Модель многомерной линейной регрессии, основанная на перекрестном

Jun 28, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 12750 (2023) Цитировать эту статью

Подробности о метриках

Статические группы вертолетных дронов, используемые, например, при ликвидации последствий стихийных бедствий, подвержены вторжениям и должны нести затраты на удержание формирования, избегая при этом столкновений, которые приводят к увеличению энергопотребления. Хотя поведение злоумышленника непредсказуемо, параметры формирования могут быть установлены таким образом, чтобы попытаться сбалансировать стоимость уклонения от его функциональности. Новая модель, представленная в этой статье, помогает в выборе значений параметров. Он основан на многомерной линейной регрессии и дает оценку среднего возмущения, вызванного нарушителем, в зависимости от значений параметров пласта. Перекрестная энтропия используется в качестве показателя возмущения, а данные на основе этого генерируются посредством моделирования. Модель объясняет до 54,4% изменчивости значения кросс-энтропии, обеспечивая результаты, которые в два раза лучше, чем базовая оценка средней кросс-энтропии.

Статические формирования дронов широко используются для различных применений1, например, связанных с непрерывным воздушным наблюдением2,3,4, выполнением различных задач5, мониторингом злоумышленников6, измерением качества воздуха7,8 или перехватом ракет и баллистических ракет9. Форму следует поддерживать даже в присутствии нежелательных или нежелательных злоумышленников, которые нарушают работу формации. Алгоритмы предотвращения столкновений могут помочь дронам избежать нападения, заставляя их выполнять маневры по предотвращению столкновений10 и возвращаться на свои позиции в строю.

Двумя ключевыми проблемами, связанными с управлением дронами, являются использование энергии и выполнение миссии. Это особенно важно для вертолетных дронов с батарейным питанием, у которых запас энергии ограничен. Поэтому при планировании миссии важно использовать модель, которая может предвидеть использование энергии. Хотя такие модели существуют11,12, они не учитывают дополнительное использование энергии из-за возмущения, вызванного злоумышленником, что в некоторых случаях может быть решающим фактором, влияющим на достижение целей роя.

Следует также учитывать, что как параметры роя, так и траектория нарушителя могут влиять на уровень дезорганизации и, следовательно, на энергопотребление и стоимость. Хотя менеджеры роя не могут повлиять на то, как злоумышленник приближается к рою, они могут изменять параметры самого роя в ожидании вторжения. Для этого им требуются указания и информация о взаимосвязях между различными параметрами и ожидаемой средней дезорганизацией, связанной с вторжением.

В этой статье представлена ​​новая модель оценки дезорганизации, в которой в качестве меры дезорганизации используется перекрестная энтропия. Насколько нам известно, это первая модель такого рода, и она предлагает значительные улучшения по сравнению с существующими практиками, основанными на опыте и нормативных актах. Модель предназначена для помощи операторам роя, проектировщикам и менеджерам в настройке параметров формирования дронов, чтобы минимизировать расходы, связанные со вторжением, тем самым минимизируя потребление энергии и повышая эффективность миссии. Лучшее понимание взаимосвязей между параметрами роя и степенью дезорганизации, которую можно терпеть, избегая при этом злоумышленника, может привести к лучшим проектам с точки зрения поддержания формирований, которые одновременно эффективны для достижения желаемых результатов и эффективны для предотвращения нападения. нарушитель, с приемлемыми потерями энергии.

Новизна данной работы заключается в следующем:

Разработка уникальной модели оценки дезорганизации;

Использование перекрестной энтропии как меры дезорганизации формации;