基于多域联合的无人机集群认知抗干扰算法 随着无人机技术的快速发展，无人机集群的应用越来越广泛。无人机集群的任务多样，从简单的检测、监视任务到复杂的搜索和救援使命，都需要无人机集群具有强大的感知、识别和决策能力。然而，无人机集群在执行任务时经常会受到干扰，例如电磁干扰、信号干扰等，这不仅会影响无人机集群的执行效率，同时也可能影响任务的完成质量。因此，需要研究无人机集群认知抗干扰算法，以保证无人机集群的正常运行和任务的高效完成。 目前，大多数无人机集群认知算法采用局部信息的处理方式，即每个无人机只考虑周围邻居的状态信息，缺乏对全局信...
基于多域联合的无人机集群认知抗干扰算法 随着无人机技术的快速发展，无人机集群的应用越来越广泛。无人机集群的任务多样，从简单的检测、监视任务到复杂的搜索和救援使命，都需要无人机集群具有强大的感知、识别和决策能力。然而，无人机集群在执行任务时经常会受到干扰，例如电磁干扰、信号干扰等，这不仅会影响无人机集群的执行效率，同时也可能影响任务的完成质量。因此，需要研究无人机集群认知抗干扰算法，以保证无人机集群的正常运行和任务的高效完成。 目前，大多数无人机集群认知算法采用局部信息的处理方式，即每个无人机只考虑周围邻居的状态信息，缺乏对全局信息的综合考虑。另外，针对不同的干扰类型，需要不同的处理方法，目前大多数算法针对某种类型的干扰进行优化，难以适应多种干扰情况的应对。 因此，我们提出了基于多域联合的无人机集群认知抗干扰算法。该算法采用集中式的决策方法，通过全局信息的综合考虑和多域联合的处理方式，提高了无人机在干扰环境下的适应能力和决策能力，同时将无人机集群中不同的干扰类型进行分类处理，提高了算法的适应性。 该算法的具体设计流程如下： 1.多域感知和决策信息协同：每个无人机通过与周围的邻居信息交互，收集周围环境的感知信息，包括障碍物、天气、电磁信号强度、雷达信号等，将信息传递到中央决策器。中央决策器综合各个无人机的信息，进行多域联合的决策，并将决策结果传递给各个无人机。 2.干扰检测和分类：中央决策器通过收集无人机传感器的数据，并利用机器学习方法对不同类型的干扰进行分类和检测。不同的干扰类型采用不同的处理方式，例如电磁干扰使用相位差分法、信号干扰使用信号滤波等方式进行处理。
