[发明专利]分布式态势感知一致方法和装置

权利要求书

1.一种分布式态势感知一致方法，其特征在于，包括：

初始化无人群系统中多个个体的模糊偏好关系矩阵、可通信个体集合以及每个个体的态势感知结果；

根据所述模糊偏好关系矩阵、所述可通信个体集合和所述态势感知结果计算局部态势感知相对一致性，并根据计算结果确定交互模态；

根据确定的所述交互模态对所述模糊偏好关系矩阵进行调整，得到无人群系统分布式态势感知一致结果。

2.如权利要求1所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，所述初始化无人群系统中多个个体的模糊偏好关系矩阵、可通信个体集合以及每个个体的态势感知结果，包括：

生成N个个体的模糊偏好关系矩阵其中，个体数目N≥2，个体编号k＝1,2,...,N，模糊偏好关系矩阵元素隶属函数μ_P:X×X→[0,1]；

生成可通信个体集合C'_k；

生成态势感知结果集合X＝{x₁,x₂,...,x_m}，x_i为态势感知结果，感知结果数目m≥2，态势感知结果编号i,j＝1,2,...,m。

3.如权利要求2所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，在所述初始化无人群系统中多个个体的模糊偏好关系矩阵、可通信个体集合以及每个个体的态势感知结果之后，还包括：

计算个体态势感知效能E_k：

其中，k＝1,2,...,N，近似度为最优模糊偏好矩阵元素；

计算个体智能水平L_k：

其中，k＝1,2,...,N。

4.如权利要求2所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，所述根据所述模糊偏好关系矩阵、所述可通信个体集合和所述态势感知结果计算局部态势感知相对一致性，包括：

根据：

计算个体k和个体l间的相似矩阵其中，l∈C'_k，i,j＝1,2,...,m；

根据

计算一致性矩阵其中，i,j＝1,2,...,m，card()为计算集合中元素个数的函数；

根据

计算局部态势感知相对一致性

5.如权利要求4所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，所述根据计算结果确定交互模态，包括：

根据

计算交互模态其中，为局部一致性阈值，

如果所述交互模态当前局部态势感知相对一致性的权重为w_l＝L_l，邻居集合为N_k＝{l|l∈C'_k,L_l＞L_k}，其中，L_l和L_k分别为个体l和个体k的智能水平；

如果所述交互模态当前局部态势感知相对一致性的权重为w_l＝1，邻居集合为N_k＝C'_k。

6.如权利要求5所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，所述根据确定的所述交互模态对所述模糊偏好关系矩阵进行调整，包括：

根据

计算控制输入其中，K_C＞0为一致性控制增益，α＞1为层级调节因子，w_l为当前交互模态下的所述局部态势感知相对一致性的权重，N_k为当前交互模态下的所述局部态势感知相对一致性的邻居集合；

根据

修正所述模糊偏好关系矩阵，得到所述模糊偏好关系矩阵中元素其中，N_c为当前的迭代次数。

7.如权利要求1所述的分布式态势感知一致方法，其特征在于，所述分布式态势感知一致方法还包括：

根据所述无人群系统分布式态势感知一致结果，绘制无人群系统局部态势感知相对一致性变化曲线。