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Agent間的相互協(xié)商來實現(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，實現(xiàn)了基于KQML語言的各Agent之間的協(xié)調(diào)機制。

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)揮各個傳感器的效能。

與此同時，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問題。一個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)集或運行模式。其缺點是融合中心難以對各個傳感器的負(fù)載情況做出實時的*估，在多任務(wù)時會造成負(fù)載不均衡，甚至?xí)斐蓚€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，融合中心的計算量會急劇上升，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)的實體。

多Agent系統(tǒng)（MAS）是一組為實現(xiàn)某一全局目標(biāo)，通過通信網(wǎng)絡(luò)或計算機網(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

⑴決策過程分布在網(wǎng)絡(luò)上的各節(jié)點中，這種策略允許發(fā)揮各傳感器節(jié)點自身的管理潛能（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)查詢語言及情報數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)），這為傳感器的機動組網(wǎng)創(chuàng)造了有利條件;

⑶系統(tǒng)中的每個節(jié)點對應(yīng)于一個物理實體或決策實體，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際運行中實現(xiàn)，易于實現(xiàn);

⑸一般的模擬方法只能*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的運行機制

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)點的數(shù)據(jù)通訊進(jìn)行控制。

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。

⑷方案優(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。

⑸傳感器控制Agent：是一個轉(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)機制

SMGS強調(diào)各個實體間的協(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)機制可以用多種方法實現(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。我們研究重點是基KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）的Agent通訊與協(xié)調(diào)機制在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)點有： ⑴具有靈活的結(jié)構(gòu)和良好的可擴(kuò)充性;⑵獨立于網(wǎng)絡(luò)傳輸機制;⑶獨立于內(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。每個主體可以使用ask（x）登錄它的知識到通信服務(wù)器。一個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。

SMGS系統(tǒng)中各進(jìn)行協(xié)調(diào)時，各Agent對活動進(jìn)行審查，若發(fā)現(xiàn)某個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，具有實施簡單、系統(tǒng)運行高效、所需環(huán)境要求低等特點。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)行廣泛的仿真實驗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)運作效率。

編輯：jq