低空無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性綜述

劉繼新,張新玨,蔣伶瀟,劉禹汐

(南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院,南京 210016)

隨著國家低空空域管理改革的不斷推進,民用無人機(unmanned aerial vehicles,UAV)飛行需求呈現(xiàn)迅猛增長趨勢,并在商業(yè)、公共、軍事、旅游和體育等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]。5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)帶動通信領(lǐng)域的快速發(fā)展,無人機之間的通信能力得到大幅提升,未來無人機群將比單一無人機擁有更廣泛的應(yīng)用前景[2]。與單一無人機相比,無人機群的群體效益更高,生存能力更強,同時群體協(xié)同作業(yè)也具有更高的機動性。因此,無人機群在聯(lián)合偵察、搜索救援、協(xié)同作戰(zhàn)等任務(wù)中具有更廣泛的應(yīng)用[3]。

近年來許多學(xué)者對無人機群和其他多智能體系統(tǒng)展開了系統(tǒng)研究[4-5],研究方向主要集中在無人機群拓撲設(shè)計[6-8],任務(wù)分配[9-11],路徑規(guī)劃[12-16],協(xié)同控制[17-19]和規(guī)劃調(diào)度[20-21]等方面。然而,這些研究大多數(shù)假定無人機群處于無干擾狀態(tài)的情況下,僅考慮了無人機群在正常飛行狀態(tài)下的性能表現(xiàn)。

針對無人機群的外部威脅問題,學(xué)者們更專注于無人機群如何避免破壞事件的發(fā)生。Peng[13]考慮了無人機群在執(zhí)行任務(wù)期間受到擾動的情況,優(yōu)化了具有中止策略的聯(lián)合路由計劃,最大限度降低了無人機群的運行總成本。Zhen等[20]對無人機群的初始航跡進行重新規(guī)劃以避免合作搜索攻擊任務(wù)期間的潛在沖突。避免外部擾動是提高無人機群運行效率的有效途徑,然而這種方法不可能完全防止無人機群受損。由于無人機群具有自適應(yīng)特性,因此無人機群可通過信息交互自發(fā)地適應(yīng)環(huán)境,避免潛在沖突和由于破壞性事件導(dǎo)致的無人機群體損傷。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)常用于表示各類復(fù)雜的群體系統(tǒng)結(jié)構(gòu),可以將無人機群的運行態(tài)勢映射至復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標對無人機群的損傷進行分析。無人機群的損傷一般發(fā)生在物理層面或網(wǎng)絡(luò)層面,物理級損壞意味著單個無人機被摧毀或部分功能失效,網(wǎng)絡(luò)級破壞意味著無人機群網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)被破壞。Tran等[22]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對無人機群進行建模,其中,節(jié)點表示無人機,連邊表示無人機之間的鏈路連接,移除節(jié)點被視為破壞事件,鏈路重新布線被視為恢復(fù)行動,根據(jù)其提出的BA(Barabási Albert)無標度網(wǎng)絡(luò)模型對信息網(wǎng)絡(luò)彈性框架進行評估,研究隨時間變化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)抗干擾能力和擾動后的恢復(fù)能力,首次將網(wǎng)絡(luò)彈性的概念應(yīng)用于無人機群,發(fā)現(xiàn)復(fù)雜多變的空域環(huán)境干擾了無人機群的正常運行,除了受自身內(nèi)部故障影響外,惡劣天氣、飛行物攻擊等外部威脅也在一定上程度干擾了無人機群運行安全[23]。在實際應(yīng)用中,即使無人機群中某些個體發(fā)生損傷,整個無人機群也必須確保任務(wù)的成功執(zhí)行,因此對無人機群網(wǎng)絡(luò)的彈性提出了更高的要求[24]。

無人機智能化和群體化是當(dāng)前以及未來的研究重點,無人機自組織網(wǎng)絡(luò)在受到擾動時可以自發(fā)進行適應(yīng)性調(diào)整從而恢復(fù)群體性能,因此研究無人機群遭受破壞后的動態(tài)重構(gòu)過程對無人機群安全高效運行具有重要意義。鑒于此,著眼于無人機群面對破壞事件后的動態(tài)演化過程,闡明無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性的概念,同時總結(jié)幾種常見的彈性評估方法以及提升網(wǎng)絡(luò)彈性的措施。

1 無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性相關(guān)概念

1.1 無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)概念

研究表明,無線自組織網(wǎng)絡(luò)是最適合用于無人機群系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[25],因此采用無線自組織網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的無人機群網(wǎng)絡(luò)稱為無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)。自組織指無人機群不依賴任何其他設(shè)備,各個無人機獨立運行,通過相關(guān)調(diào)度算法自動地組成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。無人機通過組建強伸縮性、高動態(tài)性、迅速組網(wǎng)和抗毀能力強的無人機群自組織網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)崿F(xiàn)高度的群體智能化,協(xié)同完成眾多單機難以實現(xiàn)的任務(wù)。根據(jù)控制算法的不同,無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)主要分為兩種典型結(jié)構(gòu):結(jié)構(gòu)一為基于生物群體行為的控制結(jié)構(gòu)[26],結(jié)構(gòu)二為基于領(lǐng)導(dǎo)者-追隨者(leader-follower)的分簇結(jié)構(gòu)[27]。

結(jié)構(gòu)一通過個體無人機基礎(chǔ)行為的不同組合實現(xiàn)無人機群體智能協(xié)作,一些著名的基于群體的無人機群控制算法(如蜂群)得到改進,從而提升了無人機群體效益[28]。基于鴿群的無人機群控制算法中,鴿群中存在著層級領(lǐng)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò),下層個體鴿子的飛行規(guī)律是跟隨上層鴿子領(lǐng)導(dǎo)飛行[29]。隨著科技水平的不斷提高,無人機群的控制方法將逐漸從人為遠程控制轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芸刂?最終發(fā)展為與生物群集組織運作相似的完全自主控制模式。最終無人機群理想運行狀態(tài)如圖1所示,即10個無人機節(jié)點通過黑色虛線表示的通信鏈路相連,無人機之間通過自身信息共享執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),這種無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)沒有固定結(jié)構(gòu)并且變化迅速,具有強擴展性和高機動性,并可通過實時環(huán)境反饋及時調(diào)整編隊狀態(tài),但其位置調(diào)整過程中可能陷入局部最優(yōu)情況,不易實現(xiàn)編隊整體的全局最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

圖1 基于生物群體行為的無人機群控制結(jié)構(gòu)Fig.1 UAVs control structure based on biological population behavior

結(jié)構(gòu)二以領(lǐng)導(dǎo)者無人機作為位置和姿態(tài)基準,其余無人機作為追隨者以領(lǐng)導(dǎo)者為中心跟隨其飛行。如果有兩個以上的領(lǐng)導(dǎo)者,每個領(lǐng)導(dǎo)者及其追隨者將形成一個簇。領(lǐng)導(dǎo)者之間可以相互交流,而每個簇的追隨者只能與該分簇的領(lǐng)導(dǎo)者或與其相鄰的無人機交流。同時,追隨者需感知領(lǐng)導(dǎo)者的運動信息,以調(diào)整自己的位置和速度。此外,當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者受到攻擊時,將選擇臨時領(lǐng)導(dǎo)者接替遭受攻擊失效的領(lǐng)導(dǎo)者,以維持整個無人機群的正常穩(wěn)定運行,如圖2所示。這種結(jié)構(gòu)全局協(xié)調(diào)性好,但是系統(tǒng)容錯性、靈活性較差。兩種無人機群控制結(jié)構(gòu)對比如表1所示。

表1 無人機群結(jié)構(gòu)特性對比Table 1 Comparison of structural characteristics of UAVs

藍色無人機表示領(lǐng)導(dǎo)者;黑色無人機為追隨者;藍色虛線表示兩個簇的領(lǐng)導(dǎo)者相連;黑色虛線表示其余無人機的連接狀況圖2 基于領(lǐng)導(dǎo)者-追隨者的無人機群分簇結(jié)構(gòu)Fig.2 UAVs sub-cluster structure based on leader-follower

1.2 無人機群系統(tǒng)彈性概念

隨著無人機群研究的不斷深入,評估無人機群系統(tǒng)的穩(wěn)定性也成了實際應(yīng)用中非常重要的研究方向。

無人機群是一個典型的大型復(fù)雜系統(tǒng),主要表現(xiàn)在具有多樣層次結(jié)構(gòu)、動態(tài)重構(gòu)特性和各種復(fù)雜的編隊控制方法。系統(tǒng)的穩(wěn)定性是一個多樣性指標,可以細分成很多不同方面的屬性,如魯棒性、脆弱性、可靠性和彈性等。魯棒性通常定義為對干擾不敏感,體現(xiàn)在發(fā)生破壞事件時保持基本性能的能力[30-33],魯棒性旨在最大程度減少系統(tǒng)受到干擾后立即出現(xiàn)的性能損失,無人機群的魯棒性反映了在失去一些無人機后系統(tǒng)維持功能和完成任務(wù)的能力。脆弱性集中體現(xiàn)在無人機群系統(tǒng)對已知干擾的敏感性,它衡量了干擾造成的損失或遭受的破壞程度。無人機群具有任務(wù)屬性,可靠性表示系統(tǒng)在一定條件下確保任務(wù)完成率的能力。彈性表示為系統(tǒng)在發(fā)生破壞事件后恢復(fù)正常狀態(tài)的能力。彈性度量的常見方法是考慮3種能力:吸收能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力。吸收能力可以定義為系統(tǒng)能夠吸收破壞事件所造成的影響并盡可能減少影響程度的能力;適應(yīng)能力可以定義為系統(tǒng)通過經(jīng)歷一些變化來適應(yīng)不良情況的能力;恢復(fù)能力可以定義為系統(tǒng)從破壞性事件中恢復(fù)并快速回彈到正常或預(yù)期性能的能力。

相比于其他評價系統(tǒng)穩(wěn)定性的指標,彈性允許一些性能損失,并且能夠評估隨著時間的推移系統(tǒng)逐漸恢復(fù)預(yù)期性能的表現(xiàn)。由于無人機群系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和動態(tài)重構(gòu)特性,彈性概念的引入可以更好的評估無人機群系統(tǒng)狀態(tài)。無人機群彈性指的是無人機群體在遭受干擾或者破壞后自身及時吸收傷害減少損失,盡快恢復(fù)性能至預(yù)期最佳水平從而提升任務(wù)完成度的能力。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論建立的彈性指標可以對無人機群抗干擾能力進行評估,繼而可以研究不同無人機群性能恢復(fù)措施對于系統(tǒng)彈性提升的影響,進而推動了無人機群體智能化的發(fā)展。

2 無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性評估方法

2.1 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的無人機群模型

在有關(guān)無人機群等復(fù)雜系統(tǒng)分析和建模的研究中,已有學(xué)者提出了基于Agent的建模、Petri網(wǎng)方法、系統(tǒng)動力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論方法。這些方法在建模復(fù)雜系統(tǒng)時都非常有效,可以分別適配于不同系統(tǒng)的場景應(yīng)用。其中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的主要優(yōu)勢之一在于它能夠識別系統(tǒng)基本單元連接結(jié)構(gòu)中的普遍屬性[34]。系統(tǒng)可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來描述,其中節(jié)點代表組件,邊表示節(jié)點之間的物理或邏輯連接[35]。該方法已廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)[36]、基建設(shè)施[37]、交通系統(tǒng)[38]和制造業(yè)[39]等領(lǐng)域。

一般來說,基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對無人機群建模的方法是把集群中的單個無人機視為節(jié)點,各無人機之間的聯(lián)系視為邊。無人機群的動態(tài)變化可以視作復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點和連邊的變化[40]。在無人機群遭受干擾或者破壞的階段,通過隨機或者根據(jù)節(jié)點的度、介數(shù)、集聚系數(shù)等特征[41]定向移除節(jié)點或者是邊,建立無人機群動態(tài)變化的模型。

根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建立簡化的初始無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖G={V,E},其中,V為節(jié)點,E為連邊,如圖3(a)所示。在無人機群遭受破壞階段,移除被干擾的無人機即失效節(jié)點vi和鄰居節(jié)點vj與之相連的邊{vi,vj}∈E,虛線表示被破壞的節(jié)點和邊,如圖3(b)所示;在無人機群恢復(fù)階段,紅邊為剩余節(jié)點之間重新連接的邊,如圖3(c)所示,該過程即為無人機群的動態(tài)重構(gòu)。

虛線表示被破壞的節(jié)點和邊;v1～v10為節(jié)點圖3 無人機群系統(tǒng)建模Fig.3 UAVs system modelling

無人機群建模過程本質(zhì)是對集群網(wǎng)絡(luò)的演化進行分析,圖3展示了簡單無人機群網(wǎng)絡(luò)模型的變化過程,但在實際應(yīng)用環(huán)境中,由于無人機群系統(tǒng)中復(fù)雜的信息交互和動態(tài)關(guān)系,需要考慮多方面因素,例如任務(wù)分配、無人機性能、網(wǎng)絡(luò)拓撲設(shè)計、合作協(xié)同策略、信息交換融合策略和攻擊恢復(fù)策略等[42]。將無人機群進行不同層面的拆分耦合,Wang等[43]提出對無人機群分通信層、結(jié)構(gòu)層、任務(wù)層三層相互依存的網(wǎng)絡(luò)模型:通信層中,將每架無人機視作通信點,無人機之間的通信鏈路可視作邊;結(jié)構(gòu)層中,將每架無人機自身視為節(jié)點,無人機之間的物理距離視作邊;任務(wù)層中,每架無人機可以承載不同類型的有效荷載,將有效荷載表示為節(jié)點,邊表示為具有相同權(quán)重的有效荷載之間的連接。因此無人機群網(wǎng)絡(luò)模型不僅要映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,還要賦予其實際物理層面的意義,從而可以進一步根據(jù)現(xiàn)實擾動評估無人機群體彈性。

2.2 無人機群彈性評估曲線

無人機群的彈性評估提供了比其他性能評估更獨特的視角,不僅考慮無人機群吸收破壞的能力,還考慮恢復(fù)和重構(gòu)能力。相較于魯棒性等其他性質(zhì),彈性度量更全面地考慮了無人機群體狀態(tài),不再局限于抗毀性分析,實現(xiàn)對無人機群更加全面的評估分析,同時通過彈性研究可以進一步構(gòu)建更具恢復(fù)能力的無人機群結(jié)構(gòu)。

無人機群在被破壞過程中的經(jīng)典性能變化曲線如圖4[42]所示。

t0初始時間點;td為開始遭受破壞時間點;tmin為性能穩(wěn)定最低時間點;tr為開始恢復(fù)時間點;ts為性能恢復(fù)至穩(wěn)定水平時間點;tfinal為結(jié)束時間點 圖4 無人機群性能變化曲線[42]Fig.4 Performance change curve of UAVs[42]

根據(jù)破壞事件的發(fā)生時間點和恢復(fù)時間點,將系統(tǒng)性能的動態(tài)變化分為破壞和恢復(fù)兩個階段。在t0時刻,無人機群保持正常峰值性能yD;在td時刻,無人機群開始遭到破壞,無人機群性能開始下降;在tmin時刻,無人機群性能下降至穩(wěn)定最低水平值ymin;在tr時刻,無人機群通過自組織執(zhí)行恢復(fù)策略后逐漸恢復(fù)性能;在ts時刻,無人機群恢復(fù)至穩(wěn)定狀態(tài)yR直到tfinal。

2.3 無人機群性能度量指標

無人機群性能一般指集群執(zhí)行或完成指定任務(wù)的能力,集群中無人機間通過內(nèi)部互相通信實時反饋交流獲得信息,因此衡量無人機群性能的指標可認為是執(zhí)行任務(wù)的能力ye(t)和任務(wù)績效ym(t)之和,即y(t)=ye(t)+ym(t)。

第一種能力類型ye(t)反映無人機群執(zhí)行任務(wù)的瞬態(tài)能力,一般以無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)性能相關(guān)參數(shù)或者是無人機群內(nèi)部交互的信息流量作為計量指標。

Wang等[44]在評估無人機群的魯棒性時,通過分析無人機群網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的基本指標,分配不同權(quán)重后得到綜合性性能指標ye(t)。Wang等[45]根據(jù)滲流原理評估無人機群可靠性時,引入網(wǎng)絡(luò)脆弱性和連通性來表示無人機群任務(wù)層中的ye(t),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)不斷受到攻擊時,任務(wù)層網(wǎng)絡(luò)的連通性降低,完成任務(wù)的概率也隨之降低。Cheng等[42]將無人機數(shù)量和其周邊無人機數(shù)量映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)量和節(jié)點度的概念,以此衡量無人機群執(zhí)行聯(lián)合偵察任務(wù)的瞬態(tài)能力ye(t)。Zhang等[46]將無人機節(jié)點定義為正常、過載和失效3種不同狀態(tài),根據(jù)工作節(jié)點與失效節(jié)點的比例來定義ye(t),具體數(shù)學(xué)表達式見式(1)。

(1)

Tran等[22]利用各時刻無人機群接收到的消息數(shù)量來反映無人機群的瞬態(tài)通信能力ye(t),并且這種能力側(cè)重在系統(tǒng)抵抗破壞和恢復(fù)性能的過程中。Bai等[47]基于Tran等[22]的工作,使用無人機群中接收或傳遞的總信息量表示ye(t),從而進一步考慮在通信距離限制下的無人機群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

第二種能力類型ym(t)指無人機群在執(zhí)行不同任務(wù)時,從開始到當(dāng)前時刻的累計任務(wù)績效。在軍事作戰(zhàn)搜索攻擊任務(wù)中,ym(t)為戰(zhàn)場監(jiān)測覆蓋率和已發(fā)現(xiàn)目標的生存時間[48];在聯(lián)合偵察任務(wù)中,ym(t)指通過無人機群累積搜索目標區(qū)域獲得的全部信息量[42];在搜尋救援任務(wù)中,ym(t)可以通過幸存者數(shù)量和搜救時間或搜救總效率來表示。

2.4 無人機群彈性定量指標

在早期工作中,有學(xué)者通過分析網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)來評價網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性,比如可承受最大故障節(jié)點數(shù)[49]、受破壞后的最大連通子圖相對大小[50]、各種圖形度量[51](如鏈路密度、平均節(jié)點度和群集系數(shù))。然而這類方法并未考慮無人機群實際運行時的復(fù)雜環(huán)境,因此不能簡單以網(wǎng)絡(luò)拓撲參數(shù)評價無人機群運行態(tài)勢。

近年來,有學(xué)者提出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)綜合指標[44]以及考慮網(wǎng)絡(luò)性能[45]來衡量無人機群系統(tǒng)性能,通過無人機群的性能累積變化的魯棒性指標或可靠性指標來評價無人機群系統(tǒng)。但是上述工作僅僅簡單地展現(xiàn)無人機群網(wǎng)絡(luò)遭受破壞后的性能丟失過程,沒有進一步探究系統(tǒng)恢復(fù)過程,無法完全體現(xiàn)無人機群系統(tǒng)的彈性。

有學(xué)者已經(jīng)提出了幾種適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的彈性度量方法。Nan等[52]提出了評估相互依存基礎(chǔ)設(shè)施恢復(fù)能力的通用彈性度量。Tran等[22]提出了用于評估信息交換網(wǎng)絡(luò)的通用彈性度量,如圖5[22]所示,顏色越淺的節(jié)點度值越大,中心處淺黃色的節(jié)點度值較大,邊緣淺綠色的節(jié)點度值較小,使用無標度模型創(chuàng)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)通過添加節(jié)點而增長,其中網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點總數(shù)量N=100,初始網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量m0=5,m=2表示每個添加的節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中的兩個現(xiàn)有節(jié)點連接。

顏色越淺的節(jié)點度值越大,中心處淺黃色的節(jié)點度值較大,邊緣淺綠色的節(jié)點度值較小圖5 基于networkx的無標度網(wǎng)絡(luò)模型[22]Fig.5 BA network model based on networkx[22]

其中Tran的工作在無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域中得到了很多的應(yīng)用,研究提出了彈性總度量R,見式(2),考慮到網(wǎng)絡(luò)的波動性,設(shè)置波動因子ζ、彈性系數(shù)(包括總性能系數(shù)σ、吸收系數(shù)δ)、恢復(fù)系數(shù)ρ和恢復(fù)時間因子τ,表達式如式(3)～式(6)所示。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式(7)中:μt為在t時刻每架無人機生成信息的概率;μ0為無人機群初始信息生成概率;Nt為當(dāng)前無人機數(shù)量;N為無人機總數(shù)。

(8)

(9)

(10)

Cheng等[53]基于Tran等[22]的工作提出了一種改進的彈性評價指標,以吸收能力和恢復(fù)能力的總和形式構(gòu)建彈性總度量,并對其分配權(quán)重系數(shù),根據(jù)各種系統(tǒng)需求增強公式靈活性,其研究中所提出的彈性總度量RI如式(11)所示,考慮過程、后果和時間因素來衡量系統(tǒng)彈性的吸收和恢復(fù)能力。破壞過程因子δd用于捕獲系統(tǒng)性能的動態(tài)行為,破壞后果因子σd用于捕獲系統(tǒng)的吸收能力,破壞時間因子ρd用于捕獲系統(tǒng)的吸收速度。類似地,恢復(fù)過程因子δr、恢復(fù)后果因子σr和恢復(fù)時間因子ρr分別用于捕獲系統(tǒng)在恢復(fù)階段的動態(tài)行為、恢復(fù)能力和恢復(fù)速度,各因子表達式如式(12)～式(17)所示。此項研究成果在無人機群聯(lián)合偵察任務(wù)的情景中得到了應(yīng)用[42]。

RI=αδdσdρd+βδrσrρr

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

基于絕對時間尺度,上述工作對時間因子ρ進一步深入研究分析,并將其納入彈性度量中,以量化時間對系統(tǒng)性能的影響。參考基線B是根據(jù)不同系統(tǒng)要求提供的參考時間標度。對于基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng),B通常以小時計算,而對于生態(tài)系統(tǒng),B則以月或年為單位計算。

ρd=ΔB/(tr-td)

(16)

ρr=Δ(ts-tr)/B

(17)

式中:Δ為降解因子,用于度量時間維度的相對重要性。

目前的幾種網(wǎng)絡(luò)建模與彈性度量方法如表2[22,42,44-47]所示。在后續(xù)的工作中,可以在上述研究基礎(chǔ)上進一步對無人機群成本效益和威脅概率進行分析。例如,在已知具體威脅可能性的情況下,上述工作無法確定是否增強吸收或恢復(fù)能力能夠以經(jīng)濟的方式提高系統(tǒng)彈性。此外,由于兩種能力的求和形式以及權(quán)重系數(shù)的分配占比從而導(dǎo)致所提出的彈性度量指標缺乏足夠的理論支撐,這些問題將在未來的研究中通過改進彈性度量方法來得到解決。

表2 不同文獻的網(wǎng)絡(luò)建模與彈性度量方法比較[22,42,44-47]Table 2 Comparison of network modeling and elasticity measurement methods[22,42,44-47]

3 無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性提升措施

無人機群在執(zhí)行任務(wù)時經(jīng)常遭受破壞攻擊或出現(xiàn)機身故障,這使得一些無人機節(jié)點無法與其他無人機進行信息交互。在無人機群結(jié)構(gòu)設(shè)計時考慮網(wǎng)絡(luò)彈性可以提高無人機群執(zhí)行任務(wù)的效率,增強無人機群抗干擾能力,進一步擴大無人機群的應(yīng)用范圍。

3.1 吸收能力提升措施

在無人機群遭受破壞的階段,采用提升系統(tǒng)吸收破壞能力的調(diào)整策略,在最大程度上減少無人機群的損傷范圍和程度,讓群體性能盡可能保持初始狀態(tài)。

第一種策略是對無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,常見的方法是通過分簇算法有效提高網(wǎng)絡(luò)的能效。分簇算法是指通過一定規(guī)則(例如距離相似度)將復(fù)雜的無人機群網(wǎng)絡(luò)劃分為幾個包含若干無人機的分組,每個分組稱為一簇。分簇算法可設(shè)定不同的分簇目標,如減少網(wǎng)絡(luò)的能量消耗[54]、增加網(wǎng)絡(luò)壽命[55]、減少分簇結(jié)構(gòu)變動[56]等。合理分簇可以使每架無人機在任意時刻都能直接或間接地獲取信息,從而提高了集群的連通性和吸收破壞的能力[57]。近年來,許多研究致力于將智能算法用于網(wǎng)絡(luò)分簇,例如以簇頭無人機之間的通信延遲最低為目標的K-means++算法[58]、考慮無人機的傳輸范圍和運動速度的CACONET聚簇算法等[59]。

第二種策略是對無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)性能進行優(yōu)化。由于無人機群通信網(wǎng)絡(luò)具有高吞吐量、長傳輸距離等特性,自由空間光通信(free space optical communication,FSO)也因此應(yīng)用于無人機通信網(wǎng)絡(luò)。然而FSO鏈路容易受到外界干擾影響,因此引入鏈路狀態(tài)預(yù)測有助于改善無人機通信網(wǎng)絡(luò)對破壞的吸收能力[60]。無人機群網(wǎng)絡(luò)鏈路隨時間變化的特性使其預(yù)測難度增加,許多網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測方法是利用歷史網(wǎng)絡(luò)信息預(yù)測下一時刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),比如基于共同鄰居的鏈路預(yù)測[61],但是對于歷史信息少的無人機群該方法并不適用,因此如何對歷史數(shù)據(jù)量少、具有時間動態(tài)屬性的無人機群網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測是未來的研究重點。

3.2 恢復(fù)能力提升措施

在無人機群遭受破壞后的恢復(fù)階段,當(dāng)個別或少數(shù)無人機處于失效狀態(tài)時,可采用提升系統(tǒng)恢復(fù)能力的策略,重新讓群體性能達到或接近預(yù)期的穩(wěn)定狀態(tài)。

第一種策略是通過修復(fù)節(jié)點來提升恢復(fù)能力。崔瓊等[62]通過節(jié)點修復(fù)的方式提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的彈性,但是該方法僅適用于造價較高的簡單系統(tǒng),并不適用于數(shù)量大且個體成本低的無人機群。無人機具有一定自修復(fù)能力,如果是無人機內(nèi)部出現(xiàn)可修復(fù)的故障,當(dāng)故障成功修復(fù)后,將重新加載任務(wù)以恢復(fù)群體性能;如果無法修復(fù),則通過協(xié)調(diào)無人機群中的非重要節(jié)點(即邊緣無人機或備份無人機)來接替受擾機群中被破壞的重要節(jié)點。符小衛(wèi)等[57]設(shè)計了一種分布式遞歸自修復(fù)算法,解決了無人機群網(wǎng)絡(luò)受擾自修復(fù)后隊形變化過大的問題。孫沁等[63]針對復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的無人機群,改進了無人機群的彈性恢復(fù)因子,提出一種多域協(xié)同方法以提高無人機群恢復(fù)能力。Qiang等[64]提出了一種自適應(yīng)的改進鴿群啟發(fā)式算法,引入基于自學(xué)習(xí)的候選生成策略和基于競爭學(xué)習(xí)的預(yù)測策略,最大化無人機群恢復(fù)能力。Bai等[47]考慮了無人機之間有限的通信距離,通過減少無人機群中孤立節(jié)點的產(chǎn)生來增大網(wǎng)絡(luò)連通性,從而提升系統(tǒng)的恢復(fù)能力。當(dāng)無人機節(jié)點發(fā)生過載時,會降低其他正常節(jié)點的通信效率,從而影響整體無人機群的性能。因此,分析負載平衡對提升無人機群恢復(fù)能力非常重要。無人機群協(xié)同分配任務(wù)時需考慮負載平衡[65-67],當(dāng)某個節(jié)點發(fā)生過載時,可以根據(jù)既定規(guī)則將失效節(jié)點的任務(wù)分配給其他正常節(jié)點,從而提高整體無人機群的恢復(fù)能力。Zhang等[46]提出了一種考慮負載平衡的無人機群彈性度量方法,并建立了無人機群的性能模型和負載分布模型,分析了不同網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)參數(shù)下無人機群的彈性變化。

第二種策略是通過重新連接邊來提升恢復(fù)能力,Chen等[68]使用中心性度量指標評估了美國西部電網(wǎng)的連通性,同時提出了一種邊緣重布線的方法提升網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)能力。Tran等[69]提出了通過鏈路隨機重連的方式重構(gòu)受到攻擊的網(wǎng)絡(luò),從而提高網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)能力。對于無人機群系統(tǒng)而言,失聯(lián)的無人機可采用隨機連接到距離相近的無人機,或者采取優(yōu)先重連節(jié)點度較高的無人機的定向連接方式,使失聯(lián)無人機重新加入無人機群,從而讓無人機群性能恢復(fù)到理想穩(wěn)定狀態(tài)。

除上述針對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點和邊的恢復(fù)策略之外,陳旿等[70]針對蜂群無人機系統(tǒng),提出了一種可以快速計算節(jié)點度分布的鏈路評估算法從而提升無人機集群的彈性。Ordoukhanian等[71]通過動態(tài)效用函數(shù)研究了受攻擊后無人機群的彈性備選方案的實時評估來提升無人機群的彈性。Chen等[72]結(jié)合了博弈論中的子博弈完美均衡的方法提升了無人機群通信網(wǎng)絡(luò)的彈性。

上述研究通過提升無人機群受到擾動時的吸收能力和擾動后的恢復(fù)能力兩方面來增強系統(tǒng)彈性,對結(jié)構(gòu)層和通信層的網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化,從而實現(xiàn)無人機群遭受破壞時的高穩(wěn)定性和動態(tài)重構(gòu)時的高恢復(fù)性,全面提升無人機群網(wǎng)絡(luò)的彈性,盡可能降低外部干擾對無人機群系統(tǒng)的影響,保證無人機群任務(wù)執(zhí)行效率與運行安全。

4 未來研究方向

隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展,無人機群的應(yīng)用范圍逐步擴大,由于無人機群具有較強的任務(wù)屬性,因此彈性作為度量無人機群任務(wù)執(zhí)行效率的關(guān)鍵指標顯得尤為重要。然而,無人機群彈性研究工作剛剛起步,中外各種新方法和新技術(shù)的出現(xiàn),為研究無人機群彈性問題提供了支持。基于此,提出3個未來重點研究方向。

4.1 無人機群自組網(wǎng)模型的研究

目前基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)模型研究,很少考慮無人機之間物理距離對于通信的影響,當(dāng)無人機之間的通信距離無法滿足整體任務(wù)執(zhí)行要求時,簡單的網(wǎng)絡(luò)模型由于對無人機之間的鏈路連接要求過于理想化,而導(dǎo)致并不適用于實際環(huán)境,因此需要改進無人機之間的連接機制。未來的工作中應(yīng)綜合考慮結(jié)構(gòu)和通信兩者的耦合效應(yīng),可以進一步融合信息傳輸速度和范圍、網(wǎng)絡(luò)增長等因素的影響,從而設(shè)計實現(xiàn)更加靈活的鏈路連接方法,并且結(jié)合真實環(huán)境中更完整細化的無人機群任務(wù)場景,如考慮到搜索、攻擊和救援等具有移動目標的任務(wù),以及無人機最大轉(zhuǎn)彎角、最大仰角等無人機姿態(tài)控制約束,建立無人機群的多樣性模型。此外,現(xiàn)有研究中無人機數(shù)據(jù)多來源于仿真,未來將通過無人機群的實際數(shù)據(jù)來驗證所提出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,為無人機群的模型構(gòu)建做出進一步指導(dǎo)。

4.2 無人機群彈性評估指標的研究

目前所提出的無人機群彈性指標大多是對Tran等[22]研究工作的改進,缺少一個較為客觀的彈性量化定義,大部分學(xué)者都是對現(xiàn)有某種彈性評估方法的改進,缺乏橫向全方位的客觀考量。此外,彈性評估權(quán)衡考慮破壞和恢復(fù)兩個階段的系統(tǒng)狀態(tài),對于兩者的權(quán)重系數(shù)分配缺少客觀定義,因此目前彈性評估方法存在一定主觀性,可以通過其他網(wǎng)絡(luò)屬性對其進行補充。未來研究可將提出的彈性指標與魯棒性、抗毀性和可靠性等屬性指標進行定量比較,從多個維度評估無人機群。同時,網(wǎng)絡(luò)中其他屬性指標有更為成熟的研究理論,彈性作為綜合考慮無人機群運行全過程的指標,可以汲取其他屬性研究中的有效方法進行延伸。Li等[73]提出了一個基于滲流理論的綜合框架來評估網(wǎng)絡(luò)可靠性,與上述所提出的彈性度量相比,可靠性度量是啟發(fā)式的,這對于無人機群的彈性度量研究提供了新的思路。

4.3 無人機群破壞事件和恢復(fù)策略的研究

無人機群會遇到不同類型的破壞事件,有些只會造成小規(guī)模的損傷,然而有些可能會造成集群崩潰,比如電磁干擾或飽和攻擊會導(dǎo)致無人機群的所有連接突然中斷,無人機群的性能會立即降至最低。無人機群能否在此極端破壞狀況下恢復(fù)預(yù)期性能,同樣也是未來研究工作的重點。在無人機群遭受破壞后恢復(fù)的過程中會提前設(shè)定各種恢復(fù)策略,在進行策略選取時可能會存在時間延遲,因此無人機群需要反應(yīng)時間來評估當(dāng)前狀態(tài)并選取最佳恢復(fù)策略。現(xiàn)有的無人機群性能恢復(fù)策略大多關(guān)注節(jié)點恢復(fù)和鏈路重布線,未來可以研究多種相關(guān)因素對于性能恢復(fù)的影響,同時分析不同策略的性能恢復(fù)強度和恢復(fù)時間,通過觀測彈性變化曲線的波動,確定最佳恢復(fù)策略。

5 結(jié)論

無人機群作為低空空域中的重要組成部分,而目前無人機群受到的各種內(nèi)外威脅問題愈發(fā)凸顯,無人機群彈性成為研究熱點。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論從無人機群彈性概念、彈性評估方法、提升系統(tǒng)彈性措施3個方面進行全面綜述。首先介紹了無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)的兩種結(jié)構(gòu),基于此引入自組織網(wǎng)絡(luò)彈性概念;其次通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對無人機群進行建模并進行彈性度量,引入彈性評估曲線分析了不同的彈性定量指標,總結(jié)了目前主要的彈性評估方法;最后從吸收能力和恢復(fù)能力兩方面分析歸納了無人機群自組織網(wǎng)絡(luò)彈性的提升措施。在此基礎(chǔ)上,針對目前無人機群的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型過于理想化、彈性評估指標較單一、面對重大破壞事件策略不足等問題,提出了無人機群未來可能的研究方向,以期能夠?qū)罄m(xù)無人機群彈性研究的發(fā)展起到牽引作用。