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仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法
被引量：
1
1
作者
仝秉达
段海滨
魏晨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期855-865,共11页
针对多无人机对抗问题,本文提出了一种三维空间中仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法.在分析鹰鸽捕食逃逸行为的基础上,文章构建了多无人机博弈对抗系统模型,并定义了微分博弈中的连续可微值函数,证明了值函数满足Hamilton-J...
针对多无人机对抗问题,本文提出了一种三维空间中仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法.在分析鹰鸽捕食逃逸行为的基础上,文章构建了多无人机博弈对抗系统模型,并定义了微分博弈中的连续可微值函数,证明了值函数满足Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,从而保证鞍点策略存在.使用最优分配方法,为仿鹰无人机一方设计了分组对抗分配策略,以解决多无人机追逃场景中的任务分配问题.本文对比仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.
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关键词
多无人机对抗
微分博弈
任务分配
捕食逃逸
鞍点策略
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职称材料
基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索
被引量：
9
2
作者
霍梦真
段海滨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期584-591,共8页
无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路...
无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化(AMMOPIO)算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.
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关键词
目标搜索
多目标鸽群优化算法
自适应飞行机制
变异机制
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职称材料
恶意攻击下基于分布式稀疏优化的安全状态估计
被引量：
5
3
作者
张岱峰
段海滨
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期813-824,共12页
恶意生成的量测攻击信号是导致信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)探测失效的主要原因,如何有效削弱其影响是实现精准探测、跟踪与感知的关键问题.分布式传感器网络(Distributed sensor network,DSN)依靠多传感器协作与并行处理...
恶意生成的量测攻击信号是导致信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)探测失效的主要原因,如何有效削弱其影响是实现精准探测、跟踪与感知的关键问题.分布式传感器网络(Distributed sensor network,DSN)依靠多传感器协作与并行处理突破单一监测节点的任务包线,能够显著提升探测系统跟踪精度与可靠性.首先,依据压缩感知理论,将单一节点的目标运动状态估计建模为一种基于l0范数最小化的稀疏优化问题,采用正交匹配追踪法(Orthogonal matching pursuit,OMP)重构量测攻击信号,以克服采用凸优化算法求解易陷入局部最优的缺陷.通过卡尔曼滤波量测更新抵消攻击信号影响,恢复目标运动的真实状态.其次,针对错误注入攻击等复杂量测攻击形式,基于势博弈理论,提出一种分布式稀疏优化安全状态估计方法,利用多传感器节点信息交互与协作提升探测与跟踪的稳定性.仿真结果表明,所提方法在分布式传感器网络协作抵抗恶意攻击方面具有优越性.
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关键词
恶意攻击
分布式安全状态估计
稀疏优化
势博弈
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职称材料
题名
仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法
被引量：
1
1
作者
仝秉达
段海滨
魏晨
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组
鹏城实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期855-865,共11页
基金
科技创新2030–“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100803)
国家自然科学基金项目(U20B2071,91948204,T2121003)资助。
文摘
针对多无人机对抗问题,本文提出了一种三维空间中仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法.在分析鹰鸽捕食逃逸行为的基础上,文章构建了多无人机博弈对抗系统模型,并定义了微分博弈中的连续可微值函数,证明了值函数满足Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,从而保证鞍点策略存在.使用最优分配方法,为仿鹰无人机一方设计了分组对抗分配策略,以解决多无人机追逃场景中的任务分配问题.本文对比仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.
关键词
多无人机对抗
微分博弈
任务分配
捕食逃逸
鞍点策略
Keywords
multi-UAV confrontation
differential games
task allocation
pursuit evasion
saddle point strategy
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索
被引量：
9
2
作者
霍梦真
段海滨
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组
鹏城实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期584-591,共8页
基金
the National Natural Science Foundation of China(91648205).
文摘
无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化(AMMOPIO)算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.
关键词
目标搜索
多目标鸽群优化算法
自适应飞行机制
变异机制
Keywords
target search
multi-objective pigeon-inspired optimization
adaptive flight mechanism
mutation mechanism
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
恶意攻击下基于分布式稀疏优化的安全状态估计
被引量：
5
3
作者
张岱峰
段海滨
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组
鹏城实验室
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期813-824,共12页
基金
国家自然科学基金(U20B2071,91948204,U1913602,U19B2033)
科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102303)
航空科学基金(20185851022)资助。
文摘
恶意生成的量测攻击信号是导致信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)探测失效的主要原因,如何有效削弱其影响是实现精准探测、跟踪与感知的关键问题.分布式传感器网络(Distributed sensor network,DSN)依靠多传感器协作与并行处理突破单一监测节点的任务包线,能够显著提升探测系统跟踪精度与可靠性.首先,依据压缩感知理论,将单一节点的目标运动状态估计建模为一种基于l0范数最小化的稀疏优化问题,采用正交匹配追踪法(Orthogonal matching pursuit,OMP)重构量测攻击信号,以克服采用凸优化算法求解易陷入局部最优的缺陷.通过卡尔曼滤波量测更新抵消攻击信号影响,恢复目标运动的真实状态.其次,针对错误注入攻击等复杂量测攻击形式,基于势博弈理论,提出一种分布式稀疏优化安全状态估计方法,利用多传感器节点信息交互与协作提升探测与跟踪的稳定性.仿真结果表明,所提方法在分布式传感器网络协作抵抗恶意攻击方面具有优越性.
关键词
恶意攻击
分布式安全状态估计
稀疏优化
势博弈
Keywords
Malicious attack
distributed secure state estimation
sparse optimization
potential game
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法
仝秉达
段海滨
魏晨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索
霍梦真
段海滨
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
恶意攻击下基于分布式稀疏优化的安全状态估计
张岱峰
段海滨
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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