CN115208578A - 一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，包括：在无人机集群内部重复性地执行同步共享流程；该流程包括：主无人机根据交互信息生成并广播选举用信息；收到选举用信息的各无人机根据选举用信息选举新的主无人机；新的主无人机根据交易信息以及选举用信息生成并广播待验证区块；新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件，该条件用于确保本轮参与共识验证的无人机群体满足预设要求；当新的主无人机确定共识验证通过条件成立时，待验证区块被转换为正式区块上链。本发明解决了无人机集群共享信息时由于链路中断所造成的状态不一致问题，实现了无人机集群在任务协同时共享信息的一致性，促进了无人机集群协同工作。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法。
背景技术
无人机因具有反应速度快、造价成本低、部署灵活等特点，被广泛应用于物流配送、灯光表演、视频拍摄等简单场景。在面对复杂外部环境时，单个无人机由于受到覆盖能力、载荷能力的等各方面的限制，往往不能高效完成复杂环境下的任务。
针对上述问题可以有两种解决途径：一种是发展大型或者超大型无人机，以此来解决覆盖和载荷能力受限的问题。但是大型无人机造价成本高、机动性差、学习成本大，目前普遍应用在军事领域，在民用领域的应用范围很小。另一种解决途径是在现有小型无人机的基础上，将多架小型无人机通过组建飞行自组网(Flying Ad-Hoc Network，FANET)实现无人机集群。FANET可临时、动态、快速构建分布式无中心的自治性专用网络，具有自组织、自恢复、高抗毁等许多优点，可以支持无人机临时加入和退出，多跳自动路由中继，网络拓扑动态变化、速率自适应，带宽按需分配等，非常适合无人机集群协同通信组网。因此，通过无人机集群组建FANET来执行复杂任务的做法，具有成本低、机动性高、抗毁伤能力强等众多优势，目前已在军用、民用和商用领域取得较大程度的发展。
无人机实现集群的一个重要前提是通过构建的FANET来共享彼此的数据信息，实现彼此数据状态的一致，这样才能形成群体合力进行群体协同工作。例如多架无人机之间通过共享彼此采集到的实时图像、温度、空气质量等信息可以完成救灾、测绘、打击等一系列复杂任务。
然而，FANET中的通信链路一般是不稳定的，存在一定的中断概率，这种链路中断会导致各种类型的数据包丢失现象发生，造成无人机集群内共享的数据不一致，影响无人机集群任务的执行。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明提供了一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法。
本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，应用于无人机集群，所述无人机集群中的无人机均为区块链的节点；所述无人机集群通过构建FANET实现彼此间的通信，通信内容包括需要上链及一致性共享的交易信息和不需要上链的交互信息；所述交互信息包括：反映网络拓扑的辅助信息以及无人机状态信息；
所述方法包括：在无人机集群内部重复性地执行同步共享流程；
所述同步共享流程包括：
主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，并广播所述选举用信息；其中，第一个同步共享流程中的主无人机是预先指定的；所述选举用信息用于供每个无人机判断自身是否有资格竞选新的主无人机；
收到所述选举用信息的各无人机根据所述选举用信息来选举新的主无人机；
新的主无人机根据所收集的交易信息以及所述选举用信息生成待验证区块，并广播所述待验证区块，以使收到所述待验证区块的无人机对所述待验证区块进行验证；
新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件；所述共识验证通过条件用于确保本轮参与共识验证的无人机群体满足预设要求；所述无人机群体由所述无人机集群中的部分无人机组成；
当新的主无人机根据其他无人机发来的签名验证信息确定所述共识验证通过条件成立时，所述待验证区块被转换为正式区块上链。
可选地，主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，包括：
根据收到的交互信息，计算多种从不同方面考量无人机重要性的参考指标；
根据所述参考指标基于VIKOR算法计算各无人机的重要性综合指标；
根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值；
其中，所述选举用信息包括所述选举阈值以及各无人机的重要性综合指标。
可选地，所述根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值，包括：
根据各无人机的重要性综合指标，利用TopK算法计算选举阈值。
可选地，所述参考指标，包括：
无人机的度中心性指标、介数、剩余能量、剩余算力以及平均故障率。
可选地，所述交互信息还包括：竞选拉票信息；所述竞选拉票信息中携带有发送该竞选拉票信息的无人机的ID及重要性综合指标；
收到所述选举用信息的各无人机根据所述选举用信息来选举新的主无人机，包括：
收到所述选举信息的每个无人机判断自身的重要性综合指标是否不低于所述选举阈值，如果不低于所述选举阈值，成为候选无人机；
各候选无人机通过交互和处理所述竞选拉票信息来选举新的主无人机。
可选地，新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件，包括：
根据收到的交互信息确定网络拓扑；
根据网络拓扑确定单跳可达无人机数量，并求取所述单跳可达无人机数量与所述无人机集群的无人机总数的比值，作为共识验证阈值；
根据所述共识验证阈值和所述无人机总数的乘积，得到本轮参与共识验证的无人机群体的规模限制条件；
从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，并根据所述群体信息确定本轮参与共识验证的无人机群体中需包含的目标无人机，作为特殊限制条件；
所述共识验证通过条件包括：所述规模限制条件和所述特殊限制条件。
可选地，所述共识验证通过条件，包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于所述规模限制条件，且该无人机群体中包含verThreshold*m个在上一轮参与过共识验证的目标无人机；
其中，verThreshold为本轮中计算的共识验证阈值，m为上一轮参与共识验证的无人机群体的群体规模。
可选地，所述正式区块包括：区块头、区块体以及区块尾；
其中，本轮参与共识验证的无人机群体的签名验证信息存储于所述区块尾中，所述交易信息存储于所述区块体中，所述共识验证阈值存储于所述区块头中；
所述从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，包括：从上一个已上链的正式区块的区块尾中，获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息。
可选地，所述正式区块的区块头中存储的区块体哈希，是对交易信息进行按照字典升序排序后直接计算的哈希。
可选地，所述在无人机集群内部重复性地执行一同步共享流程，包括：在无人机集群内部周期性地执行一同步共享流程。
本发明提供的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法中，利用了区块链的共识协议理论来实现无人机集群中交易信息的一致性共享；其中，主无人机根据反映网络拓扑的辅助信息和无人机状态信息生成选举用信息，以确保具有竞选资格的无人机才能参与新的主无人机的竞选，进而通过竞选出的新的主无人机将待验证区块传播至更多的无人机；这样，即使FANET内部存在一定的中断概率，该选举机制也可以确保待验证区块在FANET内的高效传播，减少了FANET中个别存在的不稳定链路对后续共识过程的影响。并且，在共识验证阶段，新的主无人机根据收到的交互信息动态地确定共识验证通过条件，确保了区块验证上链过程不依赖于全部节点，且参与公式验证的无人机需要满足预设要求，这样使得FANET在只有部分连通节点时也可完成对区块的验证，进一步提高了在不稳定FANET环境下区块共识的成功率和高效性，避免了节点因共享信息状态不一致而造成的业务摩擦，实现系统合力的形成，最终高质量完成无人机集群协同任务。
以下将结合附图及对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是在本发明实施例提供的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法中，无人机集群基于区块链实现一致性信息共享的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法的流程图；
图3是本发明实施例中实现主节点选举的一种实现方式的示意图；
图4是本发明实施例中提出的适配FANET不稳定链路的区块结构；
图5是本发明实施例提供的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法的简要流程图；
图6是本发明实施例中使用的区块链共识协议的运行流程图；
图7是本发明实施例和现有Raft共识方法在共识成功率方面的对比结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
为了解决无人机集群共享信息时由于链路中断所造成的状态不一致问题，实现无人机集群在任务协同时共享信息的一致性，进而促进无人机集群协同工作，本发明实施例提供了一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法。本发明实施例的实现原理参见图1所示，主要利用了区块链的共识协议理论来实现无人机集群中交易信息的一致性共享。
区块链的共识机制被证明是一种实现分布式环境下信息一致性共享的有效手段，区块链技术在信息共享的过程中还具有防篡改和可追溯等优点。
现有共识协议根据其适用环境的不同，主要分为存在不可信节点的共识和节点完全可信环境下的共识。
其中，针对存在不可信节点的环境，包括资源证明类共识协议和消息交互类共识协议。其中现有的资源证明类共识协议对物理资源要求较高，这对于无人机这种存储资源有限、计算能力受限的设备是不适用的；而现有的消息交互类共识协议(如拜占庭容错及其衍生算法)的核心思想是通过多轮或者多节点间消息交互来实现协商一致，这对于无人机集群所处在的高速运动易导致链路中断的集群环境来说，其通过多节点间消息交互来实现协商一致的做法会导致共识成功率将非常低。
针对节点间完全可信的环境，现有共识研究主要包括Raft协议及其上的改进(统称Raft类共识协议)，这类共识协议均是针对有线网络环境设计的，在有线网络中通常认为节点彼此之间稳定可达。而在无线通信环境中的通信链路一般是不稳定的，存在一定的中断概率，这种链路中断会导致各种类型的数据包丢失现象发生，从而直接导致目前Raft类共识协议难以直接在FANET中部署和应用。
已有研究表明，在不同的飞行速度下，无人机集群的丢包率一般维持在20％～80％。发明人在实现本发明的过程中通过实验发现，当无人机集群的丢包率在60％时，传统Raft共识成功率仅有32％。
究其原因，Raft共识协议在主节点选取阶段中，各从节点接收主节点发送的心跳数据，如果在一段时间内接收不到心跳数据，则成为候选节点参与主节点的竞选；当候选节点收到全网大于1/2的选票时即成为主节点。随后，在共识验证阶段，由新的主节点进行待验证区块的分发，当新的主节点收到全网大于1/2节点时验证通过执行上链操作。由此可见，Raft共识的主节点选举具有随机性。因此，如果将Raft共识应用到无线网络环境中，则会因主节点选取不当导致后续待验证区块传播受阻以及验证阶段计算和存储效率低下的问题。并且，Raft要求全网大于1/2节点验证通过方可进行上链操作，这在恶劣的无线网络环境下也是难以实现的。
本发明实施例的发明人通过进行以上分析和实验，提出了上述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法。该方法应用于无人机集群。无人机集群往往是由大量功能相似、能力受限的无人机组成，无人机之间通过构建FANET进行彼此间的通信，因此在同一集群中的无人机彼此间可信，拥有安全的群组通信密钥。当无人机执行侦查任务产生数据时，会尽最大能力将数据传输给集群内的其它无人机，实现交易信息的扩散，该交易信息具体是通过无人机间的数据传输接口实现在集群内部扩散的。无人机之间数据传输失败主要是由于拓扑变化导致网络链路中断造成的，这种失败通常是暂时的。
在本发明实施例中，无人机集群中的无人机均为区块链的节点；该无人机集群通过构建FANET实现彼此间的通信，通信内容包括需要上链及一致性共享的交易信息和不需要上链的交互信息；该交互信息包括：反映网络拓扑的辅助信息以及无人机状态信息。
本发明实施例提供的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法包括：在无人机集群内部重复性地执行同步共享流程。
具体而言，无人机都安装有时间同步模块，同一无人机集群彼此处于一个弱同步网络中，时间被划分为多个同步轮次；从而在每个同步轮次中均执行该同步共享流程。其中，每个同步轮次的总时长可以相等，因此可以在无人机集群内部周期性地执行一同步共享流程。当然，同步轮次的总时长也可以是不相等的，无人机集群内部可以通过消息的交互实现同步共享流程的向前协同推进，当确定上一同步共享流程结束时，再直接进入下一同步共享流程。
其中，参见图2所示，该同步共享流程包括：
S1：主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，并广播该选举用信息；其中，第一个同步共享流程中的主无人机是预先指定的；选举用信息用于供每个无人机判断自身是否有资格竞选新的主无人机。
在一种实现方式中，主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，可以包括：
S11：根据收到的交互信息，计算多种从不同方面考量无人机重要性的参考指标；
S12：根据各项参考指标基于VIKOR(多标准决策)算法计算各无人机的重要性综合指标；
S13：根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值。
其中，选举用信息包括上述选举阈值以及各无人机的重要性综合指标。
在S11中计算的各项参考指标可以包括：无人机的度中心性指标、介数、剩余能量、剩余算力以及平均故障率。其中，度中心性(Degree Centrality)是在网络分析中刻画网络中节点中心性(Centrality)的最直接度量指标，也称节点连通度。介数用于反映网络中的节点(无人机)在整个网络中的作用和影响力。
另外，在S11中计算的各项参考指标也可以从上文所列举的几种指标任选几种，都可以达到多面考量无人机重要性的效果。为了使说明书布局清晰，后续再对各项参考指标的计算方式进行举例说明。
在S13中，根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值，可以包括：根据各无人机的重要性综合指标，利用TopK算法计算选举阈值。
或者，也可以求取各无人机的重要性综合指标的平均值来作为选举阈值。
在另一种实现方式中，主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，可以包括：
(1)根据收到的交互信息，计算多种从不同方面考量无人机重要性的参考指标；
(2)根据各项参考指标基于加权平均法计算各无人机的重要性综合指标；其中，每项参考指标的权重可以预先设定；
(3)根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值；
同理，选举用信息包括上述选举阈值以及各无人机的重要性综合指标。
S2：收到选举用信息的各无人机根据该选举用信息来选举新的主无人机。
具体的，交互信息中还包括竞选拉票信息；该竞选拉票信息中携带有发送该竞选拉票信息的无人机的ID及重要性综合指标。
由此，收到选举用信息的各无人机根据该选举用信息来选举新的主无人机，可以包括：
S21：收到该选举信息的每个无人机判断自身的重要性综合指标是否不低于该选举阈值，如果不低于该选举阈值，成为候选无人机。
S22：各候选无人机通过交互和处理该竞选拉票信息来选举新的主无人机。
具体而言，各候选无人机通过交互和处理该竞选拉票信息进行分布式选举投票。每个候选无人机一开始都会认为自己是主节点(即主无人机)，后续会连续多次地比较自身的重要性综合指标与收到的竞选拉票信息中携带的重要性综合指标的大小；如果自身更大，则继续认定自身是主节点，并继续向外发送竞选拉票信息；如果自身更小，则认定竞选拉票信息中携带的ID所对应的无人机是主节点，此时该候选无人机可以停止向外发送竞选拉票信息。这样，最终会在网络中选出唯一的一个新的主无人机。
在实际中，参见图3所示，可以针对无人机集群构建节点状态转化模型，该模型中，每个无人机都被分为以下三种状态：从节点、候选节点和主节点。正常工作时每架无人机都会处于其中的一个状态，并按照一定的触发条件进行状态转化，完成共识；在节点状态转化模型中，从节点被定义为：无人机节点一旦加入区块链，就会自动成为从节点。从节点主要负责主节点选取过程中的投票、对主节点打包的区块进行验证和从主节点处接收自身在全网中的重要性综合指标以及存储共识验证成功的区块。当从节点的重要性综合指标不低于选举阈值时，自动切换为候选节点。候选节点是从节点和主节点之间的一个过渡状态，如果候选节点最终赢得选举则转化为主节点，而如果候选节点输掉选举(发现存在比自身的重要性综合指标更高的节点)时转回为从节点。因此，一旦新的主无人机选出，所有候选节点都已切回从节点状态。主节点是当前网络中重要性最高的节点，从候选节点集中选举而来。主节点的职责是收集网络中的待上链交易，并打包区块上链。当主节点在运行过程中发现网络中存在重要性综合指标比自身更高的无人机时，该主节点也会自动转化为相应轮的从节点。
S3：新的主无人机根据所收集的交易信息以及选举用信息生成待验证区块，并广播该待验证区块，以使收到该待验证区块的无人机对该待验证区块进行验证。
其中，交易信息被新的主无人机打包至待验证区块的区块体，选举用信息中的选取阈值则被存储至区块头中，即待验证区块的区块头中包含有“选举阈值”这一字段。
S4：新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件；该共识验证通过条件用于确保本轮参与共识验证的无人机群体满足预设要求；该无人机群体由无人机集群中的部分无人机组成。
具体的，新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件，包括：
S41：根据收到的交互信息确定网络拓扑。
S42：根据网络拓扑确定单跳可达无人机数量，并求取该单跳可达无人机数量与该无人机集群的无人机总数的比值，作为共识验证阈值。
S43：根据该共识验证阈值和该无人机总数的乘积，得到本轮参与共识验证的无人机群体的规模限制条件。
S44：从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，并根据该群体信息确定本轮参与共识验证的无人机群体中需包含的目标无人机，作为特殊限制条件。
其中，共识验证通过条件包括上述的规模限制条件和特殊限制条件。
在S41中，根据收到的交互信息确定网络拓扑，包括：根据反映网络拓扑的辅助信息以及无人机状态信息，使用动态链路预测算法来预测网络拓扑。
在S42中，根据网络拓扑确定的单跳可达无人机数量是以新的主无人机为出发点，待验证区块经过一次无线链路的传输即可到达的无人机数量。
在S44中，从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，具体可以从上一个已上链的正式区块中获取；也就是说，在本发明实施例中，区块链上的区块可以存储每轮共识验证的签名验证信息，从而根据这些签名验证信息获取到每轮参与共识验证的无人机群体的群体信息。
可以理解的是，在S44中，根据群体信息确定的目标无人机，是上一轮参与过共识验证的部分无人机。
基于上述两种限制条件，在一个实施例中，该步骤S4中确定的共识验证通过条件，可以包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于规模限制条件，且该无人机群体中包含verThreshold*m个在上一轮参与过共识验证的目标无人机；其中，verThreshold为本轮中计算的共识验证阈值，m为上一轮参与共识验证的无人机群体的群体规模。
在另一实施例中，该步骤S4中确定的共识验证通过条件，可以包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于规模限制条件，且该无人机群体中包含X*m个在上一轮参与过共识验证的目标无人机；其中，X为一个预设的百分比，且X不超过50％，m为上一轮参与共识验证的无人机群体的群体规模。
在另一实施例中，该步骤S40中确定的共识验证通过条件，可以包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于规模限制条件，且该无人机群体中包含X*m个在上一轮参与过共识验证的目标无人机；其中，X为一个预设的百分比，且X不超过50％，m为上一轮参与共识验证的无人机群体的群体规模。
在又一实施例中，该步骤S4中确定的共识验证通过条件，可以包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于规模限制条件，且该无人机群体中至少包含一个在上一轮参与过共识验证的目标无人机。
S5：当新的主无人机根据其他无人机发来的签名验证信息确定共识验证通过条件成立时，待验证区块被转换为正式区块上链。
具体的，新的主无人机根据其他无人机发来的签名验证信息，可以确定都有哪些无人机参与了共识验证，当这些无人机满足步骤S4中确定好的共识验证通过条件时，完成共识验证，从而各自将待验证区块转换为正式区块，实现区块上链。
其中，正式区块包括：区块头、区块体以及区块尾；
在正式区块中，本轮参与共识验证的无人机群体的签名验证信息存储于区块尾中，交易信息存储于区块体中，共识验证阈值存储于区块头中。也就是说，区块链上的区块的区块头中还可以包含有“共识验证阈值”这一字段。此外上文中提到过，选举阈值也可以存储于所述区块头中。
可以理解的是，区块体中通常存放的是已经验证通过的信息，由于签名验证信息未经验证，因此将其单独放在区块尾中。
相应的，在上述S44中，从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，具体是从上一个已上链的正式区块的区块尾中，获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息。
在一种优选实现方式中，上述正式区块的区块头中存储的区块体哈希，是对交易数据进行按照字典升序排序后直接计算的哈希。
可以理解的是，现有区块链结构在区块头中存储的区块体哈希是merkle根，即默克尔树的根，然而计算merkle根比较耗时，因此为了适应FANET下链路不稳定的使用场景，本发明实施例对区块体中的交易数据按照字典升序排序后直接计算哈希，这样运算比较简答，耗时较小，能够适应FANET下链路不稳定的场景。
在一个优选实施例中，参见图4所示，区块(Block)结构主要由区块头(Head)、区块体(Body)和区块尾(Foot)构成。其中区块头中除包含现有区块链结构所包含的信息外，额外添加了选举阈值字段eleThreshold和共识验证阈值字段verThreshold，同时在区块头中存储的区块体哈希mRoot是为对交易按照字典升序排序后直接哈希，图4中用H(Data0||Data1…||Datan|)表示该哈希运算，其中的Data表示交易数据，即交易信息。最后增加区块尾用于存储对当前区块的签名验证信息approveList＝{UAV1sig||UAV2sig…||UAVmsig}，其中的UAVmsig表示第m个参与共识验证的无人机的签名验证信息。此外，图4中位于区块头中的id表示区块id，sig表示主节点对当前区块的签名信息，time表示当前区块打包的时间戳，cHeight表示当前区块所处的高度。
在实际应用中，实现区块的完整上链过程包括区块提议，区块验证以及区块上链三个阶段。对应到本发明实施例中来说，区块提议阶段由骤S3中新的主无人机实现，该主无人机尽可能多地收集网络中的交易信息并其验证完整性，然后对其按照字典序进行排序形成区块体，同时计算区块头中的区块体哈希并构建区块头，进行签名形成待验证区块后对全网进行广播。
区块验证阶段由步骤S3中收到待验证区块的各个无人机实现：每个收到待验证区块的无人机对区块中包含交易数据进行验证，并进行区块投票操作，即向主节点发送签名验证信息，以此来表示其对待验证区块验证通过。该签名验证信息如下：
blockSignature＝{CHeight,FollowerkId,FollowerkSig}；
其中，FollowerkId为参与共识验证的无人机k的id，FollowerkSig是该无人机的签名,CHeight的含义参见上文。无人机在完成验证后并不会立即丢弃区块，而是会将其在本地存储，以便后续正式上链。
区块上链阶段由步骤S5中的主无人机实现，例如当它收到的blockSignature的数量大于等于verThreshold*N时，并且其中包含大于等于verThreshold*m个上一个区块中出现的blockSignature时，验证通过，形成用于上链的签名验证信息：
uavSignatureList＝
blockSignature1||blockSignature2||…||blockSignaturen}，
并形成正式区块：
verifiedBlock＝{toBeVerifyBlock||uavSignatureList}
然后将verifiedBlock本地上链并对全网进行广播。
需要说明的是，主无人机本次在进行广播时仅广播区块头和对应的uavSignatureList，并不需要广播区块体的内容，收到该消息的节点将本地存储的具有相同区块头对应的区块体上拼接区块尾uavSignatureList，形成上链的正式区块verifiedBlock添加至本地，至此完成区块上链操作。
为了使本发明实施例的方案更为清晰，图5中示出了本发明实施例所提供方法的简要流程图，图6中示出了本发明实施例中使用的区块链共识协议的运行流程图。
结合图5、图6以及以上所有内容可见，本发明实施例提供的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法中，将FANET的网络和节点特性考虑进来，利用了区块链的共识协议理论来实现无人机集群中交易信息的一致性共享；其中，主无人机根据反映网络拓扑的辅助信息和无人机状态信息生成选举用信息，以确保具有竞选资格的无人机才能参与新的主无人机的竞选，进而通过竞选出的新的主无人机将待验证区块传播至更多的无人机；这样，即使FANET内部存在一定的中断概率，该选举机制也可以确保待验证区块在FANET内的高效传播，减少了FANET中个别存在的不稳定链路对后续共识过程的影响。并且，在共识验证阶段，新的主无人机根据收到的交互信息动态地确定共识验证通过条件，确保了区块验证上链过程不依赖于全部节点，且参与公式验证的无人机需要满足预设的要求，这样使得FANET在只有部分连通节点时也可完成对区块的验证，进一步提高了在不稳定FANET环境下区块共识的成功率和高效性，避免了节点因共享信息状态不一致而造成的业务摩擦，实现系统合力的形成，最终高质量完成无人机集群协同任务。
本发明实施例中提出了在不稳定FANET下的主节点选举方式，在选举主节点时选取了反映网络拓扑和无人机状态的多个参考因素，结合VIKOR算法设计了无人机集群中节点的重要性评估方法，选取出相对重要且稳定的节点。并提出了根据重要性综合指标确定选举阈值及相应的选取投票机制，保障了在链路不稳定的FANET中主节点选取的成功率。
本发明实施例还提出了不稳定FANET下的区块验证上链协议。首先提出了适配FANET不稳定链路的区块结构。基于该区块链结构，可以从中获取approveList作为历史验证信息(特殊限制条件所限定的目标无人机)，从而设计出了动态的共识验证阈值确定方法，使得FANET在只有部分连通节点时也可完成对区块的验证，提高了在不稳定FANET环境下区块共识的成功率和高效性。
图7示出了本发明实施例和现有Raft共识方法在共识成功率方面的对比结果，其中横轴为平均丢包率，纵轴为共识成功率。基于图7所示的实验结果可以确定，相比于传统Raft共识协议，本发明实施例中在不稳定FANET中共识成功率提升了61％，共识效率提高了55％，主节点选取时间占比缩短87％。实现了无人机集群高效的机间信息一致性共享。为无人机任务协作减少冲突提供了有效保障。
下面对S11中计算各项参考指标的方式进行举例说明。
对于无人机i而言，其度中心性指标的计算公式为：
其中，ki为无人机i的邻居节点的数量，n为无人机集群内的无人机总数。
对于无人机i而言，其介数的计算公式为：
其中，gst(i)是无人机s和无人机t之间经过该无人机i的最短路径的数量，gst则是无人机s和无人机t之间的最短路径的数量，n的含义同上。
对于无人机i而言，剩余能量的计算公式为：
其中，无人机i的初始能量为Ei，无人机i充当主节点打包区块时的能量消耗速率为ep，无人机i充当普通的从节点时的能量消耗速率为eo，无人机i正常飞行期间的能量消耗速率为ef，无人机i的剩余能量为Eis，tk表示无人机i第k次当主节点时的运行时长，tj表示无人机i第j次充当普通的从节点的时长，t表示无人机i正常飞行的时长。
对于无人机i而言，其剩余算力的计算公式为：
其中，Ci表示无人机i的初始算力，αq是任务Tq对无人机i计算能力的影响因子，αq∈(0,1)，Tq表示任务q对无人机i计算能力的消耗值。
对于无人机i而言，其平均故障率的计算公式为：
其中，TiFI为无人机i发生故障的平均时间间隔，Ti表示无人机i的飞行总时长。
在实际应用中，计算上述各项参考指标所需要的参数，有的可以直接从无人机之间相互传输的交互信息中获取，有的则属于预先设置的经验值。例如上述参数中的n、Ei、ep、eo、ef、Ci、αq、Tq以及TiFI均为预先设置的经验值，剩余的ki、gst(i)、gst可以根据无人机之间互相传输的反映网络拓扑的辅助信息首先得到网络拓扑，进而基于网络拓扑得到这三项参数。tk、tj、t以及Ti则可以根据无人机之间互相传输的无人机状态信息推算出来。
为了使说明书更为清楚，下面对S12中根据各项参考指标基于VIKOR算法计算重要性综合指标的具体实现方式进行说明。
具体的，首先根据无人机总数n以及m个参考指标生成决策矩阵Dn×m；然后，利用下述公式(1)消除各种参考指标之间的量纲差异，得到标准矩阵Rn×m。
其中，rij是标准矩阵Rn×m中位置(i,j)处的元素值。vi(cj)表示无人机i的第j个参考指标的具体数值。
然后，计算各项参考指标的权重，计算方式如下：
Gj＝1-Ej，
然后，根据标准矩阵Rn×m，计算其正理想解
以及负理想解
其中，J表示收益集合，J′表示花费集合，实际J和J′均为标准矩阵Rn×m中每一列元素。利用正理想解
和负理想解
计算群体效益值
以及个体遗憾值
然后计算重要性综合指标
其中
v是决策系数，例如v＝0.5。
以上，完成对本发明实施例的详细说明。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，应用于无人机集群，所述无人机集群中的无人机均为区块链的节点；所述无人机集群通过构建FANET实现彼此间的通信，通信内容包括需要上链及一致性共享的交易信息和不需要上链的交互信息；所述交互信息包括：反映网络拓扑的辅助信息以及无人机状态信息；
所述方法包括：在无人机集群内部重复性地执行同步共享流程；
所述同步共享流程包括：
主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，并广播所述选举用信息；其中，第一个同步共享流程中的主无人机是预先指定的；所述选举用信息用于供每个无人机判断自身是否有资格竞选新的主无人机；
收到所述选举用信息的各无人机根据所述选举用信息来选举新的主无人机；
新的主无人机根据所收集的交易信息以及所述选举用信息生成待验证区块，并广播所述待验证区块，以使收到所述待验证区块的无人机对所述待验证区块进行验证；
新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件；所述共识验证通过条件用于确保本轮参与共识验证的无人机群体满足预设要求；所述无人机群体由所述无人机集群中的部分无人机组成；
当新的主无人机根据其他无人机发来的签名验证信息确定所述共识验证通过条件成立时，所述待验证区块被转换为正式区块上链。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，主无人机根据收到的交互信息生成选举用信息，包括：
根据收到的交互信息，计算多种从不同方面考量无人机重要性的参考指标；
根据所述参考指标基于VIKOR算法计算各无人机的重要性综合指标；
根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值；
其中，所述选举用信息包括所述选举阈值以及各无人机的重要性综合指标。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述根据各无人机的重要性综合指标确定选举阈值，包括：
根据各无人机的重要性综合指标，利用TopK算法计算选举阈值。
4.根据权利要求2所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述参考指标，包括：
无人机的度中心性指标、介数、剩余能量、剩余算力以及平均故障率。
5.根据权利要求2所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述交互信息还包括：竞选拉票信息；所述竞选拉票信息中携带有发送该竞选拉票信息的无人机的ID及重要性综合指标；
收到所述选举用信息的各无人机根据所述选举用信息来选举新的主无人机，包括：
收到所述选举信息的每个无人机判断自身的重要性综合指标是否不低于所述选举阈值，如果不低于所述选举阈值，成为候选无人机；
各候选无人机通过交互和处理所述竞选拉票信息来选举新的主无人机。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，新的主无人机根据收到的交互信息确定共识验证通过条件，包括：
根据收到的交互信息确定网络拓扑；
根据网络拓扑确定单跳可达无人机数量，并求取所述单跳可达无人机数量与所述无人机集群的无人机总数的比值，作为共识验证阈值；
根据所述共识验证阈值和所述无人机总数的乘积，得到本轮参与共识验证的无人机群体的规模限制条件；
从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，并根据所述群体信息确定本轮参与共识验证的无人机群体中需包含的目标无人机，作为特殊限制条件；
所述共识验证通过条件包括：所述规模限制条件和所述特殊限制条件。
7.根据权利要求6所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述共识验证通过条件，包括：
本轮参与共识验证的无人机群体的群体规模不低于所述规模限制条件，且该无人机群体中包含verThreshold*m个在上一轮参与过共识验证的目标无人机；
其中，verThreshold为本轮中计算的共识验证阈值，m为上一轮参与共识验证的无人机群体的群体规模。
8.根据权利要求6所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述正式区块包括：区块头、区块体以及区块尾；
其中，本轮参与共识验证的无人机群体的签名验证信息存储于所述区块尾中，所述交易信息存储于所述区块体中，所述共识验证阈值存储于所述区块头中；
所述从区块链中获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息，包括：从上一个已上链的正式区块的区块尾中，获取上一轮参与共识验证的无人机群体的群体信息。
9.根据权利要求8所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述正式区块的区块头中存储的区块体哈希，是对交易信息进行按照字典升序排序后直接计算的哈希。
10.根据权利要求1所述的基于区块链的无人机集群信息一致性共享方法，其特征在于，所述在无人机集群内部重复性地执行一同步共享流程，包括：在无人机集群内部周期性地执行一同步共享流程。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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