[发明专利]一种仿鹰鸽智能博弈的无人机集群协同对抗控制方法

说明书

本发明是一种仿鹰鸽智能博弈的无人机集群协同对抗控制方法，包括以下实施步骤：步骤一：初始化战场环境设置；步骤二：无人机集群对抗运动控制；步骤三：基于鹰鸽智能博弈的攻防策略设计；步骤四：基于鹰鸽智能博弈的红蓝双方支付矩阵求解；步骤五：基于鹰鸽智能博弈的红蓝双方混合策略求解；步骤六：输出红蓝双方对抗结果。本发明面向复杂作战环境下的大规模无人机集群协同作战应用背景，提出了一种结合集群对抗运动控制和攻防策略选择控制的分布式无人机集群协同对抗控制架构，在降低设计成本、提高长时鲁棒对抗能力的基础上，进一步提升无人机集群协同作战效能与自主能力水平。

技术领域

本发明是一种仿鹰鸽智能博弈的无人机集群协同对抗控制方法，属于无人机自主控制领域。

背景技术

无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)作为“平台无人，系统有人”的飞行器，能够代替有人驾驶机执行“枯燥、恶劣、危险、纵深”的作战任务，在任务复杂以及动态不确定环境下，具有显著的优势。但由于单架无人机执行任务和作战能力的局限性,空战对抗中作战效能较低。多架UAV通过局部感知和信息交互，实现机间资源共享和优势互补，可以提高无人机集群的整体作战效能，因此UAV的作战样式正在从单机作战向“集群”作战方向转变。本发明旨在利用无人机集群协同对抗模式克服单架无人机对抗的技术瓶颈，提出一种鲁棒高效的无人机集群协同对抗控制方法，实现无人机集群在未来信息化和网络化的复杂作战环境下的智能攻击和防御。

无人机集群对抗是指一群无人机对另一群无人机进行拦截而形成的空中协作式的缠斗。目前，无人机集群对抗控制方法主要分为两种，一种是根据实时态势评估结果，将多对多的空中对抗转化为一对一的对抗模型，然后进一步分析无人机集群协同空战的机动决策过程。这种方法一般适合于小规模无人机之间的作战，应用于大规模无人机集群的动态对抗时会导致计算量消耗巨大，并且不能实时考虑机间耦合对对抗态势的影响。另一种是引入多Agent理论，将个体无人机视为独立的Agent，并设计相应的行为集和决策方法，以此建立无人机对抗模型，该方法可通过个体间的交互描述无人机集群协同对抗过程，涌现出宏观的集群协同对抗效果,提升大规模无人机集群协同作战效率。

无人机集群协同对抗控制可以分解为集群对抗运动控制和攻防策略选择控制两个子过程。针对集群对抗运动控制，目前研究方法主要有集中式控制和分布式控制两类。集中式控制中常见的方法有虚拟结构法、长-僚机法，其原理是集群中所有无人机的状态信息汇总至集中控制中心统一处理，当集群规模较大时，整个系统的可靠性较低，鲁棒性、灵活性较差。分布式控制中常见的方法有人工势场法、集群控制法和α-β-γ框架法，其原理是每架无人机通过局部的信息交互，进行自主决策，具有较好的灵活性和自组织性。针对对抗双方攻防策略选择控制问题，现在大多数研究考虑的是单方优化的方法，该类方法只考虑自身策略的最优，不对对手的策略进行预测分析，显然这样的控制不具有客观性。此外，自主性较强的无人机集群在对抗过程中理应将对手策略对局势的影响纳入分析，从而在双方博弈过程中形成攻防策略的智能选择，涌现出强大的对抗能力。

鹰鸽博弈研究的是同一物种、种群内部竞争与冲突的策略和均衡问题，博弈中的每个生物都遵循以下两种策略之中的一种：鹰策略代表攻击型，像自然界的鹰一样凶猛，搏斗起来总是全力以赴,孤注一掷,除非身负重伤，否则绝不退却；鸽策略代表防御型，像自然界的鸽子一样温顺，只是以风度高雅的惯常方式进行威胁恫吓，从不伤害其他动物。如果两个鹰策略者相遇，两者之间必然会发生冲突，两者获胜的概率相同，并且冲突会导致双方均受到一定程度的损伤。如果鹰策略者与鸽策略者相遇，鸽策略者会选择退让，鹰策略者获胜，双方均不存在损伤。自然界中的生物通过鹰鸽博弈的方式进行策略交互，不断选择，逐渐实现种群在进化论意义上的稳定。本发明借鉴鹰鸽博弈中攻防策略的智能选择机制，将其映射到无人机集群协同对抗控制中的攻防策略选择控制上，结合无人机集群运动控制，旨在解决无人机集群协同对抗控制问题。

发明内容