申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117850472A

主分类号：G05D1/695

分类号：G05D1/695;G05D109/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供了一种数据驱动的无人机编队网络防御方法，包括：建立单个无人机动力学模型；其次，建立DoS攻击下的无人机编队系统；采用最优输出反馈控制实现网络攻击下无人机的安全编队；继而，推导出最优输出反馈控制的表达式，并得出与最优输出反馈控制率相关的代数黎卡提方程；最后，采用一种数据驱动的控制方法，在线迭代求解出最优输出反馈控制率。本发明利用数据驱动的控制方法技术，实现了网络攻击下无人机编队的安全控制。本发明考虑了DoS攻击的影响，并提出了一个数据驱动的机器学习算法，保证算法收敛性的同时，也避免了现实场景中对无人机动力学模型参数的依赖问题，因此在实际场景中有着一定的价值。

主权项：1.一种数据驱动的无人机编队网络防御方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据单个无人机状态变量建立单个无人机动力学非线性模型，并通过线性化得到单个无人机动力学线性模型；单个无人机包括领导者无人机或跟随者无人机；S2、建立领导者无人机模型和跟随者无人机模型，考虑跟随者无人机与领导者无人机之间的输出误差，确定跟踪误差变量，并得到增广系统，增广系统包括增广系统的下一时刻的状态变量和跟踪误差变量，考虑无人机遭受DoS攻击，建立遭受DoS攻击下的无人机编队系统；S3、采用最优输出反馈控制方法，制定针对每个跟随者的具体控制策略，并将该控制策略带入步骤S2建立的遭受DoS攻击下的无人机编队系统中，得到输出反馈控制下增广系统；针对输出反馈控制下增广系统引入哈密尔顿函数，得到最优输出反馈控制的表达式，并得到与最优输出反馈控制率相关的代数黎卡提方程；S4、采用数据驱动的控制方法，以在线迭代的方式求解代数黎卡提方程，得到最优输出反馈控制率，并将所求得的最优输出反馈控制率用于控制无人机。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种数据驱动的无人机编队网络防御方法

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