CN116193483A - 无人机集群网络故障注入方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机集群网络故障注入方法及系统，其中方法包括：基于无人机集群半实物仿真平台和网络仿真平台构建无人机集群网络故障注入平台；基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集；基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例；选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例注入到无人机集群网络故障注入平台，进行无人机集群网络故障模拟；对无人机集群网络故障注入平台故障数据进行监测。本发明通过半实物仿真实现网络故障注入，数据易收集且可信度高，节约了成本；同时，考虑了单个网络故障的注入、多个网络故障同时注入多个网络故障分时注入的情况，故障注入全面。

Description

无人机集群网络故障注入方法及系统

技术领域

本发明涉及无人机通信技术领域，尤其涉及一种无人机集群网络故障注入方法及系统。

背景技术

无人机集群具有低成本、大规模、高自主等特点，在军事和民用领域都有广泛应用，但是真实的无人机集群实验不仅成本高昂而且实施困难的。为降低无人机集群实验的成本和难度，采用仿真的方法研究无人机集群是可行的，但是依靠软件仿真，可信度不高，无法很好体现无人机的物理特性，比如电机子系统、飞控子系统等。为降低无人机集群研究成本和提高可信度，通过在仿真中引入物理硬件的方式，实现无人机集群的半实物仿真是非常有必要的。

无人机集群网络是无人机集群中无人机通信的桥梁，是集群生命的关键。由于无人机集群的自组网特性，每个无人机不仅是网络中的主机，也要充当路由器的角色，两台不相邻的无人机需要通过中间的无人机转发；并且由于无人机的高机动性，网络拓扑动态变化，无人机集群网络具有典型的高速Ad-hoc 网络的特点。目前，对无人机集群组网的研究多集中于组网协议的设计，对其中的网络故障、网络健康的关注较少。由于无人机集群组网实现难度大，且当无人机集群中的无人机发生故障后，大概率会导致无人坠毁，导致无人机集群网络故障数据难以收集，以至于对无人机集群组网的故障和健康研究，缺乏无人机集群网络故障数据；此外，由于无人机集群组网的实现成本高，要对基于集群组网的上层应用程序进行验证，一般需要搭建真实的无人机集群，其中的成本对普通研究者来说太大，因此想要研究无人机集群网络通信中的上层应用也变得困难。

发明内容

本发明提供了一种无人机集群网络故障注入方法及系统，以解决无人机集群网络故障实验成本高且故障数据难以收集的问题。

第一方面，提供了一种无人机集群网络故障注入方法，包括：

基于无人机集群半实物仿真平台和网络仿真平台构建无人机集群网络故障注入平台；

基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集；

基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例；

选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例注入到无人机集群网络故障注入平台，进行无人机集群网络故障模拟；

对无人机集群网络故障注入平台故障数据进行监测。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述无人机集群网络故障注入平台通过如下方法构建：

构建包括多个无人机半实物仿真节点、三维环境仿真平台、地面控制站和数据汇总转发模块的无人机集群半实物仿真平台；所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机构成；

在网络仿真平台中建立与多个无人机半实物仿真节点一一映射的网络节点，并完成网络节点间的网络配置，构建集群仿真网络，并构建数据同步模块、网络故障用例注入模块、故障数据收集模块；数据同步模块用于实现无人机集群半实物仿真平台与集群仿真网络的数据同步，网络故障用例注入模块用于实现网络故障用例注入，故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测；

将无人机集群半实物仿真平台与网络仿真平台进行连接，得到无人机集群网络故障注入平台。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，还包括基于虚拟数据收发方法进行无人机上层应用程序验证，具体包括：

网络仿真平台截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据；

将截获的数据在集群仿真网络中完成数据转发；

最终接收数据的网络节点将接收的数据同步给对应的机载计算机。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集，包括：

故障类型包括硬件故障、链路层故障、网络层故障、传输层故障、应用层故障；

对各类故障类型的故障按故障程度进行故障等级划分；

生成包括各类故障类型及其对应的各故障等级的单网络故障用例集。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例，包括：

基于正交表的方式对多个单网络故障用例进行组合，生成多网络故障同时注入用例；

基于正交表的方式对多个单网络故障用例及其注入时间进行组合，生成多网络故障分时注入用例。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，生成多网络故障同时注入用例时，正交表记为

；其中，L表示正交表；n为正交表的行数，即多网络故障同时注入用例的个数；K为表的列数，即需要注入的单网络故障用例个数；m为每种故障类型包含的故障等级数；

生成多网络故障分时注入用例时，正交表中的每一列包含单网络故障用例及其注入时间。

根据第一方面，在一种可能的实现方式中，还包括：

当无人机集群网络故障注入平台接收到用户临时选择的网络故障用例时，优先执行该网络故障用例，并覆盖预先定时的网络故障用例。

第二方面，提供了一种无人机集群网络故障注入系统，包括无人机集群模拟子系统及集群网络故障注入子系统；

所述无人机集群模拟子系统用于实现无人机集群的半实物仿真；

所述集群网络故障注入子系统用于实现无人机集群的组网仿真，以及网络故障用例注入和故障数据监测；

所述无人机集群模拟子系统与所述集群网络故障注入子系统之间进行数据同步；

所述网络故障用例包括单网络故障用例、多网络故障同时注入用例、多网络故障分时注入用例，三类网络故障用例通过如下方法得到：基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集，基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例。

根据第二方面，在一种可能的实现方式中，所述无人机集群模拟子系统包括多个无人机半实物仿真节点构成的无人机集群，以及三维环境仿真模块、地面控制站模块和数据汇总转发模块；

所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机，用于实现无人机半实物仿真；所述三维环境仿真模块用于提供无人机集群环境配置，并对无人机集群进行动态展示；所述地面控制站模块用于模拟真实地面控制站；所述数据汇总转发模块用于将无人机集群的状态数据转发到集群网络故障注入子系统；

所述集群网络故障注入子系统包括数据同步模块、集群网络配置模块、网络故障用例生成及注入模块、集群网络模拟模块和故障数据收集模块；

所述数据同步模块用于接收所述数据汇总转发模块发送的无人机集群的状态数据同步到集群网络配置模块；所述集群网络配置模块用于根据无人机集群的状态数据，配置网络节点的位置、速度，根据无人机集群组网的物理网络配置，生成集群仿真网络的配置参数和网络设备；所述网络故障用例生成及注入模块用于选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例及注入时间；所述集群网络模拟模块实现集群仿真网络的全状态模拟；所述故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测。

根据第二方面，在一种可能的实现方式中，所述数据同步模块还用于截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据，并将截获的数据发送至集群网络模拟模块完成数据转发，最终接收数据的网络节点将接收的数据通过数据同步模块同步给对应的机载计算机。

根据第二方面，在一种可能的实现方式中，所述网络故障用例生成及注入模块还用于实现用户临时选择的网络故障用例注入，且优先执行该网络故障用例，并覆盖预先定时的网络故障用例。

本发明提出了一种无人机集群网络故障注入方法及系统，具有如下有益效果：

1、成本低。在无人机集群组网中，需要多个无人机、需要无人机操控者进行控制、需要场地等，这些的花费都非常高。而本发明能够很好地通过模拟工具实现无人机集群的半实物仿真和网络故障注入，摆脱物理设备、无人机操控者和场地的限制，大大节约了成本。

2、数据易收集。由于无人机集群组网出故障的可能性较低，若出故障，会是毁灭性的，导致无人集群组网的故障数据难以收集，本发明通过网络故障注入实现故障模拟和故障数据收集能够很好的解决上述问题，实现故障按时按需注入，数据及时收集。

3、可信度高。本发明的组网仿真方式是半实物仿真，网络故障注入后收集的故障数据可信度高。

4、故障注入的全面性，本发明不仅考虑到了单个网络故障的注入，还考虑到多个网络故障同时注入共同作用对网络性能的影响，此外还通过多个网络故障分时注入将故障发生的时序性纳入考虑范围。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的无人机集群网络故障注入方法流程图；

图2是本发明实施例提供的虚拟数据收发方式示意图；

图3是本发明实施例提供的无人机集群网络故障注入系统框架图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

首先，对本说明书中涉及的名词术语进行解释。

半实物仿真：是指在仿真中加入被仿真机或系统的部分物理硬件，以提高仿真可信度的方法。

网络仿真：是指在网络模拟器的辅助下，对无人机集群组网进行近似1:1复制的技术。

故障注入：是指按照选定的故障用例，用人工方法将故障施加于待检测机或系统，加速待测机或系统错误和失效的发生，同时采用数据收集机制，对后续分析提供基础。

无人机集群网络中，各个无人机既充当路由器的角色，也充当终端的角色，又由于无人机能源受限，生存周期短，无人机集群网络拓扑变化块，使得无人机集群网络复杂多变，研究困难。利用无人机集群直接研究集群网络虽然真实度高，但是无人机集群需要部署场地，需要人员操控，导致成本居高不下。此外若要研究集群网络的故障，则更加困难，首先，无人机集群网络的故障伴有随机性，包括故障类型的不确定性和发生时间的不确定性；其次，当集群网络发生故障时，一般会导致比较严重的后果，容易导致机损坏；最后，集群网络的故障不易直接通过无人机集群直接收集，特别是对于出现故障的无人机，其故障信息极难获取。现行的很多对无人机集群网络的模拟都集中于网络特性设计，而忽略无人机特性，单纯依靠网络模拟得到的结果可信度较低。

上述种种均使得对无人机集群网络的研究变得困难，本发明提出通过半实物网络仿真的方法，降低无人机集群网络研究的成本，提高集群网络数据的真实性；通过故障注入的方式，把无人机集群网络故障的随机性改为人工注入故障的确定性；利用网络模拟的方式，能轻松的监控整个网络系统，便于获取网络故障数据；利用虚拟数据收发的方式，实现上层应用程序接入模拟，能够实现对上层应用查询进行验证的功能。下面结合具体实施例对本发明的技术方案做具体说明。

如图1所示，本发明实施例提供了一种无人机集群网络故障注入方法，包括：

S1：基于无人机集群半实物仿真平台和网络仿真平台构建无人机集群网络故障注入平台。具体过程包括：

S11：构建包括多个无人机半实物仿真节点、三维环境仿真平台、地面控制站和数据汇总转发模块的无人机集群半实物仿真平台；所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机构成；

S12：在网络仿真平台中建立与多个无人机半实物仿真节点一一映射的网络节点，并完成网络节点间的网络配置，构建集群仿真网络，并构建数据同步模块、网络故障用例注入模块、故障数据收集模块；数据同步模块用于实现无人机集群半实物仿真平台与集群仿真网络的数据同步，网络故障用例注入模块用于实现网络故障用例注入，故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测；

S13：将无人机集群半实物仿真平台与网络仿真平台进行连接，得到无人机集群网络故障注入平台。

S2：基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集。具体包括：

S21：故障类型包括硬件故障、链路层故障、网络层故障、传输层故障、应用层故障。如表1所示，本实施例中，硬件故障又分为传感器故障和电源故障；链路层故障又分为协议配置错误、链路不稳定、链路断开；网络层故障又分为协议配置错误和路由环路；应用层故障又分为协议配置错误和拥塞；应用层故障包括应用程序崩溃。

S22：对各类故障类型的故障按故障程度进行故障等级划分。如传输层故障中的拥塞故障，不同程度的拥塞对网络造成的危害级别是不同的，因此，可以将拥塞故障按故障程度划分为不同故障等级的拥塞故障。通过对同一类型故障进行故障等级划分，可以实现对网络故障的精细化注入能力，实现精细化网络故障注入仿真。

S23：根据各类故障类型及其对应的各故障等级进行单网络故障用例设计，生成包括各类故障类型及其对应的各故障等级的单网络故障用例集。

S3：基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例。

本发明实施例中，多网络故障注入分为多网络故障同时注入和多网络故障分时注入（即考虑时序的多网络故障注入），多网络故障同时注入模拟多个微小故障同时叠加导致系统崩溃的情况，多故障分时注入模拟多个小故障结果按先后顺序叠加导致系统崩溃的情况。

因此，通过如下方法生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例：

基于正交表的方式对多个单网络故障用例进行组合，生成多网络故障同时注入用例；

基于正交表的方式对多个单网络故障用例及其注入时间进行组合，生成多网络故障分时注入用例。

具体地，在生成多网络故障同时注入用例时，正交表记为

；其中，L表示正交表；n为正交表的行数，即多网络故障同时注入用例的个数（也即故障测试的次数）；K为表的列数，即需要注入的单网络故障用例个数；m为每种故障类型包含的故障等级数。再利用正交表的方式生成多网络故障分时注入用例时，正交表中的每一列除了包含单网络故障用例，还包含其注入时间。

无人机集群网络是一个复杂系统，在整个系统运行过程中，一个时间节点内可能发生多种网络故障，不同时间节点可能发生不同网络故障，但若是对所有可能的故障组合进行穷举，则其数据量将会大到不可想象，且让故障注入在实验上变得不可行。基于上述原因，本发明实施例提出了基于正交表的多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例的设计方法，在避免陷入穷举灾难、减少故障用例数量的同时，保证所设计的网络故障用例对故障总体具有代表性。

多网络故障同时注入用例探究多个网络故障同时叠加对网络性能的影响。无人机集群网络不会处于一个固定时间点状态，而是会随时间变化而变化，则其中的网络故障也不会一成不变。通过设计多网络故障分时注入用例，在网络生命周期的不同时间点，选择不对网络注入网络故障、注入单个不同程度的网络故障或注入多个网络故障，在时序上实现对重故障注入，以探究故障的累积损伤对网络性能的影响。

S4：选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例注入到无人机集群网络故障注入平台，进行无人机集群网络故障模拟。

S5：对无人机集群网络故障注入平台故障数据进行监测，监测的故障数据包括集群仿真网络的全局状态信息，包括网络节点间的数据流状态数据和集群仿真网络整体状态数据；同时，也可选择将监测的状态数据实时输出，以满足某些在线程序的需要。

无人机集群离不开无人机的上层应用，如某些应用层通信协议等，而对这类协议的验证工作需要无人机集群协助；但对于缺乏无人机集群设备的上层应用开发者来说，验证工作难以进行；对于无人机集群开发者而言，频繁的修改无人机上层应用，要付出巨大的时间成本和管理成本，开销巨大。基于此，在本发明的一优选实施例中，还包括：

S6：基于虚拟数据收发方法进行无人机上层应用程序验证。具体包括：

S61：网络仿真平台截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据；

S62：将截获的数据在集群仿真网络中完成数据转发；

S63：最终接收数据的网络节点将接收的数据同步给对应的机载计算机。

具体而言，网络仿真平台中建立了与多个无人机半实物仿真节点一一映射的网络节点，通过数据同步模块截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据，然后在网络节点之间进行数据转发，转发结束后，最终接收数据的网络节点将接收的数据通过数据同步模块同步给对应的机载计算机。如图2所示，其中图2（a）所示为不同无人机机载计算机的上层应用之间的网络通信方式，一般会将上层数据逐层封装，向下传递，分别通过传输层、网络层、数据链路层和物理层，最后通过信道传输给对应无人机机载计算机，再逐层解封装，向上传递，最终将数据传递给应用层。图2（b）所示为本发明实施例提供的虚拟数据收发方式，该方式使得在无人机集群网络中验证上层应用变得轻松，即无需搭建真实的无人机集群网络，而是在网络仿真平台中构建的集群仿真网络中进行验证，当上层应用的数据通过集群仿真网络时，经历真实的延迟、丢包、误码等，当数据最终达到其原本应当到达的机载计算机应用后，可以通过应用的表现，验证应用在类似的无人机集群网络中能够取得的效果。

在本发明一优选实施例中，还包括：当无人机集群网络故障注入平台接收到用户临时选择的网络故障用例时，优先执行该网络故障用例，并覆盖预先定时的网络故障用例（包括前述定时的单故障注入用例、多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例）。

本发明实施例还提供了一种无人机集群网络故障注入系统，如图3所示，包括无人机集群模拟子系统及集群网络故障注入子系统；

所述无人机集群模拟子系统用于实现无人机集群的半实物仿真；

所述集群网络故障注入子系统用于实现无人机集群的组网仿真，以及网络故障用例注入和故障数据监测；

所述无人机集群模拟子系统与所述集群网络故障注入子系统之间进行数据同步；

所述网络故障用例包括单网络故障用例、多网络故障同时注入用例、多网络故障分时注入用例，三类网络故障用例通过如下方法得到：基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集，基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例。

本发明实施例中，所述无人机集群模拟子系统包括多个无人机半实物仿真节点构成的无人机集群，以及三维环境仿真模块、地面控制站模块和数据汇总转发模块。

其中，所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机，用于实现无人机半实物仿真。机载计算机运行上层应用程序，并与无人机模拟平台协作，为无人机提供算力支持，通过接收自驾仪的状态估计运行各种集群算法，对无人机仿真节点进行顶层控制；自驾仪硬件参与控制无人机模拟平台中的无人机，自驾仪硬件接收无人机模拟平台发送的机载传感器信号，结合自驾仪自身的传感器数据和机载计算机的顶层控制信息，对无人机的运动系统等进行控制；无人机模拟平台能够独立完成对无人机的模拟，包括自驾仪、机架、电机、电池等，但当有硬件设备接入时，其将与硬件结合，完成半实物仿真；无人机仿真节点通过软件模拟平台与物理硬件结合，实现无人机与无人机集群的半实物仿真。

所述三维环境仿真模块用于提供无人机集群环境配置，实现山地、海洋、城市等不同环境模拟；并提供可视化界面，可对无人机集群进行动态展示，达到与真实环境中运行集群类似的效果。所述地面控制站模块用于模拟真实地面控制站，显示无人机集群运行的二维地图，并提供对无人机集群的人工操作功能。所述数据汇总转发模块用于将无人机集群的状态数据转发到集群网络故障注入子系统，其中状态数据包括无人机集群（即多个无人机半实物仿真节点）的设备信息、运行状态。

本发明实施例中，所述集群网络故障注入子系统包括数据同步模块、集群网络配置模块、网络故障用例生成及注入模块、集群网络模拟模块和故障数据收集模块。

其中，所述数据同步模块用于接收所述数据汇总转发模块发送的无人机集群的状态数据同步到集群网络配置模块。数据同步模块是无人机集群半实物仿真子系统与集群网络故障注入子系统沟通的基石，集群仿真网络是对无人机集群在网络中的一种映射，因此二者之间需要信息同步。通过数据同步模块能够实现三个方面的信息同步：第一，无人机集群的运行环境信息同步，通过配置文件确定无人机集群的运行环境（如山地、城市等）导入到集群仿真网络中，并在其中生成相应的网络节点运行环境；第二，无人机与网络节点一一对应，因此每个网络节点位置、速度等属性要与无人机保持一致，且保证实时动态更新；第三，数据同步模块还负责接收机载计算机上层应用发送的数据，并将这些数据转交给集群仿真网络模拟，让数据在集群仿真网络中实现转发，最后接收数据的网络节点再将接收的数据返还给数据同步模块，最后由数据同步模块将数据同步给应当接收数据的对应无人机机载计算机，完成无人机上层应用的交互，实现虚拟数据转发。需要指出的是，数据同步模块在整个故障注入过程中处于实时状态，不断同步来自各个模块的数据，能够通过组播或共享内存的方式，实现信息的快速实时同步。

所述集群网络配置模块用于根据无人机集群的状态数据，配置网络节点的位置、速度，根据无人机集群组网的物理网络配置，生成集群仿真网络的配置参数和网络设备。对于在网络仿真平台（如NS3）中有对应设备和协议的网络配置，则在网络仿真平台生成相应的网络机和协议；若在网络仿真平台中没有相应的网络机或协议，则在网络仿真平台中设计对应的设备或协议，或选取类似可替代的设备或协议；网络参数配置模块支持用户自定义参数配置，用户可深入网络各层进行参数配置，用户能够直接设置物理层的节点发送功率、链路层协议、网络层协议和传输层协议等，为网络参数提供灵活的配置方式。

所述网络故障用例生成及注入模块用于选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例及注入时间。即，在故障注入时机上可以由用户选择固定时间点注入特定的单个或多个网络故障，也可选择按照时序将多个网络故障依次生成并注入到集群网络模拟模块中；此外，还满足临时性的故障注入，即当集群仿真网络运行过程中，不按照预先设定的故障，而由用户选择网络故障注入，此类网络故障的优先级会高于定时的网络故障用例，且其会覆盖原有的网络故障用例。

所述集群网络模拟模块根据集群网络配置模块接收的数据搭建集群仿真网络；根据注入的网络故障用例实现故障模拟；对数据同步模块中的无人机应用数据在集群仿真网络中进行转发，并最终将网络节点接收的无人机应用数据通过数据同步模块发送给接收节点所对应的机载计算机。集群网络模拟模块实现集群仿真网络的全状态模拟，此外集群网络模拟模块还负责对整个集群仿真网络进行监测，生成实时检测数据或生成日志文件。

所述故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测，能够获取网络拓扑、网络节点间的数据流状态数据、集群仿真网络整体状态数据，对网络整个生命周期进行监测。可根据需求提供完整故障数据文件，也可在故障注入时，提供预设接口为在线故障诊断程序提供实时数据，为集群网络故障分析和上层应用验证提供基础。

无人机模拟平台与物理硬件间的数据同步方式为硬件连接，通过数传进行数据同步。无人机集群模拟子系统与集群网络故障注入子系统之间的数据同步方式采用网络传输的方式。物理硬件和集群网络故障注入子系统之间的数据同步采用虚拟数据收发的方式，实际最终通过网络实现数据交互。

在基于半实物仿真的无人机集群网络故障注入系统中，基于集群的需要，在无人机集群模拟模块中应开启2至x个无人机；对应的集群网络模拟模块中应该创建2至x个对应的网络节点；为达到半实物的需求，应当有1至y（

）个自驾仪硬件参与故障注入；同时，为满足对上层应用程序的验证，应当有1至z（/>

）个机载计算机参与故障注入。

本发明实施例提供的无人机集群网络故障注入系统的操作流程如下：

1、基于半实物故障注入需要接入无人机的硬件，因此需要正确连接设备，连接方式等均需符合规范，保障半实物环境；

2、在无人机集群模拟子系统中配置无人机集群参数，包括无人机类型、运行模拟三维环境、无人机通信方式等；

3、根据无人机集群相关参数，在集群网络故障注入子系统中进行集群网络配置，包括生成无人机对应网络节点、配置节点间通信方式、配置无人机集群与集群网络中的节点位置同步方式等；

4、运行在机载计算机中的上层应用程序，实现将上层应用程序也接入到集群网络故障注入子系统，满足对上层应用进行验证的需要；

5、开启半实物无人机集群仿真和集群网络仿真，实现集群网络节点对无人机集群中无人机节点的映射；

6、预先设定或在故障用例库中选择需要注入的单网络故障用例、多故障同时注入用例或多故障分时注入用例，在可视化界面中选择注入故障；

7、收集故障仿真数据，整理故障数据文档；

8、将得到的数据用于集群网络故障分析、上层应用验证等。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，包括：

基于无人机集群半实物仿真平台和网络仿真平台构建无人机集群网络故障注入平台；

基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集；

基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例；

选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例注入到无人机集群网络故障注入平台，进行无人机集群网络故障模拟；

对无人机集群网络故障注入平台故障数据进行监测；

所述基于无人机集群半实物仿真平台和网络仿真平台构建无人机集群网络故障注入平台，包括：

构建包括多个无人机半实物仿真节点、三维环境仿真平台、地面控制站和数据汇总转发模块的无人机集群半实物仿真平台；所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机构成；

在网络仿真平台中建立与多个无人机半实物仿真节点一一映射的网络节点，并完成网络节点间的网络配置，构建集群仿真网络，并构建数据同步模块、网络故障用例注入模块、故障数据收集模块；数据同步模块用于实现无人机集群半实物仿真平台与集群仿真网络的数据同步，网络故障用例注入模块用于实现网络故障用例注入，故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测；

将无人机集群半实物仿真平台与网络仿真平台进行连接，得到无人机集群网络故障注入平台。

2.根据权利要求1所述的无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，还包括基于虚拟数据收发方法进行无人机上层应用程序验证，具体包括：

网络仿真平台截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据；

将截获的数据在集群仿真网络中完成数据转发；

最终接收数据的网络节点将接收的数据同步给对应的机载计算机。

3.根据权利要求1至2任一项所述的无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，所述基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集，包括：

故障类型包括硬件故障、链路层故障、网络层故障、传输层故障、应用层故障；

对各类故障类型的故障按故障程度进行故障等级划分；

生成包括各类故障类型及其对应的各故障等级的单网络故障用例集。

4.根据权利要求1至2任一项所述的无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，所述基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例，包括：

基于正交表的方式对多个单网络故障用例进行组合，生成多网络故障同时注入用例；

基于正交表的方式对多个单网络故障用例及其注入时间进行组合，生成多网络故障分时注入用例。

5.根据权利要求4所述的无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，生成多网络故障同时注入用例时，正交表记为

；其中，L表示正交表；n为正交表的行数，即多网络故障同时注入用例的个数；K为表的列数，即需要注入的单网络故障用例个数；m为每种故障类型包含的故障等级数；

生成多网络故障分时注入用例时，正交表中的每一列包含单网络故障用例及其注入时间。

6.根据权利要求1所述的无人机集群网络故障注入方法，其特征在于，还包括：

当无人机集群网络故障注入平台接收到用户临时选择的网络故障用例时，优先执行该网络故障用例，并覆盖预先定时的网络故障用例。

7.一种无人机集群网络故障注入系统，其特征在于，包括无人机集群模拟子系统及集群网络故障注入子系统；

所述无人机集群模拟子系统用于实现无人机集群的半实物仿真；

所述集群网络故障注入子系统用于实现无人机集群的组网仿真，以及网络故障用例注入和故障数据监测；

所述无人机集群模拟子系统与所述集群网络故障注入子系统之间进行数据同步；

所述网络故障用例包括单网络故障用例、多网络故障同时注入用例、多网络故障分时注入用例，三类网络故障用例通过如下方法得到：基于故障类型和故障等级生成单网络故障用例集，基于单网络故障用例集生成多网络故障同时注入用例和多网络故障分时注入用例；

所述无人机集群模拟子系统包括多个无人机半实物仿真节点构成的无人机集群，以及三维环境仿真模块、地面控制站模块和数据汇总转发模块；

所述无人机半实物仿真节点包括依次连接的无人机模拟平台、自驾仪和机载计算机，用于实现无人机半实物仿真；所述三维环境仿真模块用于提供无人机集群环境配置，并对无人机集群进行动态展示；所述地面控制站模块用于模拟真实地面控制站；所述数据汇总转发模块用于将无人机集群的状态数据转发到集群网络故障注入子系统；

所述集群网络故障注入子系统包括数据同步模块、集群网络配置模块、网络故障用例生成及注入模块、集群网络模拟模块和故障数据收集模块；

所述数据同步模块用于接收所述数据汇总转发模块发送的无人机集群的状态数据同步到集群网络配置模块；所述集群网络配置模块用于根据无人机集群的状态数据，配置网络节点的位置、速度，根据无人机集群组网的物理网络配置，生成集群仿真网络的配置参数和网络设备；所述网络故障用例生成及注入模块用于选择单网络故障用例或多网络故障同时注入用例或多网络故障分时注入用例及注入时间；所述集群网络模拟模块实现集群仿真网络的全状态模拟；所述故障数据收集模块用于对集群仿真网络进行全局状态信息监测。

8.根据权利要求7所述的无人机集群网络故障注入系统，其特征在于，所述数据同步模块还用于截获运行在机载计算机中的应用层发送的数据，并将截获的数据发送至集群网络模拟模块完成数据转发，最终接收数据的网络节点将接收的数据通过数据同步模块同步给对应的机载计算机。

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