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申请/专利权人：广州大学

摘要：一种基于UAV和WSN互联系统的恶意程序混合控制方法及装置，其方法包括：对无人机进行状态划分，根据状态划分的结果构建无人机的传染病模型，对无线传感器网络中的传感器节点进行状态划分，根据状态划分结果，得到异构无线传感器网络的传染病模型，对无人机传染病模型和异构无线传感器网络的传染病模型分别引入控制变量，得到对无人机的最优控制变量和无线传感器网络的最优控制变量，根据无人机的最优控制变量和无线传感器网络的最优控制变量，得到基于无人机和无线传感器网络的最优控制策略；本申请提出了针对UAV和异构WSN的最优控制策略，并考虑了相关成本，可为抑制恶意软件的传播提供理论指导。

主权项：1.一种基于UAV和WSN互联系统的恶意程序混合控制方法，其特征在于，包括：对无人机进行状态划分，根据无人机的状态划分的结果构建无人机的传染病模型；所述对无人机进行状态划分，包括：按照无人机的实时状态，将无人机划分为易感染、被感染、低能量和已免疫四个隔间；对异构无线传感器网络中的传感器节点进行状态划分，根据传感器节点的状态划分结果，得到异构无线传感器网络的传染病模型；所述对异构无线传感器网络中的传感器节点进行状态划分，包括：根据无线传感器节点的实时状态，将节点划分为：易感染、被感染、低能量、已免疫、低能量易感染、低能量被感染和低能量已免疫七个隔间；对无人机传染病模型和异构无线传感器网络的传染病模型分别引入控制变量，得到对无人机的最优控制变量和无线传感器网络的最优控制变量；所述得到对无人机的最优控制变量，包括：基于对无人机进行逐步隔离或定向免疫的成本增益，计算对无人机采取控制策略的成本函数；根据对无人机采取控制策略的成本函数，采用辅助变量构建工作周期内的哈密顿函数，并根据庞特里亚金极大值原理计算出实现无人机控制策略最优解的必要条件，根据实现无人机控制策略最优解的必要条件得到无人机的最优控制变量；根据无人机的最优控制变量和无线传感器网络的最优控制变量，得到基于无人机和无线传感器网络的最优控制策略；所述得到对无线传感器网络的最优控制变量，包括：基于对异构无线传感器网络进行逐步隔离或定向免疫的成本增益，计算对异构无线传感器网络采取控制策略的成本函数；根据对异构无线传感器网络采取控制策略的成本函数，采用辅助变量构建工作周期内的哈密顿函数，并根据庞特里亚金极大值原理计算出实现异构无线传感器网络控制策略最优解的必要条件，根据实现异构无线传感器网络控制策略最优解的必要条件得到异构无线传感器网络的最优控制变量。

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