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基于多Agent的傳感器管理系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)
來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2011/5/27

  摘  要:本文提出了一種傳感器管理系統(tǒng)框架,給出了基于多Agent的解決方案。該結(jié)構(gòu)通過多個(gè)Agent間的相互協(xié)商來實(shí)現(xiàn)傳感器任務(wù)的分配,較好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基礎(chǔ)上著重探討各Agent之間的協(xié)調(diào)合作問題,實(shí)現(xiàn)了基于KQML語言的各Agent之間的協(xié)調(diào)機(jī)制。

  1 引 言

  多傳感器系統(tǒng)能從不同的角度和視野獲取其觀測環(huán)境更多的全局信息,在軍事和民用領(lǐng)域正受到越來越廣泛的重視。為適應(yīng)現(xiàn)代戰(zhàn)場變化,獲得最佳的作戰(zhàn)效果,許多研究人員開始把注意力放在對傳感器資源進(jìn)行自動或半自動管理的研究上,充分發(fā)揮各個(gè)傳感器的效能。與此同時(shí),隨著指揮自動化建設(shè)的不斷前進(jìn)和更新,越來越多的遺留系統(tǒng)擺在研究人員的面前,如何合理利用這些遺留系統(tǒng)也是科研人員需要解決的一個(gè)問題。一個(gè)方案就是包裝遺留部件,為他們提供“Agent層次”的功能,使得它們可以和其它的軟件部件進(jìn)行通信和合作。

  2 傳感器管理現(xiàn)狀

  傳感器管理的核心問題就是依據(jù)一定的最優(yōu)準(zhǔn)則,確定目標(biāo)選擇何種傳感器以及該傳感器的工作方式及參數(shù)。傳感器管理系統(tǒng)(SMGS)的任務(wù)就是利用有限的傳感器資源,滿足對多個(gè)目標(biāo)和掃描空間的要求,以得到各具體特性的最優(yōu)度量值(檢測概率,截獲概率,傳感器自身的發(fā)射能力,航跡精度或丟失概率等),以最優(yōu)準(zhǔn)則對傳感器資源進(jìn)行合理分配,選擇傳感器的工作方式和工作參數(shù)。目前的傳感器管理的結(jié)構(gòu)則分為集中式和分布式。

  2.1集中式管理結(jié)構(gòu)

  在集中式管理結(jié)構(gòu)中,由融合中心向所有的傳感器發(fā)送其需要執(zhí)行的任務(wù)和完成該任務(wù)的參數(shù)集或運(yùn)行模式。其缺點(diǎn)是融合中心難以對各個(gè)傳感器的負(fù)載情況做出實(shí)時(shí)的*估,在多任務(wù)時(shí)會造成負(fù)載不均衡,甚至?xí)斐蓚(gè)別傳感器嚴(yán)重過載而無法完成任務(wù),另外,當(dāng)傳感器數(shù)目增多時(shí),融合中心的計(jì)算量會急劇上升,通訊量也會大大增加。

  2.2分布式管理結(jié)構(gòu)

  在分布式管理結(jié)構(gòu)中,將管理功能分布在系統(tǒng)的不同位置或不同傳感器中。其不足是信息冗余會帶來嚴(yán)重問題,此外,如果沒有一套公共的通訊設(shè)施,網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交換只能嚴(yán)格按端到端的方式進(jìn)行,發(fā)送端與接收端之間的延時(shí)會產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)中不同部件的全局狀態(tài)出現(xiàn)瞬間的不一致,從而導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能的下降。任務(wù)沖突和競爭使任務(wù)協(xié)調(diào)變得更加復(fù)雜。

  3 基于多Agent的傳感器管理系統(tǒng)

  Agent是來自于分布式人工智能的一個(gè)概念模型,通常是指具有目標(biāo)、行為和知識,能在不確定性環(huán)境中,根據(jù)自身能力、狀態(tài)、資源、相關(guān)知識以及外部環(huán)境信息,通過規(guī)劃、推理和決策實(shí)現(xiàn)問題求解,并進(jìn)行相應(yīng)的活動,自主地完成特定任務(wù)并達(dá)到某一目標(biāo)的實(shí)體。

  多Agent系統(tǒng)(MAS)是一組為實(shí)現(xiàn)某一全局目標(biāo),通過通信網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互連接起來的系統(tǒng)。其中的各Agent必須相互協(xié)商、協(xié)調(diào)和協(xié)作才能完成共同的任務(wù),以實(shí)現(xiàn)全局目標(biāo)。MAS以其適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)自組織能力和開放式的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)而在許多領(lǐng)域受到重視。

  3.1 系統(tǒng)構(gòu)架及特點(diǎn)

 

 

  圖1 傳感器管理系統(tǒng)(SMGS)的任務(wù)流程與外部接口關(guān)系

  ⑴決策過程分布在網(wǎng)絡(luò)上的各節(jié)點(diǎn)中,這種策略允許發(fā)揮各傳感器節(jié)點(diǎn)自身的管理潛能(局部管理器對其自身的傳感器任務(wù)進(jìn)行決策);

  ⑵全局系統(tǒng)任務(wù)管理器僅需對所屬傳感器提出任務(wù)要求,然后對系統(tǒng)任務(wù)的完成情況(性能指標(biāo))進(jìn)行監(jiān)控,不需對傳感器進(jìn)行具體的管理;特別值得強(qiáng)調(diào)的是,由于傳感器Agent的設(shè)置,使傳感器具有高度的自主性及與設(shè)備無關(guān)性(傳感器與融合節(jié)點(diǎn)之間以及傳感器之間的信息交換可通過基于標(biāo)準(zhǔn)化的請求/響應(yīng)查詢語言及情報(bào)數(shù)據(jù)鏈實(shí)現(xiàn)),這為傳感器的機(jī)動組網(wǎng)創(chuàng)造了有利條件;

  ⑶系統(tǒng)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于一個(gè)物理實(shí)體或決策實(shí)體,它們之間通過消息進(jìn)行協(xié)調(diào),系統(tǒng)容易構(gòu)造;

  ⑷采用基于多Agent的系統(tǒng),決策者在模型系統(tǒng)上所作的決策能夠很快在實(shí)際運(yùn)行中實(shí)現(xiàn),易于實(shí)現(xiàn);

 、梢话愕哪M方法只能*估事先設(shè)定好的決策方案的效果,而不能建議產(chǎn)生新的方案,即只能回答“what-if”的問題,而不能回答“what’s best”,多Agent系統(tǒng)為回答“what’s best”問題提供了可能性。

  3.2 多Agent的SMGS模型中各Agent的運(yùn)行機(jī)制

  ⑴融合Agent:為目標(biāo)、傳感器配對提供目標(biāo)狀態(tài)、屬性信息。對各傳感器發(fā)送來的所有相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合;確定在下一個(gè)傳感器管理周期各傳感器代理需完成的系統(tǒng)任務(wù)及其全局性能指標(biāo);對系統(tǒng)任務(wù)的性能指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控,以便確認(rèn)所要求的性能指標(biāo)是否達(dá)到。

  ⑵傳感器Agent:獲取目標(biāo)和傳感器數(shù)據(jù);對經(jīng)協(xié)商后分配的傳感器任務(wù)進(jìn)行管理;對與其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)通訊進(jìn)行控制。

 

 

  圖2傳感器Agent的結(jié)構(gòu)

  任務(wù)執(zhí)行層的功能取決于傳感器的類型及其完成傳感器任務(wù)的能力。

  任務(wù)規(guī)劃層負(fù)責(zé)確定在下一個(gè)管理周期傳感器需完成的任務(wù)集,并能對融合中心或其他代理發(fā)送來的信息以及操作員提供的信息進(jìn)行處理獲取環(huán)境態(tài)勢知識,在此基礎(chǔ)上確定各任務(wù)所對應(yīng)的優(yōu)先級。

  Agent內(nèi)部規(guī)劃層和執(zhí)行層之間的信息傳送由通訊層負(fù)責(zé),該層同時(shí)也支持分布式?jīng)Q策中的協(xié)商過程,它接收來自其它代理的執(zhí)行請求、通知或結(jié)果信息。協(xié)商過程要求能獲知傳感器完成某項(xiàng)任務(wù)的能力,通訊層通過規(guī)劃層可了解代理完成任務(wù)的現(xiàn)狀,一旦由其它代理建議的任務(wù)被接受,通訊層就會把經(jīng)協(xié)商確定的傳感器級性能指標(biāo)下傳到其它層。如果某項(xiàng)任務(wù)無法執(zhí)行,通訊層將要求的傳感器性能指標(biāo)與規(guī)劃層中的信息進(jìn)行比較,確定應(yīng)該由其它Agent執(zhí)行的一組行為,或者將結(jié)果通知給其它Agent,只有那些能被Agent完成的任務(wù)才傳送到規(guī)劃層。

  ⑶方案生成Agent:根據(jù)預(yù)先設(shè)置的各傳感器“特長”生成“傳感器”或“傳感器組”與任務(wù)的可選配對方案,給當(dāng)前監(jiān)測空間出現(xiàn)的某特定目標(biāo),配對一個(gè)特定傳感器或傳感器組合對其進(jìn)行進(jìn)一步檢測,以提供該目標(biāo)的信息。

 、确桨竷(yōu)化Agent:按照任務(wù)需求優(yōu)選上述方案,形成目標(biāo)優(yōu)先級排序。

 、蓚鞲衅骺刂艫gent:是一個(gè)轉(zhuǎn)換模塊,負(fù)責(zé)把傳感器分配方案轉(zhuǎn)換為傳感器可執(zhí)行的命令,同時(shí)還完成傳感器的模式選擇、參數(shù)選擇等具體操作。

  ⑹任務(wù)規(guī)劃Agent:負(fù)責(zé)具體的傳感器任務(wù)分配。

  依據(jù)以上幾方面提供的依據(jù),形成傳感器管理方案,直接對傳感器配置進(jìn)行調(diào)節(jié)。因此,基于Agent的傳感器管理系統(tǒng)對形成數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的閉環(huán)控制模式起著反饋調(diào)節(jié)作用,增加了系統(tǒng)的魯棒性。

  4 多Agent間的協(xié)調(diào)機(jī)制

  SMGS強(qiáng)調(diào)各個(gè)實(shí)體間的協(xié)同工作,因此是否能夠協(xié)調(diào)地完成預(yù)定任務(wù),是多系統(tǒng)應(yīng)用于的關(guān)鍵問題之一。Agent之間的協(xié)調(diào)機(jī)制可以用多種方法實(shí)現(xiàn),通訊是各獲取信息以進(jìn)行協(xié)商與協(xié)調(diào)必不可少的手段。我們研究重點(diǎn)是基KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)的Agent通訊與協(xié)調(diào)機(jī)制在SMGS系統(tǒng)中的應(yīng)用。

  4.1 KQML語言

  對于Agent中的任何一種協(xié)作,方法和語言是不可或缺的。現(xiàn)在通訊語言有了很大的發(fā)展。這些語言定義了語法和語義用于Agent間的通訊。KQML是一種用于軟件間交換信息和知識的語言和協(xié)議,為消息的表達(dá)和處理提供了標(biāo)準(zhǔn)的格式。其主要優(yōu)點(diǎn)有: ⑴具有靈活的結(jié)構(gòu)和良好的可擴(kuò)充性;⑵獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)傳輸機(jī)制;⑶獨(dú)立于內(nèi)容層表達(dá)語言;⑷能夠滿足間信息傳遞的基本要求。

  例如:主體A發(fā)送一個(gè)動作表達(dá)式到主體B:

 

 

  4.2 通信服務(wù)器

  在KQML中,不是所有的對話都是一種簡單的問題/回答處理模型。每個(gè)主體可以使用ask(x)登錄它的知識到通信服務(wù)器。一個(gè)主體使用代理言語行為尋找其它主體提供它所需要的信息。通信服務(wù)器接收到查詢就尋找具有適當(dāng)知識的主體。

 

 

  圖3 通信服務(wù)器

  SMGS系統(tǒng)中各進(jìn)行協(xié)調(diào)時(shí),各Agent對活動進(jìn)行審查,若發(fā)現(xiàn)某個(gè)Agent活動在自身當(dāng)前條件下不能滿足,則向相關(guān)Agent發(fā)出協(xié)調(diào)請求,參與協(xié)調(diào)的Agent可以通過黑板方式或其他方式進(jìn)行協(xié)商。

  5 結(jié)束語

  本文提出了一種新的傳感器管理方法,即基于多Agent技術(shù)的管理方法。通過上述方式構(gòu)造的傳感器管理系統(tǒng)利用了Agent基于知識表示及協(xié)調(diào)求解能力,具有實(shí)施簡單、系統(tǒng)運(yùn)行高效、所需環(huán)境要求低等特點(diǎn)。充分發(fā)揮了傳感器自身的決策能力,減少決策過程對融合中心的依賴,提高了整個(gè)傳感器監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)的生存能力。下一步還應(yīng)針對不同的需求進(jìn)行廣泛的仿真實(shí)驗(yàn)以分析各種管理策略的性能,并對規(guī)則庫進(jìn)行修改和調(diào)整,在實(shí)際應(yīng)用中對不同情況區(qū)別對待,充分利用系統(tǒng)資源,提高系統(tǒng)運(yùn)作效率。

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