МЕТОД ПРІОРИТЕТНОЇ GOSSIP-СИНХРОНІЗАЦІЇ РОЗПОДІЛЕНИХ ДАНИХ У ГРУПІ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-4-165-2026-20

Ключові слова:

БПЛА, рій, розподілені дані, gossip-протокол, синхронізація даних, пріоритетна функція, мультиагентні системи, Raft, децентралізоване керування, збіжність алгоритму

Анотація

Стаття присвячена розробці та дослідженню методу пріоритетної gossip-синхронізації розподілених даних у групі безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Актуальність теми зумовлена стрімким розширенням сфер застосування роїв БПЛА у задачах моніторингу, розвідки, пошуково-рятувальних операцій та логістики, де ефективна синхронізація даних між агентами в режимі реального часу є необхідною умовою успішного виконання місії. Кожен апарат безперервно генерує сенсорні дані: телеметрію, координати, результати спостереження, які необхідно поширювати між агентами для прийняття узгоджених рішень. Існуючі методи синхронізації мають суттєві обмеження: стандартний gossip-протокол не враховує поточний стан вузлів при виборі партнера для обміну, а консенсусний алгоритм Raft вимагає значних витрат на призначення координатора і не забезпечує відмовостійкості при його відключенні. Проблема полягає у необхідності розробки методу синхронізації, який забезпечував би швидку збіжність та мінімальну давність даних у вузлах рою без централізованого координатора. Метою роботи є розробка методу пріоритетної gossip-синхронізації, що базується на функції пріоритету вузла. Кожен агент обирає партнера для обміну з імовірністю, пропорційною значенню його пріоритетної функції, а не рівномірно випадково. Для перевірки запропонованого методу проведено комп'ютерне моделювання для роїв від 50 до 200 БПЛА з усередненням по 30 незалежних запусках. Результати демонструють покращення збіжності на 2.1-5.6% та нижчу середню давність даних порівняно зі стандартним gossip-протоколом. Алгоритм Raft показав найповільнішу збіжність через накладні витрати на призначення координатора. Запропонований метод не потребує централізованого координатора, є відмовостійким при виході окремих агентів з ладу та природно адаптується до змін стану бортових підсистем.

Посилання

Skaltsis G.M., Shin H.S., Tsourdos A. A Review of Task Allocation Methods for UAVs. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2023. Vol. 109, No. 4. P. 76. https://doi.org/10.1007/s10846-023-02011-0

Chandran I., Vipin K. Network analysis of decentralized fault-tolerant UAV swarm coordi-nation in critical missions. Drone Systems and Applications. 2024. https://doi.org/10.1139/dsa-2023-0101

Protsenko M., Maslii R. Analysis of swarm control methods for unmanned aerial vehicles. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. 2025. Vol. 359, No. 6(1). P. 357–362. URL: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-359-49

Zhou Y., Gao W., Rao B., Ding B., Wang W. Neighborhood Selection Synchronization Mechanism-Based Moving Source Localization Using UAV Swarm. Remote Sensing. 2023. Vol. 15, No. 9. P. 2313. https://doi.org/10.3390/rs15092313

Ongaro D., Ousterhout J. In Search of an Understandable Consensus Algorithm. USENIX Annual Technical Conference. 2014. P. 305-319. https://www.usenix.org/conference/atc14/technical-sessions/presentation/ongaro

Zhang Y., Cui G., Sui W. A Raft Consensus Algorithm Modification for Adapting Frequent Leader Switch in Multi-agent Swarm Robotics Applications. Lecture Notes in Electrical En-gineering. 2025. Vol. 1338. https://doi.org/10.1007/978-981-96-2204-7_59

Li H., Liu Z., Li Y. An Improved Raft Consensus Algorithm Based on Asynchronous Batch Processing. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2022. https://doi.org/10.1007/978-981-19-2456-9_44

Wang G., Lv X., Yan X. A Two-Stage Distributed Task Assignment Algorithm Based on Contract Net Protocol for Multi-UAV Cooperative Reconnaissance. Sensors. 2023. Vol. 23, No. 18. P. 7980. https://doi.org/10.3390/s23187980

Li J., Chen R. A Distributed Task Scheduling Method Based on Conflict Prediction for Ad Hoc UAV Swarms. Drones. 2022. Vol. 6. P. 356. https://doi.org/10.3390/drones6110356

Demers A., Greene D., Hauser C. et al. Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance. Proceedings of the 6th Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing. 1987. P. 1-12. https://doi.org/10.1145/41840.41841

Zhang H., Cui B., Li Y. et al. An efficient cluster data synchronization scheme based on the Gossip protocol. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics. 2025. Vol. 51, No. 5. P. 1629-1636. https://doi.org/10.13700/j.bh.1001-5965.2024.0750

Tariverdi A., Jha D.K. Rafting Towards Consensus: Formation Control of Distributed Dynamical Systems. arXiv. 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.10097

Smith R.G. The Contract Net Protocol: High-Level Communication and Control in a Dis-tributed Problem Solver. IEEE Transactions on Computers. 1980. Vol. 29, No. 12. P. 1104-1113. https://doi.org/10.1109/TC.1980.1675516

Poghosyan S., Poghosyan V., Abrahamyan S. et al. Cloud-based mathematical models for self-organizing swarms of UAVs. Drone Systems and Applications. 2024. https://doi.org/10.1139/dsa-2023-0039

Zhou Y., Rao B., Wang W. UAV swarm intelligence: recent advances and future trends. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 183856-183878. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028865

Cao Y., Yu W., Ren W., Chen G. An overview of recent progress in the study of distrib-uted multi-agent coordination. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2013. Vol. 9, No. 1. P. 427-438. https://doi.org/10.1109/TII.2012.2219061

Wang G., Luo H., Hu X. et al. Fault-tolerant communication topology management for leader-follower UAV formation. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2022. https://doi.org/10.1177/1729881417693965

Xu J., Yao H., Zhang R. et al. Semantic-aware UAV swarm coordination in the metaverse. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2024. Vol. 23, No. 12. P. 13821-13833. https://ieeexplore.ieee.org/document/10623271

Завантаження

Опубліковано

2026-04-30