CN120186675B - 一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法 - Google Patents

Abstract

一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，它属于无人机集群协同技术领域。本发明解决了现有系统中存在存储负担重、通信开销大、扩展性受限及容错性差的问题。通过结合状态分片技术和多维度信誉评估机制，并基于任务协同网络和标签传播机制实现任务的动态优化分配，使系统能够根据实时负载情况自适应调整分片结构，基于任务关联度的分片策略可以降低跨分片协同的通信开销。本发明方法设计的双阶段跨分片交易机制结合锁定期、多重签名和失败证明多重保障，通过轻量级的状态同步机制和PBFT共识协议，既确保了数据的一致性和可靠性，又提升了系统的扩展性和容错能力。本发明方法可以应用于无人机集群协同领域。

Description

一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法

技术领域

本发明属于无人机集群协同技术领域，具体涉及一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法。

背景技术

随着无人机集群技术的快速发展，为无人机集群技术在应急救援、军事巡逻等领域提供了完成复杂性任务的可能性。无人机集群在任务执行过程中存在相互协同和数据共享的需求。比如在应急救援场景中，多个无人机组成的无人机集群需要协同完成搜救、物资运输等任务；在军事巡逻场景中，不同编队的无人机需要实时共享侦查数据。然而，无人机集群面临着复杂的安全威胁，攻击者可能冒充合法实体来窃取、篡改或删除无人机集群中收集的传感数据与任务数据，并恶意误导无人机集群的共识结果，但是现有技术仅依赖传统共识方法来保障无人机集群的共识结果，导致现有技术的容错性差。因此，提高协同任务的数据安全性和处理效率成为无人机集群技术领域的研究重点。

为了保证协同任务的数据安全和处理效率，可以结合区块链分片技术将无人机集群的整个作业区域划分为多个网络分片来实现协同任务的并行处理。区块链分片技术可分为网络分片、交易分片和状态分片。这三种分片技术中，网络分片是基础，为交易分片和状态分片提供了底层支持。

目前多集群的无人机网络主要采用交易分片来实现协同任务的处理，这种方案存在明显的技术瓶颈。首要问题是存储效率低下，因为部分无人机节点需要存储主链的所有区块数据，这对于资源受限的无人机节点造成存储负担。其次，频繁的区块数据同步过程会带来大量的通信开销，还可能导致网络拥塞和协同任务处理的延迟问题。并且，随着无人机集群规模的扩大，无人机节点的存储与通信负担会呈指数级增长，这种扩展性问题会严重制约大规模集群的部署。

因此，亟需一种能够平衡协同效率、可靠性和扩展性的解决方案。

发明内容

本发明的目的是为解决现有无人机集群跨分片协同系统中存在的存储负担重、通信开销大、扩展性受限及容错性差的问题，而提出了一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则地面控制站发送备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点后，再对无人机集群执行步骤二；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中的无人机节点均满足要求，则直接对无人机集群执行步骤二；

步骤二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分，根据各个无人机节点的综合得分和工作量证明机制选择出m个中继节点，并将无人机集群中除了中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片；

步骤三、选择出的m个中继节点均对待处理的任务进行收集，并根据m个中继节点收集的全部待处理任务创建任务状态网络，中继头节点根据任务状态网络对待处理任务进行任务划分后，根据得到的任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块；

步骤四、每个普通分片均接收到中继头节点生成的任务状态区块，并根据任务状态区块来更新自身的任务，即每个普通分片将第i轮不属于自身的任务V_k,out的状态以及默克尔路径证明发送给目标分片，同时接收其它普通分片发送的任务V_k,in和默克尔路径证明；

步骤五、对于第k个普通分片，将接收到的任务状态区块作为第k个普通分片在第i轮的创世区块，在第k个普通分片内进行任务分配共识的过程中，第k个普通分片内生成普通区块；

步骤六、基于普通分片内的任务共识结果，中继分片内的中继节点再对普通分片进行跨分片共识，得到跨分片共识结果。

进一步地，所述步骤一的具体过程为：

步骤一一、在第i-1轮共识结束后，分别判断无人机集群中各个无人机节点的指标是否满足要求，具体为：

对于无人机集群中的任意一个无人机节点l，若无人机节点l的剩余存储空间M_i,l大于等于阈值M_low、无人机节点l的剩余计算能力C_i,l大于等于阈值C_low、无人机节点l的剩余能量E_i,l大于等于阈值E_low、无人机节点l的信誉值R_i,l大于等于阈值R_low且无人机节点l的共识响应率S_i,l大于等于阈值S_low，则无人机节点l满足要求，否则无人机节点l不满足要求；

同理，对第i-1轮共识结束后无人机集群中的每个无人机节点分别进行判断；

步骤一二、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则继续执行步骤一三；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中不存在不满足要求的无人机节点，则不需要处理；

步骤一三、地面控制站分别为每个不满足要求的无人机节点发送一个备用无人机节点，利用备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点，并将备用无人机节点的剩余存储空间M初始化为M_initial、将备用无人机节点的剩余计算能力C初始化为C_initial、将备用无人机节点的剩余能量E初始化为E_initial、将备用无人机节点的信誉值R初始化为R_initial、将备用无人机节点的共识响应率初始化为0。

进一步地，所述步骤二的具体过程为：

步骤二一、采用分布式多级加权归一化方法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的信誉值进行归一化处理：

(1)

其中，表示对应的归一化值，表示第i轮执行协同任务的无人机节点l的信誉值，表示集合中的最小值，表示集合中的最大值，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中全部无人机节点的信誉值组成的集合，α为权重系数，为第i-1轮执行协同任务的无人机节点l的归一化信誉值，e是自然对数的底数，λ为时间衰减因子，Δt为相邻轮次之间的时间间隔；

再采用Max-Min归一化法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的剩余存储空间、剩余计算能力、剩余能量和共识响应率分别进行归一化处理；

步骤二二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分：

(2)

其中，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的综合得分，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余存储空间，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余计算能力，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余能量，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化共识响应率，、、、和均为指标权重，且；

步骤二三、将综合得分大于阈值的无人机节点作为初步筛选出的中继节点，再基于工作量证明机制从初步筛选出的中继节点中选择出最终的m个中继节点；

步骤二四、将第i轮执行协同任务的无人机集群中除了最终中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片。

进一步地，所述第i轮执行协同任务的无人机集群中，无人机节点l的信誉值R_i,l为：

(4)

其中，表示第i-1轮中无人机节点l的信誉值，表示无人机节点l在第i轮之前的任务完成率，表示无人机节点l在第i轮之前的历史贡献度，、和均为权重系数，且。

进一步地，所述任务完成率为：

(5)

其中，表示无人机节点l在第i轮前已成功处理的任务数，表示无人机节点l在第i轮前的总任务数，表示无人机节点l的平均任务延迟，表示系统允许的最大任务延迟，μ₁和μ₂为动态权重系数，且μ₁+μ₂=1。

进一步地，所述历史贡献度为：

(6)

其中，，表示无人机节点l在第j轮的时间衰减权重，，表示自然对数的底数，表示无人机节点l在第j轮的信誉值。

进一步地，所述步骤三的具体过程为：

步骤三一、选择出的m个中继节点均收集待处理的任务，再将全部中继节点收集的待处理任务汇总至当前选择的中继头节点，中继头节点根据收集的全部待处理任务创建任务状态网络，在任务状态网络中，将收集的每个待处理任务分别作为一个节点，若两个节点代表的任务之间存在协同关系，则两个节点之间存在边，若两个节点代表的任务之间不存在协同关系，则两个节点之间不存在边；

并基于创建的任务状态网络，在中继头节点上继续执行步骤三二；

步骤三二、中继头节点对收集的全部待处理任务进行任务划分，得到当前中继头节点上的任务分片结果；

所述步骤三二的具体过程为：

步骤三二一、分别为每个任务随机分配初始标签，初始标签表示任务所属的分片，设置最大迭代次数为τ、任务节点更新阈值为ρ；

步骤三二二、初始化迭代次数；

步骤三二三、计算任务节点x迁移到第k个候选分片的得分s(x,k)：

(7)

其中，e_x,y表示任务x和任务y之间的协同权重；f(l(y),k)为指示函数，当任务节点y的标签为k时，f(l(y),k)=1，当任务节点y的标签不为k时，f(l(y),k)=0；为调节系数；W_k表示第k个候选分片在任务状态网络中所关联的总边权重；h表示总边权重最小的候选分片，W_h表示候选分片h的总边权重；NB(x)表示任务节点x的邻居节点集合，k=1,2,⋯,K，任务，表示任务x和任务之间的协同权重；

从s(x,1)、s(x,2)、…、s(x,K)中选取出超过分数阈值的得分，将选取出的得分所对应的候选分片作为任务节点x需要迁移到的分片；同理，分别得到每个任务节点需要迁移到的分片；

步骤三二四、分别判断每个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数达到阈值ρ，则不再迁移该任务节点，否则，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数未达到阈值ρ，则将该任务节点迁移到选取出的得分所对应的候选分片；

步骤三二五、判断是否满足迭代次数；

若满足，则得到任务分片结果；

若不满足，则令，返回执行步骤三二三；

步骤三三、中继分片内的各个中继节点进行任务分片结果共识，验证任务分片结果的合法性；

若任务分片结果合法，则执行步骤三四；

若任务分片结果不合法，则基于随机退避算法选取出下一个中继头节点，利用选取出的下一个中继头节点返回执行步骤三二；

步骤三四、中继头节点根据任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块。

进一步地，所述任务x和任务y之间的协同权重e_x,y的计算方法为：

(8)

其中，表示任务x与任务y之间的协同任务数量；表示任务状态网络中任务x参与的协同任务总数；表示权重系数；表示任务x的优先级值；表示任务y的优先级值。

更进一步地，所述步骤六的具体过程为：

以需要跨普通分片共识的任务x_a和任务x_b的共识过程为例：

步骤六一、将任务x_a所在的普通分片作为源分片，将源分片中执行任务x_a的无人机节点记为UAV-a，将任务x_b所在的普通分片作为目标分片，将目标分片中执行任务x_b的无人机节点记为UAV-b；并为源分片和目标分片分配共同的中继节点；

为任务x_a选取任务处理锁定期H_lock，并创建原始的交易数据：

(9)

其中，交易数据具体包括尖括号内全部的信息，D_raw表示任务x_a所用的原始传感数据经过数据压缩和加密处理后的结果；D_proc表示任务x_a所用的原始传感数据经过去噪处理的结果；task_info包含，priority_level表示任务x_a和任务x_b协同的任务优先级；network_state包含，η_UAV-a表示源分片中无人机节点UAV-a的任务调度次数；η_relay表示中继无人机relay的任务调度次数，t_sync表示源分片与目标分片间的时钟同步偏差；relay表示为源分片和目标分片分配的中继节点中，负载最小的中继节点；auth_proof为基于零知识证明的UAV-a的身份认证证据；sig_data是无人机节点UAV-a对整个交易数据的签名；

源分片中的无人机节点UAV-a将发送给中继无人机relay，中继无人机relay验证原始交易数据的合法性；

若验证结果为不合法，则任务x_a不需要任务x_b协同，任务x_a和任务x_b的共识过程结束；

若验证结果为合法，则继续执行步骤六二；

步骤六二、中继无人机relay创建第一阶段的跨分片交易数据：

(10)

其中，Type₁表示第一阶段的跨分片交易类型标识，trans_id为跨分片交易数据的哈希值，tx_{source-digest}为tx_source的哈希值，H_current表示源分片的当前区块高度，consensus_proof为源分片内部共识证明，sig_relay表示中继无人机节点relay对所有数据的签名；

中继无人机节点relay向源分片和目标分片广播跨分片交易数据tx₁：

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内收到合法的交易数据tx₁，则执行步骤六三；

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内未收到合法的交易数据tx₁，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同；

步骤六三、源分片的无人机节点UAV-a将收到的合法交易数据打包到区块中，并将打包后的区块高度标记为H_source，源分片向中继无人机节点relay进行代币激励，且代币在源分片的区块高度区间[H_source, H_source+H_lock]内被锁定；

中继无人机relay创建第二阶段跨分片交易数据：

(11)

其中，Type₂表示第二阶段的跨分片交易类型标识，外层数据表示中继无人机节点relay对内层元组所有数据的签名；

中继无人机节点relay向目标分片广播第二阶段跨分片交易数据tx₂；

若目标分片中的无人机节点UAV-b在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前接收到，则目标分片将交易数据tx₂打包到区块中；

若目标分片的无人机节点UAV-b未在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前收到tx₂，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同，目标分片将第一阶段的交易数据tx₁打包到区块中，并根据tx₁的确认及失败原因构造失败证明，通过为源分片和目标分片分配的其他中继无人机节点将失败证明发送给源分片：

(12)

其中，k表示目标分片的索引值，H_k表示目标分片中tx₁所在的区块高度，chain_state表示当前链状态的哈希值，{P_k}为Merkle树路径，用于源分片验证tx₁是否被目标分片打包至区块中，failure_reason表示失败原因；

源分片收到目标分片的失败证明后，确认目标分片没有收到第二阶段跨分片交易数据tx₂，在区块高度小于H_current+H_lock时，源分片将γ打包进区块中，并取消中继无人机relay的代币激励。

本发明的有益效果是：

本发明通过引入状态分片技术并结合多维度信誉评估机制，提出的TBNLPA算法通过任务协同网络模型和标签传播机制，实现了任务状态的动态优化分配，使系统能够根据实时负载情况自适应调整分片结构。这种基于任务关联度的分片策略显著降低了跨分片协同的通信开销，同时通过引入平衡因子避免各分片任务规模出现负载失衡的情况。在系统安全性方面，本发明方法设计的双阶段跨分片交易机制结合锁定期、多重签名和失败证明多重保障，为跨分片任务处理提供了完整的安全保障链。通过轻量级的状态同步机制和PBFT共识协议，既确保了数据的一致性和可靠性，又提升了系统的扩展性和容错能力。特别是在新节点加入时，仅需同步最新状态区块即可快速参与共识过程，这一设计极大地提高了系统的动态适应能力。本发明方法从根本上解决了传统方案中存在的存储负担重、通信开销大、扩展性受限以及容错性差的问题。

附图说明

图1为本发明的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法的流程图；

图2为无人机集群跨分片协同的共识过程示意图；

图3为中继无人机节点机进行跨分片协同任务的处理过程示意图；

图4为不同分片数量下，本发明与传统分片Monoxide方案的平均吞吐量对比图；

图5为不同分片数量下，本发明与传统分片Monoxide方案的平均跨分片共识延迟对比图；

图6为不同交易到达率下，本发明与传统分片Monoxide方案的平均吞吐量对比图；

图7为不同交易到达率下，本发明与传统分片Monoxide方案的平均跨分片共识延迟对比图；

图8为不同区块大小时，本发明与传统分片Monoxide方案的平均吞吐量对比图；

图9为不同区块大小时，本发明与传统分片Monoxide方案的平均跨分片共识延迟对比图。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1和图2说明本实施方式。本实施方式所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则地面控制站发送备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点后，再对无人机集群执行步骤二（将替换后获得的无人机集群作为第i轮执行协同任务的无人机集群）；

其中，备用无人机节点的剩余存储空间、剩余计算能力、剩余能量、信誉值和共识响应率均为初始化值；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中的无人机节点均满足要求，则直接对无人机集群执行步骤二（即将第i-1轮结束后的无人机集群直接作为第i轮执行协同任务的无人机集群）；

步骤二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分，根据各个无人机节点的综合得分和工作量证明机制(PoW, Proof of Work)选择出m个中继节点（m的具体取值可以根据实际情况设定），并将无人机集群中除了中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片，只需要保证各分片内的无人机节点数量均衡，随机划分即可；

步骤三、选择出的m个中继节点均对待处理的任务进行收集（同时对任务以及任务对应的优先级进行收集），并根据m个中继节点收集的全部待处理任务创建任务状态网络，中继头节点根据任务状态网络对待处理任务进行任务划分后，根据得到的任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块；

步骤四、每个普通分片均接收到中继头节点生成的任务状态区块，并根据任务状态区块来更新自身的任务，即每个普通分片将第i轮不属于自身的任务V_k,out的状态以及默克尔路径证明发送给目标分片，同时接收其它普通分片发送的任务V_k,in和默克尔路径证明；

步骤五、对于第k个普通分片（此处的k不代表特指，对于每个普通分片均执行同样的分片内共识过程），将接收到的任务状态区块作为第k个普通分片在第i轮的创世区块，在第k个普通分片内进行任务分配共识的过程中（共识的过程即普通分片为分片内每个无人机节点分配任务的过程），第k个普通分片内生成普通区块（普通区块用于存储分片内共识过程中存储的交易数据，新的任务状态区块将添加到本地链上，后续轮次新加入该分片的无人机节点只需下载最新的任务状态区块即可同步本轮epoch的共识过程）；

步骤六、基于普通分片内的任务共识结果，中继分片内的中继节点再对普通分片进行跨分片共识，得到跨分片共识结果。

根据普通分片内的任务共识结果和跨分片的共识结果，无人机集群执行本轮任务。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤一的具体过程为：

步骤一一、在第i-1轮共识结束后，分别判断无人机集群中各个无人机节点的指标是否满足要求，具体为：

对于无人机集群中的任意一个无人机节点l，若无人机节点l的剩余存储空间M_i,l大于等于阈值M_low、无人机节点l的剩余计算能力C_i,l大于等于阈值C_low、无人机节点l的剩余能量E_i,l大于等于阈值E_low、无人机节点l的信誉值R_i,l大于等于阈值R_low且无人机节点l在之前轮次的共识过程中的共识响应率S_i,l大于等于阈值S_low，则无人机节点l满足要求，否则无人机节点l不满足要求（即无人机节点l没有能力支持后续工作）；

同理，对第i-1轮共识结束后无人机集群中的每个无人机节点分别进行判断；

步骤一二、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则继续执行步骤一三；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中不存在不满足要求的无人机节点，则不需要处理；

步骤一三、地面控制站分别为每个不满足要求的无人机节点发送一个备用无人机节点，利用备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点（即每个不满足要求的无人机节点均利用一个备用无人机节点来替代），并将备用无人机节点的剩余存储空间M初始化为M_initial、将备用无人机节点的剩余计算能力C初始化为C_initial、将备用无人机节点的剩余能量E初始化为E_initial、将备用无人机节点的信誉值R初始化为R_initial、将备用无人机节点的共识响应率初始化为0。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述步骤二的具体过程为：

步骤二一、采用分布式多级加权归一化方法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的信誉值进行归一化处理：

(1)

其中，表示对应的归一化值，表示第i轮执行协同任务的无人机节点l的信誉值，表示集合中的最小值，表示集合中的最大值，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中全部无人机节点的信誉值组成的集合，α为权重系数，为第i-1轮执行协同任务的无人机节点l的归一化信誉值（需要说明的是，若无人机节点l为第i轮新加入的节点，则的值为0），e是自然对数的底数，λ为时间衰减因子，Δt为相邻轮次之间的时间间隔；

再采用Max-Min归一化法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的剩余存储空间、剩余计算能力、剩余能量和共识响应率分别进行归一化处理；

步骤二二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分：

(2)

其中，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的综合得分，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余存储空间，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余计算能力，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余能量，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化共识响应率（是无人机节点l的通信稳定性指标），、、、和均为指标权重，且；

步骤二三、将综合得分大于阈值（阈值大小可以根据实际情况设定）的无人机节点作为初步筛选出的中继节点，再基于工作量证明机制从初步筛选出的中继节点中选择出最终的m个中继节点；

从初步筛选出的中继节点中选择出最终的m个中继节点的具体过程为：

步骤1、通过可验证随机函数(VRF, Verifiable Random Function)生成一个随机数value；

步骤2、初步筛选出的各个中继节点均需要根据随机数value计算出有效的nonce值来确定节点身份，前m个计算出满足下面公式的nonce值的节点将作为选择出的m个中继节点；

(3)

其中，||表示将多个输入参数按顺序连接成一个完整的字符串，IP_u是无人机节点u的IP地址，PK_u是无人机节点u的公钥，预定义的d值决定了哈希难题的难度大小，表示工作量证明机制。

前m个成功竞选为中继节点的无人机节点u将成为该轮（epoch）共识的中继节点，这些中继节点组成的网络将成为该轮共识的中继分片；

步骤二四、将第i轮执行协同任务的无人机集群中除了最终中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片（是将剩余的无人机节点随机划分到K个普通分片中，并使得各个普通分片内的无人机节点数量均衡）。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述第i轮执行协同任务的无人机集群中，无人机节点l的信誉值R_i,l为：

(4)

其中，表示第i-1轮中无人机节点l的信誉值（此处针对的是在第i-1轮已经存在的节点，对于在第i轮新加入的节点来说，信誉值R_i,l是通过前面的初始化过程获得的，新加入节点的信誉值归一化方法为），表示无人机节点l在第i轮之前的任务完成率，表示无人机节点l在第i轮之前的历史贡献度，、和均为权重系数，且。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述任务完成率为：

(5)

其中，表示无人机节点l在第i轮前已成功处理的任务数，表示无人机节点l在第i轮前的总任务数，表示无人机节点l的平均任务延迟，表示系统允许的最大任务延迟，μ₁和μ₂为动态权重系数，且μ₁+μ₂=1。

其中，时效性权重μ₂根据上一轮共识的任务特性自适应调整，在紧急任务场景下会提高。需要注意的是，无人机节点l在第i-1轮中所在的分片所分配到的任务具有十种优先级，分别为1、2、3、4、5、6、7、8、9和10，优先级评分表示无人机节点l在第i-1轮中的场景判定值，计算第i-1轮中无人机节点l所在分片所分配到的全部任务的优先级评分平均值。平均值在[1,3)、[3,5)、[5,7)、[7,9)和[9,10]对应着任务紧急度不断升高的场景，当第i-1轮中无人机节点l所在分片所分配到的全部任务的平均值在[1,3)、[3,5)、[5,7)、[7,9)和[9,10]时，时效性权重μ₂对应的值分别为0.1、0.2、0.4、0.6、0.8。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是，所述历史贡献度为（用来定量先后轮次对贡献度的影响）：

(6)

其中，，表示无人机节点l在第j轮的时间衰减权重，，表示自然对数的底数，表示无人机节点l在第j轮的信誉值。

需要说明的是，如果无人机节点l不是从第1轮开始一直存在于无人机集群中的，那么，公式(6)中的j的取值从无人机节点l加入的第一轮开始，令无人机节点l加入的第一轮为j=1，此时需要累加的是无人机节点l加入的第一轮到实际的第i-1轮。

其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述步骤三的具体过程为：

步骤三一、选择出的m个中继节点均收集待处理的任务，再将全部中继节点收集的待处理任务汇总至当前选择的中继头节点（共识算法可以自行从m个中继节点中确定这一次的中继头节点），中继头节点根据收集的全部待处理任务创建任务状态网络，在任务状态网络中，将收集的每个待处理任务分别作为一个节点，若两个节点代表的任务之间存在协同关系，则两个节点之间存在边，若两个节点代表的任务之间不存在协同关系，则两个节点之间不存在边；

并基于创建的任务状态网络，在中继头节点上继续执行步骤三二；

步骤三二、中继头节点对收集的全部待处理任务进行任务划分，得到当前中继头节点上的任务分片结果；

所述步骤三二的具体过程为：

步骤三二一、分别为每个任务随机分配初始标签，初始标签表示任务所属的分片（每个任务可以同属多个分片），设置最大迭代次数为τ、任务节点更新阈值为ρ；

步骤三二二、初始化迭代次数；

步骤三二三、计算任务节点x迁移到第k个候选分片的得分s(x,k)：

(7)

其中，e_x,y表示任务x和任务y之间的协同权重；f(l(y),k)为指示函数，当任务节点y的标签为k时，f(l(y),k)=1，当任务节点y的标签不为k时，f(l(y),k)=0；为调节系数（用于平衡跨分片协同任务的比率和各普通分片的负载均衡，具体取值可以根据实际设定）；W_k表示第k个候选分片在任务状态网络中所关联的总边权重（即初始任务标签后，第k个候选分片在任务状态网络中所关联的总协同权重）；h表示总边权重最小的候选分片，W_h表示候选分片h的总边权重；NB(x)表示任务节点x的邻居节点集合（即在任务状态网络中，与任务节点x存在协同关系的节点的集合），k=1,2,⋯,K，任务，表示任务x和任务之间的协同权重；

通过设置分数阈值φ，从s(x,1)、s(x,2)、…、s(x,K)中选取出超过分数阈值的得分，将选取出的得分所对应的候选分片作为任务节点x需要迁移到的分片；同理，分别得到每个任务节点需要迁移到的分片；

步骤三二四、分别判断每个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数达到阈值ρ，则不再迁移该任务节点，否则，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数未达到阈值ρ，则将该任务节点迁移到选取出的得分所对应的候选分片（即选取出的得分所对应的一部分候选分片在第n-1轮结束之后可能不包含任务x，需要将任务x从选取出的得分所不对应的候选分片中移除，并将任务x迁移到选取出的得分所对应的候选分片，直至达到任务x的最大迁移轮数）；

步骤三二五、判断是否满足迭代次数；

若满足，则得到任务分片结果；

若不满足，则令，返回执行步骤三二三；

步骤三三、中继分片内的各个中继节点进行任务分片结果共识（共识采用的是拜占庭容错算法(PBFT, Practical Byzantine Fault Tolerance)），验证任务分片结果的合法性；

若任务分片结果合法，则执行步骤三四；

若任务分片结果不合法，则基于随机退避算法选取出下一个中继头节点，利用选取出的下一个中继头节点返回执行步骤三二；

步骤三四、中继头节点根据任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块。

其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。

表示任务节点x的局部连通性，旨在尽量将频繁协同的任务分在同一分片，为平衡因子，用于控制分片大小。当候选分片k中的任务量超出分片的正常负载量时，W_k>>min_h∈KW_h，该平衡因子会降低该分片的评分，防止各分片任务规模失衡，达到各分片负载均衡的效果。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是，所述任务x和任务y之间的协同权重e_x,y的计算方法为：

(8)

其中，表示任务x与任务y之间的协同任务数量；表示任务状态网络中任务x参与的协同任务总数；表示权重系数，用于平衡协同任务数量和任务优先级的相对重要性；表示任务x的优先级值；表示任务y的优先级值，优先级值越小表示任务可以延后处理或重要性相对较低。

其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。

具体实施方式九：结合图3说明本实施方式。本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是，所述步骤六的具体过程为：

以需要跨普通分片共识的任务x_a和任务x_b的共识过程为例（此处是指任务x_a和任务x_b不能同属于任意一个普通分片，在前面的任务分片过程中，本发明已经将可能需要协同的任务尽量分配在同一个任务分片内，以尽量避免跨分片共识，对于无法分配到同一个任务分片内的可能需要协同的任务x_a与任务x_b，才进行这一步的协同共识）：

步骤六一、将任务x_a所在的普通分片作为源分片，将源分片中执行任务x_a的无人机节点记为UAV-a，将任务x_b所在的普通分片作为目标分片，将目标分片中执行任务x_b的无人机节点记为UAV-b；并为源分片和目标分片分配共同的中继节点；

为任务x_a选取任务处理锁定期H_lock（代表的是从任务x_a和任务x_b的共识过程开始至任务x_a和任务x_b的共识过程结束，源分片允许增加的最大区块高度），并创建原始的交易数据：

(9)

其中，D_raw表示任务x_a所用的原始传感数据经过数据压缩和加密处理后的结果；D_proc表示任务x_a所用的原始传感数据经过去噪处理的结果；task_info包含，priority_level表示任务x_a和任务x_b协同的任务优先级；network_state包含，η_UAV-a表示源分片中无人机节点UAV-a的任务调度次数；η_relay表示中继无人机relay的任务调度次数，t_sync表示源分片与目标分片间的时钟同步偏差；relay表示为源分片和目标分片分配的中继节点中，负载最小的中继节点；auth_proof为基于零知识证明的UAV-a的身份认证证据；sig_data是无人机节点UAV-a对整个交易数据的签名；

源分片中的无人机节点UAV-a将发送给中继无人机relay，中继无人机relay验证原始交易数据的合法性；

若验证结果为不合法，则任务x_a不需要任务x_b协同，任务x_a和任务x_b的共识过程结束；

若验证结果为合法，则继续执行步骤六二；

步骤六二、中继无人机relay创建第一阶段的跨分片交易数据：

(10)

其中，Type₁表示第一阶段的跨分片交易类型标识，trans_id为跨分片交易数据的哈希值，tx_{source-digest}为tx_source的哈希值，H_current表示源分片的当前区块高度，consensus_proof为源分片内部共识证明，sig_relay表示中继无人机节点relay对所有数据的签名；

中继无人机节点relay向源分片和目标分片广播跨分片交易数据tx₁：

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内收到合法的交易数据tx₁，则执行步骤六三；

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内未收到合法的交易数据tx₁，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同（在下一轮还会对任务x_a与任务x_b的协同进行共识）；

步骤六三、源分片的无人机节点UAV-a将收到的合法交易数据打包到区块中，并将打包后的区块高度标记为H_source，源分片向中继无人机节点relay进行代币激励，且代币在源分片的区块高度区间[H_source, H_source+H_lock]内被锁定；

中继无人机relay创建第二阶段跨分片交易数据：

(11)

其中，Type₂表示第二阶段的跨分片交易类型标识，外层数据表示中继无人机节点relay对内层元组所有数据的签名；

中继无人机节点relay向目标分片广播第二阶段跨分片交易数据tx₂；

若目标分片中的无人机节点UAV-b在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前接收到（通过验证接收数据的合法性以判断是否接收到），则目标分片将交易数据tx₂打包到区块中；

若目标分片的无人机节点UAV-b未在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前收到tx₂，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同（在下一轮还会对任务x_a与任务x_b的协同进行共识），目标分片将第一阶段的交易数据tx₁打包到区块中，并根据tx₁的确认及失败原因构造失败证明，通过为源分片和目标分片分配的其他中继无人机节点将失败证明发送给源分片：

(12)

其中，k表示目标分片的索引值，H_k表示目标分片中tx₁所在的区块高度，chain_state表示当前链状态的哈希值，{P_k}为Merkle树（默克尔树）路径，用于源分片验证tx₁是否被目标分片打包至区块中，failure_reason表示失败原因；

源分片收到目标分片的失败证明后，确认目标分片没有收到第二阶段跨分片交易数据tx₂，在区块高度小于H_current+H_lock时，源分片将γ打包进区块中，并取消中继无人机relay的代币激励（说明本次对任务x_a与任务x_b的协同共识失败，中继无人机relay本次任务处理失败，进而影响中继无人机relay下一轮的信誉值）。

其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。

采用本实施方式的方法可以对任意两个普通分片的任务进行跨分片共识，当一个协同任务可能涉及两个普通分片内的任务协同执行时，就可以对这两个普通分片内的任务进行跨分片共识，当一个协同任务可能需要两个以上普通分片内的任务协同执行时，例如普通分片1内的任务a、普通分片2内的任务b以及普通分片3内的任务c是一组可能需要协同的任务，可以采用本实施方式的方法对普通分片1内的任务a和普通分片2内的任务b进行跨分片共识，对普通分片1内的任务a和普通分片3内的任务c进行跨分片共识，对普通分片2内的任务b和普通分片3内的任务c进行跨分片共识，当有任意一组共识不通过时，说明普通分片1内的任务a、普通分片2内的任务b以及普通分片3内的任务c无法在当前轮协同执行，在下一轮继续进行共识，直至共识通过后再协同执行。

实验部分

图4为本发明与传统分片Monoxide方案在不同分片数上对平均吞吐量影响的对比图，图5为本发明与传统分片Monoxide方案在不同分片数上对平均跨分片共识延迟影响的对比图，图6为本发明与传统分片Monoxide方案在不同交易到达率上对平均吞吐量影响的对比图，图7为本发明与传统分片Monoxide方案在不同交易到达率上对平均跨分片共识延迟影响的对比图，图8为本发明与传统分片Monoxide方案在不同区块大小上对平均吞吐量影响的对比图，图9为本发明与传统分片Monoxide方案在不同区块大小上对平均跨分片共识延迟影响的对比图。从实验结果可以看出，在不同分片数量、不同交易到达率、不同区块大小下，本发明方法获得的吞吐量均高于传统分片Monoxide方案，本发明方法获得的平均跨分片共识延迟均低于传统分片Monoxide方案。

本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则地面控制站发送备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点后，再对无人机集群执行步骤二；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中的无人机节点均满足要求，则直接对无人机集群执行步骤二；

所述步骤一的具体过程为：

步骤一一、在第i-1轮共识结束后，分别判断无人机集群中各个无人机节点的指标是否满足要求，具体为：

对于无人机集群中的任意一个无人机节点l，若无人机节点l的剩余存储空间M_i,l大于等于阈值M_low、无人机节点l的剩余计算能力C_i,l大于等于阈值C_low、无人机节点l的剩余能量E_i,l大于等于阈值E_low、无人机节点l的信誉值R_i,l大于等于阈值R_low且无人机节点l的共识响应率S_i,l大于等于阈值S_low，则无人机节点l满足要求，否则无人机节点l不满足要求；

同理，对第i-1轮共识结束后无人机集群中的每个无人机节点分别进行判断；

步骤一二、在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中存在不满足要求的无人机节点，则继续执行步骤一三；

在第i-1轮共识结束后，若无人机集群中不存在不满足要求的无人机节点，则不需要处理；

步骤一三、地面控制站分别为每个不满足要求的无人机节点发送一个备用无人机节点，利用备用无人机节点来替代不满足要求的无人机节点，并将备用无人机节点的剩余存储空间M初始化为M_initial、将备用无人机节点的剩余计算能力C初始化为C_initial、将备用无人机节点的剩余能量E初始化为E_initial、将备用无人机节点的信誉值R初始化为R_initial、将备用无人机节点的共识响应率初始化为0；

步骤二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分，根据各个无人机节点的综合得分和工作量证明机制选择出m个中继节点，并将无人机集群中除了中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片；

步骤三、选择出的m个中继节点均对待处理的任务进行收集，并根据m个中继节点收集的全部待处理任务创建任务状态网络，中继头节点根据任务状态网络对待处理任务进行任务划分后，根据得到的任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块；

步骤四、每个普通分片均接收到中继头节点生成的任务状态区块，并根据任务状态区块来更新自身的任务，即每个普通分片将第i轮不属于自身的任务V_k,out的状态以及默克尔路径证明发送给目标分片，同时接收其它普通分片发送的任务V_k,in和默克尔路径证明；

步骤五、对于第k个普通分片，将接收到的任务状态区块作为第k个普通分片在第i轮的创世区块，在第k个普通分片内进行任务分配共识的过程中，第k个普通分片内生成普通区块；

步骤六、基于普通分片内的任务共识结果，中继分片内的中继节点再对普通分片进行跨分片共识，得到跨分片共识结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述步骤二的具体过程为：

步骤二一、采用分布式多级加权归一化方法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的信誉值进行归一化处理：

(1)

其中，表示对应的归一化值，表示第i轮执行协同任务的无人机节点l的信誉值，表示集合中的最小值，表示集合中的最大值，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中全部无人机节点的信誉值组成的集合，α为权重系数，为第i-1轮执行协同任务的无人机节点l的归一化信誉值，e是自然对数的底数，λ为时间衰减因子，Δt为相邻轮次之间的时间间隔；

再采用Max-Min归一化法对第i轮执行协同任务的无人机集群中各个无人机节点的剩余存储空间、剩余计算能力、剩余能量和共识响应率分别进行归一化处理；

步骤二二、分别计算第i轮执行协同任务的无人机集群中每个无人机节点的综合得分：

(2)

其中，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的综合得分，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余存储空间，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余计算能力，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化剩余能量，表示第i轮执行协同任务的无人机集群中无人机节点l的归一化共识响应率，、、、和均为指标权重，且；

步骤二三、将综合得分大于阈值的无人机节点作为初步筛选出的中继节点，再基于工作量证明机制从初步筛选出的中继节点中选择出最终的m个中继节点；

步骤二四、将第i轮执行协同任务的无人机集群中除了最终中继节点之外的其它无人机节点划分为K个普通分片。

3.根据权利要求2所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述第i轮执行协同任务的无人机集群中，无人机节点l的信誉值R_i,l为：

(4)

其中，表示第i-1轮中无人机节点l的信誉值，表示无人机节点l在第i轮之前的任务完成率，表示无人机节点l在第i轮之前的历史贡献度，、和均为权重系数，且。

4.根据权利要求3所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述任务完成率为：

(5)

其中，表示无人机节点l在第i轮前已成功处理的任务数，表示无人机节点l在第i轮前的总任务数，表示无人机节点l的平均任务延迟，表示系统允许的最大任务延迟，μ₁和μ₂为动态权重系数，且μ₁+μ₂=1。

5.根据权利要求4所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述历史贡献度为：

(6)

其中，，表示无人机节点l在第j轮的时间衰减权重，，表示自然对数的底数，表示无人机节点l在第j轮的信誉值。

6.根据权利要求5所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述步骤三的具体过程为：

步骤三一、选择出的m个中继节点均收集待处理的任务，再将全部中继节点收集的待处理任务汇总至当前选择的中继头节点，中继头节点根据收集的全部待处理任务创建任务状态网络，在任务状态网络中，将收集的每个待处理任务分别作为一个节点，若两个节点代表的任务之间存在协同关系，则两个节点之间存在边，若两个节点代表的任务之间不存在协同关系，则两个节点之间不存在边；

并基于创建的任务状态网络，在中继头节点上继续执行步骤三二；

步骤三二、中继头节点对收集的全部待处理任务进行任务划分，得到当前中继头节点上的任务分片结果；

所述步骤三二的具体过程为：

步骤三二一、分别为每个任务随机分配初始标签，初始标签表示任务所属的分片，设置最大迭代次数为τ、任务节点更新阈值为ρ；

步骤三二二、初始化迭代次数；

步骤三二三、计算任务节点x迁移到第k个候选分片的得分s(x,k)：

(7)

其中，e_x,y表示任务x和任务y之间的协同权重；f(l(y),k)为指示函数，当任务节点y的标签为k时，f(l(y),k)=1，当任务节点y的标签不为k时，f(l(y),k)=0；为调节系数；W_k表示第k个候选分片在任务状态网络中所关联的总边权重；h表示总边权重最小的候选分片，W_h表示候选分片h的总边权重；NB(x)表示任务节点x的邻居节点集合，k=1,2,⋯,K，任务，表示任务x和任务之间的协同权重；

从s(x,1)、s(x,2)、…、s(x,K)中选取出超过分数阈值的得分，将选取出的得分所对应的候选分片作为任务节点x需要迁移到的分片；同理，分别得到每个任务节点需要迁移到的分片；

步骤三二四、分别判断每个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数达到阈值ρ，则不再迁移该任务节点，否则，若一个任务节点在第n轮之前已经迁移的轮数未达到阈值ρ，则将该任务节点迁移到选取出的得分所对应的候选分片；

步骤三二五、判断是否满足迭代次数；

若满足，则得到任务分片结果；

若不满足，则令，返回执行步骤三二三；

步骤三三、中继分片内的各个中继节点进行任务分片结果共识，验证任务分片结果的合法性；

若任务分片结果合法，则执行步骤三四；

若任务分片结果不合法，则基于随机退避算法选取出下一个中继头节点，利用选取出的下一个中继头节点返回执行步骤三二；

步骤三四、中继头节点根据任务分片结果生成任务状态区块，并向各个普通分片广播生成的任务状态区块。

7.根据权利要求6所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述任务x和任务y之间的协同权重e_x,y的计算方法为：

(8)

其中，表示任务x与任务y之间的协同任务数量；表示任务状态网络中任务x参与的协同任务总数；表示权重系数；表示任务x的优先级值；表示任务y的优先级值。

8.根据权利要求7所述的一种基于信誉机制的无人机集群跨分片协同共识方法，其特征在于，所述步骤六的具体过程为：

以需要跨普通分片共识的任务x_a和任务x_b的共识过程为例：

步骤六一、将任务x_a所在的普通分片作为源分片，将源分片中执行任务x_a的无人机节点记为UAV-a，将任务x_b所在的普通分片作为目标分片，将目标分片中执行任务x_b的无人机节点记为UAV-b；并为源分片和目标分片分配共同的中继节点；

为任务x_a选取任务处理锁定期H_lock，并创建原始的交易数据：

(9)

其中，D_raw表示任务x_a所用的原始传感数据经过数据压缩和加密处理后的结果；D_proc表示任务x_a所用的原始传感数据经过去噪处理的结果；task_info包含，priority_level表示任务x_a和任务x_b协同的任务优先级；network_state包含，η_UAV-a表示源分片中无人机节点UAV-a的任务调度次数；η_relay表示中继无人机relay的任务调度次数，t_sync表示源分片与目标分片间的时钟同步偏差；relay表示为源分片和目标分片分配的中继节点中，负载最小的中继节点；auth_proof为基于零知识证明的UAV-a的身份认证证据；sig_data是无人机节点UAV-a对整个交易数据的签名；

源分片中的无人机节点UAV-a将发送给中继无人机relay，中继无人机relay验证原始交易数据的合法性；

若验证结果为不合法，则任务x_a不需要任务x_b协同，任务x_a和任务x_b的共识过程结束；

若验证结果为合法，则继续执行步骤六二；

步骤六二、中继无人机relay创建第一阶段的跨分片交易数据：

(10)

其中，Type₁表示第一阶段的跨分片交易类型标识，trans_id为跨分片交易数据的哈希值，tx_{source-digest}为tx_source的哈希值，H_current表示源分片的当前区块高度，consensus_proof为源分片内部共识证明，sig_relay表示中继无人机节点relay对所有数据的签名；

中继无人机节点relay向源分片和目标分片广播跨分片交易数据tx₁：

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内收到合法的交易数据tx₁，则执行步骤六三；

若源分片的无人机节点UAV-a在H_lock内未收到合法的交易数据tx₁，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同；

步骤六三、源分片的无人机节点UAV-a将收到的合法交易数据打包到区块中，并将打包后的区块高度标记为H_source，源分片向中继无人机节点relay进行代币激励，且代币在源分片的区块高度区间[H_source, H_source+H_lock]内被锁定；

中继无人机relay创建第二阶段跨分片交易数据：

(11)

其中，Type₂表示第二阶段的跨分片交易类型标识，外层数据表示中继无人机节点relay对内层元组所有数据的签名；

中继无人机节点relay向目标分片广播第二阶段跨分片交易数据tx₂；

若目标分片中的无人机节点UAV-b在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前接收到，则目标分片将交易数据tx₂打包到区块中；

若目标分片的无人机节点UAV-b未在源分片的区块高度超过H_current+H_lock/2之前收到tx₂，则任务x_a与任务x_b无法在第i轮协同，目标分片将第一阶段的交易数据tx₁打包到区块中，并根据tx₁的确认及失败原因构造失败证明，通过为源分片和目标分片分配的其他中继无人机节点将失败证明发送给源分片：

(12)

其中，k表示目标分片的索引值，H_k表示目标分片中tx₁所在的区块高度，chain_state表示当前链状态的哈希值，{P_k}为Merkle树路径，用于源分片验证tx₁是否被目标分片打包至区块中，failure_reason表示失败原因；

源分片收到目标分片的失败证明后，确认目标分片没有收到第二阶段跨分片交易数据tx₂，在区块高度小于H_current+H_lock时，源分片将γ打包进区块中，并取消中继无人机relay的代币激励。