本发明涉及无人智能系统，尤其涉及一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法及装置。
背景技术：
1、无人智能系统因其具有机动性强，成本低等优点，在灾难救援、物流运输、农林植保等民用场景中广泛应用。随着现代战争环境的日益复杂，无人智能系统在现代战争中的优势也逐步体现，广泛应用地区冲突。根据dii(drone industry insights)公布的调研数据显示，2010至2020年的这10年间，国际市场无人智能系统投资规模的年均复合增速达到了51.8\％，投资额从2010年的360亿美元拔升到了23390亿美元，增幅超过了60倍。据预测，未来全球无人智能系统行业将迎来快速增长的阶段，到2025年市场规模将达到428亿美元，年均复合增长率达到13.8\％。
2、在实际战场环境下，单一无人智能共识节点受到能量资源和视觉范围的限制，仅能完成有限的任务量。随着现代战争任务的复杂化，多无人智能系统构成的无人智能系统群能够通过无人智能系统间的任务感知和数据共享，实现无人智能系统作战范围的扩大及作战能力的提升，能够完成诸如军事行动、森林火灾救援等高风险任务。
3、区块链技术借助点对点传输、共识机制、智能合约、加密算法以及安全协议等技术，可用于构建多方维护、不可篡改、不可伪造、可追溯的分布式可信系统架构，能够很好地满足无人智能系统的安全组网需求，提高无人智能系统群网络的安全性和健壮性。因此，结合无人智能系统安全组网需求，将区块链技术与无人智能系统群组网进行技术组合，开展无人智能系统区块链网络技术的深度研究，优化相关技术要点，对提升我国无人智能系统群信息化作战水平具有重要意义。
4、在现有技术中，为了增强无人智能系统的健壮性和安全性，近年来，学术界开始对区块链技术与无人智能系统的创新结合开展了系列研究。文献提出了一种基于哈希链的无人智能系统共识节点身份认证方案，利用区块链的不可篡改特性来快速验证身份，管理者将无人智能系统的身份特征信息记录到哈希链中，在进行认证时通过对比无人智能系统的身份特征和链上信息是否一致来判断该无人智能系统是否是真实可信的，但是该方案并不适用于动态变化的无人智能系统网络。文献采用了分层区块链结构，使用主链和子链对无人智能系统进行不同环境的身份认证，适合跨信任域和跨网络环境下的无人智能系统群身份认证，但随着认证共识节点数量的增加，数据传输量的增加会影响认证效率。文献通过使用布隆过滤器优化无人智能系统群区块链网络下的身份认证过程，该方法面对共识节点数量的增加并不会增加哈希处理时间，可以在相应的时间内实现对更多用户的身份认证，但需要平衡数据传输大小以减少误报率。
5、对于无人智能系统群协同作战过程中的数据安全问题，文献提出了一种结合区块链和云服务器的分布式解决方案，该方案中将无人智能系统群中的数据生成对应的哈希值上传到区块链中，同时将存储在云服务器中的数据生成哈希数据上传到区块链中以便对云中数据的正确性进行验证，该方案在保证数据安全的基础上减轻了无人智能系统的存储压力。
6、为了减少无人智能系统的开销，文献将区块链技术应用于无人智能系统信誉体系建设，根据无人智能系统信誉等级使用不同强度的加密算法。将安全性水平低的应用于具有高信誉值的无人智能系统，相反地将高水平的应用于低信誉值的无人智能系统。根据无人智能系统转发数据的次数来评估无人智能系统的信誉值，并将所有无人智能系统的通信记录存储在区块链中。文献提出使用基于区块链的可信无人智能系统来对关键基础建设进行监视和数据收集，起到保护关键基础建设的作用。
7、随着无人智能系统技术的快速发展，在多个领域展现出显著优势，如灾难救援、物流运输、农林植保等。区块链的去中心化特性、数据不可篡改性和可溯性，为无人智能系统群体的协同作战提供了一个新的视角，无人智能系统区块链组网技术的研究可以为新兴技术的发展提供方向。然而传统的无人智能系统区块链网络拥有以下缺点：联盟链中的raft共识协议下的leader选举机制并未考虑到无人智能系统共识节点能量有限的问题，导致单一共识节点能量的快速消耗，降低无人智能系统群整体在线时长。现有的无人智能系统区块链网络搭建只是简单的将区块链在无人智能系统群中进行部署，并未对联盟链本身源码针对无人智能系统的特点进行优化改进。
8、通过上述分析，现有无人智能系统区块链技术存在的问题及缺陷为：
9、(1)现有研究只是通过简单地应用区块链技术来提高系统的安全性。
10、(2)目前区块链在无人智能系统领域的研究还处于初始阶段，无人智能系统资源受限的特点给区块链的部署带来了严峻的挑战，区块链中的共识机制将会导致无人智能系统群中共识节点能量的大量消耗。
技术实现思路
1、本发明通过提供一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法及装置，解决了现有技术中区块链中的共识机制将会导致无人智能系统群中共识节点能量的大量消耗的问题，实现了提高无人智能系统群整体在线时长，防止单一共识节点能量的快速消耗。
2、第一方面，本发明提供了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，该方法包括：
3、搭建分布式无人智能系统区块链网络，确定所述无人智能系统区块链网络中的无人设备共识节点移动能量消耗模型、无人设备共识节点数据传输能量消耗模型、无人设备共识节点数据计算能量消耗模型和无人设备共识节点区块数据计算能量消耗模型；
4、根据所述分布式无人智能系统区块链网络中多个不同角色确定不同角色共识节点对应的角色能量消耗模型；
5、利用所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点对应的所述移动能量消耗模型、所述数据传输能量消耗模型、所述数据计算能量消耗模型、所述区块数据计算能量消耗模型和所述角色能量消耗模型对所述分布式无人智能系统区块链网络各共识节点进行能量同步，得到各共识节点的能量；
6、利用所述各共识节点的能量和当前动态能量阈值对共识节点进行选举，确定所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点的身份；其中，所述身份包括：leader共识节点和follower共识节点。
7、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述搭建分布式无人智能系统区块链网络，包括：在pc主机上通过配置文件搭建所述分布式无人智能系统区块链网络。
8、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述无人设备共识节点移动能量消耗模型，表示为：
9、
10、其中，κ＝0.5m，m表示无人设备共识节点的重量；vu[n]表示轨迹向量；n表示第n个时隙；
11、所述无人设备共识节点数据传输能量消耗模型，表示为：
12、
13、其中，ptr表示无人设备共识节点的发射功率；d表示为发送方无人设备共识节点与数据接收方之间的距离；l表示数据大小；
14、所述无人设备共识节点数据计算能量消耗模型，表示为：
15、
16、其中，ξc表示为无人设备共识节点服务器处理器的有效开关电容；γc表示待处理数据的计算强度；m表示；fu表示服务器cpu工作频率；
17、无人设备共识节点区块数据计算能量消耗模型，表示为：
18、
19、其中，pge表示为无人设备共识节点生成单位大小区块的功率；sb表示生成区块的大小。
20、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述利用所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点对应的所述移动能量消耗模型、所述数据传输能量消耗模型、所述数据计算能量消耗模型、所述区块数据计算能量消耗模型和所述角色能量消耗模型对所述分布式无人智能系统区块链网络各共识节点进行能量同步，包括：
21、确定无人设备共识节点数据结构；所述数据结构包括：无人设备的id信息、无人设备的位置信息和无人设备的能量信息；
22、定于所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点相互通信的信息数据格式；
23、利用所述各共识节点对应的所述移动能量消耗模型、所述数据传输能量消耗模型、所述数据计算能量消耗模型、所述区块数据计算能量消耗模型和所述角色能量消耗模型判断所述共识节点的能量更新后，向其他共识节点发送能量信息，其他共识节点进行相应的能量同步。
24、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述利用所述各共识节点的能量和当前动态能量阈值对共识节点进行选举，确定所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点的身份，包括：
25、确定各共识节点为follower共识节点，并选择满足超时机制的follower共识节点为candidate共识节点，所述leader共识节点向所述分布式无人智能系统区块链网络中的各共识节点发送选举信息；
26、所述candidate共识节点向所述分布式无人智能系统区块链网络广播投票请求，其余共识节点收到所述投票请求时，对所述candidate共识节点的能量进行判断，得到判断结果；
27、若所述判断结果大于所述当前动态能量阈值，则对所述candidate共识节点进行投票；若所述判断结果小于或者等于所述当前动态能量阈值，则不对所述candidate共识节点进行投票；
28、所述candidate共识节点对投票信息进行处理，得到处理结果，若所述处理结果中同意的票数大于或等于所述共识节点数量的1/2时，确定所述candidate共识节点为所述leader共识节点，若否，则进行下一轮的选举。
29、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，还包括：若所述candidate共识节点有多个时，所述共识节点根据收到所述投票请求的时间，利用先到先得原则进行投票处理。
30、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，还包括：对所述分布式无人智能系统区块链网络的日志进行复制，具体包括：
31、所述leader共识节点将区块广播发送给至所述follower共识节点，所述follower共识节点对所述区块的正确性进行验证，得到验证结果；
32、若所述验证结果为真，则将所述验证结果发送至所述leader共识节点，若否，则不发送；
33、所述leader共识节点收到所述验证结果，将所述区块进行上链并广播，提交所述区块的消息至所述分布式无人智能系统区块链网络中，所述分布式无人智能系统区块链网络保存所述区块的消息。
34、第二方面，本发明提供了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化装置，该装置包括：
35、网络搭建模块，用于搭建分布式无人智能系统区块链网络，确定所述无人智能系统区块链网络中的无人设备共识节点移动能量消耗模型、无人设备共识节点数据传输能量消耗模型、无人设备共识节点数据计算能量消耗模型和无人设备共识节点区块数据计算能量消耗模型；
36、共识节点消耗模型确定模块，用于根据所述分布式无人智能系统区块链网络中多个不同角色确定不同角色共识节点对应的角色能量消耗模型；
37、能量更新模块，用于利用所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点对应的所述移动能量消耗模型、所述数据传输能量消耗模型、所述数据计算能量消耗模型、所述区块数据计算能量消耗模型和所述角色能量消耗模型对所述分布式无人智能系统区块链网络各共识节点进行能量同步，得到各共识节点的能量；
38、身份选举模块，用于利用所述各共识节点的能量和当前动态能量阈值对共识节点进行选举，确定所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点的身份；其中，所述身份包括：leader共识节点和follower共识节点。
39、第三方面，本发明提供了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化服务器，该服务器包括：存储器和处理器；
40、所述存储器用于储存计算机可执行指令；
41、所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法。
42、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法。
43、本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
44、(1)本发明通过采用了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，在raft协议优化方法中，只有当无人设备的能量高于当前动态能量阈值时，它才有资格成为leader，这意味着被选举为leader的无人设备将有足够的能量来维持通信和数据处理任务，从而减少因电量不足而导致的leader更换频率，增强网络的能源效率；
45、(2)本发明通过采用了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，实现了能量消耗的均衡分布，因为只有电量较高的无人设备才有机会成为leader。这避免了部分无人设备电量迅速耗尽的情况，有助于实现整个无人智能系统群的均衡能量消耗，提高了整个系统的效率和寿命；
46、(3)本发明通过采用了一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，采用基于能量阈值的选举机制可以减少因leader电量耗尽而突然下线带来的系统不稳定情况，从而提高系统的稳定性和可靠性。
1.一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，所述搭建分布式无人智能系统区块链网络，包括：在pc主机上通过配置文件搭建所述分布式无人智能系统区块链网络。
3.根据权利要求1所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，所述无人设备共识节点移动能量消耗模型，表示为：
4.根据权利要求1所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，所述利用所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点对应的所述移动能量消耗模型、所述数据传输能量消耗模型、所述数据计算能量消耗模型、所述区块数据计算能量消耗模型和所述角色能量消耗模型对所述分布式无人智能系统区块链网络各共识节点进行能量同步，包括：
5.根据权利要求1所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，所述利用所述各共识节点的能量和当前动态能量阈值对共识节点进行选举，确定所述分布式无人智能系统区块链网络中各共识节点的身份，包括：
6.根据权利要求5所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，还包括：若所述candidate共识节点有多个时，所述共识节点根据收到所述投票请求的时间，利用先到先得原则进行投票处理。
7.根据权利要求1所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法，其特征在于，还包括：对所述分布式无人智能系统区块链网络的日志进行复制，具体包括：
8.一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化装置，其特征在于，包括：
9.一种面向无人智能系统区块链的raft协议优化服务器，其特征在于，包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现如权利要求1-7任一项所述的面向无人智能系统区块链的raft协议优化方法。
