无人机自组网络多媒体数据传输路由算法研究

针对无人机自组网络多媒体数据传输中链路不稳定问题,提出了一种无人机自组网络多媒体数据传输路由算法。该算法在GPSR路由算法基础上,结合无人机多媒体通信的特点,充分考虑了位置、速度、运动方向这三个因素对选择下一跳节点的影响,从而达到同时兼顾三者和提高链路性能的目的。提出的算法具有开销小、可靠性高等优点,有效提高了分组交付率以及降低了平均端到端延迟,从而提高了无人机自组网络多媒体数据传输的性能。     

无人机编队支撑网络的协同通信中继策略

针对无人机编队支撑网络优化选择中继成员进而提高编队协同通信能力问题，基于端到端技术（Device-to-Device，D2D），提出了一种同时考虑无人机编队成员的邻近域及编队成员间的社会性依存关系来优化选择中继成员的中继策略，旨在既能保证无人机编队的基本通信能力，又能同时优化提高编队的吞吐量，从而进一步提升编队支撑网络的整体性能。研究结果表明，所提的无人机编队支撑网络中继成员优化选择策略在系统吞吐量方面较已有方法具有明显优势。     

基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化

针对无人机（UAV）通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱。提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率（EE）。分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

基于非正交多址的空中基站MEC资源分配技术

无人机由于具有高机动性、灵活性以及低成本等优势，在移动边缘计算（MEC）网络中发挥了重要的作用。但仍存在不少需要应对的挑战，例如，如何设计无人机部署方案及如何利用无人机有限的计算和通信资源等挑战。针对旋翼无人机周期移动辅助MEC网络下的用户能耗问题，考虑无人机的周期性飞行，对其飞行轨迹进行数学建模，优化用户的总功耗，并基于非正交多址技术提出一种无人机移动部署MEC资源分配与无人机轨迹优化算法。该算法应用连续凸逼近优化无人机计算资源的分配及用户的发射功率，通过块坐标下降法和迭代法优化得到无人机最佳飞行轨迹。仿真结果表明与无人机的静态部署、圆形轨迹部署相比，所提算法能有效降低用户的总功耗。     

面向无人机自组网的路由消息完整性保护方法

安全性是无人机自组网路由协议面临的重要挑战之一.针对现有工作对分级路由协议中拓扑构建消息安全性防护的不足,本文针对分级无人机自组网的路由协议提出了一种拓扑构建消息的安全保护方案,该方案可以保证分级无人机自组网在拓扑建立过程中节点间交互消息的完整性,从而避免完整性遭到破坏的信息被用于网络拓扑构建以及创建路由的过程中,提高...     

无人机中继平台覆盖区域统计模型简

 针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

无人机中继平台覆盖区域统计模型

针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

航空自组网STDMA时隙分配算法的设计与实现

航空自组网(AANET)是一种节点高速运动、网络拓扑持续快速变化的新型自组织网络。针对AANET的特点,提出了一种新的时分多址(TDMA)时隙分配方法。首先,根据高动态航空网络环境中媒体访问控制(MAC)协议的特点,推导出可以共用一个时隙进行通信的连接集合的计算方法,并建立了面向连接的空间复用TDMA(STDMA)时隙分配优化数学模型。然后,提出一种分布式STDMA时隙分配算法IDTA。IDTA不需要中心节点收集网络信息,分为2个同步的进程在发送节点和接收节点同时运行,而且能够根据连接的优先级按需分配时隙。最后,在OMNeT++仿真平台上建立计算机仿真模型,仿真结果显示:IDTA比其他分布式STDMA时隙分配算法更加适用于高动态的航空网络环境。     

基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用到军事和民用领域，目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。针对无人机跟踪过程中目标易发生形变、遮挡等问题，提出一种基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法。首先，利用2个卷积网络构建一个5层Siamese网络，通过对模板特征与当前帧图像特征进行卷积得到目标位置；其次，利用高斯混合模型对以往的预测结果进行建模并建立目标模板库；然后，从模板库中挑选出最可靠的目标模板并以此更新Siamese网络的匹配模板，使Siamese网络能够自适应目标的外观变化；最后，引入回归模型进一步精确目标位置，降低背景对网络性能的影响。仿真实验结果表明：该算法有效降低了形变、遮挡等情况对跟踪性能的影响，具有较高的准确率。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

航空自组网退避算法研究

退避算法是一种用于多用户共享无线网络信息传输冲突的解决策略,是航空自组网研究的重要方面。退避算法能有效减小多用户节点间的碰撞概率,提高节点接入信道的公平性,改善系统性能。本文对航空自组网的MAC层退避算法进行研究,并介绍了航空自组网的MAC层协议,研究了两种常用的退避算法在航空自组网模型下的退避性能。仿真结果表明:当信道忙闲程度一定时,随着请求接入用户数的增多,二进制退避算法和P-坚持算法的平均传输次数递增,但二进制退避算法的性能明显优于P-坚持算法。     

基于轨迹映射的无人机拖曳式空中回收轨迹优化

针对无人机拖曳式空中回收过程中的轨迹优化问题，提出一种基于轨迹映射的无人机回收轨迹在线优化方法。首先，建立包括缆绳-浮标-无人机组合体的运动模型、机翼折叠模型在内的空中回收系统模型。随后，提出轨迹映射的思想，利用双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络建立回收系统中回收指令和回收轨迹之间的精确映射关系。然后，利用轨迹映射网络实时预测不同指令下的回收轨迹，并根据计算的预测轨迹代价利用粒子群优化（PSO）算法优化得到最佳回收指令。最后，仿真结果表明：所提的轨迹映射网络具有较高的预测精度和计算速度，所提的方法可以优化出使无人机稳定快速回收的轨迹。     

一种新的基于位置信息的路由算法研究

 为航空移动Ad hoc网络(MANET)提出一种基于位置信息的路由算法,即位置网格路由（LBGR）算法,以此来解决节点高速移动引起的路径重建问题。算法中,数据包沿路由发现时得到的网格轨迹进行传输,每个收到数据包的中转节点根据它与相邻节点、目的节点的位置关系及网络轨迹下游的路由网格位置决定下一跳节点。由于利用了网格位置信息,LBGR算法在航空节点高速移动和拓扑变化无法事先预测的情况下,使用较少的开销就可获得稳定的路由。仿真结果表明,与GRID路由算法相比,LBGR算法在节点中高速移动时,能够有效地减少路由开销,提高网络吞吐量。     

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。     

分布式无人机飞控设备故障诊断系统设计与实现

摘在认真研究现行无人机飞行保障需求的基础上,详细论述了分布式无人机飞控系统故障诊断系统的总体设计方案及软硬件实现方法,深入研究了故障检测算法和基于人工神经网络专家系统。介绍了组成系统的主机（工控机）、RS485网络和从机（飞控机）设计原理。经过模拟验证表明,该系统性能稳定可靠,完全可以满足部队需求。     

一种基于多无人机的中继节点布置问题建模与优化方法

针对战场环境下急需在无法通信的节点间构建有效通信链路的情形,使用多无人机作为中继节点,建立了中继节点布置(RNP)问题模型。模型以中继链路有效和无人机安全为约束,以中继布置点位置及相应的无人机为输出,不但考虑了使用的中继无人机数量,还考虑了构建中继链路花费的时间。考虑到该问题是难以求解的混合整数多目标优化问题,同时在紧急应用情形下,要求求解算法快速有效,建立了一种多项式时间中继节点布置算法(PTRPA)。仿真实验验证了所提模型确实能够在更短的时间内完成有效中继链路构建;通过Monte-Carlo方法对比和分析不同因素对PTRPA算法、随机抽样算法、遗传算法求解该问题的结果性能和时间性能的影响,验证了PTRPA算法不但能够给出接近最优的解,且快速有效,满足战场决策需求。     

基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

多无人机辅助定位信标的区域导航定位算法

针对卫星导航系统在受到干扰不可用的情况,研究了多无人机（UAV）辅助的区域导航定位算法。以无人机作为空基信号播发平台,向地面用户广播其位置信息及同步时钟信号,地面用户通过接收无人机位置及与无人机的距离计算出其实时位置。以地面战车为例,为解决伪距单点定位算法中的矩阵不可逆问题,消除地面用户接收机的钟差,基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法,提出一种地面用户的定位解算模型,同时,为提高一般最小二乘算法的计算精度,提出了两步最小二乘定位算法。在分析2种算法静态定位精度的基础上,设计了基于车载惯性传感器和无人机辅助定位信息的组合导航实现算法,实现了对战车的连续定位。仿真结果表明,在GNSS拒止环境下,利用无人机播发的定位信标信号并结合地面用户战车自带的惯性导航系统,可以实现对地面用户的可靠连续定位,满足一定区域范围内用户的导航定位需求。