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公开(公告)号：CN105635963B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510998046.1
申请日：2015-12-25
Applicant: 中国空间技术研究院
IPC: H04W4/02
Abstract: 本发明涉及一种多智能体分布式协同定位方法，属于信号处理技术领域，本方法包括：每个智能体分别建立用于实时估计的状态变量；对该状态变量进行预测、对邻近智能体进行相对距离的测量、对状态变量预测值进行本地优化、对状态变量中他体位置矢量估计值进行邻域索求与响应、对状态变量估计值进行邻域优化、对状态变量中本体位置矢量估计值进行邻域交换、对状态变量估计值进行重建，每当新时刻来临，重复进行新时刻的实时定位估计。本发明可面向连通的任意规模多智能体网络，具有规模可扩展性，可充分利用多智能体网络中的点对点信息，实现高精度的智能体定位能力。
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公开(公告)号：CN106534295A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610979920.1
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国空间技术研究院
Abstract: 本发明提出一种邻近协作网络的邻对计算自分配方法，属于信号处理技术领域。该方法首先对于每个当前智能体，依次建立比较变量，能力变量，拓扑变量，分配变量，负担变量和承受变量；然后通过当前智能体与邻近智能体通信，根据邻对间比较变量大小比较的结果，对分配变量进行初始化赋值；随后，根据分配结果是否依赖于计算能力对初始化赋值后的分配变量进行迭代更新；最后，按照计算能力的分辨率对迭代更新完成后的分配变量进行四舍五入，其结果确定为分配变量的最终值，完成邻近协作网络的邻对计算自分配。本发明适用于任意规模的连通的由多智能体组成的邻近协作网络，通过分布式的方式实现全局优化的自分配。
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公开(公告)号：CN106534295B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610979920.1
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国空间技术研究院
Abstract: 本发明提出一种邻近协作网络的邻对计算自分配方法，属于信号处理技术领域。该方法首先对于每个当前智能体，依次建立比较变量，能力变量，拓扑变量，分配变量，负担变量和承受变量；然后通过当前智能体与邻近智能体通信，根据邻对间比较变量大小比较的结果，对分配变量进行初始化赋值；随后，根据分配结果是否依赖于计算能力对初始化赋值后的分配变量进行迭代更新；最后，按照计算能力的分辨率对迭代更新完成后的分配变量进行四舍五入，其结果确定为分配变量的最终值，完成邻近协作网络的邻对计算自分配。本发明适用于任意规模的连通的由多智能体组成的邻近协作网络，通过分布式的方式实现全局优化的自分配。
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