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　　离散马尔科夫链状态空间集合为：

(9)

4 仿真分析

　　设效用函数的权重系数为，成本函数的权重系数为。不完全信息下，当N=4时，有15种可能的联盟结构。无人机可能的联盟结构如表1。

　　每个无人机的通信范围的半径设为500 m，最大速度设为50 km/h。无人机的自动导航仪控制其保持在一定的高度，目标是固定的，但他们的位置是随机产生的。仿真区域为10km×10km。图3表示仿真中观察到的各个无人机与目标之间两次连续相遇的时间间隔的累积分布函数。

　　设无人机4的类型为协作行为，其他无人机开始时，协作行为的概率为P_i,j=0.99，不良行为的概率为1-P_i,j=0.01，误报率P_e=0.01，。基于信念更新机制，根据公式(6)和(7)，无人机1、2、3协作行为概率更新的过程如图4。

　　假设对所有无人机来说，成本系数一样，所有无人机的成本系数从0到3，图6代表不完全信息下的纳什稳定联盟结构。当成本系数大于2.6时，所有的无人机将会选择单独行动，即不形成任何联盟。

5 结论

　　基于无人机的类型不确定，利用动态贝叶斯联盟博弈，无人机间倾向于形成联盟来减少目标信息传输的通信延时，并且利用信念更新机制来改变关于无人机类型的信念，依据贝叶斯联盟形成算法，获得稳定的联盟结构。

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本文来源于中国科技期刊必威娱乐平台 2016年第9期第52页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。

关键词： 贝叶斯联盟博弈 无人机 延时 201610