基于貝葉斯博弈的無人機通信延時研究

　　離散馬爾科夫鏈狀態空間集合為：

(9)

4 仿真分析

　　設效用函數的權重系數為，成本函數的權重系數為。不完全信息下，當N=4時，有15種可能的聯盟結構。無人機可能的聯盟結構如表1。

　　每個無人機的通信范圍的半徑設為500 m，最大速度設為50 km/h。無人機的自動導航儀控制其保持在一定的高度，目標是固定的，但他們的位置是隨機產生的。仿真區域為10km×10km。圖3表示仿真中觀察到的各個無人機與目標之間兩次連續相遇的時間間隔的累積分布函數。

　　設無人機4的類型為協作行為，其他無人機開始時，協作行為的概率為P_i,j=0.99，不良行為的概率為1-P_i,j=0.01，誤報率P_e=0.01，?；谛拍罡聶C制，根據公式(6)和(7)，無人機1、2、3協作行為概率更新的過程如圖4。

　　假設對所有無人機來說，成本系數一樣，所有無人機的成本系數從0到3，圖6代表不完全信息下的納什穩定聯盟結構。當成本系數大于2.6時，所有的無人機將會選擇單獨行動，即不形成任何聯盟。

5 結論

　　基于無人機的類型不確定，利用動態貝葉斯聯盟博弈，無人機間傾向于形成聯盟來減少目標信息傳輸的通信延時，并且利用信念更新機制來改變關于無人機類型的信念，依據貝葉斯聯盟形成算法，獲得穩定的聯盟結構。

參考文獻:

　　[1]祁曉明,魏瑞軒,沈東,等.面向目標不確定的多無人機魯棒協同搜索[J].系統工程與電子技術,2013,35(11):2303-2308.

　　[2]王勃,姚佩陽,賈方超,等.多無人機任務集結合作博弈優化自組織協同控制[J].電光與控制,2014,21(11):5-13.

　　[3]陳俠,趙明明,徐光延.基于合作聯盟的多無人機對地攻防對抗策略[J].兵工自動化, 2014(1):49-55.

　　[4]楊少環,高曉光,符小衛.基于博弈論的無人機搜索路徑規劃[J].系統工程與電子技術, 2011,33(10): 2254-2257.

　　[5]陳俠,劉敏,胡永新.基于不確定信息的無人機攻防博弈策略研究[J].兵工學報,2012, 33(12):1510-1515.

　　[6]Ieong S, Shoham Y. Bayesian Coalitional Games[C]//AAAI. 2008: 95-100.

　　[7]George J M, Sujit P B, Sousa J B, et al. Coalition formation with communication ranges and moving targets[C]//American Control Conference (ACC), 2010. IEEE, 2010: 1605-1610.

　　[8]Akkarajitsakul K, Hossain E, Niyato D. Coalition-based cooperative packet delivery under uncertainty: a dynamic Bayesian coalitional game[J], 2012:371-385.

　　[9]ZHANG Qing-qing, XU Yue-ping, TIAN Ye, ZHANG Xu-jie. Risk-based water quality decision-making under small data using Bayesian network[J], Journal of Central South University, 2012, 19: 3215-3224.

　　[10]Niyato D, Wang P, Saad W, et al. Coalition formation games for bandwidth sharing in vehicle-to-roadside communications[C]. Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2010 IEEE. IEEE, 2010: 1~5.

本文來源于中國科技期刊《電子產品世界》2016年第9期第52頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。