一种无人机集群协同攻防对抗决策方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115454136A(43)申请公布日2022.12.09(21)申请号202211225205.0(22)申请日2022.10.09(71)申请人北京航空航天大学地址100191北京市海淀区学院路37号(72)发明人池沛魏嘉宏赵江王英勋(74)专利代理机构北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙)11987专利代理师高永(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)权利要求书6页说明书17页附图10页(54)发明名称一种无人机集群协同攻防对抗决策方法(57)摘要本发明涉及一种无人机集群协同攻防对抗决策方法，属于无人机技术领域，解决了现有技术中大规模的无人机集群在攻防对抗敌方无人机时的“维度灾难”问题，以及收敛效果差、泛化能力差的问题。本发明将无人机集群划分为多个无人机小组，基于仿生狩猎机制建立无人机动作空间，并加入在无人机攻防对抗任务中的多元化奖励函数；训练规模较小的无人机小组的策略网络。本发明能够避免直接训练大规模无人机集群所带来的“维度灾难”问题，提高集群数量的拓展性和攻防对抗任务的成功率。CN115454136ACN115454136A权利要求书1/6页1.一种无人机集群协同攻防对抗决策方法，其特征在于，包括以下步骤：建立无人机集群攻防对抗任务模型：派遣k架己方无人机的无人机集群执行拦截敌方无人机任务，k为4的倍数；建立己方无人机和敌方无人机的运动学模型；建立敌方无人机运动策略；设置拦截任务成功条件；将包括k架己方无人机的无人机集群分为多组无人机小组m，m＝1,2,3…,k/4；每组无人机小组包括4架已方无人机；将各组部署于各自的防区中，形成多道防线；建立无人机集群行动模式：各防区的无人机小组中的已方无人机根据敌方无人机的状态选择行动模式，行动模式包括执行拦截任务、放弃拦截任务和动态调节小组位置；当敌方无人机进入第m组无人机小组的防区时，相应防区的已方无人机出击以执行拦截任务；当敌方无人机突破第m组无人机小组防区并进入下一防区时，则第m组无人机小组的已方无人机放弃追击；当敌方无人机尚未侵入己方无人机小组所在防区时，未被侵入的无人机小组根据敌方无人机和已方基地的位置动态调节本小组已方无人机的位置；建立无人机集群的动作机制，包括围捕机制和群集机制；围捕机制包括接近动作、监视动作和面向敌方无人机的攻击动作；群集机制包括分离动作、一致动作和聚集动作；动作机制构成无人机集群的动作空间；由无人机集群的动作空间构建围捕策略；无人机集群行动模式和无人机集群对敌方无人机的围捕策略构成无人机集群对敌方无人机的围捕策略网络；无人机小组m中的己方无人机n将观测到的敌方无人机、己方基地和本小组内其他无人机的状态构建为无人机集群的状态空间Om,n；将任务完成奖励scoresuc、与敌方无人机距离相关的态势评价函数scoredis、与无人机集群分散程度有关的态势评价函数scoreencircle、与敌方与基地间距离有关的态势评价函数scorebase和时间奖励scoretime构建成无人机集群的总奖励r；基于无人机集群对敌方无人机的围捕策略网络、无人机集群的状态空间Om,n和无人机集群的总奖励r进行无人机小组策略网络的多智能体强化学习训练获得行动策略；无人机集群利用训练得到的行动策略进行与敌方无人机的攻防对抗。2.根据权利要求1所述的无人机集群协同攻防对抗决策方法，其特征在于，拦截任务成功条件为：当1架敌方无人机抵近己方基地时，如果敌方无人机在任务最大完成时间tmax内同时处于同一小组的4架己方无人机的射程内，拦截任务成功：0≤tcap≤tmax；其中，pm,n为第m个小组中第n架无人机的位置；ptarget为敌方无人机的位置；ρcap为己方无人机的射程距离；pbase为己方基地的位置，ρsense为敌方无人机的侦察范围；t为从任务开始以后的任意时刻，tcap为任务完成时间，tmax为任务最大完成时间。3.根据权利要求2所述的无人机集群协同攻防对抗决策方法，其特征在于，己方无人机和敌方无人机的运动学模型为：2CN115454136A权利要求书2/6页将己方无人机运动学模型简化为平面质点模型：其中，为pm,n的导数，即第m个小组中第n架无人机的速度；vm,n为第m个小组中第n架无人机的速度；为vm,n的导数，即第m个小组中第n架无人机的加速度；am,n是第m个小组中第n架无人机的加速度控制量；λ为无人机的阻力系数；己方无人机的速度vm,n及加速度控制量am,n满足以下物理性能约束：|am,n|≤amax；其中，vmax、amax分别表示己方无人机的最大速度、最大加速度控制量；将敌方无人机运动学模型简化为平面质点模型：其中，ptarget为敌方无人机的位置；为ptarget的导数