2023年ASOC SCI2区TOP，通信不稳定的多无人机分布式协同搜索方法，深度解析+性能实测

目录

• • 1.摘要
  • 2.问题描述
  • 3.通信不稳定的多无人机分布式协同搜索方法
  • 4.结果展示
  • 5.参考文献
  • 6.代码获取
  • 7.算法辅导·应用定制·读者交流

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1.摘要

在多无人机执行的搜索打击与搜索救援任务中，协同搜索发挥着重要作用。目前大多数方法都假设无人机集群的通信网络是完全连通的。然而，这些通信链路容易受到环境变化或对手干扰的影响。针对搜索打击与搜索救援任务中的协同搜索问题，本文提出了一种面向通信不稳定的多无人机分布式协同搜索方法（DCS-UC），该方法基于蚁群算法（ACO）开发。所提出的方法包含三种算法，使无人机集群能够高效且安全地进行在线协同搜索。

2.问题描述

通信网络图论

多无人机通信网络用有向图表示：节点为无人机，边为通信链路（信息从无人机 i 传到 j），并用邻接矩阵描述连通关系（有连接为 1，否则为 0）。同时定义入度矩阵、拉普拉斯矩阵和每架无人机在某时刻的邻居集合。若从任意节点沿信息流可到达所有节点，则网络连通（存在生成树）；任意两节点都有连接为完全图，否则为非完全图。

搜索区域模型

将搜索区域建模为二维网格地图( N x × N y ) (N_x\times N_y)(Nx​×Ny​),无人机在固定高度利用视觉/雷达搜索未知目标，并连续穿越网格移动：边界处可转向任意空闲格，否则在当前航向±90°范围内调整方向。本文只研究多无人机协同搜索，因此忽略威胁与障碍。

协同搜索优化模型

在多无人机协同搜索任务中，由于目标数量、位置和运动未知，提高搜索覆盖率可加快发现目标。以环境搜索覆盖率收益J s J_sJs​作为评价指标：
J s ( t k ) = ∑ h = 1 N x ∑ k = 1 N y T ( g r i d ( h , k ) , t k ) N x N y J_s(t_k)=\frac{\sum_{h=1}^{N_x}\sum_{k=1}^{N_y}T(\mathrm{grid}(h,k),t_k)}{N_xN_y}Js​(tk​)=Nx​Ny​∑h=1Nx​​∑k=1Ny​​T(grid(h,k),tk​)​

覆盖率未达 100% 时，集群通过选择下一步位置来最大化J s J_sJs​，优化目标：
D ∗ ( t k ) = arg ⁡ max ⁡ D ( t k ) ( J s ( t k ) ) D^*(t_k)=\arg\max_{D(t_k)}\left(J_s(t_k)\right)D∗(tk​)=argD(tk​)max​(Js​(tk​))

为实现分布式优化，将总体覆盖率分解为各无人机收益之和：
J s ( t k ) = ∑ i = 1 M J s , i ( t k ) J_s(t_k)=\sum_{i=1}^MJ_{s,i}(t_k)Js​(tk​)=i=1∑M​Js,i​(tk​)

3.通信不稳定的多无人机分布式协同搜索方法

论文提出一种通信不稳定但拓扑保持连通条件下的多无人机分布式协同搜索方法（ACO），基于协同搜索航点生成。搜索信息素更新机制，局部信息素衰减（避免重复搜索）：无人机到达某网格后，降低该网格信息素
τ i ( h , k ) ( t k ) ← τ i ( h , k ) ( t k ) − Δ τ l \tau_i^{(h,k)}(t_k)\leftarrow\tau_i^{(h,k)}(t_k)-\Delta\tau_lτi(h,k)​(tk​)←τi(h,k)​(tk​)−Δτl​

全局信息素增长（支持重复搜索）：考虑目标可能出现在已搜索区域，整体信息素随时间增加
τ i ( t k ) ← τ i ( t k ) + Δ τ g \tau_i(t_k)\leftarrow\tau_i(t_k)+\Delta\tau_gτi​(tk​)←τi​(tk​)+Δτg​

信息素矩阵一致性更新,在拓扑可切换且存在生成树（连通）时，U A V i UAV_iUAVi​接收邻居信息后按取最小更新：
τ i ( t k + 1 ) = min ⁡ j ∈ N i ( t k ) { τ i ( t k ) , τ j ( t k ) } \tau_i(t_{k+1})=\min_{j\in N_i(t_k)}\{\tau_i(t_k),\tau_j(t_k)\}τi​(tk+1​)=j∈Ni​(tk​)min​{τi​(tk​),τj​(tk​)}

在连通且可切换拓扑下，该规则能使全体无人机的信息素矩阵逐步收敛到一致，并趋向于全体信息素矩阵中的最小值，从而减少重复搜索、提高协同搜索效率。

为避免多架无人机选到同一航点导致碰撞，提出位置一致性更新：在通信拓扑可切换但保持连通（存在生成树）的条件下，各无人机通过与邻居交换位置向量，最终获得全体无人机的全局位置一致信息。 这里设计了避碰策略：当无人机间距离小于安全距离时，不再按搜索规则选点，而改为选择能最大程度远离邻近无人机的航点，实现安全协同搜索。

4.结果展示

5.参考文献

[1] Zhang H, Ma H, Mersha B W, et al. Distributed cooperative search method for multi-UAV with unstable communications[J]. Applied Soft Computing, 2023, 148: 110592.

6.代码获取

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7.算法辅导·应用定制·读者交流

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