一种意图驱动的任务与网络一体管控系统及方法

本发明属于任务和网络管控，具体涉及一种意图驱动的任务与网络一体管控系统及方法。

背景技术：

1、飞行器以其功能多样和操作灵活等特点，在各个领域都有广泛的应用，飞行器自组网协同完成任务成为不可避免的趋势。随着飞行器自组网规模的不断扩大，承担的任务更加复杂多样。由于无线通信环境的不确定性和动态性，网络通信质量直接影响多飞行器系统的性能，使得任务执行变得异常复杂和多变。

2、传统任务驱动的飞行器自组网普遍基于静态的任务意图和环境态势设计，难以适应任务适变性和网络动态性等需求。此外，设计过程中人工参与度高且时效性差，尚未能够实现“人在环路外”的任务与网络一体按需自主管控，难以保障面向端到端异构任务意图与高动态强对抗态势等新挑战下的管控策略的按需流动至飞行器末端。

3、在大规模的飞行器自组网中，任务与网络一体管控面临着众多挑战。首先，随着任务的不断演进，其执行变得越来越复杂，对任务与网络管控的完成时间和人工经验要求提出更高的要求。其次，飞行器的自组网环境复杂，网络拓扑结构的动态性和复杂性也在增加，网络各种突发情况的出现可能使得已有的管控结果失效，任务与网络的管控需要更加智能、灵活，飞行器自组网需要快速响应并实现动态自主管控。

4、(1)现有技术一，一种集群协同任务管控人机交互方法(公开号：cn116959451a)，该技术包括：①将集群协同任务管控的语音指令转换为文字指令并纠错；②设计指令拆解的生成式预训练模型，基于所述生成式预训练模型，对纠错后的文字指令进行在线预测，形成拆解后的若干个子指令；③对所有子指令进行语义补齐，形成集群协同任务管控最终指令。该技术存在的不足之处是：该技术仅局限于任务指令进行处理，未能实现对任务本身的深度理解分析，没能进一步得到任务管控结果和网络管控要求。

5、(2)现有技术二，一种面向任务规划的模型自学习优化方法(公开号：cn202311663593.5)，该技术包括：①任务规划动态调整自学习系统数据预处理包括实时环境数据、任务结果与初步评价；②进行任务状态辨识与场景分类；③将辨识的结果作为场景分类的输入，将任务场景按照类型分为简单且短时任务场景、复杂且长时任务场景、实时任务场景常见的任务场景；④通过效能评分以及场景分类结果，对任务规划辅助生成自学习网络以及任务规划动态调整自学习网络在不同场景数据下的模型进行自学习优化以及封装，实现具有任务场景针对性的智能任务规划网络。该技术存在的不足之处是：该模型考虑了特定场景下的任务规划结果，但难以保障在复杂不确定的网络环境中任务规划的动态适变性，以及面对新场景时的自适应性。

6、综上所述，当前任务意图愈加复杂，需要大规模飞行器组成任务网络协同执行任务。然而，多机协同遂行使得任务与网络管控面临着众多挑战。首先，目前的任务网络主要是通过人工对特定任务进行静态配置的“烟道式”网络，容易出错，难以灵活扩展。其次，现有任务网络缺乏动态控制的机制，无法确保网络节点在存在争议的环境中也能持续发送和接收数据，限制了网络的鲁棒性和适应性。因此，当前任务与网络管控过程，人工参与高并且应对不确定性因素的能力有限，缺少有效自适应的任务与网络一体管控系统，缺乏面向全局的最优管控，使得任务网络在面对复杂多变的任务需求和环境条件时不够灵活。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种意图驱动的任务与网络一体管控系统及方法，通过深入理解任务意图，实现任务和网络的一体化管控，降低设计过程中的人工参与度高和时效性差的问题，使得任务与网络管控更好地适应任务适变性和网络动态性等需求，实现飞行器自组网快速响应和处理各种突发情况，提高任务执行的时效性、适应性和灵活性。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种意图驱动的任务与网络一体管控系统，包括任务应用层、任务与网络一体管控层和基础设施层；

4、所述任务应用层包含指控人员输入的各类任务，将任务意图下发至任务与网络一体管控层；

5、所述任务与网络一体管控层用于对任务应用层下发的意图进行快速响应和处理，实现动态自主管控，并将意图反馈至任务应用层；

6、所述基础设施层为任务与网络一体管控层提供节点平台和网络资源。

7、所述任务与网络一体管控层包括任务与网络一体按需管控模块和任务与网络一体自主管控模块；

8、所述任务与网络一体按需管控模块，针对网络设计态，通过意图分解、意图转译和意图协商实现任务与网络按需管控，将复杂的任务意图分解并转译为包含所需的平台信息和平台属性的按需管控策略，然后基于意图协商机制保障按需管控策略的可靠性，从而实现任务意图到任务网络的按需映射；

9、所述任务与网络一体自主管控模块，针对网络运行态，通过意图转译、智能决策和态势感知确保意图驱动的任务与网络一体管控系统能够根据任务意图和网络态势的动态变化灵活调整和分配网络资源，从而实现网络的动态自主管控。

10、所述任务与网络一体按需管控模块具体为：

11、首先需要对复杂的任务意图进行意图分解，然后对分解后的任务子意图通过意图转译技术得到对应的管控策略，最后通过策略协商对得到的管控策略进行验证，确保管控策略无冲突下发；

12、(1)意图分解，对复杂的任务意图进行分解，分析其中的层次关系和时序逻辑关系，得到一组任务子意图集合；

13、(2)意图转译，构建任务意图知识图谱和网络状态知识图谱，基于意图转译技术得到任务意图对应的平台信息和平台属性，从而得到任务与网络一体按需管控策略，确保任务能够在特定环境下以最优方式执行，使得网络资源得到有效的利用；

14、(3)策略协商，结合平台能力和协同工作，构建无冲突的按需管控策略，确保任务意图与网络资源的协同运行，为指控人员提供辅助管控信息。

15、所述(1)中，若将复杂的任务意图分解为两个任务子意图ia与ib，两个任务子意图之间的关系可表示为rab＝{rhiera,rlogic}，其中rhiera表示层次关系，说明ia与ib具有上下级的层级关系，rlogic表示逻辑关系，说明ia与ia的时间顺序关系、非关系、与关系以及或关系。

16、所述任务与网络一体自主管控模块具体为：

17、首先通过意图转译将任务意图转译为具体的网络需求，并且态势感知技术实时感知网络状态信息，最后智能决策结合意图转译的网络需求和态势感知的信息生成网络配置策略，能够进行自适应调整；

18、(1)意图转译，构建领域专业知识图谱和网络状态知识图谱，利用意图转译技术，将任务意图转换为网络需求，确保任务需求能够被网络理解和响应，从而实现任务意图到网络意图的无缝转换；

19、(2)智能决策，结合意图需求和网络态势信息，通过智能决策得到网络资源的最优配置情况，以满足任务意图的需求并优化网络性能，并且确保系统在动态环境中能够智能地管控网络资源；

20、(3)态势感知，通过及时获取并分析网络状态信息，意图驱动的任务与网络一体管控系统能够做出精准的决策，从而保证网络资源的有效利用和系统整体运行的稳定性。一种意图驱动的任务与网络一体管控方法，包括以下步骤；

21、针对一个复杂的任务意图，首先需要通过按需管控理解任务意图，构建初始的任务网络；然后，通过自主管控对网络运行态时对节点资源配置灵活调整，保障任务的执行；

22、步骤(1)：意图驱动的任务与网络一体按需管控方法，在网络设计态时，针对特定任务意图设计相应的任务网络，通过意图分解、意图转译和策略协商等技术，理解任务意图需求；

23、步骤(2)：意图驱动的任务与网络一体自主管控方法，在网络运行态时，根据任务意图和网络态势信息对网络进行动态自主管控，使网络能够在任务执行过程中对资源配置情况进行灵活调整，能够更好地适应和应对各种网络态势。

24、所述步骤(1)具体为：

25、步骤一，指控人员通过前端界面输入以文本/语音形式表达的任务意图，通过http协议下发至任务与网络一体按需管控模块；

26、步骤二，任务与网络一体按需管控模块接收到任务意图后，需要明确执行任务意图的节点，通过分析复杂的任务意图中的层次关系和时序逻辑关系，将复杂的任务意图i细化为若干具体且相互关联的任务子意图i＝{i1,i2,...,in}，其中，任务子意图之间存在顺序关系、与关系和或关系；

27、步骤三，将领域知识引入到任务与网络一体管控系统中，通过建立意图-能力映射规则i1∩i2∩...∩in→c、能力-平台映射规则c1∩c2∩...∩cn→p和平台协同规则p1∩p2∩...∩pn→l，根据上述规则将任务意图分配给合适的飞行器，实现自动转译指控人员的任务意图，从而得到相应的管控策略；包含所需的飞行器节点信息、相应的飞行计划和任务分配结果，确保系统能够迅速而准确地理解和应对任务意图需求；

28、其中，in表示任务意图的第n个任务子意图，c表示执行任务意图需要的网络能力集合，p表示网络能力所对应的平台集合，l表示完成任务的平台所协同构建的网络；

29、步骤四，对步骤三所得到的按需管控策略进行协商验证，确保飞行器在无冲突的前提下执行完成所有任务的时间最短或者收益最大。

30、所述步骤二中，若将复杂的任务意图分解为两个任务子意图ia与ib，两个任务子意图之间的关系可表示为rab＝{rhiera,rlogic}，其中rhiera表示层次关系，说明ia与ib具有上下级的层级关系，rlogic表示逻辑关系，说明ia与ia的时间顺序关系、非关系、与关系以及或关系；

31、所述步骤四中，协商验证为，结合网络资源情况判断网络能否支撑按需管控策略的执行，如若资源不满足，需要结合按需管控策略对应的任务子意图优先级对目前按需管控策略进行协商比较。

32、所述步骤(2)具体为：

33、步骤一，指控人员通过前端界面输入以文本/语音形式表达的任务意图，通过http协议下发至任务与网络一体自主管控模块；

34、步骤二，通过实时监测网络中各个节点的状态、连接情况和资源使用情况，获取全面的网络状态信息，为任务与网络动态自主管控提供实时数据支持，使得系统能够更加智能地做出相应决策；

35、步骤三，任务到网络需求指标的转换过程高度依赖于网络设计人员的专业知识和组网设计经验，通过意图转译技术，系统能够得到任务意图所对应的消息需求以及网络需求，实现上联任务意图需求、下联网络状态信息的精准映射，确保任务需求能够被准确理解，为后续的网络自主管控奠定基础；

36、步骤四，接驳意图转译得到的网络需求和底层网络态势信息，通过意图态势双驱动得到网络配置参数，当任务意图或者网络态势发生变化时，意图驱动的任务与网络一体管控系统能够灵活适应任务意图和网络态势的变化，得到最新的符合网络态势的配置参数，实现任务与网络的动态自主管控。

37、本发明的有益效果：

38、(1)面向高动态、强对抗的飞行器自组网任务与网络一体化扁平、高效、及时的临机管控需求，本发明将任务执行分为网络设计态的任务规划和网络运行态的任务保障两个阶段，联合考虑异构飞行器属性和多任务类型，深入理解任务意图，降低任务规划过程的人工参与，提升任务执行中的网络适应性和鲁棒性。

39、(2)针对网络设计态的任务规划，提出意图驱动的任务与网络一体按需管控方法，将任务规划与任务网络设计紧密结合。通过意图分解、意图转译和策略协商等技术，提高任务网络按需管控的时效性，保障任务能够在网络中及时执行。首先，将复杂的任务意图分解为一系列的任务子意图序列，降低对复杂任务意图的管控难度，实现更加精准的任务管控。然后，通过意图转译得到任务子意图对应的飞行器平台信息和平台属性等，提高对任务意图的理解能力，并且基于策略协商机制确保按需管控策略的无冲突性，从而作为软件管控助手保障基于任务意图与作战资源态势的任务网络及时可靠按需管控。

40、(3)针对网络运行态的任务保障，提出意图驱动的任务与网络一体自主管控方法，通过意图转译、智能决策和态势感知，实现上联任务意图、下联态势感知的自适应闭环管控，达到网络动态自主管控的目的。

41、首先，通过意图转译技术得到任务意图所对应的消息需求和网络需求，实现规范化意图的快速、准确映射，为智能决策提供意图导向的需求信息。并且，通过态势感知技术得到网络的实时状态信息，包含频谱资源、时隙资源、空域资源和链路资源等多种实体资源类型，为智能决策提供精准、有针对性的数据支持。最后，结合任务意图转译结果和网络感知结果，通过智能决策技术实现底层网络资源的自适应调整，满足高动态强对抗的飞行器集群任务管控与网络管控一体化扁平高效及时临机管控需求，确保网络资源和任务要素的有效利用。

42、综上所述，本发明将任务意图管控与网络管控于一体，使得飞行器自组网面对任务与态势变化快、对抗强、导航与通信不稳定等挑战时，实现去人工的任务与网络一体按需管控，突破传统“人在环路”的局限性，并且在网络出现突发情况时能在保证实时响应的前提下进行更优方案的搜寻进行快速响应和处理，实现动态自主管控。