空海自组网随机接入仿真研究

针对无人机在远海远域协同任务过程中的空海信息协同共享需求,提出了一种基于优先级传输的动态随机接入协议。首先,通过设计高效集群组网信令保证集群测控通信自组网的遥测、遥控信息的稳定传输;然后,结合改进的TDMA （时分多址）组网时隙结构实现节点快速入网与动态时隙分配协议;最后,通过OPNET （网络仿真技术软件包）分析所设计的集群空海自组网系统的随机接入低时延、业务传输高吞吐量和端到端传输低时延性能。结果表明：该组网信令下建网时间只需要2～3个飞控周期,在32节点场景下节点完成随机Aloha入网时延平均不到0.6 s,改进的TDMA协议在端到端时延比传统TDMA协议降低1/3。     

Ad Hoc路由协议研究综述

移动自组网(MANET)是一种不需要基础设施支持的无线网络,具有移动、分布和多跳的特点。网络中的节点具有终端和路由器的双重功能。Ad Hoc的路由技术是影响Ad Hoc网络性能最为关键的因素。文章介绍了移动自组网的特征和当前的发展状况,并归纳了其主要的路由协议。     

一种超视距组网无人机载通信系统设计

针对超视距集群作业需求，提出将Ka频段高通量卫星技术与TD-LTE协议区域组网技术相结合，构建一种“1+N”架构的无人机载测控通信系统。通过方案介绍，阐述了卫星、组网、载荷等模块的设计思路、方案选型及实物设计结果，明确核心单元特点。详细论述了异构网络通信、平滑低延时传输、信源加密等关键技术，并完成链路余量计算、带宽时延测试及飞行试验。试验结果表明：系统任意终端间双向通信稳定可靠，方案设计合理可行。相比于卫星、组网单模通信方式，系统在长航距集群测控、任务协同、临场机动及应用资费等方面具有明显优势，为后续构建空天一体化多平台支撑通信系统，提供工程实践参考。     

一种海域无人机集群动态组网传输与动态调度方法

针对海域无人机集群组网监测过程中的网络间动态通信问题,从路由选择、高动态随机接入、动态资源调度等方面研究了无人机集群组网通信的关键技术。设计分簇DSDV(Destination sequenced distance vector routing)路由选择协议,按照任务类型需求为各簇动态分配网络带宽,改善网络性能;设计按需分配的分布式高动态随机接入协议、基于比例公平算法的动态资源管理方法,解决无人机集群子节点在接入和退出时产生的不确定性问题,有效避免在通信过程中出现多个接入请求冲突的问题。结果表明,利用文中提出方法设计的组网通信终端,各项指标与集群通信需求相比均有较大余量,能够满足海域无人机集群组网通信要求。     

无人机测控通信自组网技术综述

在天地一体化信息网络建设中,多无人机测控通信组网可有效拓展其作业范围,提升系统整体抗毁能力。首先从概念、分类、军用产品、民用发展前景等方面概述无人机系统,然后综述无人机测控自组网的技术现状、移动模型、信道模型以及网络架构,最后重点分析美军及北约典型的机载数据链系统,为无人机测控组网系统设计提供参考。     

无人集群组网系统相对定位技术研究

针对大规模无人集群在卫星导航拒止环境下的相对定位需求，研究一种基于无人集群自组网数据链测距的相对定位技术，通过集群组网测距信息构建广义距离平方阵，经过双中心处理化和特征值分解后即得到相对定位结果，最后通过仿真评估了该方法在不同测距误差和不同集群规模下的定位精度。结果表明：测距误差是影响定位性能的最主要误差来源，当节点数大于30时定位误差受节点个数影响较小。     

无人机集群组网高精度测距技术研究

针对无人机组网系统机间测距精度受限于时域采样周期时延估计的问题，本文提出一种联合正交频分复用（OFDM）前导序列和导频序列进行高精度测距估计的方法，利用最大似然估计和双向测距法将参与计算的序列测距估计结果按比例进行加权平均。同时，仿真分析了联合测距估计方法性能。结果表明：联合估计方法的前导与导频序列差分自相关间隔长度取典型值时测距精度能达到0.1 m以下，可在较低信噪比下实现厘米级测距精度，提升了集群组网测距的稳定性。     

适用于集群无人机自组网的路由协议研究及仿真

集群无人机利用自组网技术可以实现无人机之间信息的高速共享,以自主化和智能化的方式协同完成作战任务,极大地提高作战效能。针对集群无人机网络节点数量多、拓扑结构变化快的特点,提出一种基于簇结构的、地理信息辅助的自组网路由协议(GACB),通过对基于权值的分簇算法(WCA)进行改进,提高了簇结构的稳定性,引入地理位置辅助的贪婪转发方式,减小了簇结构网络的路由开销。仿真结果表明,与传统的CBRP协议和AODV协议相比,GACB协议的控制开销分别降低了约30%和50%,分组投递率分别提高了约10%和15%,路径断裂次数分别降低了约60%和70%,端到端时延分别缩短了约2ms和1ms。     

基于自适应通信拓扑的无人机集群弱路径约束下的分布式控制器设计

针对传统无人机集群飞行控制需要规划过多飞行路径的问题，设计一种结合线性二次型调节器(LQR)与机间防撞的分布式协同控制器，不需要为集群设计相对构型，只需给定一条满足无人机动力学约束的飞行路径，集群就可沿路径飞行。该控制器通过设计自适应通信拓扑来稳定加入机间防撞机制带来的抖振效应，并使集群具有良好可扩展性。仿真结果表明，所设计的分布式控制器可以实现规划一条路径下无人机集群无机间碰撞的稳定飞行。     

海上无人船自组网随机接入仿真研究*

海上无线通信具有传播环境复杂、多径干扰、信号衰减和时延较大等特点,传统的通信传输系统无法满足无人船之间、岸船之间稳定可靠的通信业务需求。针对海气界面组网观测中以无人船为核心的快速机动组网协同观测任务,研究基于信道感知的无人船自组网随机接入协议,采用优先级机制满足海上环境下网络负载较大时敏业务的低延迟传输需求,为无人船组网观测信息传递提供可靠性和实时性保证。终端采用一发多收机制提高数据传输成功率和网络系统吞吐量。最后,基于OPNET搭建仿真网络模型,从接入成功率、平均端对端时延、系统吞吐量等方面仿真分析所设计的随机接入协议性能。     

适用于无人集群的通感一体化测距技术研究

空天地一体化多接入和通感一体化融合将是6G（第六代移动通信系统）的核心关键能力,针对通信辅助感知时基于通信波形的一体化波形发展需求,在无人机集群接入网中提出一种SC-FDE（单载波频域均衡）通感一体化波形的组帧方法,以及采用4倍过采样和2倍过采样时的高精度机间组网测距方法,用于提升集群组网的协同定位能力。通过仿真分析该通信波形的测距性能,结果表明：两种测距方法统计性能可以在信噪比为10 dB时达到根均方误差为0.1 m,且2倍过采样信号测距时比采用4倍过采样计算方法的性能更接近理论门限值。     

通信卫星灵活载荷技术综述

通信卫星逐步由高轨地球同步轨道卫星向高、中、低轨结合的全球覆盖卫星方向发展，多业务和多重覆盖的发展趋势对通信卫星的灵活性提出了更高的要求。通信卫星配备灵活载荷已经成为重要发展方向，对面向个人用户的高通量通信卫星及高、中、低轨结合的组网通信卫星来说尤为重要。配备灵活载荷的通信卫星能实现端到端业务，能灵活调整覆盖区，实现灵活组网，并提升资源利用率。分析了国内外通信卫星灵活载荷的发展动态，介绍了通信卫星灵活载荷的技术特点，并给出了有效载荷方案，最后阐述了通信卫星灵活载荷发展的关键技术及发展思路。     

一种低RCS无人飞行器外形的气动特性实验研究

根据气动布局的基本原理,结合低RCS要求,设计了一种鸭式布局、带边条的翼身融合无人飞行器外形,实验结果表明,该外形不仅具有低RCS特征,而且具有良好的气动特性,升阻比达到8左右。     

防空导弹网络化作战研究

介绍了防空导弹网络化作战的发展与现状,在详细阐述防空导弹网络化作战系统体系结构设计的基本思路和设计原则的基础上,按照网络中心战的概念,研究了由跟踪制导网、指挥控制网和拦截兵器网组成的防空导弹网络化作战C^4ISR系统体系结构。     

基于ZigBee的无线网络在航天领域的应用

文章概要介绍基于ZigBee的无线网络的研究现状,结合其应用优势,通过仿真分析指出:在航天器应用环境下,当网络工作在信标使能模式时,若网络中存在多个节点或者网络负载很大,则会造成大量的碰撞和重传,使得网络的吞吐量急剧下降;而当网络工作在非信标使能模式时,不会造成大量的碰撞和重传,网络性能优于信标使能模式。文章还对基于ZigBee的无线网络在多址接入和组网、共存和互联互通、应急通信和机动配置方面的航天应用研究前景进行了展望。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。