[发明专利]面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测方法及设备

说明书

面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测方法及设备，异常检测方法包括以下步骤：对无人机工作日志进行解析，挖掘运行过程中事件的先后关系即时间不变量；通过解析的无人机日志文件构建具体模型，进行状态抽象简化之后生成抽象模型；循环检查抽象模型是否满足挖掘出的全部时间不变量，据此对模型进行改进，直至最终生成并返回满足全部时间不变量的模型，由该模型进行任务执行过程信息传递的实时监控。本发明还提供一种面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测系统、终端设备以及计算机可读存储介质。本发明能够实现对海量日志进行解析、自动化的异常检测以及实时监控，异常检测过程的可视化，显著提高无人机群异常检测的效率和有效性。

技术领域

本发明属于无人机异常检测领域，具体涉及一种面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测方法及设备。

背景技术

“无人机集群”的设想来源于生物学中的蜂群概念，研究人员希望无人机集群能够像蜜蜂一样，成群结队地飞行却不会相撞，而且能互相协调共同完成任务。这与投资开发造价昂贵、技术复杂的多任务系统策略完全不同。针对不同类型的工作目标，无人机集群可利用混合搭配的异构优势以低成本、高效率地完成工作。近年来，无人机相关技术飞速发展，无人机是利用无线电遥控设备和自备程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机结合行业应用，是无人机真正的刚需；目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点。由于无人驾驶飞机对未来空战有着重要的意义，世界各主要军事国家都在加紧进行无人驾驶飞机的研制工作。为了确保无人机能够正常使用以及完成日常的维护工作，对无人机进行异常检测是必要的。由于日志记录了无人机的飞行状态，因此通过无人机日志对其进行异常检测是一种有效的手段。将无人机日志进行深度挖掘，可以及时发现无人机的潜在问题，排查产生异常的无人机，确保能够及时修复。

但目前对无人机异常检测也存在一定的问题，主要包括：第一，无人机群表现出分布式网络特征，海量日志数据量庞大，对系统的异常检测限制于单一平台，这导致针对无人机群的异常检测极为困难。第二，现有的异常检测方法通常需要数据量庞大的训练数据集，这不仅要求训练集覆盖面广，而且需保证训练集来源的正确性，而现实应用场景中，由于异常情况的多样性和隐蔽性，训练集的有效性难以保证。第三，无人机工作时具有高速、高空以及短时等特点，而异常检测的滞后性往往会给系统的安全性带来极大的隐患。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中无人机群的异常检测困难且效果不好的问题，提供一种面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测方法及设备，能够实现对海量日志进行解析、自动化的异常检测以及实时监控，显著提高无人机群异常检测的效率和有效性。

为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：

一种面向分布式无人机群网络日志分析的异常检测方法，包括以下步骤：

-对无人机工作日志进行解析，挖掘运行过程中事件的先后关系即时间不变量；

-通过解析的无人机日志文件构建具体模型，进行状态抽象简化之后生成抽象模型；

-循环检查抽象模型是否满足挖掘出的全部时间不变量，据此对模型进行改进，直至最终生成并返回满足全部时间不变量的模型，由该模型进行任务执行过程信息传递的实时监控。

作为一种优选方案，依据不同日志对应的正则表达式，对无人机工作日志进行解析；无人机提供一个输入日志、一组定义的正则表达式和一组通道定义；所述的正则表达式确定哪些日志行被解析、哪些被忽略、一行的哪一部分对应于向量时间戳，以及该行表示的本地、发送或接收事件；所述的通道定义用于将发送和接收事件与进程间通道关联起来。