如鳥(niǎo)群、魚(yú)群、蟻群、蜂群等,常常會(huì)保持一定隊(duì)形 向目標(biāo)位置移動(dòng)的有秩序的群體運(yùn)動(dòng),這種群體行為我們稱為蜂擁;自C.Reynolds.提出了 用計(jì)算機(jī)直觀顯示鳥(niǎo)群移動(dòng)的三個(gè)準(zhǔn)則之后,群體智能理論得到迅速發(fā)展,而這也是現(xiàn)今 蜂擁行為的啟發(fā)式規(guī)則,分別是1)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都向群組中心靠近;2)避免群組中節(jié)點(diǎn)的碰撞; 3)節(jié)點(diǎn)的速度趨于一致;Vicsek等人在Reynolds模型的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的群體蜂擁模 型,通過(guò)提出位置匹配規(guī)則使所有個(gè)體最終以相同的速度和方向移動(dòng);Olfati-Saber將基 于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)方法為群體蜂擁行為建模的思想推廣到多障礙物空間中的建模問(wèn)題,提出的基 于虛擬領(lǐng)導(dǎo)者和α柵格的蜂擁算法不僅滿足了三個(gè)蜂擁?xiàng)l件,而且給出了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型 和幾何圖形學(xué)上的解釋;把群體控制理論延伸到多無(wú)人機(jī)的協(xié)同控制領(lǐng)域,一個(gè)相當(dāng)重要 的問(wèn)題是無(wú)人機(jī)間的通信性能;因?yàn)榛诟兄蛡鬟f信息的自主智能體控制的無(wú)人機(jī)是通 過(guò)通信實(shí)現(xiàn)的。多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的通信性能,需要對(duì)無(wú)人機(jī)間距離,無(wú)線信號(hào)功率和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 進(jìn)行全面考慮,而現(xiàn)今蜂擁算法作為多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制基礎(chǔ)的研究中,主要使無(wú)人機(jī)間處 于等距的編隊(duì),對(duì)無(wú)人機(jī)間通信性能、安全通信等因素考慮較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處,提出了一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同 控制策略;解決了通信安全問(wèn)題,降低信息泄露的幾率。
[0007] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控 制策略,包括以下幾個(gè)步驟:
[0008] 步驟1:運(yùn)用變速虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的olfati-saber蜂擁控制算法對(duì)無(wú)人機(jī)群組進(jìn)行初 步協(xié)同控制使整個(gè)多無(wú)人機(jī)群組達(dá)到等距的蜂擁狀態(tài);
[0009] 步驟2:引入虛擬通信圓環(huán),其構(gòu)造方法包括尋找層節(jié)點(diǎn)和設(shè)置通信半徑,對(duì)每架 無(wú)人機(jī)進(jìn)行在線的通信功率設(shè)置,計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的滿足安全通信要求的期望位置, 使之達(dá)成安全通信目標(biāo);
[0010] 步驟3:運(yùn)用優(yōu)化的位置移動(dòng)函數(shù),使各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)安全無(wú)碰撞地移動(dòng)到步驟二中 得出的期望位置上。
[0011] 上述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,所述步驟1還包括:
[0012] 步驟1.1:設(shè)置參數(shù),設(shè)定無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量η,無(wú)人機(jī)之間的蜂擁距離d,通信頻譜帶 寬W,發(fā)射功率Pit,最大迭代次數(shù)Iter_tim es.
[0013] 步驟1.2:初始化無(wú)人機(jī),初始化無(wú)人機(jī)i在歐式空間中初始位置為pi,和無(wú)人機(jī)i 在歐式空間中初始速度為Vi ;
[0014] 步驟1.3:計(jì)算鄰接矩陣aij(p),多無(wú)人機(jī)拓?fù)鋱D為帶權(quán)圖G,根據(jù)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系建立 鄰接矩陣ai」(p),如公式(1)所述:
[0015] aij(p)=ph(| |pj-pi| |〇/ra)e[0,l],j^i (1)
[0016] 其中,?1表示節(jié)點(diǎn)i在歐式空間的位置,ra=| |r| |。,&1心)表示鄰接矩陣兩節(jié)點(diǎn)間 的距離,W表示除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式位置、| |r| |。是指通過(guò)σ-范數(shù)轉(zhuǎn)換的智能體節(jié)點(diǎn) 的感知范圍,其中,Ph( I |pj-pi I Ισ/rcc)屬于ph(z)函數(shù);
[0017]
, ^[h,l] /^((),1).此分段函數(shù)為衡量無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)間距 離關(guān)系的碰撞函數(shù);
[0018] 步驟1.4:構(gòu)造集體勢(shì)能函數(shù)V(p),如公式(2)所示:
[0020]其中,| |pj-pi| |cj = da,A eiv;,Pj表示除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式位置,da為蜂 擁的幾何結(jié)構(gòu)中兩節(jié)點(diǎn)之間的距離,氕(Z)是成對(duì)的吸引、排斥勢(shì)能,可通過(guò)公式(3)計(jì)算:
[0022] 其中:
Φ(ζ)是
一個(gè)不均勾s型函數(shù), a,b,c為常整數(shù),ph(z)為碰撞函數(shù),0<a < b, ,
[0023] 步驟1.5:加入智能體群組目標(biāo)的影響因素,也就是加入群組虛擬領(lǐng)導(dǎo)者γ智能體 的導(dǎo)航反饋?lái)?xiàng),求得每架無(wú)人機(jī)控制輸入U(xiǎn)i,如公式(4)所示:
[0025]
是Pi和Pj連接方向上的向量εΕ(〇, 1)是σ-范數(shù)中的定量參數(shù);
[0026] UiY = fiY (Pi,Vi,Pr,Vr) =-Cl(Pi_Pr)-C2(Vi-Vr),Cl,C2>0
[0027] UiY是帶有虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的各無(wú)人機(jī)的控制輸入,Vi表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中 的速度,Pl表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中位置,P」是除節(jié)點(diǎn)i以外的節(jié)點(diǎn)j的位置信息,W表示除 節(jié)點(diǎn)i以外的節(jié)點(diǎn)j的速度信息,Pr表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的位置,表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的速度, C1、C2 均是調(diào)節(jié)虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的權(quán)重值;
[0028] 步驟1.6:判斷結(jié)果,若滿足無(wú)人機(jī)等距蜂擁則轉(zhuǎn)到步驟1.7,否則轉(zhuǎn)到步驟1.3;
[0029] 步驟1.7:通過(guò)無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)公式 計(jì)算得到各無(wú)人機(jī)蜂擁時(shí)的歐式空間中 位置信息Pi;
[0030] 上述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,所述步驟2還包括:
[0031] 步驟2.1:輸入蜂擁狀態(tài)后的Pl、叫(P)、無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量η;
[0032] 步驟2.2:運(yùn)用Kmeans算法對(duì)步驟1中輸入的各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)初始位置Pi進(jìn)行分類, 找到無(wú)人機(jī)群組的中心節(jié)點(diǎn)位置〇,然后找到離這個(gè)虛擬群組中心節(jié)點(diǎn)距離最小的無(wú)人機(jī) 節(jié)點(diǎn)記為m i n_num;
[0033] 步驟2 · 3:初始化集合Level_node和集合Compare_node,所述集合Level_node和集 合Compare_node中包含步驟2.2中的最小無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)min_num;
[0034] 步驟2.4:從leVel_n〇de中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷,判斷是否都已遍歷過(guò),如果都已 經(jīng)遍歷執(zhí)行步驟2.5,否則執(zhí)行步驟2.7;
[0035] 步驟2.5:通過(guò)步驟1中輸入的鄰接矩陣3^(口),找到1^¥61_11〇(16集合中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn) 的鄰接節(jié)點(diǎn)并存入結(jié)合Node_neibor;
[0036] 步驟2.6 :判斷步驟2.5中生成的Node_neibor集合中的無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)是否都屬于 Compare_node集合;若都已屬于執(zhí)行步驟2.4,否則,執(zhí)行步驟2.7;
[0037] 步驟2 · 7:更新Level_node集合,把不屬于Compare_node的部分存入新的Level_ node 并把 Level_node 并入 Compare_node;
[0038] 步驟2.8:判斷LeVel_n〇de中所有節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)的并集是否都屬于對(duì)比組 Compare_node,若都屬于算法轉(zhuǎn)步驟2.9,否則執(zhí)行步驟2.4;
[0039] 步驟2.9:計(jì)算得到虛擬通信圓環(huán):首先輸入步驟2.7中Level_node各節(jié)點(diǎn),求得各 無(wú)人機(jī)的通信半徑n(t),如公式(5)所示:
[0041 ]其中,rmax,rmin分別是無(wú)人機(jī)的可以分配的最大和最小通信半徑;n = re/rn,為無(wú)人 機(jī)節(jié)點(diǎn)自身的通信半徑和其臨近無(wú)人機(jī)的最小的通信半徑的比值,〇1(t)為無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)i距 群組中心節(jié)點(diǎn)位置〇的距離,α為大于0的正整數(shù),α表示了無(wú)人機(jī)通信范圍特征的權(quán)重;
[0042] 通過(guò)公式(6)求第j層虛擬通信圓環(huán)的半徑
[0043] rievei_j=min(rjk)+rievei_(j-i) (6)
[0044] 其中,表示通過(guò)公式(5)求得的第j層中節(jié)點(diǎn)k的通信半徑;
[0045] 用求點(diǎn)積的方法,用圓的極坐標(biāo)方程求得圓環(huán)方程,如公式(7)所示:
[0046] p2-2p(acos9-bsin9)+a2+b 2-R2 = 0 (7)
[0047] 其中,p為圓環(huán)半徑,(a,b)分別為中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),
[0048] 分別輸出圓環(huán)方程,level_node集合,各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)位置Pi和群組中心節(jié)點(diǎn)位置 〇;執(zhí)行步驟3;
[0049] 上述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,所述步驟3還包括:步驟3.3: 輸入步驟2中的結(jié)果作為步驟3中的輸入?yún)?shù),包括所述的Levelnode集合,所述的各無(wú)人 機(jī)節(jié)點(diǎn)的位置Pi、所述的min_num中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn);
[0050] 步驟:3.2:對(duì)Level_node中各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,判斷Level_node集合是否為 空,若為空?qǐng)?zhí)行步驟3.6,否則執(zhí)行3.3。
[0051 ] 步驟3.3:計(jì)算每個(gè)1^¥61_]10(16中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)與1]1;[11_11111]1中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的距離向 量 Pi。;
[0052] 步驟3.4:通過(guò)公式(8)求得每個(gè)節(jié)點(diǎn)與二維空間中X坐標(biāo)的角度;
[0053] cos0-點(diǎn)積|pi0| |2 (8)
[0054]步驟3. 5:求得每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的與虛擬通信圓環(huán)交點(diǎn),作為其期望位置 DestPosi,如公式(9)所示:
[0055] DestPosi-rievei」*[cos9+0( 1); sin9+0(2)] (9)
[0056] 步驟3.6:輸出每個(gè)節(jié)點(diǎn)的DestP〇Sl,并作為參數(shù)輸入到目標(biāo)位置移動(dòng)函數(shù)中,使 各無(wú)人機(jī)移動(dòng)到其滿足安全通信要求的期望位置上;
[0057] 步驟3.7:至此,整個(gè)算法結(jié)束。
[0058] 本發(fā)明,主要針對(duì)的是當(dāng)多無(wú)人機(jī)群組通信范圍的增大,也會(huì)增加數(shù)據(jù)被竊取的 不安全區(qū)域,提高信息泄露的幾率。因此,本發(fā)明主要研究的是通信和多無(wú)人機(jī)群組大小、 編隊(duì)形態(tài)、和群組動(dòng)力學(xué)之間的。
[0059] 關(guān)系,通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)編隊(duì)即通信拓?fù)涞恼{(diào)整來(lái)達(dá)到安全通信的目的。
[0060] 本發(fā)明改進(jìn)蜂擁控制算法作為多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制策略的基礎(chǔ),相比固定編隊(duì)的協(xié) 同控制,提高了多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的自主性和魯棒性。
[0061] 本發(fā)明針對(duì)多無(wú)人機(jī)安全通信問(wèn)題,運(yùn)用群體智能蜂擁算法研究多無(wú)人機(jī)協(xié)同控 制具有非常重要的意義。
[0062]本發(fā)明基于群體智能理論中的蜂擁控制算法,引入虛擬通信圓環(huán)控制無(wú)人機(jī)的無(wú) 線信號(hào)發(fā)射功率,調(diào)整群組的通信拓?fù)洌罱K使得無(wú)人機(jī)移動(dòng)到安全通信范圍內(nèi),并降低了 整個(gè)群組的通信范圍。
[0063]與現(xiàn)有技術(shù)相比較,本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于更多的研究通信是如何影響無(wú)人機(jī)群組動(dòng) 力學(xué)和通信拓?fù)涞模ㄟ^(guò)新提出的虛擬通信圓環(huán),改進(jìn)的目標(biāo)移動(dòng)函數(shù)與已有的經(jīng)典動(dòng)力 學(xué)蜂擁算法的結(jié)合,與現(xiàn)有方法使各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)形成固定編隊(duì)或相同間距的編隊(duì)形態(tài)不同 的是,本發(fā)明使得各無(wú)人機(jī)間滿足了滿足安全通信距離的要求,有效的解決了多無(wú)人機(jī)系 統(tǒng)可能出現(xiàn)的信息,泄漏的不安全現(xiàn)象,是一種描述無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)和無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)關(guān)系 的新思路。
【附圖說(shuō)明】
[0064]
[0065] 圖1為本發(fā)明一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略的流程圖。 具體實(shí)施例:
[0066] 下面結(jié)合附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】,【具體實(shí)施方式】的內(nèi)容不作為對(duì) 本發(fā)明的保護(hù)范圍的限定。
[0067] -種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,包括以下幾個(gè)步驟:
[0068] 步驟1:運(yùn)用變速虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的olfati-saber蜂擁控制算法對(duì)無(wú)人機(jī)群組進(jìn)行初 步協(xié)同控制使整個(gè)多無(wú)人機(jī)群組達(dá)到等距的蜂擁狀態(tài);
[0069]步驟1.1:設(shè)置參數(shù),設(shè)定無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量η,無(wú)人機(jī)之間的蜂擁距離d,通信頻譜帶 寬W,發(fā)射功率Pit,最大迭代次數(shù)Iter_times;
[0070] 步驟1.2:初始化無(wú)人機(jī),初始化無(wú)人機(jī)i在歐式空間中初始位置?1,和無(wú)人機(jī)i在 歐式空間中初始速度Vi;
[0071] 步驟1.3:計(jì)算鄰接矩陣aij(p),多無(wú)人機(jī)拓?fù)鋱D為帶權(quán)圖G,根據(jù)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系建立 鄰接矩陣ai」(p),如公式(1)所述:
[0072] aij(p)=ph(| |pj-pi| |〇/ra)e[0,l],j^i (1)
[0073] 其中,?1表示節(jié)點(diǎn)i在歐式空間的位置,ra=| |r| μ,&1」(ρ)表示鄰接矩陣兩節(jié)點(diǎn)間 的距離;W表示除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式位置、| |r| |。是指通過(guò)σ-范數(shù)轉(zhuǎn)換的智能體節(jié)點(diǎn) 的感知范圍,其中,Ph( I |pj-pi I Ισ/ra)屬于ph(Z)函數(shù);
[0074]
, ^[h,l] /^(0,1).此分段函數(shù)為衡量無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)間距 離關(guān)系的碰撞函數(shù);
[0075]步驟1.4:構(gòu)造集體勢(shì)能函數(shù)V(p),如公式(2)所示:
[0077]其中,| |pj-pi| |cj = da,,ρ」表示除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式位置,da為蜂 擁的幾何結(jié)構(gòu)中兩節(jié)點(diǎn)之間的距離,也(Z)是成對(duì)的吸引、排斥勢(shì)能,可通過(guò)公式(3)計(jì)算:

[0079] Φ(ζ)是一 ,
個(gè)不均勾s型函數(shù), a,b,c為常整數(shù),ph(z)為碰撞函數(shù),0<a<b, r
[0080]步驟1.5:加入智能體群組目標(biāo)的影響因素,也就是加入群組虛擬領(lǐng)導(dǎo)者γ智能體 的導(dǎo)航反饋?lái)?xiàng),求得每架無(wú)人機(jī)控制輸入ui,如公式(4)所示:
[0082]
是Pi和Pj連接方向上的向量εΕ(〇, 1)是σ-范數(shù)中的定量參數(shù),
[0083] UiY = fiY (Pi,Vi,Pr,Vr) =-Cl(Pi_Pr)-C2(Vi-Vr),Cl,C2>0
[0084] UiY是帶有虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的各無(wú)人機(jī)的控制輸入,Vi表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中 的初始速度,Pl表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中初始位置,P』是除節(jié)點(diǎn)i以外的節(jié)點(diǎn)j的位置信息, Vj表示除i以外的j的速度信息,pr表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的位置,Vr表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的速度,C1、C2 均是調(diào)節(jié)虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的權(quán)重值;
[0085] 步驟1.6:判斷結(jié)果,若滿足無(wú)人機(jī)等距蜂擁則轉(zhuǎn)到步驟1.7,否則轉(zhuǎn)到步驟1.3;
[0086] 步驟1.7:通過(guò)無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)公式得到各無(wú)人機(jī)蜂擁時(shí)的歐式空間中 位置信息Pi;
[0087] 步驟2:引入虛擬通信圓環(huán),其構(gòu)造方法包括尋找層節(jié)點(diǎn)和設(shè)置通信半徑,對(duì)每架 無(wú)人機(jī)進(jìn)行在線的通信功率設(shè)置,計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的滿足安全通信要求的期望位置, 使之達(dá)成安全通信目標(biāo);在滿足通信需求的情況下,把群組外側(cè)無(wú)人機(jī)的通信范圍降到最 小。
[0088]步驟2.1:輸入蜂擁狀態(tài)后的Ρι、&^(ρ)、無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量η;
[0089] 步驟2.2:運(yùn)用Kmeans算法對(duì)步驟1中輸入的各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)初始位置Pl進(jìn)行分類, 找到無(wú)人機(jī)群組的虛擬群組中心,然后找到離這個(gè)虛擬群組中心節(jié)點(diǎn)距離最小的無(wú)人機(jī)節(jié) 點(diǎn)記為min_num;
[0090] 步驟2 · 3:初始化集合Level_node和集合Compare_node,所述集合Level_node和集 合Compare_node中包含步驟2.2中的最小無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)min_num;
[0091] 步驟2.4:從leVel_n〇de中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷,判斷是否都已遍歷過(guò),如果都已 經(jīng)遍歷執(zhí)行步驟2.5,否則執(zhí)行步驟2.7;
[0092] 步驟2.5:通過(guò)步驟1中輸入的鄰接矩陣3^(口),找到1^¥61_]1〇(16集合中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn) 的鄰接節(jié)點(diǎn)并存入結(jié)合Node_neibor;
[0093] 步驟2.6 :判斷步驟2.5中生成的Node_neibor集合中的無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)是否都屬于 Compare_node集合;若都已屬于執(zhí)行步驟2.4,否則,執(zhí)行步驟2.7;
[0094] 步驟2 · 7:更新Level_node集合,把不屬于Compare_node的部分存入新的Level_ node 并把 Level_node 并入 Compare_node;
[0095] 步驟2.8 :判斷Level_node中所有節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)的并集是否都屬于對(duì)比組 Compare_node,若都屬于算法轉(zhuǎn)步驟2.9,否則執(zhí)行步驟2.4;
[0096] 步驟2.9:計(jì)算得到虛擬通信圓環(huán):首先輸入步驟2.7中Level_node各節(jié)點(diǎn),求得各 無(wú)人機(jī)的通信半徑n(t),如公式(5)所示:
[0098] 其中,rmax,rmin分別是無(wú)人機(jī)的可以分配的最大和最小通信半徑;n = re/rn,為無(wú)人 機(jī)節(jié)點(diǎn)自身的通信半徑和其臨近無(wú)人機(jī)的最小的通信半徑的比值, 〇1(t)為無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)i距 群組中心節(jié)點(diǎn)位置〇的距離,α為大于0的正整數(shù),α表示了無(wú)人機(jī)通信范圍特征的權(quán)重;
[0099] 通過(guò)公式(6)求第j層虛擬通信圓環(huán)的半徑
[0100] rievei_j=min(rjk)+rievei_(j-i) (6)
[0101] 其中,rjk表示通過(guò)公式(5)求得的第j層中節(jié)點(diǎn)k的通信半徑;
[0102] 用求點(diǎn)積的方法,用圓的極坐標(biāo)方程求得圓環(huán)方程,如公式(7)所示:
[0103] p2-2p(acos9-bsin9)+a2+b2-R2 = 0 (7)
[0104] 其中,P為圓環(huán)半徑,(a,b)分別為中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),
[0105]分別輸出圓環(huán)方程,level_node集合,各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)初始位置Pi和群組中心節(jié)點(diǎn) 位置〇;執(zhí)彳丁步驟3;
[0106] 步驟3:運(yùn)用優(yōu)化的位置移動(dòng)函數(shù),使各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)安全無(wú)碰撞地移動(dòng)到步驟二中 得出的期望位置上;
[0107] 步驟3.1:輸入步驟2中的結(jié)果作為步驟3中的輸入?yún)?shù),包括所述的Level_node集 合,所述的各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的位置Pi、所述的min_num中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn);
[0108] 步驟:3.2:對(duì)Level_node中各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,判斷Level_node集合是否為 空,若為空?qǐng)?zhí)行步驟3.6,否則執(zhí)行3.3;
[0109] 步驟3.3:計(jì)算每個(gè)Level_node中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)與min_num中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn) [0110]的距離向量Pi。;
[0111] 步驟3.4:通過(guò)公式(8)求得每個(gè)節(jié)點(diǎn)與二維空間中X坐標(biāo)的角度;
[0112] cos0-點(diǎn)積(pi。,[1,0])/| |pio| |2 (8)
[0113] 步驟3. 5:求得每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的與虛擬通信圓環(huán)交點(diǎn),作為其期望位置 DestPosi,如公式(9)所示:
[0114] DestPosi-rievei」*[cos9+0( 1); sin9+0(2)] (9)
[0115] 步驟3.6:輸出每個(gè)節(jié)點(diǎn)的DestP〇Sl,并作為參數(shù)輸入到目標(biāo)位置移動(dòng)函數(shù)中,最 終使得每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)都平滑無(wú)碰撞地移動(dòng)到滿足虛擬通信圓環(huán)限制的目標(biāo)位置;
[0116] 步驟3.7:至此,整個(gè)算法結(jié)束,達(dá)成了使無(wú)人機(jī)群組滿足安全通信要求的編隊(duì)形 態(tài);
[0117] 【具體實(shí)施方式】的內(nèi)容是為了便于本領(lǐng)域技術(shù)人員理解和使用本發(fā)明而描述的, 并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明保護(hù)內(nèi)容的限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員在閱讀了本發(fā)明的內(nèi)容之后,可以對(duì) 本發(fā)明進(jìn)行合適的修改。本發(fā)明的保護(hù)內(nèi)容以權(quán)利要求的內(nèi)容為準(zhǔn)。在不脫離權(quán)利要求的 實(shí)質(zhì)內(nèi)容和保護(hù)范圍的情況下,對(duì)本發(fā)明進(jìn)行的各種修改、變更和替換等都在本發(fā)明的保 護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,其特征在于:包括以下幾個(gè)步驟: 步驟1:運(yùn)用變速虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的Olfati-saber蜂擁控制算法對(duì)無(wú)人機(jī)群組進(jìn)行初步協(xié) 同控制使整個(gè)多無(wú)人機(jī)群組達(dá)到等距的蜂擁狀態(tài); 步驟2:引入虛擬通信圓環(huán),其構(gòu)造方法包括尋找層節(jié)點(diǎn)和設(shè)置通信半徑,對(duì)每架無(wú)人 機(jī)進(jìn)行在線的通信功率設(shè)置,計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的滿足安全通信要求的期望位置,使之 達(dá)成安全通信目標(biāo); 步驟3:運(yùn)用優(yōu)化的位置移動(dòng)函數(shù),使各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)安全無(wú)碰撞地移動(dòng)到步驟二中得出 的期望位置上。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,其特征在于:所 述步驟1還包括: 步驟1.1:設(shè)置參數(shù),設(shè)定無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量n,無(wú)人機(jī)之間的蜂擁距離d,通信頻譜帶寬W, 發(fā)射功率# 最大迭代次數(shù)Iter_times; 步驟1.2:初始化無(wú)人機(jī),初始化無(wú)人機(jī)i在歐式空間中初始位置為Pl,和無(wú)人機(jī)i在歐式 空間中初始速度為Vi; 步驟1.3:計(jì)算鄰接矩陣aij(p),多無(wú)人機(jī)拓?fù)鋱D為帶權(quán)圖G,根據(jù)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系建立鄰接 矩陣a^(p),如公式(1)所述: aij(p)=ph( | |pj-pi| |〇/ra)e[〇,l], j^i (1) 其中,Pi表示節(jié)點(diǎn)i在歐式空間的位置,ra= I |r I |(j,pj表示除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式 位置、I ki |。是指通過(guò)〇-范數(shù)轉(zhuǎn)換的智能體節(jié)點(diǎn)的感知范圍,其中,ph(i |w-Pl| μ/Γα)屬于P h(z)函數(shù)I,M[h,l] /?e(0,l).此分段函數(shù)為衡量無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)間 距離關(guān)系的碰撞函數(shù); 步驟1.4:構(gòu)造集體勢(shì)能函數(shù)V(p),如公式(2)所示:(2) 其中,I Ipfpd U = da,V:^螞,da為蜂擁狀態(tài)的幾何結(jié)構(gòu)中兩節(jié)點(diǎn)之間的距離,Pj表示 除節(jié)點(diǎn)i之外的節(jié)點(diǎn)j的歐式位置,&(/)是成對(duì)的吸引、排斥勢(shì)能,可通過(guò)公式(3)所示:(3)其中,<K(s)ds=<K(z)=ph(z/ra)<Mz-da: Φ (z)是 s 一個(gè)不均勾s型函數(shù),σ, (ζ) = z/ vl + z-' a,b,c為常整數(shù),ph(z)為碰撞函數(shù),步驟1.5:加入智能體群組目標(biāo)的影響因素,也就是加入群組虛擬領(lǐng)導(dǎo)者γ智能體的導(dǎo) (; 4) 航反饋?lái)?xiàng),求得每架無(wú)人機(jī)控制輸入U(xiǎn)i,如公式(4)所示: 其中,|2是Pi和Pj連接方向上的向量ee(〇,l)是 σ_范數(shù)中的定量參數(shù);是帶有虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的各無(wú)人機(jī)的控制輸入,Vi表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中的速 度,Pl表示無(wú)人機(jī)i在歐式空間中初始位置,P』是除節(jié)點(diǎn)i以外的節(jié)點(diǎn)j的位置信息,W表示除 節(jié)點(diǎn)i以外的節(jié)點(diǎn)j的速度信息,Pr表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的位置,表示虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的速度, C1、c2 均是調(diào)節(jié)虛擬領(lǐng)導(dǎo)者影響的權(quán)重值; 步驟1.6:判斷結(jié)果,若滿足無(wú)人機(jī)等距蜂擁則轉(zhuǎn)到步驟1.7,否則轉(zhuǎn)到步驟1.3; 步驟1.7:通過(guò)無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)公式計(jì)算得到各無(wú)人機(jī)蜂擁時(shí)的歐式空間中位置信息Pl。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,其特征在于:所 述步驟2還包括: 步驟2.1:輸入蜂擁狀態(tài)后的pi、aij(p)、無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)量η; 步驟2.2:運(yùn)用Kmeans算法對(duì)步驟1中輸入的各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)初始位置?1進(jìn)行分類,找到無(wú) 人機(jī)群組的虛擬群組中心,然后找到離這個(gè)虛擬群組中心節(jié)點(diǎn)距離最小的無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)記為 min_num; 步驟2.3:初始化集合Level_node和集合Compare_node,所述集合Level_node和集合 Compare_node中包含步驟2.2中的最小無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)min_num; 步驟2.4:從leVel_n〇de中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷,判斷是否都已遍歷過(guò),如果都已經(jīng)遍 歷執(zhí)行步驟2.5,否則執(zhí)行步驟2.7; 步驟2.5:通過(guò)步驟1中輸入的鄰接矩陣3^(口),找到1^¥61_]10(16集合中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的鄰 接節(jié)點(diǎn)并存入結(jié)合Node_neibor; 步驟2.6 :判斷步驟2.5中生成的Node_neibor集合中的無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)是否都屬于 Compare_node集合;若都已屬于執(zhí)行步驟2.4,否則,執(zhí)行步驟2.7; 步驟2.7:更新Le ve l_node集合,把不屬于Compare_node的部分存入新的Le ve l_node并 把 Level_node 并入 Compare_node; 步驟2.8:判斷Level_node中所有節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)的并集是否都屬于對(duì)比組Compare_ node,若都屬于算法轉(zhuǎn)步驟2.9,否則執(zhí)行步驟2.4; 步驟2.9:計(jì)算得到虛擬通信圓環(huán):首先輸入步驟2.7中Level_node各節(jié)點(diǎn),求得各無(wú)人 機(jī)的通信半徑n(t),如公式(5)所示:(5) 其中,rmax,rmin分別是無(wú)人機(jī)的可以分配的最大和最小通信半徑;n = re/rn,為無(wú)人機(jī) 節(jié)點(diǎn)自身的通信半徑和其臨近無(wú)人機(jī)的最小的通信半徑的比值,〇1(t)為無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)i距群 組中心節(jié)點(diǎn)位置〇的距離,α為大于〇的正整數(shù),α表示了無(wú)人機(jī)通信范圍特征的權(quán)重; 通過(guò)公式(6)求第j層虛擬通信圓環(huán)的半徑 rievelj - Illin(rjk) +l"level-(j-1) ( 6 ) 其中,rjk表示通過(guò)公式(5)求得的第j層中節(jié)點(diǎn)k的通信半徑; 用求點(diǎn)積的方法,用圓的極坐標(biāo)方程求得圓環(huán)方程,如公式(7)所示: P2-2p(acos9-bsin9)+a2+b2-R2 = 0 (7) 其中,P為圓環(huán)半徑,(a,b)分別為中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo), 分別輸出圓環(huán)方程,level_node集合,各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)初始位置pi和群組中心節(jié)點(diǎn)位置〇; 執(zhí)行步驟3。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多無(wú)人機(jī)安全通信的協(xié)同控制策略,其特征在于:所 述步驟3還包括: 步驟3.1:輸入步驟2中的結(jié)果作為步驟3中的輸入?yún)?shù),包括所述的LeVel_n〇de集合, 所述的各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的位置Pi、所述的min_num中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn); 步驟:3.2:對(duì)Level_node中各無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,判斷Level_node集合是否為空,若 為空?qǐng)?zhí)行步驟3.6,否則執(zhí)行3.3。 步驟3.3 :計(jì)算每個(gè)Level_node中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)與min_num中心無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的距離向量 pio ; 步驟3.4:通過(guò)公式(8)求得每個(gè)節(jié)點(diǎn)與二維空間中X坐標(biāo)的角度; COS0-點(diǎn)積(piQ,[l,〇])/| |piQ| I2 (8) 步驟3.5:求得每個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)的與虛擬通信圓環(huán)交點(diǎn),作為其期望位置DestP〇Sl,如公 式(9)所示: DestPosi-rievei」*[cos9+〇( 1); sin9+〇(2) ] (9) 步驟3.6:輸出每個(gè)節(jié)點(diǎn)的DestP〇Sl,并作為參數(shù)輸入到目標(biāo)位置移動(dòng)函數(shù)中,使各無(wú)人 機(jī)移動(dòng)到其滿足安全通信要求的期望位置上; 步驟3.7:至此,整個(gè)算法結(jié)束。
【文檔編號(hào)】G05D1/10GK105867415SQ201610247738
【公開(kāi)日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年4月20日
【發(fā)明人】吳杰宏, 石祥濱, 趙亮, 李照奎, 高利軍, 王丹, 曹玉琪, 鄒良開(kāi), 柔瑩瑩, 李亞
【申請(qǐng)人】沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
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