[发明专利]自适应机动网络节点运动控制的分布式协同决策方法

权利要求书

1.自适应机动网络节点运动控制的分布式协同决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设定网络中共有N个节点，根据估计目标的不同进行自动分簇；

针对节点k在当前时刻i，定义矩阵E：

其中，[·]_l,k表示括号中矩阵的第l行、第k列的元素，为节点k的领域；

将所有[E]_l,k＝1的节点l与节点k分为同一簇、标记为并将节点k的邻域中所有不属于的节点构成集合、标记为符号|·|表示集合中元素的个数；

步骤2：将按照节点的估计值进行分组；

定义大小为的矩阵F：

其中，w_m(i)、w_n(i)分别表示节点m、节点n内在时刻i对某一目标的估计值，ζ＞0为预设阈值；

若[F]_m,n＝1、则认定节点m和节点n的目标是同一个、属于同一组，根据矩阵F的取值将进行分组，得到G个组：

步骤3：计算每一组内对于共同目标的估计值及估计类型

其中，表示四舍五入取最近的整数，s_n(i)表示节点n在时刻i的估计目标的估计类型；

步骤4：邻居节点之间进行估计值的信息分享，将所有组的估计值同节点本身的估计值排列在一起，得到矩阵Y_k(i)、Z_k(i)：

其中，矩阵Y_k(i)包含节点k内所有被捕食者的位置估计向量、维度大小为Z_k(i)包含节点k内所有捕食者的位置估计向量、维度大小为分别表示节点k处所具有的被捕食者和捕食者的不同估计值的数目；t₁,...,t_n表示G个组之中估计类型为被捕食者的第1组到第n组，e₁,...,e_m表示G个组之中估计类型为捕食者的第1组到第m组；

步骤5：根据节点的位置和所包含的估计值确定运动状态决策向量g_k(i)：

若在节点k内无被捕食者的估计值，则节点k处于躲避状态：

其中，为节点k与最近的捕食者之间的距离，符号[·]_:,l表示矩阵的第l列的向量，x_k(i)表示节点k的位置，R_e是捕食者的威胁半径；

若在节点k内无捕食者的估计值，则节点k处于跟踪状态：

g_k(i)＝[0，1]^T；

若在节点k内包含两类估计值则根据的值决定处于跟踪状态还是躲避状态：

步骤6：将自身的决策与邻居节点的决策进行信息分享得到决策的中间值ι：

其中，[g_l(i)]₁为节点l决策向量g_l(i)的第一个元素，ε为预设阈值；

步骤7：对于包含两类估计值的节点进行决策向量更新，若节点k内包含两类估计值则：

步骤8：根据决策向量进行运动控制：

其中，为跟踪目标的跟踪速度：为常数、表示速度，

为在躲避目标的威胁半径之外的逃离速度：为常数、表示速度；

为躲避目标的威胁半径之内的逃离速度：