[发明专利]分布式态势感知一致方法和装置

说明书

本发明涉及无人群系统技术领域，提供一种分布式态势感知一致方法和装置，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。本发明提高了无人群系统态势感知一致过程中的鲁棒性、可拓展性和快速性，从而有效提升了复杂环境中的无人群系统任务的自主执行能力。

技术领域

本发明涉及无人群系统技术领域，尤其涉及一种分布式态势感知一致方法和装置。

背景技术

无人群系统是指个体在感知、组织、决策、规划、控制等方面，既各自进行独立的计算、存储和处理，又通过自发且平等的交互共融，达成共同目标的群体。无人群系统在民用和军用领域均发挥出重要作用，例如无人机编队协同避障、卫星传感器协同覆盖、机器人自动组装等。无人群系统内不同个体对态势的感知是否一致，在很大程度上关系到任务执行进程能否协调一致，并最终关系到任务的胜败。

在现有态势感知一致方法研究方面，Alonso等人在《A linguistic consensusmodel for Web 2.0communities》中针对web2.0社区提出了一个一致性模型；D’Aniello等人在《A multi-agent fuzzy consensus model in a situation awareness framework》中采用一个主持实体接管上述模型中的授权机制的相关环节，提出了一种态势感知一致性方法；高杨等人在《无人机分布式集群态势感知模型研究》中将上述方法迁移至无人机分布式集群态势感知的一致性形成过程。上述态势感知一致方法均采用集中式框架，存在如下弊端：方法依赖于可信的中心节点，不具备良好的鲁棒性与可扩展性；相应算法复杂度随个体数目增加而倍增，受限于大数据处理能力，不适用于大规模群系统。

发明内容

基于此，本发明实施例提供一种分布式态势感知一致方法和装置，以解决现有技术中态势感知一致方法鲁棒性差，不适用于大规模群系统的问题。

本发明实施例的第一方面，提供一种分布式态势感知一致方法，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。

可选的，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。

可选的，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：