[发明专利]基于蜂窝图模型的无人机编队脆弱性分析方法及系统有效
申请号: | 202110085003.X | 申请日: | 2021-01-22 |
公开(公告)号: | CN112801160B | 公开(公告)日: | 2022-09-06 |
发明(设计)人: | 段晓君;王柄霖;晏良;黄彭奇子;陈彭;韩旭 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F17/18 |
代理公司: | 北京融智邦达知识产权代理事务所(普通合伙) 11885 | 代理人: | 董惠文 |
地址: | 410003 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 蜂窝 模型 无人机 编队 脆弱 分析 方法 系统 | ||
1.一种基于蜂窝图模型的无人机编队脆弱性分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获取无人机编队信息;
步骤2:根据无人机编队信息构建有向图和元胞自动机;将无人机编队中的各无人机定义为有向图中的各节点,无人机之间的脆弱性影响程度定义为有向图中的边,将各无人机定义为元胞自动机,无人机中的各元件定义为元胞自动机中包含的各元胞,每个元胞自动机构成一个元胞空间;
步骤3:在每个时间步长中,向无人机编队添加强度为H的外界干扰;
步骤4:在有向图的每个节点中使用元胞自动机计算元胞空间受外界干扰时的元胞新状态,得到每个节点内部的脆弱性传播百分比;
步骤5:根据每个节点内部在受外界干扰时的脆弱性传播百分比,使用基于图的模型计算每个节点受其他节点的影响程度,得到每个节点受其他节点脆弱性影响的概率;
步骤6:根据每个节点受其他节点脆弱性影响的概率和每个节点内部的脆弱性传播百分比,以及给定的马尔科夫链状态转换规则,得到每个节点的马尔科夫的一步状态转换矩阵;
步骤7:增加单位时间步长,根据马尔科夫的一步状态转换矩阵对有向图节点中的元胞状态进行更新,返回步骤4,直到各元胞空间的状态不变,输出此时无人机编队中每个节点的脆弱性传播百分比。
2.根据权利要求1所述的分析方法,其特征在于,步骤4中使用元胞自动机计算元胞空间受外界干扰时的元胞新状态,得到每个节点内部的脆弱性传播百分比的方法是:
如果某个元胞受到外部攻击,则元胞状态将从变为H为外部干扰强度;表示在t时刻位于(x,y)处的元胞所处状态,(x,y)为元胞的坐标,x,y=1,2,…,M,M表示元胞空间的边界数量,M是大于的最小整数,v为无人机中元器件的数量;
若则该元胞崩溃;Sthr为元胞的崩溃阈值;
如果某个元胞崩溃,则该元胞将成为新的脆弱性源,则元胞(x,y)相邻的上下左右四个邻居元胞(x±1,y)和(x,y±1)将成为脆弱性传播的接收者,其状态更新为,
Ht表示崩溃的元胞对其邻居的传播强度;
如果邻居元胞也崩溃,则邻居元胞成为新的脆弱性源,继续进行脆弱性传播,否则,脆弱性传播将停止;
设b为节点内部的脆弱性传播百分比,可由下式给出:
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