基于区块链的群机器人数据完整性与隐私性保护

群机器人通过多个机器人之间的信息交互实现协同控制,保证交互数据的私密性和不可篡改是群机器人系统安全可靠运行的关键。针对群机器人系统中存在的恶意数据篡改、重要信息泄露等潜在安全问题,提出了一种基于区块链技术的群机器人数据完整性与隐私性保护方案。首先,该方案利用去中心化的分布式账本保障群机器人系统数据的完整性,并针对区块链数据公开的特性,引入脱链加解密模块避免明文数据上链,提高了数据的隐私性。其次,考虑到区块链的运行条件和物理机器人在存储和计算能力方面的性能约束,提出采用轻节点方法来降低在物理机器人上运行区块链的存储和计算负担。最后,通过实验对方法进行了验证。结果表明,基于区块链技术的保护方法对群机器人数据完整性和隐私性具有较好的保护效果,且轻节点方法可实现区块链在机器人集群上的部署。     

无人机集群作战智能培育平台构建研究

面向红蓝双方非完备信息条件下的无人机集群自主作战场景,参考即时战略游戏星际争霸人工智能技术思想,提出一种基于人工智能与军事仿真深度融合的无人机集群作战智能培育平台构建方法,给出了技术实现路径,旨在通过大样本训练,培育无人机集群自主作战决策能力,探索无人机集群战法运用模式,支撑作战人员对无人机集群进行高级指挥控制.     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

无人机集群社团网络弹性重构研究北大核心

无人机集群作战是未来战争的新型作战样式。无人机集群网络弹性重构能力,是评价无人机集群体系作战效能的关键指标。剖析了无人机集群网络弹性重构机理;设计了无人机集群社团网络模型,提升了网络连通性;针对无人机集群遭受恶意攻击网络性能急剧下降的情况,提出了信息网络交互能力最低阈值,并优化了集群网络性能失能阶段的弹性评估方法;最后,通过仿真建模对比分析,不同规模下网络的平均最短路径、信息交互能力、网络聚类系数等参数,在集群网络遭受多种类、多规模的毁伤下进行重构,评估对网络弹性的影响。实验结果表明,建立的模型具备更高的弹性。研究成果可提升无人机集群应对复杂扰动的能力,为无人机集群的多任务规划提供理论指导。     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

常用刺激剂及其分散技术

近几年来,无人机集群技术在美军多个方面的推动下,引起了全世界的热切关注。文章简要总结了美军无人机集群发展现状,梳理了美军开展无人机集群技术的初衷,并分析认为美军数量型无人机集群发展战略不完全适用于现阶段我军军情。文中给出了我国现阶段发展无人机集群的思路,这对全面认识无人机集群的优势、明晰我军无人机集群技术发展方向具有一定的参考价值。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

美军无人机集群项目发展

近几年来,无人机集群技术在美军多个方面的推动下,引起了全世界的热切关注。文章简要总结了美军无人机集群发展现状,梳理了美军开展无人机集群技术的初衷,并分析认为美军数量型无人机集群发展战略不完全适用于现阶段我军军情。文中给出了我国现阶段发展无人机集群的思路,这对全面认识无人机集群的优势、明晰我军无人机集群技术发展方向具有一定的参考价值。