本发明专利技术涉及无人机技术领域，具体涉及多无人机协同任务执行系统，包括任务分配模块、干扰源识别模块、干扰抑制模块、通信冗余模块以及任务执行调整模块；其中：任务分配模块：用于进行任务的初步分配；干扰源识别模块：用于实时监测多无人机协同作业中通信信道的干扰情况；干扰抑制模块：用于根据干扰源信息，动态选择通信信道；通信冗余模块：用于通过多个备用通信信道进行数据备份和实时传输；任务执行调整模块：用于实时调整任务执行顺序及优先级。本发明专利技术，通过实时识别和抑制通信干扰，结合动态调整任务执行顺序和优先级的机制，确保多无人机协同作业在复杂通信环境下的高效性、稳定性和数据传输可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，尤其涉及多无人机协同任务执行系统。
技术介绍
1、随着无人机技术的迅速发展和应用需求的不断增加，多无人机协同作业逐渐成为无人机系统的重要发展方向。多无人机协同任务执行系统通常需要处理复杂的任务调度、通信管理和干扰控制等问题，以实现高效的任务分配和顺利的任务执行。然而，在实际应用中，多无人机协同作业面临诸多挑战，特别是在复杂的通信环境下，通信干扰和信号失真问题尤为突出。由于多无人机作业过程中，信号传输的稳定性直接影响任务执行的效果和协同效率，如何有效地应对通信干扰并保证数据传输的稳定性，成为多无人机协同系统中亟待解决的重要问题。
2、现有的多无人机协同任务执行系统在面对通信干扰时，往往缺乏有效的干扰识别与抑制机制，导致通信信道的干扰源无法及时定位和处理，进而影响任务执行的顺畅度和效率。传统的任务调度和执行顺序安排方法，未能充分考虑到动态的通信环境，往往依赖于静态的优先级设定，缺乏对通信信道状态和干扰源位置的实时响应。此外，在信号失真和通信链路发生干扰时，现有系统的容错能力和数据备份机制也较为薄弱，难以保证任务执行过程中数据的可靠传输。因此，如何在多无人机协同作业中实现干扰源的及时识别、动态调整任务的执行顺序与优先级，成为急需解决的问题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了多无人机协同任务执行系统。
2、多无人机协同任务执行系统，包括任务分配模块、干扰源识别模块、干扰抑制模块、通信冗余模块以及任务执行调整模块；其中：
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p>3、任务分配模块：用于接收任务指令，并基于无人机状态信息和环境信息，进行任务的初步分配，确定任务执行顺序及优先级；4、干扰源识别模块：用于实时监测多无人机协同作业中通信信道的干扰情况，具体采用频谱分析技术和信号处理算法，分析无人机通信信号的强度、频谱占用情况和信号失真率，识别并定位通信干扰源，并输出干扰源位置、强度和影响区域信息；
5、干扰抑制模块：根据干扰源识别模块提供的干扰源信息，动态选择通信信道，以避免干扰；
6、通信冗余模块：用于在信道发生干扰时，采用多路径传输和通信重传机制，通过多个备用通信信道进行数据备份和实时传输，以确保数据不丢失，并提供每条备用信道信号质量信息；
7、任务执行调整模块：用于根据干扰源识别模块反馈的干扰源位置、强度和影响区域信息，以及通信冗余模块反馈的备用信道信号质量信息，实时调整任务执行顺序及优先级，确保任务执行不受通信干扰的影响。
8、可选的，所述任务分配模块包括状态获取单元、环境评估单元和初步分配单元；其中：
9、状态获取单元：用于实时获取各无人机的当前状态信息，包括无人机的电量、剩余飞行时间、飞行位置和载荷能力；
10、环境获取单元：用于获取任务执行区域的环境信息，包括风速、温度和气压；
11、初步分配单元：根据状态获取单元和环境获取单元提供的无人机状态信息和环境信息，计算各无人机的任务执行能力，并基于任务指令要求进行任务的初步分配，确定各任务的执行顺序和优先级。
12、可选的，所述干扰源识别模块包括信号采集单元、频谱分析单元、信号失真检测单元以及干扰源定位单元；其中
13、信号采集单元：用于实时采集多无人机协同作业中信道的通信信号；
14、频谱分析单元：用于对信号采集单元获取的通信信号进行频谱分析，分析信号的频率分布、信号强度和频谱占用情况，识别潜在的频谱干扰源区域；
15、信号失真检测单元：用于分析通信信号的失真率，采用信号处理算法对信号进行去噪和恢复，从而评估信号的失真程度，并判断信号是否受到干扰源的影响；
16、干扰源定位单元：用于根据频谱分析单元和信号失真检测单元的输出结果，采用三角定位法算法，确定干扰源的位置、强度及其对通信信号的影响区域。
17、可选的，所述频谱分析单元包括：
18、信号分解：采用快速傅里叶变换对通信信号进行频域转换，得到信号的频谱表示；
19、信号强度计算：对信号的频谱进行分析，计算不同频率成分的信号强度，并将信号强度按频率分布绘制为频谱图；
20、频谱占用情况分析：根据频谱图，分析信号的频谱占用情况，即各个频率段的能量分布情况；并通过设定阈值，识别出频谱图上能量集中的区域，以此作为潜在的干扰源区域。
21、可选的，所述信号失真检测单元包括：
22、信号去噪：通过应用去噪算法，对采集到的通信信号进行去噪处理，所述去噪方法包括小波变换和均值滤波；
23、信号恢复：应用卡尔曼滤波恢复失真部分；设系统状态的先验估计为，测量值为，卡尔曼增益为，则卡尔曼滤波公式为：，其中，为修正后的状态估计值，为卡尔曼增益，为实际测量值，为先验估计值；
24、失真评估：通过计算信号的失真率来评估信号的失真程度；失真评估指标为信噪比；
25、干扰源影响判断：根据信号恢复后的结果，判断信号是否受到干扰源的影响；若值低于设定的干扰判定标准，则判断信号受到了干扰源的影响。
26、可选的，所述干扰源定位单元具体包括：
27、三角定位法：根据频谱分析单元和信号失真检测单元的输出，采用三角定位法算法确定干扰源的具体位置，三角定位法通过测量信号强度差异来估算距离，从而确定干扰源的准确位置；
28、干扰源强度计算：在确定干扰源位置后，根据信号强度的衰减模型计算干扰源的强度；设干扰源位置已知，则信号强度通过传播模型进行计算；信号强度计算公式为：，其中，为干扰源处的信号强度，为参考信号强度，为干扰源与无人机之间的距离，为参考距离；
29、影响区域估算：通过干扰源的强度和信号传播模型，估算干扰源对通信信号的影响区域，估算公式为：，其中，为干扰源影响区域的半径，为干扰源的强度，为参考信号强度，为干扰源与传感器之间的距离；
30、干扰源定位结果输出：将计算得到的干扰源位置、强度以及影响区域输出，为后续的干扰抑制和任务执行调整模块提供信息。
31、可选的，所述干扰抑制模块包括信道选择单元和干扰回避单元；其中：
32、信道选择单元：用于根据干扰源识别模块提供的干扰源信息，动态选择通信信道，具体在接收到干扰源位置、强度及影响区域信息后，通过以下公式确定信道的干扰级别：，其中，为干扰源的强度，为干扰源与通信信道的距离，为影响信道的干扰源数量；并将计算得到的干扰级别与预设的干扰阈值进行比较，并选择干扰最小的信道用于通信；
33、干扰回避单元：用于在信道选择单元选择出干扰最小的信道后，通过调整通信频率，使得通信信号的频谱占用范围避开干扰源的影响区域。
34、可选的，所述通信冗余模块包括多路径传输单元、通信重传单元和信号质量监测单元；其中：
35、多路径传输单元：用于在通信信道发生干扰时，通过多个备用通信信道进行数据备份和实时传输，具体将数据分为多个子包，本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.多无人机协同任务执行系统，其特征在于，包括任务分配模块、干扰源识别模块、干扰抑制模块、通信冗余模块以及任务执行调整模块；其中：
2.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述任务分配模块包括状态获取单元、环境评估单元和初步分配单元；其中：
3.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述干扰源识别模块包括信号采集单元、频谱分析单元、信号失真检测单元以及干扰源定位单元；其中
4.根据权利要求3所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述频谱分析单元包括：
5.根据权利要求4所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述信号失真检测单元包括：
6.根据权利要求5所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述干扰源定位单元具体包括：
7.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述干扰抑制模块包括信道选择单元和干扰回避单元；其中：
8.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述通信冗余模块包括多路径传输单元、通信重传单元和信号质量监测单元；其中：
9.根据权利要求8所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述通信重传单元包括：
10.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述任务执行调整模块包括干扰信息接收单元、任务调整单元和执行优先级更新单元；其中：
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【技术特征摘要】
1.多无人机协同任务执行系统，其特征在于，包括任务分配模块、干扰源识别模块、干扰抑制模块、通信冗余模块以及任务执行调整模块；其中：
2.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述任务分配模块包括状态获取单元、环境评估单元和初步分配单元；其中：
3.根据权利要求1所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述干扰源识别模块包括信号采集单元、频谱分析单元、信号失真检测单元以及干扰源定位单元；其中
4.根据权利要求3所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述频谱分析单元包括：
5.根据权利要求4所述的多无人机协同任务执行系统，其特征在于，所述信号失真检测单元包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈恳，张将，肖胤康，成奇，李冬美，
申请(专利权)人：浙江容祺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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