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公开(公告)号：CN113395708A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110789578.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/18
Abstract: 本发明公开了一种基于全局环境预测的多自主体集中式区域覆盖方法与系统。本发明方法中，基站接收各自主体位置及环境数据，基于稀疏近似高斯过程回归方法预测全局环境密度函数，并给出全局预测方差；基站再基于全局预测方差设计自主体控制方案决策模型，通过决策模型对各自主体分配任务，针对决策指标为预测的自主体，基于全局预测方差设计有限步长预测优先控制器，针对决策指标为覆盖的自主体，基于最优区域覆盖Lloyd算法设计有限步长覆盖优先控制器；通过自主体和基站的持续交互，实现最优覆盖控制。本发明使基站‑多自主体系统自主捕获具有高准确度和高性能的环境密度函数模型，同时使多自主体在有限步长限制下快速实现理想的最优区域覆盖。
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公开(公告)号：CN112052573A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010872892.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供了一种基于有限时间观测器的分布式故障识别方法，包括：根据多智能体系统构建其在发生故障后的具体动力学模型；结合故障识别算法对通信拓扑的要求，构建满足条件的通信拓扑结构；结合多智能体系统模型为每一个多智能体构建分布式有限时间观测器，并设计相应的残差生成器；对每一个智能体，在一定时间之后，检查其残差信号的具体状态，并将其发送给所有的邻居；对每一个智能体，收集邻居的残差信号的具体状态，根据自身和邻居非零残差信号的个数判断某一智能体是否发生故障。本发明能够正确识别出所有发生故障的智能体且不会引起正常智能体的误识别，为多智能体系统在不确定环境中的安全决策提供了依据。
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公开(公告)号：CN119743216A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411777767.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/391 , H04B7/04 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智能超表面辅助多无人机通信方法、系统、设备及存储介质，包括基于无人机、智能超表面以及地面用户设备之间的相关信道参数，计算地面用户设备获得的信号值、干扰值、信噪比以及系统吞吐量和能量效率；在RIS辅助多无人机通信系统中，构建深度强化学习网络模型；模型通过信道信息数据，与RIS辅助多无人机通信系统进行交互，得到经验元组，使用经验元组对模型进行训练；将训练好的模型策略进行部署实施，得到最终的实验仿真效果。本发明利用非正交多址的通信技术，降低了信道干扰，结合深度强化学习，有效的简化了优化难度，提升了算法效率；同时考虑了更实际且更具特征的指标，获得了更全面的性能评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119414711A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411527685.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯过程的多点线性化模型预测轨迹跟踪控制方法，包括针对自主水面无人艇ASV的轨迹跟踪问题，构建ASV动力学模型；采用高斯过程GP近似ASV的轨迹跟踪系统未建模动力学，得到GP预测模型；基于字典规模限制与最大似然法，建立字典数据与超参数的更新准则，优化GP预测模型；结合优化后的GP预测模型与ASV动力学模型，使用基于学习的模型预测控制MPC方法，构建GP‑MPC框架，并设计终端状态集；基于多点线性化方法，结合局部的线性模型预测控制LMPC方法，设计求解GP‑MPC框架优化问题的算法，实现ASV轨迹跟踪的实时控制。本发明在确保ASV轨迹跟踪精度的同时，显著降低了计算时间。
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公开(公告)号：CN112083727B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010925182.9
申请日：2020-09-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度障碍物的多自主体分布式避碰编队控制方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对环境动静态障碍物运动模型和自主体运动模型基于微分方程建模；步骤2：在无向联通通讯拓扑下，设计有限速度的标称分布式编队跟踪控制器及选择控制器参数；步骤3：非合作自主体及动静态障碍物间避免碰撞速度障碍物构造；步骤4：合作自主体间相互避免碰撞速度障碍物构造；步骤5：基于局部二次最优问题(QP)求解有限速度多自主体分布式避碰编队控制器，在自主体速度有界约束条件下，实现与环境中静动态障碍物以及其他自主体无碰撞情况下编队跟踪控制。
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公开(公告)号：CN115665757A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211332205.0
申请日：2022-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式未知时变区域多自主体最优覆盖方法与系统。本发明方法中，给出一种利用基函数建立未知时变环境密度函数参数化模型方法；为多自主体系统建立了二阶运动学模型；设计了一种基于分布式遗忘因子递推最小二乘估计的未知时变密度函数参数更新方法；给出了一种多自主体系统基于在线密度函数估计的分布式最优覆盖控制策略。通过多自主体系统持续收集环境数据，更新密度函数估计参数，实现多自主体系统最优覆盖控制。本发明使多自主体系统通过分布式交互自主获取具有高准确度的环境密度函数模型，进而实现未知时变环境下最优区域覆盖。
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公开(公告)号：CN110412874B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910681066.4
申请日：2019-07-25
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种针对机动目标和时延通信的多导弹协同制导律设计方法，包括：对于加速度未知的机动目标，建立在三维空间中，导弹与目标相对位置关系的运动学模型；在俯仰方向和偏移方向上，利用不连续控制建立制导律，使导弹与目标的相对速度在两个方向上的分量可经有限时间内收敛至零，保证导弹可最终命中目标；在视线方向上，利用导弹间的通信网络、一致性协议和不连续控制建立分布式制导律，在通信网络中含有时滞时，各导弹与目标的相对距离、与目标的相对速度在视线方向上的分量可实现一致；利用连续化方法和参数自适应方法，改进三个方向上的制导律，在满足精度的同时，减少了控制输入突变和抖振现象。
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公开(公告)号：CN110716582A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910984502.5
申请日：2019-10-16
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种通信受间歇DoS攻击的不确定多智能体一致性跟踪协议设计方法，包括：对于处于通信受间歇DoS攻击下的多智能体，构建智能体的微分方程模型；利用切换系统稳定性理论，将多智能体系统一致性跟踪问题转化为一组解耦切换系统的渐近稳定问题；利用线性矩阵不等式(LMI)，构建解耦切换系统李雅普诺夫函数，设计多智能体协同一致性跟踪协议算法及通信时长占比条件；基于线性矩阵不等式(LMI)及最小通信时长占比，设计多智能体一致性跟踪协议算法；基于线性矩阵不等式(LMI)及最小通信时长占比，设计多智能体围捕控制算法。
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