异构无人集群作战信息处理任务分布式协同调度方法研究
在人工智能、无人系统、云计算等相关技术的推动下，无人平台在军用、民用领域发挥了越来越重要的作用。尤其是在军事领域，依托无人作战平台遂行作战任务的无人作战是一种新型作战样式，通过平台无人化能够发挥机器优势、减少人员伤亡，具有重要意义。同时，受到自然界生物群体行为的启发，无人作战平台相互汇聚形成集群遂行作战任务具有广阔的前景，已经成为未来无人作战发展的趋势。面对信息化战场，以自主化、智能化、无人化为主要特征的无人作战平台对战场信息处理能力提出了较高要求。然而，战场环境瞬息万变，无人作战平台资源异构有限，难以单独完成信息处理任务，这成为了无人集群作战实际运用的掣肘。高效合理的协同调度方法能够使无人作战平台协调一致地遂行信息处理任务，是提高异构无人集群的信息处理能力的关键技术之一。 目前已有大量关于任务调度方法的研究成果，主要关注将任务上传到远端云数据中心或者卸载到边缘服务器上。然而，异构无人集群作战信息处理所面临的环境具有通信连接受限、信息处理实时、任务复杂多样、信息动态多变等特征，无人作战平台自身资源有限，且存在受敌攻击、被敌损毁的现实可能。上述研究大多没有对异构无人集群作战信息处理任务调度进行针对性的考虑，无法较好地应对异构无人集群作战信息处理任务调度问题。为了解决上述挑战，本文针对异构无人集群作战信息处理的现实需求，研究信息处理任务分布式协同调度方法，主要工作总结如下： （1）设计了一套信息处理任务分布式协同调度框架。针对异构无人集群作战信息处理任务，提出了异构无人集群作战信息处理任务分布式协同调度框架，包括任务请求、功能需求、功能接口、信息资源和物理平台5个部分。该框架描述了异构无人集群作战信息处理运转流程，为解决异构无人集群作战信息处理任务分布式协同调度问题提供架构支撑。 （2）提出了一种侦察数据协同存储调度方法。首先，针对异构无人集群战场数据协同存储场景，对协同存储问题进行形式化描述；其次，基于交替方向乘子法（ADMM）的框架，以高可靠、低时延、低能耗为优化调度目标，考虑加速策略和步长规则，设计协同存储调度算法；最后，构建异构无人集群的侦察数据协同存储策略以指导协同存储过程，有效提高异构无人集群的侦察数据协同存储能力。 （3）提出了一套战场信息协同计算调度方案。针对异构无人集群战场信息协同计算场景，建立该场景中无人作战平台的负载模型、响应时间模型和能耗模型。考虑多无人平台之间的均衡负载以及任务-平台映射，提出协同计算调度方案，包括预调度使负载方差最小化以及面向负载均衡和节能的任务调度，从而有效缩短任务响应时间，提升异构无人集群协同计算能力； （4）设计并实现了一系列信息处理任务分布式协同调度实验。针对异构无人集群作战中两类典型的应用场景，开发一系列实验以验证上述所提调度方法的有效性和可行性。对于异构无人集群侦察数据协同存储调度场景，实验结果表明所提算法A2CS在收敛性能和效用性能方面优于对比算法；对于异构无人集群战场信息协同计算场景，实验结果表明所提算法MVLB在收敛速度和负载方差最小化方面均优于对比算法，所提算法LETS在保持负载均衡和最小化能耗方面具有总体优势。
异构无人集群作战;信息处理;任务调度;分布式协同机制
国防科学技术大学;国防科技大学
硕士
军队指挥学
包卫东
2020
中文
E837
2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）