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基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法與流程

文檔序號:11961841閱讀:446來源:國知局

本發(fā)明涉及一種多無人航行體協(xié)同一致性方法,特別涉及一種基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法。



背景技術(shù):

無人航行體,包括無人機(jī)、無人飛艇、水下無人航行器等,在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的地位越來越重要?;诙酂o人航行體的協(xié)同作戰(zhàn)將在未來戰(zhàn)爭中發(fā)揮重要作用,這一點已經(jīng)成為世界各軍事強國的共識。隨著計算及通訊設(shè)備的小型化,小型無人航行器機(jī)載計算機(jī)和通訊設(shè)備的計算能力和功能越來越強,這使得多無人航行體執(zhí)行協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)成為可能。在協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)中,協(xié)同信息的共享和一致性是保障協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)有效執(zhí)行的關(guān)鍵。

多無人航行體網(wǎng)絡(luò)中,缺乏網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫菚r變的,通信鏈路是不可靠的,并且每個無人航行體節(jié)點的對周圍節(jié)點的局部感知是動態(tài)變化的。因此,需要研究新的一致性算法,使無人航行體編隊在執(zhí)行任務(wù)時能夠適應(yīng)無線通信鏈路的特性、對感知到的環(huán)境變化做出合理響應(yīng)、對不斷變化的各節(jié)點狀態(tài)信息進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃,逐步達(dá)到一致性。多無人航行體通常采用無線自組織網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信,存在沒有網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點、無線鏈路丟包、時延不確定、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漕l繁變化等不利因素,多無人航行體的協(xié)同一致性算法一直是一個難題。

目前對一致性的研究大多是基于固定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹o時延的條件設(shè)計的一、二階的一致性算法,而實際環(huán)境中往往的是異步網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)拓?fù)洳⒋嬖诙喾N時延的非線性系統(tǒng),在這種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中想達(dá)成一致性往往需要高階的算法。專利“基于二階滯后信息的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一致性方法”(申請公布號:CN 103945534 A),其特征在于通過節(jié)點信息交互建立一跳和兩跳的鄰居列表,利用貪婪算法為節(jié)點提供定向鄰居列表,各節(jié)點利用定向鄰居列表獲取二階滯后的信息,利用兩跳鄰居節(jié)點的滯后信息,對當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行更新操作,加速獲取網(wǎng)絡(luò)一致性的收斂速度。專利“一種衛(wèi)星導(dǎo)航信號模擬多通道一致性方法及裝置”(申請公布號:CN 102944885 A),該發(fā)明在數(shù)字部分加入基帶成形環(huán)節(jié),該環(huán)節(jié)對數(shù)字基帶信號進(jìn)行數(shù)字濾波,將其頻譜限制在一定范圍內(nèi),去除了射頻調(diào)制輸出后的帶通濾波器,在DAC輸出后加入低通濾波器,加入閉環(huán)自校接收機(jī),對最終的射頻信號進(jìn)行接收處理,將不同通道殘余誤差輸入延遲環(huán)節(jié),消除不一致的誤差,最終達(dá)到所有通道均一致。



技術(shù)實現(xiàn)要素:

為了克服現(xiàn)有多無人航行體協(xié)同一致性難以確定的不足,本發(fā)明提供一種基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法。該方法不維護(hù)特殊節(jié)點,基于平均場理論,通過節(jié)點之間的共同作用建立虛擬參考基準(zhǔn);將節(jié)點之間的協(xié)作變量偏差映射為團(tuán)勢能,在此基礎(chǔ)上建立了基于伊辛模型能量函數(shù)描述的全網(wǎng)一致性平均場模型;最后,采用并行能量最小化的方法實現(xiàn)全網(wǎng)協(xié)同信息一致性。本發(fā)明克服了多無人航行體系統(tǒng)中協(xié)同變量難以準(zhǔn)確測定和全網(wǎng)參考基準(zhǔn)如何確定這兩個關(guān)鍵技術(shù)難題,實現(xiàn)了從兩兩節(jié)點的協(xié)同一致性到全網(wǎng)節(jié)點的快速收斂的協(xié)同一致性。有效降低了網(wǎng)絡(luò)通信消息量,降低了能耗,在協(xié)同精度、協(xié)同時間及偏移誤差上達(dá)到較高的指標(biāo)。并具有收斂時間穩(wěn)定,對拓?fù)湟?guī)模變化不敏感等優(yōu)點。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案:一種基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法,其特點是包括以下步驟:

1)對相鄰節(jié)點加入本地節(jié)點的一跳鄰居列表進(jìn)行初始化,節(jié)點的協(xié)作變量偏差初始化為0。

2)設(shè)置同步周期計時器。

3)迭代計算直到滿足收斂精度。

4)第k次迭代。

5)M個節(jié)點在每個同步周期內(nèi)都以數(shù)據(jù)報文的方式與鄰居進(jìn)行雙向變量數(shù)據(jù)交換。

6)第k次迭代中,節(jié)點將本地第k-1次的發(fā)送協(xié)作變量以及第k-1次迭代后收到所有鄰居報文的協(xié)作變量打包成同步數(shù)據(jù)包。

7)節(jié)點廣播同步數(shù)據(jù)包到一跳鄰居,并記錄發(fā)送的變量。

8)接收到一跳鄰居的廣播報文,并記錄接收的變量。

9)根據(jù)接收獲得的數(shù)據(jù),基于卡爾曼濾波算法計算與單個一跳鄰居之間的協(xié)作變量的偏差。

10)判斷同步計時器是否超時,若超時則執(zhí)行第11)步,否則回到第8)步操作。

11)同步計時器超時,同步計時器復(fù)位,節(jié)點i基于平均場理論計算虛擬參考基準(zhǔn),虛擬參考基準(zhǔn)計算公式如下:

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12)基于虛擬參考基準(zhǔn)計算能量函數(shù),計算公式為:

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13)計算本地協(xié)作變量與參考基準(zhǔn)的偏差調(diào)整量,使能量函數(shù)逐漸最小化,從而修正節(jié)點協(xié)作變量,計算公式為:

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14)檢查同步采樣定時器是否超時,如果超時,則進(jìn)行新一輪的設(shè)置同步計時器,然后繼續(xù)循環(huán)一致性算法過程,否則本地循環(huán)等待直到計時器超時。

上式中,fi為節(jié)點i的本地協(xié)作變量,<fR>i為由平均場定義的虛擬參考基準(zhǔn);fi'為節(jié)點i的一跳鄰居的協(xié)作變量,P(fi')表示節(jié)點i的一跳鄰居節(jié)點i'的協(xié)作變量取值為的f概率,由平均場的吉布斯分布確定,U(f)為能量函數(shù),(fi-<fR>i)2為鄰居系統(tǒng)的單節(jié)點團(tuán)C1的團(tuán)勢能;(fi-fi′)2為雙鄰居節(jié)點團(tuán)C2的團(tuán)勢能,μ為較小的常數(shù)。

本發(fā)明的有益效果是:該方法不維護(hù)特殊節(jié)點,基于平均場理論,通過節(jié)點之間的共同作用建立虛擬參考基準(zhǔn);將節(jié)點之間的協(xié)作變量偏差映射為團(tuán)勢能,在此基礎(chǔ)上建立了基于伊辛模型能量函數(shù)描述的全網(wǎng)一致性平均場模型;最后,采用并行能量最小化的方法實現(xiàn)全網(wǎng)協(xié)同信息一致性。本發(fā)明克服了多無人航行體系統(tǒng)中協(xié)同變量難以準(zhǔn)確測定和全網(wǎng)參考基準(zhǔn)如何確定這兩個關(guān)鍵技術(shù)難題,實現(xiàn)了從兩兩節(jié)點的協(xié)同一致性到全網(wǎng)節(jié)點的快速收斂的協(xié)同一致性。有效降低了網(wǎng)絡(luò)通信消息量,降低了能耗,在協(xié)同精度、協(xié)同時間及偏移誤差上達(dá)到較高的指標(biāo)。并具有收斂時間穩(wěn)定,對拓?fù)湟?guī)模變化不敏感等優(yōu)點。

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作詳細(xì)說明。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法的流程圖。

具體實施方式

參照圖1。本發(fā)明基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體協(xié)同一致性方法具體步驟如下:

假設(shè)多無人航行體網(wǎng)絡(luò)包含M個節(jié)點,基于馬爾科夫隨機(jī)場的多無人航行體一致性方法可描述如下:

1)相鄰節(jié)點加入本地節(jié)點的一跳鄰居列表進(jìn)行初始化,節(jié)點的協(xié)作變量偏差初始化為0。

2)設(shè)置同步周期計時器。

3)迭代計算直到滿足收斂精度。

4)第k次迭代。

5)M個節(jié)點在每個同步周期內(nèi)都以數(shù)據(jù)報文的方式與鄰居進(jìn)行雙向變量數(shù)據(jù)交換。

6)第k次迭代中,節(jié)點將本地第k-1次的發(fā)送協(xié)作變量以及第k-1次迭代后收到所有鄰居報文的協(xié)作變量打包成同步數(shù)據(jù)包。

7)節(jié)點廣播同步數(shù)據(jù)包到一跳鄰居,并記錄發(fā)送的變量。

8)接收到一跳鄰居的廣播報文,并記錄接收的變量。

9)根據(jù)接收獲得的數(shù)據(jù),基于卡爾曼濾波算法計算與單個一跳鄰居之間的協(xié)作變量的偏差。

10)判斷同步計時器是否超時,若超時則執(zhí)行第11)步,否則回到第8)步操作。

11)同步計時器超時,同步計時器復(fù)位,節(jié)點i基于平均場理論計算虛擬參考基準(zhǔn),虛擬參考基準(zhǔn)計算公式如下:

<mrow> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>R</mi> </msub> <msub> <mo>&gt;</mo> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mo>{</mo> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>}</mo> <mo>&Element;</mo> <msub> <mi>N</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msub> <msub> <mi>f</mi> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </msub> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <msup> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

12)基于虛擬參考基準(zhǔn)計算能量函數(shù),計算公式為:

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13)計算本地協(xié)作變量與參考基準(zhǔn)的偏差調(diào)整量,使能量函數(shù)逐漸最小化,從而修正節(jié)點協(xié)作變量,計算公式為:

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14)檢查同步采樣定時器是否超時,如果超時,則進(jìn)行新一輪的設(shè)置同步計時器,然后繼續(xù)循環(huán)一致性算法過程,否則本地循環(huán)等待直到計時器超時。

上式中,fi為節(jié)點i的本地協(xié)作變量,<fR>i為由平均場定義的虛擬參考基準(zhǔn);fi'為節(jié)點i的一跳鄰居的協(xié)作變量,P(fi')表示節(jié)點i的一跳鄰居節(jié)點i'的協(xié)作變量取值為的f概率,由平均場的吉布斯分布確定,U(f)為能量函數(shù),(fi-<fR>i)2為鄰居系統(tǒng)的單節(jié)點團(tuán)C1的團(tuán)勢能;(fi-fi′)2為雙鄰居節(jié)點團(tuán)C2的團(tuán)勢能,μ為較小的常數(shù)。

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