CN117390541B 一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统 （中国人民解放军国防科技大学）_第1页
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一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要本发明公开了一种基于行为轨迹的无人机根据无人机集群的轨迹行为数据构建多个阈值绕程度和无人机集群中个体的波动程度作为特2S1、根据无人机集群的轨迹行为数据构建多个阈值S3、结合无人机集群中每个个体周围被环绕程度和S12、根据t时刻N个无人机个体的观测值建立基于运动状态的距离矩阵S21、将轨迹行为数据表示为其中，32.根据权利要求1所述的基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法的系统，其环绕程度计算模块，用于根据无人机集群的轨迹行为数据构建多个阈值下的时序网波动程度计算模块，用于通过无人机集群中个体运动状态的差分，4[0005]本发明的目的在于提供一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及作为特征构建贝叶斯网络模型，并利用该模型推断该个体是否为无人机集群中的关键个5[0014]S13、取阈值∈,使用Heaviside函数和Kroneck6[0029]本发明还提供一种根据上述的基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法该时刻具体的网络结构。在时间切片上构建网络的操作不仅可以充分利用采集到的信息，片段，并表示为其中t(t＝1,2,…,L)表示时间切片的索引，7个体的数量，s;表示在时刻t观测到的无人机个体i的多维运动状态(如位置、速度或航向[0042]结合图1所示，本实施例提供一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方有时间戳的轨迹行为数据，将轨迹行为数据切分为长度为L片段S=S',S"…,S"eR",式[0048]步骤S14、计算在阈值∈下，t时刻的时序网络中个体i周围的连接个体数nf":8[0052]步骤S16、最终，得到体现无人机集群个体环绕性(Surrounding)的向量C＝{c1,体的运动状态。因此，需要对集群数据进行重新组织。将轨迹行为数据表示为其中，是集群中第i个个体随时间变化的L个观测值，K;表示在时刻t观测到的无人机个体i的多维运动状态(如位是否为无人机集群中的关键个体。如图1所示，进行更全面地推测。单独利用环绕性(Surrounding)、波动性(Fluctuation)指标和用贝叶斯网络综合推断的对比结果如图4所[0065]结合图5所示，本发明还提供一种根据上述的基于行为轨迹的无人机集群个体重9用范围较广,随着集群数据量的增多，将利用运动状态计算的环绕性和波动性指标分别看作行为轨迹特征，通过构建贝叶斯推断网络将两种不同的运动状态特征结合进行综合推

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