计算机应用

作者：林柄权, 刘磊, 李华峰, 刘晨

单位：1.河海大学 数学学院，南京 211100；2.唐山师范学院 计算机科学技术系，河北 唐山 063000

关键词：无人机集群,人工势场法,深度确定性策略梯度,切换策略,网络安全

基金：河北省自然科学基金资助项目(A2023209002);安徽省重点实验室基金资助项目(KLAHEI18018);教育部重点实验室开放基金资助项目(Scip20240111)

针对拒绝服务（DoS）攻击下无人机（UAV）通信阻塞、运动轨迹不可预测的问题，在人工势场法（APF）和深度确定性策略梯度（DDPG）融合框架下研究DoS攻击期间的多UAV安全集群控制策略。首先，使用Hping3对所有UAV进行DoS攻击检测，以实时确定UAV集群的网络环境；其次，当未检测到攻击时，采用传统的APF进行集群飞行；再次，在检测到攻击后，将被攻击的UAV标记为动态障碍物，而其他UAV切换为DDPG算法生成的控制策略；最后，所提框架实现APF和DDPG的协同配合及优势互补，并通过在Gazebo中进行仿真实验验证DDPG算法的有效性。仿真实验结果表明，Hping3能实时检测出被攻击的UAV，且其他正常UAV切换为DDPG算法后能稳定避开障碍物，从而保障集群安全；在DoS攻击期间，采用切换避障策略的成功率为72.50%，远高于传统APF的31.25%，且切换策略逐渐收敛，表现出较好的稳定性；训练后的DDPG避障策略具有一定泛化性，当环境中出现1~2个未知障碍物时仍能稳定完成任务。

来源：2025年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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