本申请涉及通信领域，具体地，涉及一种基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制方法。
背景技术：
1、近年来，多智能体系统的协同控制在智能电网、交通避障等方面都有广泛的应用。一致性问题是多智能体系统一个基本的问题，然而一致性问题仅仅考虑了智能体间存在合作关系的情况，考虑到现实生活中智能体间是既存在竞争又有合作关系的，此类问题可以建模为双向一致性问题。双向一致性就是在任意初始条件下，所有智能体的状态最后就某个大小相等符号相反的量达成对立一致，然而现有技术较少考虑多智能体系统实现双向一致性时收敛速度的问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制方法。
2、第一方面，提供一种基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制方法，包括：
3、根据线性多智能体系统各智能体间的通讯关系构建拓扑图；
4、根据线性多智能体系统的系统参数设置系统矩阵和输入矩阵；
5、根据系统矩阵、输入矩阵和拓扑图判断线性多智能体系统各智能体间的通讯是否符合必要假设；
6、若符合必要假设，则确定控制协议中的控制增益矩阵以及过去时间的范围；
7、选取过去时间的范围内的过去时间的值，根据选取的过去时间的值和控制增益矩阵确定控制协议；
8、基于控制协议对线性多智能体系统进行控制以实现线性多智能体系统双向一致性。
9、在一个实施例中，根据系统矩阵、输入矩阵和拓扑图判断线性多智能体系统各智能体间的通讯是否符合必要假设，包括：
10、若系统矩阵为赫尔维茨矩阵，且输入矩阵是行满秩的，且拓扑图是无向连通且结构平衡的，则线性多智能体系统各智能体间的通讯符合必要假设。
11、在一个实施例中，确定控制协议中的控制增益矩阵，包括：
12、控制增益矩阵包括第一控制增益矩阵和第二控制增益矩阵；
13、第一控制增益矩阵采用以下公式表示：
14、
15、其中，为第一控制增益矩阵，为第一调整系数，为第二调整系数，为输入矩阵；为输入矩阵的转置；
16、第二控制增益矩阵采用以下公式表示：
17、
18、其中，为第二控制增益矩阵，为输入矩阵的转置。
19、在一个实施例中，确定控制协议中的过去时间的范围，包括：
20、求系统矩阵的特征根以及拓扑图的拉普拉斯矩阵的特征根；
21、根据系统矩阵的特征根以及拓扑图的拉普拉斯矩阵的特征根，求解不等式，得到每个拉普拉斯矩阵的特征根对应的过去时间的值；不等式为：
22、
23、其中，为误差系统特征方程解的实部，和分别为系统矩阵的特征根的虚部和实部，为第一调整系数，为第二调整系数，为拉普拉斯矩阵的第个特征根，为拉普拉斯矩阵的特征根对应的过去时间，为拉普拉斯矩阵的第个特征根；为自然常数，为2.71828；
24、确定所有过去时间的值中的最小值，作为确定的过去时间的范围的最大值，过去时间的范围为。
25、在一个实施例中，控制协议采用以下公式表示：
26、
27、其中，为智能体的控制输入，为第一控制增益矩阵，为第二控制增益矩阵，为智能体的邻居集合，表示智能体，为智能体向智能体传递信息的链路权重，为智能体的状态变量，为智能体的状态变量，为过去时间，为时刻。
28、第二方面，提供一种基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制装置，包括：
29、拓扑图构建模块，用于根据线性多智能体系统各智能体间的通讯关系构建拓扑图；
30、矩阵设置模块，用于根据线性多智能体系统的系统参数设置系统矩阵和输入矩阵；
31、判断模块，用于根据系统矩阵、输入矩阵和拓扑图判断线性多智能体系统各智能体间的通讯是否符合必要假设；
32、参数确定模块，用于若符合必要假设，则确定控制协议中的控制增益矩阵以及过去时间的范围；
33、控制协议确定模块，用于选取过去时间的范围内的过去时间的值，根据选取的过去时间的值和控制增益矩阵确定控制协议；
34、控制模块，用于基于控制协议对线性多智能体系统进行控制以实现线性多智能体系统双向一致性。
35、在一个实施例中，判断模块还用于：
36、若系统矩阵为赫尔维茨矩阵，且输入矩阵是行满秩的，且拓扑图是无向连通且结构平衡的，则线性多智能体系统各智能体间的通讯符合必要假设。
37、在一个实施例中，参数确定模块还用于：
38、控制增益矩阵包括第一控制增益矩阵和第二控制增益矩阵；
39、第一控制增益矩阵采用以下公式表示：
40、
41、其中，为第一控制增益矩阵，为第一调整系数，为第二调整系数，为输入矩阵；为输入矩阵的转置；
42、第二控制增益矩阵采用以下公式表示：
43、
44、其中，为第二控制增益矩阵，为输入矩阵的转置。
45、在一个实施例中，参数确定模块还用于：
46、求系统矩阵的特征根以及拓扑图的拉普拉斯矩阵的特征根；
47、根据系统矩阵的特征根以及拓扑图的拉普拉斯矩阵的特征根，求解不等式，得到每个拉普拉斯矩阵的特征根对应的过去时间的值；不等式为：
48、
49、其中，为误差系统特征方程解的实部，和分别为系统矩阵的特征根的虚部和实部，为第一调整系数，为第二调整系数，为拉普拉斯矩阵的第个特征根，为拉普拉斯矩阵的特征根对应的过去时间，为拉普拉斯矩阵的第个特征根；为自然常数，为2.71828；
50、确定所有过去时间的值中的最小值，作为确定的过去时间的范围的最大值，过去时间的范围为。
51、在一个实施例中，控制协议采用以下公式表示：
52、
53、其中，为智能体的控制输入，为第一控制增益矩阵，为第二控制增益矩阵，为智能体的邻居集合，表示智能体，为智能体向智能体传递信息的链路权重，为智能体的状态变量，为智能体的状态变量，为过去时间，为时刻。
54、相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：本申请的基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制方法，通过合理设定控制协议中的参数，包括确定控制协议中的控制增益矩阵以及过去时间的范围，可以有效控制过去信息的使用，使得线性多智能体系统在所设计的控制协议下可以快速实现双向一致。
1.一种基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述系统矩阵、所述输入矩阵和所述拓扑图判断所述线性多智能体系统各智能体间的通讯是否符合必要假设，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定控制协议中的控制增益矩阵，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，确定控制协议中的过去时间的范围，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制协议采用以下公式表示：
6.一种基于特征根分析的线性多智能体系统双向一致性控制装置，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断模块还用于：
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述参数确定模块还用于：
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述参数确定模块还用于：
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制协议采用以下公式表示：
