基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法

摘 要：分群現(xiàn)象是無(wú)人機(jī)集群在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中出現(xiàn)的不利情形，部分無(wú)人機(jī)形成小簇，脫離群體。特別是在電磁環(huán)境復(fù)雜、通信資源緊張的通信受限情形下，集群無(wú)人機(jī)無(wú)法獲取、利用周?chē)朽従有畔?，發(fā)生分群現(xiàn)象的概率增大，嚴(yán)重影響任務(wù)的正常執(zhí)行，為此設(shè)計(jì)了一種基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法。控制方法一是包括交互對(duì)象選擇機(jī)制，確保唯一領(lǐng)導(dǎo)者的影響力可以迅速傳遞至整個(gè)集群，二是包括傳輸半徑控制機(jī)制，可以基于模糊控制方法實(shí)現(xiàn)，自適應(yīng)地調(diào)整集群無(wú)人機(jī)的通信功率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提控制方法一方面可以增強(qiáng)集群魯棒性，避免分群現(xiàn)象發(fā)生，實(shí)現(xiàn)通信受限情形下的僅單架領(lǐng)導(dǎo)者存在的大規(guī)模集群導(dǎo)航;另一方面可以降低無(wú)人機(jī)集群的整體能量消耗，控制無(wú)人機(jī)集群的任務(wù)成本。

關(guān)鍵詞： 無(wú)人機(jī)集群; 通信功率自適應(yīng); 分群現(xiàn)象; 協(xié)同控制方法

中圖分類(lèi)號(hào)： E 911 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A""" DOI：10.12305/j.issn.1001-506X.2024.10.30

Cooperative navigation control method for UAV swarm based on

communication power adaptation

LIU Xingyu JIANG Zhibiao JIANG Tianrui GUO Ronghua CHANG Yuan²，YAN Chao³， ZHOU Han⁴

（1. Unit 32399 of the PLA， Nanjing 210046， China; 2. Academy of Military Sciences， Beijing 10009 China;

3. College of Automation Engineering， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， Nanjing 211106， China;

4. College of Intelligence Science and Technology， National University of Defense Technology， Changsha 410073， China）

Abstract： The phenomenon of clustering represents an adverse condition arising during unmanned aerial vehicle swarm movement， where certain unmanned aerial vehicle form small clusters， disassociating from the swarm. This is particularly evident in complex electromagnetic environments and under communication-constrained scenarios where communication resources are scarce. In such cases， the swarm unmanned aerial vehicle is unable to acquire and exploit information from all nearby entities， thus elevating the likelihood of clustering， which severely impedes the normal execution of tasks. As a countermeasure， a cooperative navigation control method based on communication power adaptability for unmanned aerial vehicle swarms is developed. This control method incorporates an interaction object selection mechanism， ensuring that the influence of the sole leader can be rapidly disseminated throughout the swarm， and a transmission radius control mechanism. The unmanned aerial vehicle swarm， based on a fuzzy controller， can adaptively adjust the communication power. Simulation experiment result demonstrates that this control method not only enhances the robustness of the swarm， preventing clustering， and facilitates large-scale swarm navigation with a single leader under limited interaction scenarios， but also reduces the overall energy consumption of the unmanned aerial vehicle swarm， thereby controlling the task cost of the unmanned aerial vehicle swarm.

Keywords： unmanned aerial vehicle swarm; communication power adaptation; clustering phenomenon; cooperative control method

0 引 言

近些年，無(wú)人機(jī)集群技術(shù)蓬勃發(fā)展^［1］，在農(nóng)林植保、燈光表演等民用領(lǐng)域及協(xié)同偵監(jiān)、協(xié)同打擊等軍用領(lǐng)域得到了廣泛實(shí)踐^［23］。其中，無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航作為無(wú)人機(jī)集群實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的基礎(chǔ)，受到了諸多專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注。集群旨在通過(guò)個(gè)體的局部交互涌現(xiàn)整體的智能行為^［4］，導(dǎo)航旨在實(shí)現(xiàn)集群安全地沿預(yù)設(shè)路徑運(yùn)動(dòng)^［5］。

當(dāng)前，已經(jīng)存在諸多關(guān)于無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航的研究。Yan等人^［6］通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)基于領(lǐng)導(dǎo)者跟隨者機(jī)制的集群導(dǎo)航，但是其假設(shè)跟隨者始終能夠直接獲得領(lǐng)航者的狀態(tài)信息，未考慮龐大集群規(guī)模與個(gè)體有限通信范圍的矛盾。Chen等人^［7］解決二維平面上無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同路徑跟蹤問(wèn)題并且推導(dǎo)出系統(tǒng)穩(wěn)定的充分條件，然而其假設(shè)每架無(wú)人機(jī)必須具備獲取目標(biāo)信息并且據(jù)此規(guī)劃自身路徑的能力，未考慮輕小型無(wú)人機(jī)有限計(jì)算資源、個(gè)體間能力差異等實(shí)際情況。Hoang等人^［8］提出一種基于當(dāng)前環(huán)境的自適應(yīng)權(quán)重分配機(jī)制以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的集群協(xié)同導(dǎo)航控制，但是需要所有集群無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)掌握目標(biāo)點(diǎn)的位置。文獻(xiàn)［910］設(shè)計(jì)一種多層賦權(quán)Vicsek模型（hierarchical weighting Vicsek model， HWVEM）以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航，在該模型中，只需一架無(wú)人機(jī)（稱(chēng)作“信息無(wú)人機(jī)”）掌握預(yù)設(shè)路徑或者目標(biāo)信息，并且所有無(wú)人機(jī)僅需和鄰居個(gè)體進(jìn)行交互。

然而，每架無(wú)人機(jī)的通信能力和計(jì)算資源是有限的^{［5，11］}，同時(shí)與周?chē)朽従舆M(jìn)行交互是難以實(shí)現(xiàn)的。在通信受限條件下，由于網(wǎng)絡(luò)帶寬有限等系統(tǒng)因素或電磁信號(hào)波動(dòng)等隨機(jī)因素，無(wú)人機(jī)個(gè)體無(wú)法完全獲取、利用鄰居信息，最多只能接收并處理有限數(shù)量鄰居的信號(hào)，集群容易發(fā)生分群現(xiàn)象，部分無(wú)人機(jī)組成方向隨機(jī)的小簇，脫離群體，嚴(yán)重影響任務(wù)的正常開(kāi)展。因此，研究通信受限情形下的群集導(dǎo)航具有重要意義，然而無(wú)人機(jī)集群系統(tǒng)涉及諸多復(fù)雜變量，對(duì)該研究提出了巨大挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，已經(jīng)有眾多專(zhuān)家學(xué)者針對(duì)通信受限情形下的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同控制問(wèn)題展開(kāi)研究。趙國(guó)榮等人^［12］提出一種帶寬受限下的分布式融合估計(jì)器，解決集群無(wú)人機(jī)位姿估計(jì)過(guò)程中通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)生的信道擁堵、數(shù)據(jù)碰撞等難題。趙飛虎等人^［13］設(shè)計(jì)融合更新算子以及帶寬受限下的動(dòng)態(tài)通信拓?fù)?，?shí)現(xiàn)通信帶寬受限條件下的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索。朱柏濤等人^［14］仿照生物視覺(jué)特性設(shè)計(jì)有限視場(chǎng)限制，有效減少可交互對(duì)象的數(shù)目，實(shí)現(xiàn)少數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者下的大規(guī)模無(wú)人機(jī)集群協(xié)同控制。俞漢清等人^［15］將通信受限條件下的多目標(biāo)救援問(wèn)題建模為部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過(guò)程，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)集群分布式控制策略。王寧等人^［16］面向通信距離受限條件下的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索任務(wù)，設(shè)計(jì)根據(jù)機(jī)間距離切換交互方法的交互決策機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)環(huán)境中的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃。徐廣通等人^［17］針對(duì)通信距離受限下無(wú)人機(jī)集群規(guī)劃時(shí)效性與安全性問(wèn)題，構(gòu)建分布式滾動(dòng)規(guī)劃框架，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜約束條件下的協(xié)同軌跡規(guī)劃。Shen等人^［18］設(shè)計(jì)兩類(lèi)基于集群的融合結(jié)構(gòu)：局部集中式結(jié)構(gòu)和分布式結(jié)構(gòu)，以減少多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)大規(guī)模編隊(duì)的計(jì)算和通信負(fù)荷。Jin等人^［19］設(shè)計(jì)一種基于帶寬利用率的獎(jiǎng)勵(lì)策略，為帶寬受限作戰(zhàn)場(chǎng)景下基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)集群自主協(xié)同決策提供方法借鑒。Fei等人^［20］針對(duì)未知環(huán)境下通信網(wǎng)絡(luò)無(wú)法通連，無(wú)法保證無(wú)人機(jī)之間實(shí)時(shí)信息共享的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種多無(wú)人機(jī)飛行策略。但是，以上研究存在兩個(gè)問(wèn)題：一是集群無(wú)人機(jī)的傳輸半徑始終保持不變，未考慮通過(guò)調(diào)整個(gè)體的通信功率降低集群整體能量消耗，不符合實(shí)際運(yùn)用要求;二是未考慮實(shí)際場(chǎng)景運(yùn)用的嚴(yán)苛性，無(wú)法實(shí)現(xiàn)集群中僅存一架信息無(wú)人機(jī)等困境險(xiǎn)境情形下的大規(guī)模集群導(dǎo)航。

為此，本文提出一種基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法，包括交互對(duì)象選擇機(jī)制和傳輸半徑控制機(jī)制，并且基于HWVEM使用模糊控制完成了改進(jìn)HWVEM（improved HWVEM， IHWVEM）的設(shè)計(jì)建模。同步開(kāi)展仿真實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證所提控制方法的必要性和有效性。

本文工作相較于項(xiàng)目組之前的研究工作^［910］有以下進(jìn)展：① 在集群無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中添加最大角速度約束，使其更加貼近集群無(wú)人機(jī)實(shí)際運(yùn)動(dòng)能力，為集群控制方法向無(wú)人機(jī)集群實(shí)飛遷移奠定基礎(chǔ);② 更加適用于通信受限等真實(shí)場(chǎng)景，在僅獲取、利用周?chē)邢捺従有畔⒌臈l件下，仍能實(shí)現(xiàn)僅存在一架信息無(wú)人機(jī)的集群導(dǎo)航;③ 能夠自適應(yīng)調(diào)整集群無(wú)人機(jī)的通信半徑，降低無(wú)人機(jī)集群整體的能量消耗，控制無(wú)人機(jī)集群的任務(wù)成本。

本文工作相較于現(xiàn)在已有的相關(guān)方面的研究^［1220］具有以下特點(diǎn)：① 基于模糊控制方法實(shí)現(xiàn)，魯棒性強(qiáng)，無(wú)需對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行精細(xì)建模^［21］，適合包含許多復(fù)雜變量的具有非線(xiàn)性特點(diǎn)的無(wú)人機(jī)集群系統(tǒng)，且相較于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能方法大大減少計(jì)算量，降低硬件要求;② 考慮實(shí)際場(chǎng)景運(yùn)用的嚴(yán)苛性，可以實(shí)現(xiàn)通信受限條件下，無(wú)人機(jī)集群僅存一架信息無(wú)人機(jī)等困境險(xiǎn)境情形下的集群導(dǎo)航;③ 考慮控制任務(wù)成本的實(shí)際運(yùn)用要求，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整集群無(wú)人機(jī)的通信半徑降低無(wú)人機(jī)集群整體的能量消耗。

1 基礎(chǔ)工作

1.1 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

本文考慮由N∈N架無(wú)人機(jī)Γ={Γ₁，Γ₂，…，Γ_N}組成的無(wú)人機(jī)集群，其中存在一架信息無(wú)人機(jī)Γ_N。所有無(wú)人機(jī)以離散時(shí)間在二維平面上運(yùn)動(dòng)。初始時(shí)刻，無(wú)人機(jī)均勻地分布在L×L平面，無(wú)人機(jī)的初始密度表示為ρ=N/L²。無(wú)人機(jī)i在時(shí)間步k∈Q的位置和速度分別記為x_i（k）∈R²和v_i（k）∈R²。位置更新公式為

x_i（k+1）=x_i（k）+v_i（k+1）（1）

速度更新公式為

v_i（k）=v_i（k）cos［θ_i（k）］e₁+v_i（k）sin［θ_i（k）］e₂（2）

式中：v_i（k）表示無(wú)人機(jī)i運(yùn)動(dòng)速度的模;θ表示無(wú)人機(jī)i的運(yùn)動(dòng)方向;e₁和e₂是相互垂直的單位向量。本文考慮無(wú)人機(jī)的最大速度v^max和最大角速度w^max，

v_i（k）和θ_i（k）的求解公式如下：

v_i（k）=min{v^des_i（k），v^max}（3）

θ_i（k）=θ_i（k－1）+sgn［（θ^dif_i－π）θ^dif_i］min（w^max，θ^dif）+Δθ_i（k）（4）

θ^dif_i=abs［θ_i（k－1）－θ^des_i（k）］（5）

v^des_i（k）=v^des_i（k）cos［θ^des_i（k）］e₁+v^des_i（k）sin［θ^des_i（k）］e₂（6）

式中：abs［·］表示取絕對(duì)值;v^des_i（k）表示無(wú)人機(jī)i的期望速度;Δθ_i（k）∈［－η/2，η/2］表示噪聲，η表示噪聲強(qiáng)度。

1.2 無(wú)人機(jī)通信模型

無(wú)人機(jī)i與無(wú)人機(jī)j之間的相對(duì)位置記為

x_ij（k）=x_j（k）－x_i（k）（7）

N_i（k）={j|0lt;x_ij（k）≤r_j，j∈Γ}表征無(wú)人機(jī)i的鄰居集合，r_j為無(wú)人機(jī)j的傳輸半徑。j∈N_i（k）表示j是i的鄰居之一，i可以收到j(luò)發(fā)送的信號(hào)，包括j的速度、位置、身份、層級(jí)等信息。

集群中無(wú)人機(jī)的通信模型表征^［22］如下：

P_R，j→i=P_T，j+G_j→i－L_j→i－20lg4πf_ccx_ij（8）

式中：P_R，j→i表示無(wú)人機(jī)j向無(wú)人機(jī)i發(fā)送信號(hào)的電壓值;P_T，j表示無(wú)人機(jī)j的通信功率;c為光速。無(wú)人機(jī)的信號(hào)接收器有靈敏度P_min，令Δ（x_ij，P_T，j）=P_R，j→i－P_min，命名為鏈路裕度，用以表征通信穩(wěn)定性。當(dāng)Δ（x_ij，P_T，j）≥0時(shí)，無(wú)人機(jī)i可以準(zhǔn)確接收無(wú)人機(jī)j的信號(hào)。據(jù)此可以推知，兩架無(wú)人機(jī)之間的距離越小，確保信號(hào)成功傳送所需的通信功率越小;無(wú)人機(jī)的通信功率越大，無(wú)人機(jī)的傳輸半徑越大;兩架無(wú)人機(jī)之間的距離增大，可以通過(guò)增大無(wú)人機(jī)的通信功率確保信號(hào)成功傳送。顧凌楓等人^［23］提出類(lèi)似觀點(diǎn)，認(rèn)為孤立節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)增大功率與節(jié)點(diǎn)相連重新加入集群。

如圖1所示，在通信受限情形下，無(wú)人機(jī)i最多只能接收并處理有限數(shù)量n_l∈Q個(gè)鄰居發(fā)送的信號(hào)。由于無(wú)人機(jī)集群的實(shí)際空間分布，i實(shí)際接收并處理的數(shù)量記為n_a∈Q（n_a≤n_l）。n_l表示最多的可交互對(duì)象數(shù)量，n_a表示實(shí)際的交互對(duì)象數(shù)量。Ι_i表示無(wú)人機(jī)i的實(shí)際交互對(duì)象集合，Ι_iN_i（k），并且有n_a=|Ι_i|，|·|表示集合中元素的數(shù)量。n_l和n_a間的關(guān)系表征為

n_a=min{n_l，|N_i（k）|}（9）

1.3 基于HWVEM的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同控制算法

在HWVEM中，無(wú)人機(jī)根據(jù)與信息無(wú)人機(jī)的通信拓?fù)渚嚯x被劃分為不同層級(jí)^［10］。如圖2所示，l_i=n表示無(wú)人機(jī)i屬于第n層級(jí)，信息無(wú)人機(jī)屬于第1層級(jí)，層級(jí)最高。如果存在最短的序列{Ι_b1，Ι_b2，…，Ι_bn－1}，b₁為信息無(wú)人機(jī)，使得b₂∈Ι_b1，b₃∈Ι_b2，…，i∈Ι_bn－1，那么有l(wèi)_i=n。在無(wú)人機(jī)集群運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，機(jī)間傳遞層級(jí)信息需要一定時(shí)間，無(wú)人機(jī)只能獲得其他無(wú)人機(jī)上個(gè)時(shí)間步的層級(jí)信息，無(wú)人機(jī)i所處的層級(jí)更新公式表征為

l_i（k+1）=min{l_j（k）+1|j∈Ι_i（k）}（10）

信息無(wú)人機(jī)的期望速度v^d（k）根據(jù)其掌握的路徑信息或目標(biāo)信息來(lái)調(diào)整，其他無(wú)人機(jī)的期望速度v^d_i（k）根據(jù)集群協(xié)同控制算法求解。在HWVEM中，v^d_i（k）包含三部分：吸引項(xiàng)v^att_i（k）、排斥項(xiàng)v^rep_i（k）和對(duì)齊項(xiàng)v^align_i（k），表達(dá)式為

v^d_i（k）=c^att·v^att_i（k）+c^rep·v^rep_i（k）+c^align·v^align_i（k）（11）

式中：c^att，c^rep，c^align分別是對(duì)應(yīng)項(xiàng)的系數(shù)。

吸引項(xiàng)用以聚集無(wú)人機(jī)個(gè)體，保持無(wú)人機(jī)集群的整體性，表達(dá)式如下：

v^att_i（k+1）=∑j∈Ι1i（k）r_rep－x_ij（k）r_att－r_rep·x_ij（k）x_ij（k）（12）

式中：r_att，r_rep分別表征吸引力和排斥力的范圍;j∈Ι¹_i（k）需要滿(mǎn)足j∈Ι_i（k）及r_replt;x_ij（k）≤r_att。

排斥項(xiàng)用以避免無(wú)人機(jī)之間發(fā)生碰撞，表達(dá)式如下：

v^rep_i（k+1）=∑j∈Ι2i（k）r_rep－x_ij（k）r_rep·x_ij（k）x_ij（k）（13）

式中：j∈Ι²_i（k）需要滿(mǎn)足j∈Ι_i（k）及0lt;x_ij（k）≤r_rep。

對(duì)齊項(xiàng)用以保持無(wú)人機(jī)與其鄰居速度大小及方向的一致性，表達(dá)式如下：

v^align_i（k+1）=v₀cos［θ^align_i（k+1）］e₁+v₀sin［θ^align_i（k+1）］e₂（14）

式中：v₀表征信息無(wú)人機(jī)速度的大小，作為普通無(wú)人機(jī)速度大小的基準(zhǔn)。θ^align_i（k）更新公式表征為

θ^align_i（k+1）=arctan∑j∈Ιi（k）c_ij（k）sin［θ_j（k）］∑j∈Ιi（k）c_ij（k）cos［θ_j（k）］（15）

式中：c_ij（k）表示無(wú)人機(jī)j對(duì)無(wú)人機(jī)i的影響程度，表達(dá)式為

c_ij（k）=w^abs_j（k）·w^rel_j（k）·w^nei_ij（k）（16）

式中：w^abs_i（k）表征絕對(duì)層級(jí)權(quán)重，設(shè)置為w^abs_i（k）=1/l_i（k）+q₁，q₁≥0;w^rel_i（k）表征相對(duì)層級(jí)權(quán)重，設(shè)置為w^rel_i=1/q^li（k）2，q₂≥1;w^nei_ij（k）表征鄰居層級(jí)狀態(tài)權(quán)重，設(shè)置為

w^nei_ij（k）=max{1，ln［d_ij（k）］}，

d_ij（k）=|Ι_i（k）|/|{m|l_m（k）=l_j（k），m∈Ι_i（k）}|。

2 通信受限情形下的控制方法設(shè)計(jì)

2.1 交互對(duì)象選擇機(jī)制

在集群中，僅信息無(wú)人機(jī)掌握預(yù)設(shè)路徑和目標(biāo)信息，其他無(wú)人機(jī)通過(guò)與信息無(wú)人機(jī)快速對(duì)齊實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤，因此信息無(wú)人機(jī)的狀態(tài)信息最為重要，增大信息無(wú)人機(jī)在整個(gè)集群中的影響力有利于實(shí)現(xiàn)集群導(dǎo)航。同時(shí)，考慮到普通無(wú)人機(jī)在集群中的地位和重要性相同，提出集群無(wú)人機(jī)的交互對(duì)象選擇機(jī)制，如圖3所示。

交互對(duì)象選擇機(jī)制包含兩條規(guī)則：

（1） 若信息無(wú)人機(jī)j是無(wú)人機(jī)i的鄰居，x_ij（k）≤r_j，i一定選擇j作為其交互對(duì)象，j∈Ι_i。

（2） 普通無(wú)人機(jī)被無(wú)人機(jī)i選擇作為交互對(duì)象的概率相同。

2.2 傳輸半徑控制機(jī)制

首先，對(duì)無(wú)人機(jī)集群易發(fā)生分群現(xiàn)象的場(chǎng)景進(jìn)行分析。在集群導(dǎo)航中，當(dāng)集群保持一定的移動(dòng)方向時(shí)，如圖4（a）所示，無(wú)人機(jī)個(gè)體不容易脫離集群。當(dāng)集群中無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向較為混亂，無(wú)人機(jī)i的運(yùn)動(dòng)方向θ_i（k）與其鄰居平均運(yùn)動(dòng)方向θ_{i_av}（k）存在較大差距時(shí)（見(jiàn)圖4（b）），或者無(wú)人機(jī)集群進(jìn)行整體轉(zhuǎn)彎時(shí)（見(jiàn)圖4（c）），易發(fā)生無(wú)人機(jī)從集群中脫離。相較于中間位置的個(gè)體，邊緣個(gè)體更容易發(fā)生脫離集群的情形，在HWVEM中即層級(jí)越低的個(gè)體發(fā)生分群現(xiàn)象的可能性越高。

提出局部混亂性σ_i來(lái)表征無(wú)人機(jī)i感知的分群危險(xiǎn)性，表達(dá)式如下：

σ_i（k）=∑j∈Ιi（k）（γ_jθ_j（k）－γ_jθ_i（k））²|Ι_i（k）|（17）

式中：γ_j用以表征無(wú)人機(jī)j導(dǎo)致分群現(xiàn)象發(fā)生的權(quán)重。在HWVEM中，令γ_j=l_j。σ_i越大，集群發(fā)生分群的可能性越大，反之越小。

如圖5所示，對(duì)于信息無(wú)人機(jī)，增大其傳輸半徑可以使更多無(wú)人機(jī)與其直接交互，可以增大信息無(wú)人機(jī)對(duì)于集群的影響力，集群會(huì)有更強(qiáng)的趨勢(shì)與信息無(wú)人機(jī)對(duì)齊，有益于集群沿預(yù)設(shè)路徑運(yùn)動(dòng)。對(duì)于普通無(wú)人機(jī)，增大其傳輸半徑可以使更遠(yuǎn)處的無(wú)人機(jī)與其交互，使集群更具整體性，有益于集群的一致性。因此，在σ_i變大時(shí)，可以通過(guò)適當(dāng)增大r_i（k）來(lái)避免分群現(xiàn)象發(fā)生。

相應(yīng)地，σ_i越小，θ_i（k）和θ_{i_av}（k）越相近，表征無(wú)人機(jī)集群中的個(gè)體本就保持著極強(qiáng)的一致性趨勢(shì)。在這種情形下，無(wú)人機(jī)i無(wú)需保持過(guò)大的傳輸半徑r_i（k），降低通信功率，使用更小的r_i（k）仍能保證完成無(wú)人機(jī)集群完成集群導(dǎo)航，同時(shí)降低能量消耗。

n_a越大，集群無(wú)人機(jī)能夠獲得的鄰居信息越充分，越有利于集群導(dǎo)航。n_a較大時(shí)，適當(dāng)?shù)販p小r_i（k）仍能達(dá)到期望集群導(dǎo)航效果。相應(yīng)地，n_a越小，無(wú)人機(jī)獲得的鄰居信息越少，更容易發(fā)生部分無(wú)人機(jī)脫離集群的情形，在這種情形下，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增大無(wú)人機(jī)的傳輸半徑，增強(qiáng)集群的整體性。

無(wú)人機(jī)集群實(shí)現(xiàn)集群導(dǎo)航的關(guān)鍵目標(biāo)是保持集群無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向和信息無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向的一致性，直接表現(xiàn)是無(wú)人機(jī)與其鄰居運(yùn)動(dòng)方向的一致性。對(duì)于集群無(wú)人機(jī)而言，只要局部混亂性σ_i足夠小，盡管n_a很小，r_i（k）無(wú)需保持很大仍能完成集群導(dǎo)航。故而，相較于n_a對(duì)于r_i（k）的影響力，σ_i對(duì)于r_i（k）的影響力更顯著。無(wú)人機(jī)的傳輸半徑控制機(jī)制可以歸納如下：

（1） σ_i越大，設(shè)置r_i（k）越大;σ_i越小，設(shè)置r_i（k）越小。

（2） n_a越大，設(shè)置r_i（k）越小;n_a越小，設(shè)置r_i（k）越大。

（3） 相較于n_a對(duì)于r_i（k）的影響力，σ_i對(duì)于r_i（k）的影響力更顯著。

2.3 基于模糊控制的集群協(xié)同控制方法建模

設(shè)置HWVEM參數(shù)r_att=r，r_rep=0.3r，使用模糊控制完成基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法的建模。

首先，需要確定輸入和輸出。對(duì)于集群無(wú)人機(jī)，控制器的輸入包括實(shí)際交互對(duì)象數(shù)量n_a和局部混亂性σ_i，輸出的是無(wú)人機(jī)的傳輸半徑系數(shù)c_i。無(wú)人機(jī)的傳輸半徑r_i的表達(dá)式如下：

r_i=c_r·r₀（18）

式中：r₀表示無(wú)人機(jī)傳輸半徑基準(zhǔn)，等于信息無(wú)人機(jī)的初始傳輸半徑。

n_a包含4個(gè)語(yǔ)言值：非常少、少、多、非常多。當(dāng)鄰居個(gè)體的傳輸半徑減小時(shí)，無(wú)人機(jī)可能無(wú)法獲得任何鄰居的信息，故而n_a的最小值為0;當(dāng)鄰居個(gè)體的傳輸半徑增大時(shí)，由于排斥域和吸引域的存在，無(wú)人機(jī)最多可以獲得πr²_att/πr²_rep個(gè)個(gè)體的信息。本文中，無(wú)人機(jī)最多能獲得πr²/π（0.3r）²≈10個(gè)個(gè)體的信息，故而n_a的最大值合理地設(shè)置為10。因此，設(shè)置論域n_a={0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}。σ_i包含4個(gè)語(yǔ)言值：非常低、低、高、非常高。當(dāng)σ_i=π時(shí)，無(wú)人機(jī)感知的混亂性已經(jīng)極高，若σ_i能取到遠(yuǎn)大于π的值，σ_i=π時(shí)無(wú)人機(jī)感知到的混亂性便被弱化。故而，對(duì)σ_i設(shè)置上限，令σ_i最大值為π，σ_i=max（π，σ_i）。σ_i最小值可以為0，因此設(shè)置論域σ_i∈［0，π］。c_r包含4個(gè)語(yǔ)言值：非常小、小、大、非常大，設(shè)置論域c_r∈［0.5，1.5］。c_r?。?.5，1.0）時(shí)，無(wú)人機(jī)的傳輸半徑相較于原固定傳輸半徑較小，無(wú)人機(jī)通信功率減小;相應(yīng)地，?。?.0，1.5），無(wú)人機(jī)通信功率增大。根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，n_a、σ_i、c_r的隸屬度函數(shù)設(shè)置規(guī)則如下：

（1） 最弱語(yǔ)言值使用Z形函數(shù)，第一個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為u_min+（u_max－u_min）/（N+1），第二個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為u_min+3（u_max－u_min）/（2（N+1））。其中，u_max表征論域上限值，u_min表征論域下限值，N為語(yǔ)言值數(shù)量。

（2） 中間語(yǔ)言值使用高斯函數(shù)，各函數(shù)均值設(shè)置為u_min+k（u_max－u_min）/（N+1），k=2，3，…，N－1，方差設(shè)置為（u_max－u_min）/（2（N+1））。

（3） 最強(qiáng)語(yǔ)言值使用S形函數(shù)，第一個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為u_min+N（u_max－u_min）/（N+1）－（u_max－u_min）/2N，第二個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為u_min+N（u_max－u_min）/（N+1）。

因此，n_a、σ_i、c_r的隸屬度函數(shù)設(shè)置如圖6所示。

然后，基于第2.2節(jié)提出的無(wú)人機(jī)傳輸半徑控制機(jī)制設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則，如表1所示，并使用Mamdani方法進(jìn)行模糊推理。

最后，應(yīng)用重心法實(shí)現(xiàn)去模糊化，將模糊值轉(zhuǎn)化為精確值。重心法的形式如下：

v₀=∫_Vvμ_v（v）dv∫_Vμ_v（v）dv（19）

以上算法的詳細(xì)步驟如算法1所示。根據(jù)算法1計(jì)算獲得無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)的傳輸半徑，與交互對(duì)象選擇機(jī)制代入HWVEM，便完成了基于通信功率自適應(yīng)的IHWVEM的建模。

算法 1 傳輸半徑控制算法

輸入 無(wú)人機(jī)i實(shí)際交互對(duì)象數(shù)量n_a，無(wú)人機(jī)i速度v_i（k），無(wú)人機(jī)i交互對(duì)象j的速度v_j（k）。

輸出 無(wú)人機(jī)i傳輸半徑系數(shù)c_r（k）。

1. 使用式（17）計(jì)算無(wú)人機(jī)i局部混亂性σ_i（k）;

2. 基于圖6，分別確定σ_i（k）和n_a在各語(yǔ)言值的隸屬度值;

3. 基于表1，使用Mamdani法進(jìn)行模糊推理;

4. 基于圖6，確定c_r（k）在各語(yǔ)言值的隸屬度值;

5. 使用式（19）計(jì)算c_r（k）的準(zhǔn)確值。

3 仿真結(jié)果及分析

本節(jié)首先提出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系用以考核無(wú)人機(jī)集群系統(tǒng)的性能，然后證明理想通信條件下HWVEM的優(yōu)異性能，再然后比較通信受限情形下HWVEM、IHWVEM、有限視場(chǎng)模型（finite view field model， FVFM）^［14］、改進(jìn)Vicsek模型（improved Vicsek model， IVEM）^［24］的性能，證明基于通信功率自適應(yīng)的IHWVEM的重要性和有效性。

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)置

構(gòu)建由過(guò)程性指標(biāo)一致性程度Deg（k）和結(jié)果性指標(biāo)成功率P組成的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用以評(píng)價(jià)無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航的性能。

Deg（k）表示集群內(nèi)所有無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向θ_i（k）和信息無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向θ^d（k）的一致性程度，可表示為

θ（k）=［θ₁（k）－θ^d（k），θ₂（k）－θ^d（k），…，θ_N（k）－θ^d（k）］（20）

θ_con（k）=θ（k）（21）

Deg（k）=1ππ－θ_con（k）N－N_I（22）

式中：N_I表示無(wú)人機(jī)集群中信息無(wú)人機(jī)的數(shù)量。Deg（k）越大，說(shuō)明集群無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向與信息無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向越一致，無(wú)人機(jī)集群完成沿預(yù)設(shè)路徑運(yùn)動(dòng)任務(wù)的成功率越高。

成功率P表征為完成集群導(dǎo)航的無(wú)人機(jī)數(shù)量N_s占所有無(wú)人機(jī)數(shù)量的比例，表達(dá)式如下：

P=N_sN×100%（23）

P和N_s越大，無(wú)人機(jī)集群的性能越好。在結(jié)束時(shí)刻，如果無(wú)人機(jī)仍緊緊跟隨信息無(wú)人機(jī)，認(rèn)為該無(wú)人機(jī)完成集群導(dǎo)航。

根據(jù)文獻(xiàn)［10］，設(shè)置合理的HWVEM參數(shù)q₁=0，q₂=100，v₀=10 m/s，v^max=12 m/s，r=100 m，c^align=1，r^rep=30 m，c^rep=0.000 1，r^att=100 m，c^att=0.000 05，η=0.001。在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，無(wú)人機(jī)集群需要沿折線(xiàn)從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn)，集群中僅一架信息無(wú)人機(jī)。初始時(shí)刻，信息無(wú)人機(jī)位于集群中心，其他無(wú)人機(jī)均勻地分布在L×L平面并且運(yùn)動(dòng)方向滿(mǎn)足［0，2π）的均勻分布。

為確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的普遍性，設(shè)置三組規(guī)模不同，集群初始密度相同ρ=2.70的無(wú)人機(jī)集群進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：① N=20，L=270 m;② N=50，L=430 m;③ N=100，L=610 m。由于集群無(wú)人機(jī)的初始位置和運(yùn)動(dòng)方向影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果，每組無(wú)人機(jī)集群會(huì)進(jìn)行10組初始狀態(tài)不同的實(shí)驗(yàn)，以避免隨機(jī)性，獲得一般性結(jié)果。并且，每次實(shí)驗(yàn)都會(huì)重復(fù)5次以消除噪聲影響。

3.2 理想通信條件下HWVEM的集群導(dǎo)航性能

基于HWVEM，無(wú)人機(jī)集群在理想通信條件下的集群導(dǎo)航場(chǎng)景如圖7所示。

如圖7所示，在理想通信條件下，所有無(wú)人機(jī)能夠緊緊跟隨著信息無(wú)人機(jī)并且沿著預(yù)設(shè)路徑運(yùn)動(dòng)。無(wú)論集群規(guī)模多大，所有無(wú)人機(jī)均可實(shí)現(xiàn)集群導(dǎo)航，成功率P始終保持100%。

3.3 通信受限情形下各模型的集群導(dǎo)航性能

3.3.1 HWVEM

如圖8所示，在通信受限情形下，基于HWVEM，所有無(wú)人機(jī)都將隨機(jī)地選擇有限的交互對(duì)象，會(huì)出現(xiàn)分群現(xiàn)象，部分無(wú)人機(jī)將脫離群體，偏離預(yù)設(shè)軌跡。

相應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航成功率P如圖9所示。對(duì)于任何規(guī)模的無(wú)人機(jī)集群，成功率P總是隨著n_l的增大而增大。n_l越大，無(wú)人機(jī)可以獲得的鄰居信息上限越高。當(dāng)n_l≥6時(shí)，無(wú)人機(jī)可以獲得的鄰居信息上限超過(guò)6個(gè)，可以比較充分地利用鄰居信息進(jìn)行決策，所有無(wú)人機(jī)始終可以完成集群導(dǎo)航。當(dāng)n_l相對(duì)較小，分別取2，3，4，5時(shí)，無(wú)人機(jī)可以獲得的鄰居信息上限較低，只能獲得極為有限的鄰居信息，無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航性能極差，容易發(fā)生分群現(xiàn)象。因此，設(shè)計(jì)通信受限情形下的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法確有必要。

通過(guò)比較圖9（a）～圖9（c），可以發(fā)現(xiàn)通信受限情形在不同集群規(guī)模下具有不同影響力。無(wú)人機(jī)集群規(guī)模越大，通信受限的影響越明顯，當(dāng)N=20時(shí)，成功率P不會(huì)隨著最多可交互對(duì)象數(shù)量n_l劇烈變化，當(dāng)N=100時(shí)，成功率P波動(dòng)明顯。并且，在相同n_l下，集群規(guī)模越小，成功率P越大。這是因?yàn)樵谕ㄐ攀芟耷樾蜗?，較小的集群規(guī)模依舊能夠保證信息無(wú)人機(jī)對(duì)于集群保持足夠的影響力。集群規(guī)模較大時(shí)，無(wú)人機(jī)數(shù)量劇增，信息無(wú)人機(jī)的影響力迅速難以傳播至整個(gè)集群，故而成功率P較小。

3.3.2 IHWVEM

基于IHWVEM，無(wú)人機(jī)集群在通信受限情形下完成群集導(dǎo)航的成功率如圖10所示。在通信受限情形下，成功率始終能保持100%，證明了所提控制方法的有效性。

圖11展示了n_l=2時(shí)，某次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中集群無(wú)人機(jī)的平均傳輸半徑系數(shù)。初始時(shí)刻，無(wú)人機(jī)集群比較混亂，無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向不相一致，以及在轉(zhuǎn)彎時(shí)刻k=40，80，集群邊緣無(wú)人機(jī)無(wú)法迅速與信息無(wú)人機(jī)對(duì)齊，無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)方向出現(xiàn)差異，各無(wú)人機(jī)提高自身通信功率，以保證集群的整體性以及信息無(wú)人機(jī)的影響力。在其他時(shí)刻，各集群無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向一致，并且整體方向沒(méi)有發(fā)生變化，無(wú)人機(jī)緩慢降低自身通信功率，減小傳輸半徑，仍能保證無(wú)人機(jī)集群導(dǎo)航的成功率。無(wú)人機(jī)集群整個(gè)過(guò)程的平均傳輸半徑系數(shù)為0.924，說(shuō)明在保證集群導(dǎo)航成功率的基礎(chǔ)上，IHWVEM降低了無(wú)人機(jī)集群的整體能量消耗，降低了無(wú)人機(jī)集群任務(wù)成本。

圖12展示了無(wú)人機(jī)集群在不同規(guī)模不同n_l下的平均傳輸半徑系數(shù)始終小于1，表明IHWVEM使得集群無(wú)人機(jī)降低了必需的通信功率，節(jié)省了無(wú)人機(jī)集群的能量消耗。

3.3.3 FVFM

在FVFM中，朱柏濤等人^［14］仿照生物視覺(jué)特性設(shè)計(jì)有限視場(chǎng)限制，有效減少了可交互對(duì)象的數(shù)目。同時(shí)，采用隨機(jī)視線(xiàn)機(jī)制，以提高鄰居的多樣性，降低鄰居恒定的可能性。FVFM如圖13所示，圖中灰色個(gè)體處于中心個(gè)體的視覺(jué)感知區(qū)外，其不為中心個(gè)體鄰居。橘色個(gè)體與中心個(gè)體間的視線(xiàn)交互被其間的藍(lán)色個(gè)體遮擋，也不為中心個(gè)體的鄰居。同時(shí)，中心個(gè)體視線(xiàn)（line of sight， LOS）與其速度（機(jī)頭朝向）間的夾角大小隨機(jī)。圖13所設(shè)計(jì)的鄰居選擇機(jī)制可描述為

φ_i～U（－A_{LoS，max}，A_LoS，max）（24）

N_i={j|V_i（φ_i）∩Ω_j≠}（25）

式中：φ_i為無(wú)人機(jī)i的視線(xiàn)角;A_LOS，max表示視線(xiàn)角最大范圍;V_i（φ_i）為無(wú)人機(jī)i在視線(xiàn)角限制下的視場(chǎng)區(qū)域。

參考文獻(xiàn)［14］設(shè)置參數(shù)A_LOS，max=80°?；贔VFM，不同集群規(guī)模下成功實(shí)現(xiàn)集群導(dǎo)航的蜂群無(wú)人機(jī)數(shù)量如圖14（a）～圖14（c）所示，在任意集群規(guī)模下，成功實(shí)現(xiàn)集群導(dǎo)航的集群無(wú)人機(jī)數(shù)量始終僅僅保持在7～10架，性能表現(xiàn)較差。根據(jù)文獻(xiàn)［14］，在領(lǐng)導(dǎo)者∶跟隨者=1∶9的比例前提下，集群整體能夠在少數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者引導(dǎo)下完成對(duì)于期望軌跡的跟隨。根據(jù)本文設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景以及文獻(xiàn)［14］的結(jié)論，僅存在的一架信息無(wú)人機(jī)只可以引導(dǎo)9～10架規(guī)模的無(wú)人機(jī)集群完成集群導(dǎo)航，與本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。基于FVFM，信息無(wú)人機(jī)的關(guān)鍵信息在短時(shí)間內(nèi)只能影響周?chē)邢捺従樱瑹o(wú)法傳遞至整個(gè)無(wú)人機(jī)集群，因而集群整體無(wú)法完成群集導(dǎo)航。故而證明了FVFM無(wú)法適用于僅一架信息無(wú)人機(jī)存在的大規(guī)模群集導(dǎo)航場(chǎng)景。而本文提出的基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法可以保證無(wú)論集群規(guī)模多大，單架信息無(wú)人機(jī)的關(guān)鍵信息始終能夠迅速影響整個(gè)無(wú)人機(jī)集群，適用于本文任務(wù)場(chǎng)景。

3.3.4 IVEM

在陳世明等人^［24］提出的IVEM，集群中個(gè)體將鄰域集合內(nèi)運(yùn)動(dòng)方向偏差最大的兩個(gè)鄰居的中值作為下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向，以使群體中所有個(gè)體運(yùn)動(dòng)方向快速達(dá)成一致。因此，基于IVEM實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同導(dǎo)航控制只要求集群無(wú)人機(jī)獲取、處理及利用周?chē)鷥杉茑従訜o(wú)人機(jī)的信息，可以用以指導(dǎo)通信受限情形下的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法的設(shè)計(jì)?；贗VEM，如果無(wú)人機(jī)無(wú)法與信息無(wú)人機(jī)進(jìn)行交互，將更新運(yùn)動(dòng)方向如下：

θ_i（k）=θ_i（k－1）+λmaxp，q∈Ni（θ_p（k－1）－θ_q（k－1））2（26）

λ= θ_i≤minj∈Ni θ_j

0， minj∈Niθ_jlt;θ_ilt;maxj∈Ni θ_j

－ θ_i≥maxj∈Ni θ_j（27）

如果可以與信息無(wú)人機(jī)進(jìn)行交互，將會(huì)根據(jù)周?chē)朽従拥男畔⒉扇∠乱徊降膭?dòng)作，其中，信息無(wú)人機(jī)的影響權(quán)重為c_i=100，普通無(wú)人機(jī)的影響權(quán)重為c_i=1，更新模型如下：

θ_i（k）=arctan∑j∈Ni（k）c_jsin［θ_i（k－1）］∑j∈Ni（k）c_jcos［θ_i（k－1）］（28）

其他項(xiàng)與多層賦權(quán)Vicsek模型一致。

對(duì)于IVEM，恒有最多可交互對(duì)象數(shù)量n_l=2。在相同的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景、實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)參數(shù)下，對(duì)IVEM進(jìn)行性能驗(yàn)證。基于IVEM成功實(shí)現(xiàn)群集導(dǎo)航的蜂群無(wú)人機(jī)數(shù)量如圖15所示。在任意集群規(guī)模下，僅極少部分集群無(wú)人機(jī)可以完成沿預(yù)設(shè)路徑運(yùn)動(dòng)的任務(wù)，性能表現(xiàn)遠(yuǎn)差于IHWVEM。

在相同的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景、實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)參數(shù)下，基于IHWVEM、IVEM、FFVM的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法在某次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的一致性程度Deg（k）如圖16所示。在整個(gè)過(guò)程中，IHWVEM的一致性程度始終接近于1，雖然在k=0，100，200等初始時(shí)刻或者轉(zhuǎn)彎時(shí)刻，集群的一致性程度極差，但是能夠迅速提升至較高水平，與理論分析一致。而IVEM和FFVM的一致性程度始終較低，證明了本文所提的IHWVEM性能優(yōu)于IVEM和FFVM。并且，成功率指標(biāo)和一致性程度指標(biāo)體現(xiàn)的3種模型性能優(yōu)劣一致，證明了所提指標(biāo)體系的合理性。

4 結(jié) 論

本文提出一種基于通信功率自適應(yīng)的IHWVEM。控制方法包括交互對(duì)象選擇機(jī)制和傳輸半徑控制機(jī)制兩部分內(nèi)容。根據(jù)交互對(duì)象選擇機(jī)制，若集群無(wú)人機(jī)在信息無(wú)人機(jī)傳輸半徑內(nèi)，則集群無(wú)人機(jī)會(huì)選擇信息無(wú)人機(jī)作為交互對(duì)象之一，確保關(guān)鍵信息在集群中的影響力。傳輸半徑控制機(jī)制可以基于模糊控制實(shí)現(xiàn)，自適應(yīng)調(diào)整集群無(wú)人機(jī)的傳輸半徑。將計(jì)算獲得的無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)傳輸半徑與交互對(duì)象選擇機(jī)制代入HWVEM，完成基于通信功率自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同導(dǎo)航控制方法的建模。通過(guò)一系列仿真驗(yàn)證，本文提出的IHWVEM可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群在通信受限情形下的大規(guī)模群集導(dǎo)航，避免分群現(xiàn)象的發(fā)生，可以提高無(wú)人機(jī)集群在通信受限情形下的魯棒性，并且降低無(wú)人機(jī)集群整體的能量消耗，控制無(wú)人機(jī)集群任務(wù)成本。下一步，項(xiàng)目組將通過(guò)實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提控制方法的有效性。另外，擬基于智能優(yōu)化算法，如遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法，為無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)更加合理的傳輸半徑控制算法。

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作者簡(jiǎn)介

劉興宇（1997—），男，助理工程師，碩士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人機(jī)集群控制及試驗(yàn)總體。

蔣志彪（1988—），男，工程師，博士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人裝備試驗(yàn)總體設(shè)計(jì)。

蔣天瑞（1996—），男，助理工程師，碩士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人裝備試驗(yàn)總體設(shè)計(jì)。

郭榮化（1979—），男，正高級(jí)工程師，碩士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人裝備試驗(yàn)總體。

常 遠(yuǎn)（1993—），男，助理研究員，博士，主要研究方向?yàn)橹悄芸刂啤?/p>

閆 超（1995—），男，副研究員，博士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人機(jī)集群控制。

周 晗（1986—），女，副教授，博士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人系統(tǒng)協(xié)同控制。