无人集群智能通信组网技术是实现无人系统高效协同作业的关键技术之一。这种技术通过构建灵活、可靠的通信网络，使得多个无人系统能够在复杂环境中进行信息交互和任务协同。
无人集群自组网通信系统通常采用无中心抗毁网络结构，即移动自组织网络(MANET)，这种网络结构具有扁平化的特点，所有节点平等，支持双向通信，频率管理简单，频谱利用率高。在这种网络中，任意节点设备都可以作为末端节点、中继节点或指挥节点，从而实现动态的、无中心的通信网络。
无人集群系统需要具备稳健可靠的通信网络，这是其在运用过程中发挥效能的基础。通信组网技术需要满足大容量、低时延、高可靠、全域覆盖和动态自适应等要求，以保证各无人平台能够在复杂环境和高动态条件下进行大批量高频次的要素级融合和协同。
此外，智能无人集群系统的通信组网还涉及多种通信协议和技术。例如，基于拓扑结构的路由协议、基于地理位置信息的路由协议、随机路由协议和智能仿生路由协议等，这些协议可以根据环境变化自适应地选择最佳路由，以应对高动态网络的需求。
在实际应用中，无人集群系统可能使用电台数传、无线网、蓝牙、超宽带传输等技术实现个体间的信息交互，而5G、量子通信、水下声波通信等新技术也为构建高可靠、高速、低时延、高带宽的集群通信网络奠定了基础。
无人集群智能通信组网技术通过自组织、自配置、自愈合等特点，能够适应复杂多变的通信环境，并通过多种通信协议和技术手段，实现无人系统的高效协同作业。
一、 无人集群智能通信组网技术中，哪些无中心抗毁网络结构的最新研究
在无人集群智能通信组网技术中，无中心抗毁网络结构的最新研究进展主要集中在以下几个方面：
- 去中心化动态网络结构：去中心化的网络结构在无人集群中具有显著的生存能力和抗毁伤弹性。这种结构允许无人单元在部分被摧毁的情况下，通过自组织的方式重新组合成完整的作战体系，从而保持作战效能。
- 网络拓扑结构优化：优化通信网络的连通性、降低内部干扰以及提高网络抗毁伤能力是当前研究的重点。例如，通过基于位置、方向、邻居节点和最短路径的方法来优化网络拓扑结构，以增强网络的抗毁伤能力。
- 自适应结构建模与预测：利用递归神经网络等算法来预测无人系统结构的自适应演化结果，这对于网络拓扑控制和协议优化具有重要意义。这种方法有助于在复杂多变环境中快速预测无人集群完成任务的能力，并分析其自组网和重组策略。
二、 在无人集群系统中，如何实现大容量、低时延、高可靠通信的具体技术
在无人集群系统中，实现大容量、低时延、高可靠通信的具体技术和方法涉及多个方面，包括先进的通信技术、自组织网络模型、人工智能驱动的体系架构以及边缘计算等。以下是详细的技术和方法：
先进的融合组网通信技术是无人系统实现高效跨域通信的核心技术之一，能够优化利用通信资源，确保高效稳定的跨域通信。
以人工智能、大数据、5G等为代表的新一代ICT技术为无人集群系统的发展提供了新的契机。这些技术能够支持复杂、随机、动态的实际应用场景下的信息交互与处理、感知决策与控制。
研究无人集群系统的自组织网络模型和高可靠、低时延通信机理，通过创新融合多种前沿理论方法和技术手段，如深度强化学习、仿生群体智能、边缘计算等，促进无人集群实现通信-感知-控制智能协同。
通过共享内存或UDP通信模式实现计算机内部程序之间的通信，并直接在内存中传输大型数据(例如图像)，以实现最低延迟和最高速度。每个计算机都可以打开多个硬件/软件内部模拟系统来模拟多个无人机，并通过有线数据传输连接飞行控制和机载计算机以减少延迟。
5G技术提供超高带宽(eMBB)、低时延高可靠(uRLLC)和广覆盖大连接的能力，适用于无人机的高清回传和远程低时延控制。
群体智能协同通信将智能通信与群体智能有机结合，通过认知无线电技术等手段，提高无人集群通信的稳健性和可靠性。
LTE技术在覆盖距离与大容量接入方面具有明显优势，可以较好地满足集群无人机的通信控制需求。
中心端架构作为智能无人集群系统的“大脑”，负责实时监视数据链和平台状态，进行信息综合、数据解析和效能评估等，是一个具有多信息、多功能、多专业的复杂系统。
无人集群系统需要多模态信息的自主智能感知与分布式融合处理，以应对复杂环境下的感知和决策需求。
基于数据和物理驱动的分布式协同决策与优化控制，可以提高无人集群系统的整体效能和可靠性。
三、 针对无人集群智能通信组网，目前存在哪些主要的通信协议和技术挑战?
针对无人集群智能通信组网，目前存在以下主要的通信协议和技术挑战：
1. 通信协议：
目前智能无人集群网络协议主要包括基于拓扑结构的路由协议、基于地理定位信息的路由协议、随机路由协议和智能仿生路由协议等。这些协议在不同应用场景下具有各自的优势和局限性。例如，基于拓扑结构的路由协议依赖于网络拓扑信息来选择最佳路由，而基于地理位置信息的路由协议则无需网络拓扑信息，更适合高动态网络环境。
在跨域无人系统集群自组网中，不同域的信道容量和延迟存在差异，这使得空中通信网络和水下通信网络在性能上存在显著差异。
2. 技术挑战：
- 复杂性和异构性：大规模无人集群系统的架构复杂且异构，通信拓扑随时间变化，环境干扰不可预测，传感器数据存在不确定性，这些因素都给现有的无人集群系统带来了显著的技术挑战。
- 高频动态变化：不同域的节点移动速度差异导致通信拓扑结构呈现高频动态变化，这对通信协议的设计提出了更高的要求。
- 融合先进技术：需要将计算机、信息和通信领域的各种先进技术融合到一个统一的框架中，如深度强化学习、生物启发式群体智能和边缘计算等，以实现无人群体的自主智能通信、感知和控制。
- 网络安全与资源优化：随着人工智能技术的发展，如何在保证网络安全的同时优化资源分配成为一个重要挑战。
四、 5G、量子通信和水下声波通信在无人集群智能通信组网中的应用案例有哪些?
在无人集群智能通信组网中，5G、量子通信和水下声波通信都有各自的应用案例。
1. 5G通信：
在天津港，天津联通携手打造了5G智慧港口，实现了5G智能无人集卡、岸桥远程控制等应用场景。
厦门远海码头的5G智慧港口项目通过“5G通讯+V2X(车路协同)”技术，实现了无人集卡的调度及运行状态监控，并完成了6台无人集卡编队驾驶应用测试。
5G网络在水域监测中的应用，通过无人机和无人船搭载高清摄像头和水质检测仪，实现了水域的空中、水面和水下的三维立体管理。
在无锡市水利局的电子化巡河移动指挥船项目中，无人船搭载水质监测仪通过5G实时返回水质数据，实现了对河道污染变化的监测。
2. 量子通信：
我国的量子通信应用已经进入广域网阶段，通过光纤量子保密通信城域网、骨干网和星地量子通信网络，实现了跨省、跨城的连接。这些网络能够按需构建局域网接入具体应用。
3. 水下声波通信：
水下声学调制解调器(acoustic modem)是一种专为水下环境设计的通信设备，利用声波传输数据，在海洋科学、海底探测等领域有广泛应用。
在水下无线传感器网络(UWSN)中，水下声波通信由于其低速率和高延迟的特点，仍被广泛使用。
五、 无人集群智能通信组网技术的自组织、自配置和自愈合能力?
要评估和提高无人集群智能通信组网技术的自组织、自配置和自愈合能力，可以从以下几个方面入手：
- 分布式控制与优化：无人集群系统需要具备分布式控制和优化能力，以实现高效的资源分配和任务执行。通过研究分布式控制策略和优化算法，可以提升系统的自组织能力，使其在面对复杂环境时能够灵活调整和优化。
- 自适应结构建模：利用图神经网络等先进技术，对无人集群系统的结构进行自适应建模和预测。这种建模方法可以帮助系统在执行任务过程中动态调整网络结构，从而增强其自组织和自适应能力。
- 自智网络技术：借鉴自智网络的概念，构建无人集群系统的自动化运维能力。通过实现自配置、自修复和自优化等功能，可以提高系统的智能化水平，减少人工干预，提升系统的稳定性和可靠性。
- 信息融合与协同控制：在无人集群系统中，信息融合策略和协同控制是关键。通过研究信息融合技术和协同控制算法，可以增强系统的鲁棒性和自组织能力，确保在各种环境下都能保持高效运作。
- 机器学习与AI技术：引入机器学习和人工智能技术，提升无人集群系统的自配置、自优化和自治愈能力。这些技术可以帮助系统在实际应用中不断学习和适应，从而提高其整体性能。
- 定期评估与改进：通过定期评估无人集群系统的自组织能力，了解其在实际应用中的表现和存在的问题。根据评估结果制定改进计划和措施，可以有针对性地提升系统的自组织、自配置和自愈合能力。
