多智能体自主飞行器网络协同定位：GNSS拒止环境下的智能交通系统新方法

《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》：Cooperative Localization of Multi-Agent Autonomous Aerial Vehicle (AAV) Networks in Intelligent Transportation Systems

本文针对GNSS拒止环境下自主飞行器(AAV)的精确定位难题，提出了一种基于C-V2X通信的多智能体协同定位滤波器。通过LiDAR测距与邻域位置信息交换，使AAV群体达成位置共识，显著提升了定位精度。研究表明，在大规模连通网络中该方法可实现近乎完美的定位，其性能优于传统最小均方误差(MMSE)技术，为智能交通系统提供了分布式、低计算成本的导航解决方案。

　　

在无人机快递、城市空中交通等智能交通应用迅猛发展的今天，全球导航卫星系统(GNSS)的脆弱性却成为制约其可靠性的阿喀琉斯之踵。无论是城市峡谷的信号遮挡，还是恶意欺骗攻击，都可能导致自主飞行器(AAV)迷失方向。更棘手的是，在未知隔离空域中，同时定位与地图构建(SLAM)方法因环境复杂性而失效，传统惯性测量单元(IMU)的累积误差又会随时间漂移，使得AAV如同在迷雾中穿行。

针对这一挑战，Concordia大学的S. SHAHKAR在《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》上发表的研究，提出了一种革命性的解决方案——让AAV们像迁徙的鸟群一样，通过相互协作来确定各自的位置。这项研究的核心思想是：即使没有GPS信号，只要AAV之间能够通信和测距，它们就能通过集体智慧实现精确定位。

研究人员设计了一种创新的线性时不变(LTI)滤波器算法，使AAV能通过C-V2X网络交换估计位置，并结合LiDAR测量的相对距离，不断修正定位误差。理论推导和蒙特卡洛模拟表明，在理想测距条件下，大规模连通网络可实现完美定位。即使考虑传感器误差，只要满足γλ₂Δt=N的最优条件，协同定位的精度也能达到传统最小均方误差(MMSE)方法的N/2倍。

这项研究的关键技术方法包括：多智能体系统建模、基于图论的网络拓扑分析、协同定位滤波器设计、LiDAR相对距离测量、C-V2X通信协议集成以及蒙特卡洛模拟验证。通过将AAV网络抽象为图结构，利用拉普拉斯矩阵特征值分析网络连通性，建立了误差传播数学模型。

理论基础与算法设计

研究首先将AAV网络建模为无向图??=(??,?,??)，其中节点代表飞行器，边表示通信连接。通过推导协同定位误差动力学方程Δx(kT_s+Δt)=e^-γLΔtΔx(kT_s)，发现当γΔt→∞时，定位误差会均匀分布到整个网络，实现群体位置共识。设计的LTI滤波器以里程计位置x?⁽ⁱ⁾(kT_{s)为输入，通过邻域位置交换和相对距离测量，输出修正后的位置估计值x?⁽ⁱ⁾(kTs+Δt)。}

性能分析与优化

理论证明协同定位误差上界为σ_Δx(kTs)²(Coop-Localization)≤σ_Δx(kTs)²(Odometry)/N+σ_Δω(kTs)²/λ_min²(L_γ)。通过优化γΔt参数，可使协同定位误差增益(CLEG)最小化。特别发现，在完全连通网络中，最优性能要求γΔt=1，此时定位精度随网络规模N呈平方倍提升。

抗欺骗攻击能力

研究还揭示了协同定位的意外优势：当某个AAV受到欺骗攻击时，攻击误差会被平均分配到整个网络，使单个节点的定位偏差减小为原攻击量的1/N。这种特性使得该方法特别适合构建"网络攻击防护盾"应用。

仿真验证与案例研究

通过多组仿真实验验证了理论结果。在N=4的小规模网络中，协同定位将误差分散度降低至87%；当N=100时，误差分散度仅为6.6%，实现了近乎完美的定位。

研究还对比了分布式协同定位与集中式MMSE方法的性能差异。集中式方法需要所有AAV将里程计位置发送至中央处理器，计算最优变换矩阵H_k后回传修正位置。而分布式方法不仅避免了单点故障风险，其定位精度更是集中式方法的N/2倍。

锚节点(anchor node)的引入进一步提升了系统性能。研究表明，一个位置已知的锚节点相当于一个无限大的全连通网络，能显著提高整个网络的定位精度。在城市空中交通(UAM)场景中，地面固定基础设施可作为天然锚节点，为飞行器提供精确位置参考。

这项研究的现实意义尤为突出。随着5G/6G通信技术的发展，C-V2X为协同定位提供了理想的通信基础设施工。该方法可直接集成到现有SAE J2735智能交通系统标准中，仅需在协同感知消息中传输滤波后的位置估计值而非原始里程计数据。对于未来高密度城市空域管理，这种分布式、抗攻击、低成本的定位方案，为实现安全可靠的自主空中交通提供了关键技术支撑。

研究同时指出了技术局限与发展方向。LTI滤波器固有的时间延迟Δt可能导致快速移动AAV产生额外的机动误差，这要求在实际应用中需合理设置安全间距。此外，在网络连通性较差的农村空域，协同定位优势会明显减弱。未来研究可探索更先进的共识协议，进一步提升在稀疏网络和高速移动场景下的性能表现。