【无人机】基于信念共识与测量共享的不确定环境分布式估计研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着无人机技术向集群化、协同化发展，无人机集群在环境监测、目标跟踪、灾害救援等领域的应用日益广泛。在这些应用中，无人机集群需通过分布式估计实现对环境状态（如污染物浓度、气象参数）或目标信息（如位置、速度）的实时感知与推断。然而，实际作业环境普遍存在不确定性，主要体现在三个方面：一是测量不确定性（如传感器噪声、设备故障导致的观测误差）；二是通信不确定性（如无线通信延迟、丢包、信道干扰导致的信息传递偏差）；三是环境动态不确定性（如突发气流、目标机动导致的状态突变）。这些不确定性会严重降低分布式估计的精度与可靠性，甚至导致估计系统失效。

传统的分布式估计方法（如分布式卡尔曼滤波）多基于理想通信与确定性测量假设，在不确定环境下存在明显局限性：一方面，这类方法依赖中心节点或固定通信拓扑，一旦中心节点故障或通信链路中断，估计系统便会崩溃；另一方面，它们对测量噪声与通信延迟的鲁棒性不足，难以适应动态变化的不确定环境。

信念共识（Belief Consensus）技术通过集群节点间的信念交互与融合，实现分布式决策与估计，无需中心节点；测量共享（Measurement Sharing）则通过节点间的观测数据共享，扩充信息源，降低单一节点测量不确定性的影响。将二者结合，构建基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，可有效提升无人机集群在不确定环境下的估计鲁棒性、实时性与精度，为无人机集群的复杂环境作业提供关键技术支撑，具有重要的理论价值与工程意义。

二、不确定环境下无人机分布式估计的核心挑战

无人机集群在不确定环境中开展分布式估计，需克服测量、通信、环境动态三个维度的挑战，各挑战的具体表现与影响如下：

（一）测量不确定性挑战

测量不确定性源于无人机传感器的固有特性与外部干扰，主要包括：

1. 传感器噪声与偏差：无人机搭载的传感器（如 GPS、激光雷达、红外传感器）受硬件精度限制，会产生随机噪声（如高斯噪声）；长期使用或环境温度变化会导致传感器出现系统性偏差（如 GPS 定位漂移），使单一节点的观测数据与真实状态存在偏差，若仅依赖本地观测进行估计，会导致估计误差累积。

1. 传感器故障与异构性：集群中部分无人机可能出现传感器故障（如激光雷达遮挡、红外传感器失灵），导致观测数据缺失或异常；同时，无人机传感器类型可能存在异构性（如部分节点搭载 GPS，部分搭载视觉传感器），不同类型传感器的观测模型与精度差异较大，增加了观测数据融合的难度。

1. 观测不完全性：在复杂环境（如城市建筑群、山区峡谷）中，无人机可能因遮挡或观测范围限制，无法获取完整的环境或目标信息（如仅观测到目标的部分轮廓、局部区域的污染物浓度），导致观测数据不完整，影响估计的全面性。

（二）通信不确定性挑战

无人机集群通过无线通信实现节点间的信息交互，通信不确定性会破坏估计信息的有效传递，具体包括：

1. 通信延迟与丢包：无线通信信道受距离、障碍物、电磁干扰影响，会产生通信延迟（如城市环境中延迟可达 100-500ms）；当干扰强度超过阈值时，会出现数据丢包（丢包率可高达 20% 以上），导致节点间的信念与测量信息无法实时、完整传递，破坏估计的时序一致性。

1. 通信拓扑动态变化：无人机集群在飞行过程中，节点位置会动态调整（如避障、队形变换），导致通信拓扑频繁变化（如部分节点脱离通信范围、新节点加入通信网络）；传统分布式估计方法依赖固定拓扑，拓扑变化会导致信息传递路径中断，降低估计系统的连通性与稳定性。

1. 信息篡改与干扰：在复杂电磁环境中，通信信号可能被恶意干扰或篡改，导致节点接收的信念或测量信息失真；若缺乏有效的信息验证机制，失真信息会被纳入估计过程，引发 “错误传播”，严重降低估计精度甚至导致估计结果完全失效。

（三）环境动态不确定性挑战

环境状态或目标状态的动态变化会打破估计模型的假设，导致估计偏差，具体包括：

1. 状态突变与非线性：环境状态（如突发阵风的风速、污染物扩散速度）或目标状态（如目标紧急转向、加速）可能发生突变；同时，环境与目标的运动过程多呈现非线性特性（如污染物扩散的非线性扩散方程、目标机动的非线性运动模型），传统线性估计方法（如卡尔曼滤波）难以准确建模，导致估计误差剧增。

1. 未知干扰与扰动：环境中可能存在未知干扰（如未预测的气流扰动、突发的电磁噪声），这些干扰无法提前建模，会随机影响无人机的观测与运动状态，进一步加剧估计的不确定性；例如，突发气流导致无人机姿态波动，间接影响传感器的观测角度，使观测数据与真实状态偏差增大。

1. 多目标与多环境参数耦合：在多目标跟踪或多环境参数估计（如同时估计温度、湿度、污染物浓度）场景中，不同目标或参数间存在耦合关系（如污染物浓度分布受温度、风速影响），环境动态变化会导致耦合关系非线性变化，增加了分布式估计的复杂度，传统独立估计方法难以应对。

三、信念共识与测量共享的核心原理

五、结论与展望

（一）研究结论

1. 明确了不确定环境下无人机分布式估计的三大核心挑战（测量、通信、环境动态不确定性），分析了各挑战对估计精度与可靠性的影响，为模型构建提供了问题导向；

1. 提出了信念共识与测量共享的协同机制，通过测量共享提升信念更新的准确性，通过信念共识实现全局一致估计，并反馈测量需求优化资源分配，形成闭环协同；

1. 构建了基于信念共识与测量共享的分布式估计模型，设计了鲁棒性增强机制（延迟 / 丢包补偿、异常检测、自适应模型调整），仿真结果表明，该模型在不确定环境下的估计精度较传统算法提升 33%-54%，收敛时间缩短 25%-60%，具备更强的鲁棒性与适应性。

（二）未来展望

1. 多智能体异构集群扩展：当前研究聚焦于无人机同构集群，未来可拓展至 “无人机 - 地面机器人 - 卫星” 异构集群，设计适用于异构节点的信念共识与测量共享策略，提升复杂场景下的估计覆盖范围与精度；

1. 边缘计算与实时性优化：针对大规模集群（节点数 > 50），引入边缘计算节点，将部分信念融合与测量预处理任务卸载至边缘节点，降低无人机本地计算负载，提升估计实时性；

1. 联邦学习与隐私保护：在敏感场景（如军事目标跟踪）中，结合联邦学习技术，实现 “数据不共享、模型参数共享” 的分布式估计，保护各节点的测量隐私，同时避免信息篡改风险；

1. 实际场景验证与工程化：将仿真模型应用于实际无人机集群试验，通过户外飞行试验验证模型在真实不确定环境（如城市、山区）中的性能，优化硬件接口与算法参数，推动工程化落地。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李抵非.基于云框架的科学仪器深度知识服务方法研究[D].吉林大学,2015.

[2] 贾磊,祝书荣,张常洁,等.外显与内隐刻板印象的分布式表征及其激活过程——基于认知神经科学视角的探索[J].心理科学进展, 2016(10):15.DOI:10.3724/SP.J.1042.2016.01519.

[3] 张大奎.基于Agent的网格服务组合研究[D].河南理工大学[2025-11-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1011.033805.

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