拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法

1.本发明属于无人机集群技术领域，更具体地说，涉及一种拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法。


背景技术：

2.在现代战争中，针对卫星导航系统干扰的作战模式已成为各国军队重点发展的方向之一。如美军“空海一体战”的核心行动即为针对各种军事网络的致盲作战，通过电子战手段和赛博攻击形成拒止环境，此类威胁对武器系统的指挥系统、载荷系统和通讯网络构成极大威胁。因此如何实现拒止环境中的目标搜索与围捕成为学术界的重要研究课题。
3.近年来，无人机由于其低成本、低损耗、零伤亡，及高机动性、隐蔽性、灵活性等特点，在军事领域和民用领域都有着广泛应用。但一架无人机的能力是有限的，且功能和适用性往往是相互制约的。具有单一功能的无人机可能在单个方面的功能很强大，但是却只能执行和自己功能相关的任务，而现代战争中，获取不同来源的信息以及对多源信息的有效处理是掌握战场主动权的关键。因此多无人机协同作战是无人机技术发展的必然趋势。
4.目前，智能算法已经广泛应用于多无人机协同作战中。狼群算法作为一种群体智能算法，具有较好的鲁棒性和全局收敛性，能有效避免算法收敛到局部。已有研究聚焦于将狼群算法应用于路径寻优及搜索围捕问题中去，旨在优化问题的搜捕精度和搜捕效率。狼群与无人机群具有相似性，其一，在环境认知方面，狼群需要借助团队配合和互助进行大范围狩猎环境的搜捕，掌握围捕环境和狩猎目标的典型特征。而无人机群需要借助多机信息交互和融合实现对动态目标的识别跟踪。其二，在协同机制方面，狼群系统的稳定性和决策的一致性依赖于其内部森严的等级结构，由于成员之间具有明确的交互关系，能迅速地做出正确决策。而无人机则通过建立本机与友机的通信链路，在集群成员之间达到决策的一致性协议，结合准确的态势感知，做出有利于态势发展的机动策略。鉴于此，狼群算法与无人机群协同搜索和围捕方面拥有广阔的应用前景，但狼群算法在拒止环境下无人机集群协同搜索和围捕方面的研究还十分匮乏。


技术实现要素：

5.针对现有技术的不足，本发明提供一种拒止环境下无人机群协同搜索与围捕方法。一方面，在存在静止障碍物的拒止环境下，优化无人机群的多动态目标搜索策略，提高搜索效率和覆盖率。另一方面，在拒止环境中gps导航失效的情况下，引入改进的狼群算法，完成对目标的协同定位并实现围捕。
6.为了解决上述技术问题至少之一，根据本发明的一方面，提供了一种拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法，包括如下步骤：
7.包括两个阶段，分别为搜索阶段和围捕阶段。搜索阶段无人机群根据联合求解的刺激值，尽可能高效地覆盖目标区域，探索动态和静态目标。围捕阶段由头狼带领已经到达的无人机向目标发起攻击直至消灭目标任务完成。具体包括如下步骤：
8.具体包括如下步骤：
9.s1、对搜捕环境进行栅格化离散建模，初始时所有无人机均为探狼，在每个时隙内探狼分别在一个离散网格内进行搜索，同时设置搜索刺激值，使得越多无人机搜索过且距离上次探索时间越短的网格刺激值越低，从而尽可能地达到搜索范围全覆盖，并对障碍物进行标记，提示无人机群避开障碍物。
10.s2、在搜索到目标之后，无人机判断该目标所需要的弹药资源，并化身头狼召集猛狼进行围攻。在足够的猛狼到达之前，头狼对目标需要保持跟踪状态，由于在拒止环境中gps导航失效，为更好地实现对目标的定位，需要引入基于定位置信度的无人机群协同定位方式进行目标定位，每隔固定时间向集群系统发送目标的当前位置。
11.s3、头狼将会组织已经到达的猛狼进行攻击直至目标被消灭，待目标消失后，头狼转化为探狼继续进行搜索任务。
12.s4、攻击完成后无人机群继续在搜捕范围内进行搜索，直至范围内不存在攻击目标，则搜捕过程结束。
13.s1中的搜捕范围进行栅格化离散建模，每个目标均存在于离散网格中，且每个网格中至多存在一个攻击目标，目标可以在网格之间进行移动。每个障碍物也均存在于网格中，且每个网格中至多存在一个障碍物，障碍物不可以移动。同时在栅格化建模后，每次无人机都是从一个网格中心移动到相邻网格中心。故无人机的飞行方向离散为8个飞行方向，分别位东、南、西、北、东南、东北、西南和西北，但无人机在飞行时只能选择向其前方、左前方和右前方继续飞行，敌方目标移动时也遵从该原则。
14.s2中在搜索到攻击目标变为头狼之后存在以下几种情况：
15.头狼为进攻型无人机且携带的攻击弹药资源充足，则头狼不进行召唤行为，直接对目标进行攻击直至目标被消灭。
16.头狼为进攻型无人机且携带的攻击弹药资源不充足，则头狼进行召唤行为，并基于改进狼群算法进行任务分配。
17.头狼为侦查无人机时，直接进行召唤行为，并基于改进狼群算法进行任务分配。
18.其中，基于改进狼群算法进行任务分配的具体步骤为：
19.根据个体-个体互动和个体-环境互动的综合结果计算无人机是否需要向目标奔袭的指导因素值。
20.若根据指导因素值，该无人机需要向该目标奔袭，则将该任务状态置1，并转换角色为猛狼，否则状态置0，不进行奔袭。
21.基于定位置信度的无人机协同定位方式具体步骤为：
22.通过实时测量的传感数据进行相对定位推算，并在相对定位中交换无人机自身的定位信息。
23.无人机以定位置信度为依据进行协同定位。
24.通过扩展卡尔曼滤波(ekf)进行融合以纠正无人机的姿态输出。
25.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明的拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法中的步骤。
26.根据本发明的又一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存
储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明的拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法中的步骤。
27.相比于现有技术，本发明至少具有如下有益效果：
28.本发明采用改进狼群算法在拒止环境下对目标进行搜索与围捕，考虑到拒止环境中gps导航失效，故引入基于定位置信度的无人机协同定位方式，更加符合实际，可以更加精确的对目标做出定位，更有利于做出适用于实际场景的决策。
29.相比于其他发明，本发明将狼群算法应用到拒止环境中进行动态和静态目标的搜捕活动，并根据拒止环境特点对狼群算法进行改进，加入了避障操作，并实现对刺激值的联合优化，从而达到充分利用无人机群资源的效果，展开更加有效稳定的围捕，大大提高了系统的鲁棒性和环境适应性。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本发明的一些实施例，而非对本发明的限制。
31.图1示出了本发明的拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法流程图；
32.图2为发明流程图；
33.图3为无人机飞行方向图，无人机在搜捕范围内每次可以选择向前方、左前方和右前方三个方向行驶。
具体实施方式
34.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
35.除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
36.如图1-3所示，
37.实施例1：
38.本实施例，提供了一种拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法，包括两个阶段，分别为搜索阶段和围捕阶段。搜索阶段无人机群根据联合求解的刺激值，尽可能高效地覆盖目标区域，探索动态和静态目标。围捕阶段由头狼带领已经到达的无人机向目标发起攻击直至消灭目标任务完成。具体包括如下步骤：
39.s1、对搜捕环境进行栅格化离散建模，初始时所有无人机均为探狼，在每个时隙内探狼分别在一个离散网格内进行搜索，同时设置搜索刺激值，使得越多无人机搜索过且距离上次探索时间越短的网格刺激值越低，从而尽可能地达到搜索范围全覆盖，并对障碍物进行标记，提示无人机群避开障碍物。
40.s2、在搜索到目标之后，无人机判断该目标所需要的弹药资源，并化身头狼召集猛狼进行围攻。在足够的猛狼到达之前，头狼对目标需要保持跟踪状态，由于在拒止环境中gps导航失效，为更好地实现对目标的定位，需要引入基于定位置信度的无人机群协同定位方式进行目标定位，每隔固定时间向集群系统发送目标的当前位置。
41.s3、头狼将会组织已经到达的猛狼进行攻击直至目标被消灭，待目标消失后，头狼转化为探狼继续进行搜索任务。
42.s4、攻击完成后无人机群继续在搜捕范围内进行搜索，直至范围内不存在攻击目标，则搜捕过程结束。
43.s1中的搜捕范围进行栅格化离散建模，每个目标均存在于离散网格中，且每个网格中至多存在一个攻击目标，目标可以在网格之间进行移动。每个障碍物也均存在于网格中，且每个网格中至多存在一个障碍物，障碍物不可以移动。同时在栅格化建模后，每次无人机都是从一个网格中心移动到相邻网格中心。故无人机的飞行方向离散为8个飞行方向，分别位东、南、西、北、东南、东北、西南和西北，但无人机在飞行时只能选择向其前方、左前方和右前方继续飞行，敌方目标移动时也遵从该原则。
44.s2中在搜索到攻击目标变为头狼之后存在以下几种情况：
45.头狼为进攻型无人机且携带的攻击弹药资源充足，则头狼不进行召唤行为，直接对目标进行攻击直至目标被消灭。
46.头狼为进攻型无人机且携带的攻击弹药资源不充足，则头狼进行召唤行为，并基于改进狼群算法进行任务分配。
47.头狼为侦查无人机时，直接进行召唤行为，并基于改进狼群算法进行任务分配。
48.其中，基于改进狼群算法进行任务分配的具体步骤为：
49.根据个体-个体互动和个体-环境互动的综合结果计算无人机是否需要向目标奔袭的指导因素值。
50.若根据指导因素值，该无人机需要向该目标奔袭，则将该任务状态置1，并转换角色为猛狼，否则状态置0，不进行奔袭。
51.基于定位置信度的无人机协同定位方式具体步骤为：
52.通过实时测量的传感数据进行相对定位推算，并在相对定位中交换无人机自身的定位信息。
53.无人机以定位置信度为依据进行协同定位。
54.通过扩展卡尔曼滤波(ekf)进行融合以纠正无人机的姿态输出。
55.实施例2：
56.本实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例1的拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法中的步骤。
57.本实施例的计算机可读存储介质可以是终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存；本实施例的计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡，安全数字卡，闪存卡等；进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。
58.本实施例的计算机可读存储介质用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
59.实施例3：
60.本实施例的计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1的拒止环境下无人机群协同搜索和围捕方法中的步骤。
61.本实施例中，处理器可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等；存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据，存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器，例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
62.本领域内的技术人员应明白，实施例公开的内容可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本方案可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本方案可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
63.本方案是参照根据本方案实施例的方法、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的，应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合；可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
64.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
65.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
66.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。
67.本发明所述实例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的保护范围。