【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于模式识别与智能系统，尤其涉及一种无人系统集群协同模式反演辨识方法。
技术介绍
1、在无人系统集群中，协同模式决定了各无人系统的行为决策(或控制律)。反演辨识集群的协同模式，可以解释、预测或模仿其行为，实现经验知识建模或迁移，还可以应用于“人在回路”智能。
2、现有反演辨识方法多种多样，其中逆最优控制方法具有高效、可靠、可解释等优势，但典型的逆最优控制方法往往只考虑观测噪声或过程噪声，难以同时兼顾两者，或对噪声的统计特性有较强的假设。集群时变行为决策的协同模式识别，通常依赖于闭环信息结构的反演算法，但现有的闭环反演算法一般假设性能指标函数中的一次项已知(或者可忽略)，对含未知意图的动态智能系统辨识效果不理想。
3、因此，亟需一种先进的识别方法对无人系统集群协同模式进行反演辨识。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本专利技术提出一种无人系统集群协同模式反演辨识方法,该方法能够实现决策权重与目标状态的联合反演辨识。
2、实现本专利技术的技术方案如下：
3、一种无人系统集群协同模式反演辨识方法，具体过程为：
4、采集无人系统集群的状态和输入，并基于系统动力学参数，构建二次型性能指标最优控制决策模型，获得所述二次型性能指标最优控制决策模型对应的线性方程组，基于所述方程组解出权重矩阵和目标状态；
5、所述二次型性能指标最优控制决策模型基于目标状态进行构建，所述目标状态dk+1表示为：
7、
8、
9、其中，表示目标状态的系统矩阵和激励矩阵，表示定常输入，表示目标状态转移矩阵，d0表示目标状态初值。
10、进一步地，本专利技术二次型性能指标最优控制决策模型为：
11、
12、将意图向量qk+1表示为：qk+1＝-qdk+1；
13、其中，是无人系统集群的状态和输入，q,r是权重矩阵；
14、xk+1＝axk+buk+wk
15、其中，a,b是系统动力学参数,wk表示均值为零、二阶矩有界的过程噪声。
16、进一步地，本专利技术二次型性能指标最优控制决策模型为：
17、
18、ek+1＝xk+1-dk+1,k＝0,1,…,k
19、其中，是无人系统集群的状态和输入，q,r,是权重矩阵。
20、xk+1＝axk+buk+wk
21、其中，a,b是系统动力学参数,wk表示均值为零二阶矩有界的过程噪声。
22、进一步地，本专利技术所述线性方程组为riccati线性方程组，具体表示为：
23、
24、式中，ηk+1是中间变量，当k＝k的时候ηk+1＝qk+1。
25、进一步地，本专利技术在基于所述方程组解出权重矩阵、目标状态初值及定常输入，然后求解出目标状态dk+1。
26、进一步地，本专利技术所述在求解方程组的基础上，所述最优控制决策模型的闭式解表示为
27、
28、
29、
30、pk+1＝q,ηk+1＝qk+1
31、可选的，本专利技术所述最优控制决策模型的闭式解中，将所述更新为
32、有益效果：
33、第一，本专利技术对目标状态的表示方式进行设计，给出了动态一次项参数的通用辨识方法，能够处理某些含有未知时变目标的系统。
34、第二，本专利技术能实现决策权重与目标状态的联合反演辨识，适用范围更广，能处理无人系统集群含未知意图信息的情形。
35、第三，本专利技术能兼顾观测噪声与过程噪声的影响，在它们均值为零且二阶矩有界的情况下，不依赖噪声的其他先验知识就能得到统计一致的理论结果。
36、第四，本专利技术是一种线性方法，能提供高精度的结果，计算速度优于传统方法。
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1.一种无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，具体过程为：
2.根据权利要求1所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，二次型性能指标最优控制决策模型表示为：
3.根据权利要求1所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，二次型性能指标最优控制决策模型表示为：
4.根据权利要求2或3所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，所述线性方程组为Riccati线性方程组，具体表示为：
5.根据权利要求4所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，在基于所述方程组解出权重矩阵、目标状态初值及定常输入，然后求解出目标状态dk+1。
6.根据权利要求4所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，所述在求解方程组的基础上，所述最优控制决策模型的闭式解表示为
7.根据权利要求6所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，所述最优控制决策模型的闭式解中，将所述更新为
【技术特征摘要】
1.一种无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，具体过程为：
2.根据权利要求1所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，二次型性能指标最优控制决策模型表示为：
3.根据权利要求1所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，二次型性能指标最优控制决策模型表示为：
4.根据权利要求2或3所述无人系统集群协同模式反演辨识方法，其特征在于，所述线性方程组为riccati线性方程组，具体表...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞成浦，李尧，程仁硕，方浩，邓方，陈杰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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