海洋多平臺(tái)多傳感器協(xié)同監(jiān)測(cè)任務(wù)智能規(guī)劃技術(shù)面向大型復(fù)雜海洋傳感網(wǎng)絡(luò),能夠在海洋信息平臺(tái)及傳感設(shè)備大規(guī)模海上部署的情況下進(jìn)行大批量的任務(wù)規(guī)劃和觀測(cè)資源分配,形成海洋情報(bào)分析-系統(tǒng)行動(dòng)規(guī)劃-行動(dòng)規(guī)劃實(shí)施-精確情報(bào)再收集的良性閉環(huán)監(jiān)測(cè)模式。針對(duì)重要海上態(tài)勢(shì),能夠通過(guò)多平臺(tái)、多傳感器協(xié)同行動(dòng)規(guī)劃手段,對(duì)情報(bào)進(jìn)行持續(xù)的、多手段協(xié)同的精確觀測(cè),有效提升海洋傳感網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測(cè)效率和精確度,顯著降低系統(tǒng)對(duì)指揮調(diào)度人員的素質(zhì)經(jīng)驗(yàn)要求,極大提升了海洋傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的指揮調(diào)度智能化自動(dòng)化水平。該技術(shù)全面分析了海洋傳感網(wǎng)絡(luò)的共性特點(diǎn)和特性差異,充分考慮了海上環(huán)境、能源、通信等多方面制約因素,建立具有廣泛適應(yīng)性的海洋多平臺(tái)多傳感器協(xié)同監(jiān)測(cè)任務(wù)智能規(guī)劃問(wèn)題模型,能夠快速移植到不同的海洋傳感網(wǎng)絡(luò),采用差分進(jìn)化、蟻群、貪心等多種群體人工智能算法和狀態(tài)空間啟發(fā)式搜索算法,滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景規(guī)劃的需求,同時(shí)具備智能約束匹配和規(guī)劃沖突消解的能力,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行規(guī)劃動(dòng)態(tài)調(diào)整、系統(tǒng)資源實(shí)時(shí)匹配和協(xié)同保障。 

【文章來(lái)源】：海洋信息. 2020,35(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

圖２編碼設(shè)計(jì)??每個(gè)觀測(cè)Ｈ標(biāo)需要安排載荷，針對(duì)載荷又要??

?ｍｉｎ、丨ｍｉｎ．由此組成了一個(gè)二元組作為標(biāo)??志位。??但是二元的標(biāo)志位在表示的時(shí)候仍然較為復(fù)??雜，因此本文將二元標(biāo)志位映射到一元標(biāo)志位上??進(jìn)行簡(jiǎn)化。具體規(guī)則如下??（１）?一元標(biāo)志位的第一位設(shè)置為０，其意義??為不進(jìn)行觀測(cè)。??（２）規(guī)定／．＝０或ｗ＝０認(rèn)為是不進(jìn)行觀測(cè)，不??重復(fù)計(jì)入單標(biāo)志位。??（３）根據(jù)?＜?的升序排序逐一和Ｍ；的升序排序??進(jìn)行組合，逐一對(duì)應(yīng)到單標(biāo)志位ａ上。??（４）保存由（《，，叫）到〇？，的映射關(guān)系。??二元標(biāo)志位到一元標(biāo)志位額映射如圖３所示??觀測(cè)任務(wù)ｎ，??Ｋ??觀測(cè)任務(wù)ｎ??ｔｉ??〇ｍ??／??Ｖ??圖３二元標(biāo)志位到一元標(biāo)志位的映射??采用這種整數(shù)編碼的方式，會(huì)大大簡(jiǎn)化Ｎ題??的處理復(fù)雜度。在海洋觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃屮，設(shè)備的??數(shù)量基本上是可以認(rèn)為有限的，但是起始時(shí)Ｍ和??終止時(shí)間的選擇范Ｍ會(huì)隨竚時(shí)間褚度的變化不Ｍ??而不間，選取一個(gè)較為適屮的時(shí)Ｎ精度可以大大??地減少解的搜索范圍，提高解決Ｍ題的速度，同??時(shí)也不失任務(wù)安排的合理性，因此，選擇這種編??碼方式在觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃上具有很好的效果和較大??的優(yōu)勢(shì)。??為了簡(jiǎn)化規(guī)劃模型，在觀測(cè)約束屮設(shè)定一項(xiàng)??間一設(shè)備Ｎ?－時(shí)ＮＭ能執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)但是在實(shí)??際的觀測(cè)場(chǎng)鎮(zhèn)屮存在如下的情況：對(duì)于雷達(dá)這種??全向設(shè)備，可以間時(shí)執(zhí)行多個(gè)觀測(cè)任務(wù)。為了盡??可能使規(guī)劃結(jié)果貼近實(shí)際觀測(cè)場(chǎng)景，本課題設(shè)汁??了規(guī)劃修正模塊，修正模塊對(duì)于該種情況的解決??方法是：當(dāng)安排結(jié)果中存在全向設(shè)備時(shí)，檢測(cè)未??安排任務(wù)列表，判斷是否存在可以在相㈣平臺(tái)、??相Ｎ設(shè)備、相Ｎ模式下執(zhí)行的任務(wù)，如果有則無(wú)??條件將該任務(wù)添加到規(guī)劃結(jié)果中，

。除此之外，還需要將讀取到的移動(dòng)目標(biāo)數(shù)??據(jù)信息放入到移動(dòng)目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)表中，并讀取移??動(dòng)目標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)表，將本次應(yīng)急觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃??沒(méi)有生成任務(wù)的移動(dòng)目標(biāo)的目標(biāo)數(shù)據(jù)使用卡爾曼??＿｜?７６滌評(píng)信息２０２０年第３期｜??濾波算法［１７］進(jìn)行航跡預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果，生??成對(duì)應(yīng)的應(yīng)急觀測(cè)任務(wù)。??當(dāng)任務(wù)與載荷都處理完畢后，進(jìn)行應(yīng)急規(guī)??劃，匹配靜止、移動(dòng)目標(biāo)和預(yù)測(cè)的航跡生成的應(yīng)??急觀測(cè)任務(wù)與各種類型的觀測(cè)載荷，生成相應(yīng)的??預(yù)案寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。??應(yīng)急規(guī)劃算法的詳細(xì)設(shè)計(jì)流程如圖４所示。??圖４應(yīng)急規(guī)劃算法詳細(xì)設(shè)計(jì)流程圖??２結(jié)果??２．１常規(guī)規(guī)劃算法結(jié)果??為了對(duì)各個(gè)算法和各種應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)價(jià)??分析，本實(shí)驗(yàn)測(cè)試了?２８批數(shù)據(jù)（列出３批，見(jiàn)??表３），每批數(shù)據(jù)都有相應(yīng)的特點(diǎn)，表３算法實(shí)??驗(yàn)用例表給出各批號(hào)任務(wù)的特點(diǎn)。每個(gè)觀測(cè)批??號(hào)分別使用差分演化算法和蟻群算法各進(jìn)行５??次測(cè)試，根據(jù)規(guī)劃結(jié)果，分別從算法規(guī)劃結(jié)果、??算法運(yùn)行效率以及解的穩(wěn)定性３個(gè)方面進(jìn)行比??較，進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)都是對(duì)同一批數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)５次??規(guī)劃得到的平均值。??算法的規(guī)劃結(jié)果包括５個(gè)方面的內(nèi)容，分別??是：任務(wù)完成率、平均任務(wù)優(yōu)先級(jí)、任務(wù)總耗??時(shí)、任務(wù)總能耗以及區(qū)域目標(biāo)平均覆蓋率。對(duì)每??一批數(shù)據(jù)分別采用差分演化、蟻群算法兩種改進(jìn)??算法進(jìn)行規(guī)劃，得到每種算法的規(guī)劃結(jié)果，具體??數(shù)據(jù)結(jié)果如表４批號(hào)為１的規(guī)劃結(jié)果至表６批號(hào)??為３的規(guī)劃結(jié)果所示（列出３批結(jié)果，見(jiàn)表４、??表５和表６）。??

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3244911