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公开(公告)号：CN109508042A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201910091128.6
申请日：2019-01-30
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于无人机编队智能决策的控制方法、系统及存储介质，属于无人机模拟对抗技术领域。控制方法包括：分析第一无人机群中的每架第一无人机的第一状态信息和第二无人机群中的每架第二无人机的第二状态信息，计算每架第一无人机的行动组合相对于每架第二无人机的行动组合的第一优势值，构建第一无人机矩阵；分析每个第二状态信息和每个第一状态信息，计算第二优势值，构建第二无人机矩阵；根据第一无人机矩阵和第二无人机矩阵构建第一无人机群和第二无人机群的博弈双矩阵；采用粒子群算法计算博弈双矩阵的纳什均衡；根据计算出的纳什均衡调控第一无人机群和第二无人机群进行模拟对抗。
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公开(公告)号：CN107832850B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201711027337.1
申请日：2017-10-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种对抗环境下无人机占位决策的矩阵博弈方法及装置。该方法包括：分别获取红方无人机和蓝方无人机在第k次占位决策的状态信息及对应的初始状态向量；对双方在第k+1次占位决策的策略空间离散化处理，生成双方在第k+1次占位决策的策略集合；计算双方策略集合中任意一对策略对应的支付值生成双方在第k+1次占位决策的博弈矩阵；计算双方在第k+1次占位决策的最优方案；计算双方的有效攻击范围；若进入有效攻击范围，则结束本次占位决策过程；否则，将第k+1次占位决策的策略方案作为下一次占位决策的初始状态值，进入下一次占位决策。本发明可以快速得到无人机双方在对抗过程中同一时刻的最优机动动作，提高占位决策的精确度及适应程度。
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公开(公告)号：CN119225403A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411338317.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 合肥工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种多无人机攻防博弈的快速求解方法和系统。该方法通过零和博弈矩阵模型计算严格博弈矩阵，求得纳什均衡解。根据纳什均衡解选取第一无人机编队的第一初始策略组和第二无人机编队的第二初始策略组，基于攻防策略概率和第二初始策略组求解第一无人机编队的第一最优策略组，再基于攻防策略概率和第一初始策略组求解第二无人机编队的第二最优策略组。如果所计算的第一最优策略组和/或第二最优策略组不在严格博弈矩阵中，则更新严格博弈矩阵，重新求得纳什均衡解。如果该最优策略组均在所述严格博弈矩阵中，则根据纳什均衡解设置多无人机编队的策略组。本发明通过引入攻防策略，提高多无人机目标分配方案的求解效率。
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公开(公告)号：CN112612298B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202011362555.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种对抗环境下多无人机战术决策的多目标博弈方法及装置，涉及战术决策技术领域。本发明将相对态势优势进行多目标表征(即把态势优势分解为多个子态势优势)，相比于传统的评价方法将多个子态势优势聚合为一个综合态势优势处理，本发明把四个子态势优势分别考虑为四个子优化目标，并据此设计支付函数，构建高维矩阵，全面反映态势优势中各个子态势优势的信息。使客观评价更加准确，且不会出现信息缺失的情形。
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公开(公告)号：CN110398981B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910534694.X
申请日：2019-06-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种无人机编队任务分配的策略空间裁剪方法及系统，其中，首先确定监测方的多个第一监测策略和攻击方的多个攻击策略，之后确定第一监测策略的每个无人机的监测路径中与攻击策略的攻击路径中相同的监测区域，并根据覆盖相同的监测区域的无人机的数量，确定监测方的多个第二监测策略；最后基于监测方的多个第二监测策略、攻击方的多个攻击策略和监测发现概率，从第二监测策略中筛选目标监测策略对攻击方进行监测。上述技术方案利用斯坦克尔伯格博弈模型，结合紧凑形式的双层线性规划问题进行求解，解决了无法在攻击方能够观测已实施的巡逻策略的前提下，制定有效的巡逻策略来以最大的概率发现攻击方及监测方策略空间的组合爆炸的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128698B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110269453.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同对抗决策的强化学习方法，涉及无人机领域，包括：获取无人机初始状态数据并进行格式转换；对无人机初始状态数据进行数据补全处理；对数据补全后的无人机初始状态数据进行数据转换和归一化处理，得到无人机状态数据；基于预设的Actor‑Critic算法对无人机状态数据进行处理，得到当前回合的多无人机协同对抗重决策结果；将多无人机协同对抗重决策结果输入到预设的仿真场景中，多无人机基于多无人机协同对抗重决策结果进行对抗，得到多无人机协同对抗数据，并将多无人机协同对抗数据作为下一回合的无人机初始状态数据，以得到下一回合的多无人机协同对抗重决策结果。本发明可以得到最适应当前环境下的无人机重决策方案。
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公开(公告)号：CN112595174B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011356317.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置，涉及多无人机对抗战术决策技术领域。基于武器数量组合概率分布，将无人机性能偏好转化为多个含有武器数量组合概率的子优化目标，并基于子优化目标来设计支付函数，把武器数量这个不确定信息转换为多个优化目标，对不确定性进行有效表征，再构建高维矩阵来求解战术决策。
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公开(公告)号：CN112486200B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011101859.3
申请日：2020-10-15
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同对抗在线重决策方法，涉及无人机领域。包括以下步骤：获取多个无人机协同执行无人机空战方案时的无人机空战数据；对无人机空战数据进行关联处理；基于无人机空战时发生的紧急事件判断重决策的被动触发，并分析重决策被动触发的类型；基于关联后的无人机空战数据判断重决策的主动触发，并分析重决策主动触发的类型，重决策触发的类型包括：战术重决策、任务重决策和行为重决策；对重决策被动触发的类型和重决策主动触发的类型进行冲突消解处理，得到无人机空战方案重决策类型；基于无人机空战方案重决策类型对无人机空战方案进行重决策处理。本申请可以增强无人机空战方案在执行时的适应性。
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公开(公告)号：CN110443473B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910661663.0
申请日：2019-07-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请提供一种对抗环境下多无人机协同目标分配方法及系统，其中，基于对抗双方可能的占位策略和目标分配策略，决策己方每个无人机所对抗的目标，建立零和矩阵博弈模型，通过求解模型的混合策略纳什均衡解来解决对抗环境下多无人机协同目标分配问题。进一步地，对零和矩阵博弈模型进行求解时，建立可扩展博弈的博弈矩阵并求解得到当前混合策略纳什均衡，再以变占位迭代搜索的方式，求解博弈双方对对方执行可扩展矩阵博弈均衡解的第三博弈策略和第四博弈策略，并利用迭代的方法确定用于求解的对抗中的某一方确定最有优势的博弈策略的可扩展博弈的博弈矩阵，求解确定的可扩展博弈的博弈矩阵，能够有效降低计算量，提高计算效率。
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