无人机集群通信具有以下几个显著特点：
- 自组织和动态性：无人机集群通信通常采用自组织网状网(Ad hoc网络)技术，无人机作为移动节点，通过无线通信设备自主管理网络，实现动态的网络拓扑变化。这种自组织特性使得无人机可以随时加入或离开网络，从而保持通信的连续性和灵活性。
- 高鲁棒性和抗干扰能力：无人机集群通信系统具备较强的环境适应性和鲁棒性，能够在复杂和对抗环境中保持通信的可靠性。例如，在军事应用中，无人机集群可以通过协同干扰和攻击来提高生存能力和任务完成能力。
- 多跳中继和扩展通信范围：无人机集群中的每个无人机可以作为终端节点、中继节点或中心节点，通过多跳中继转发技术扩展通信范围并提高通信质量。这种中继通信技术有助于在视线之外和现有连接不可靠的情况下维持通信。
- 实时信息交互和协同决策：无人机集群内部可以高效地进行信息交互，支持实时的数据交换和协同操作。这使得无人机集群能够快速响应外部环境变化，并做出最优决策，以实现高效的任务执行。
- 高覆盖率和连接性保持：为了确保无人机群在未知环境中操作时的高覆盖率和连接性，无人机群通常采用临时网络配置，并利用自然界的群体行为(如鸟群和鱼群)来调整运动以适应信道特征，从而保持不间断连接。
- 智能感知与定位：大规模无人机集群依赖高精度定位技术来维持集群稳定、避免碰撞，并实现目标指引。这种智能感知能力增强了无人机集群在复杂任务中的自主性和可靠性。
- 抗干扰与安全传输：在存在外部干扰的情况下，无人机集群通信需要保证通信的可靠性。为此，研究者提出了物理层安全传输技术和抗干扰策略，以确保在复杂电磁环境下无人机集群通信的安全性。
无人机集群通信以其自组织、动态性、鲁棒性、多跳中继、实时协同、高覆盖率、智能感知和抗干扰等特点，在民用和军用领域展现出巨大的应用潜力。
一、 无人机集群通信中的自组织网状网技术如何实现动态网络拓扑变化
无人机集群通信中的自组织网状网技术通过动态调整网络拓扑来应对无人机的高速移动和不断变化的环境。这种技术主要依赖于以下几种方法：
- 分簇算法：无人机集群通信系统通常采用分簇结构进行拓扑管理。通过分簇算法，将整个网络划分为多个不重叠的簇群，每个簇内的无人机使用相同的主用信道进行通信。这种方法可以有效地减少信道冲突，并提高网络的稳定性和效率。
- 自适应蜂鸟算法：为了应对无人机快速移动带来的网络拓扑变化问题，研究者提出了基于蜂鸟群智能的自适应算法。该算法通过定义可用信道和簇成员的概念，并利用序号生成算法选择合适的信道，从而优化网络拓扑结构。具体流程包括获取实际网络情况、设置算法参数、编码映射蜂鸟个体、构建适应度函数以及执行迭代求解最优解等步骤。
- 虚拟力模型：另一种方法是使用虚拟力模型来实现去中心化的决策框架。在这种框架下，无人机群通过伪力模型的涌现特性动态创建连接并保持拓扑结构，确保所有无人机通过无歧义的多跳路径连接到基站。这种方法利用个体单元的集体运动模式来形成反映客户端异质分布的拓扑结构，同时保持与中央互联网网关的连通性。
- 多跳自动路由中继：无线自组网支持无人机临时加入和退出，实现多跳自动路由中继功能。这意味着即使部分无人机离开或加入网络，其他无人机仍能自动调整路由路径以维持通信链路。
二、 无人机集群通信系统如何保持高鲁棒性和抗干扰能力?
在复杂和对抗环境中，无人机集群通信系统要保持高鲁棒性和抗干扰能力，可以采取以下几种策略：
- 多域联合认知抗干扰算法：基于智能决策理论，提出一种多域联合的认知抗干扰算法。该算法利用优势演员-评论家算法，并结合Stackelberg博弈理论，通过感知环境频谱状态来决策干扰信道，从而提高无人机集群网络在复杂通信环境中的抗干扰能力。
- 跳频技术和扩频技术：采用跳频技术和扩频技术，使无人机在面临干扰时能够自动更换通信频率或使用宽带传输方式，将信号分散在较宽的频带内传输，从而降低干扰信号对无人机通信系统的影响。
- 深度强化学习：基于深度强化学习的无人机通信抗干扰算法被研究用于对抗智能性干扰。这种算法通过模拟对抗过程中的攻防博弈，优化无人机的通信策略，以提高其在复杂环境下的通信质量和安全性。
- 优化频率及带宽配置：为了提高通信的稳定性和传输速率，需要采用抗干扰技术和优化频率及带宽配置。这有助于在面对外界干扰时保持通信系统的稳定性。
- 卫星通信：在某些情况下，可以考虑使用卫星通信作为备份手段，以确保在地面通信受到严重干扰时仍能维持通信链路。
三、 多跳中继转发技术在无人机集群通信中是如何扩展通信范围
多跳中继转发技术在无人机集群通信中通过多个无人机作为中继节点，以多跳的方式将信息从源节点转发到目标节点，从而扩展通信范围并提高通信质量。具体来说，这种技术利用了以下几种方法：
- 联合优化无人机轨迹和发射功率：通过优化每个跳的带宽分配、源和中继的传输功率以及无人机的轨迹，可以最大化端到端吞吐量。这种方法不仅考虑了总频谱带宽和平均及峰值传输功率的约束，还考虑了无人机移动性和碰撞避免的要求。
- 解决链路阻塞问题：多跳中继系统能够有效增加通信距离，并解决由于障碍物或地形引起的链路阻塞问题。例如，在农村地区，Wi-Fi的通信范围可能不足以覆盖整个区域，因此需要中继策略来扩展通信范围。
- 减少延迟和提高效率：通过降低跳数，可以减少拥堵、降低延迟、减少消息发送/接收次数，并缩短飞行时间。这使得无人机群在执行复杂任务时更加高效。
- 优化算法的应用：研究者提出了交替优化和逐次凸优化方法来解决非凸优化问题，从而提高多跳UAV中继系统的整体频谱效率。这些算法通过动态调整每个跳的带宽分配和优化源和中继的传输功率，显著提高了系统的吞吐量。
- 临时网络创建：在基础设施覆盖有限的情况下，无人机集群可以创建临时网络(ad hoc network)，以支持复杂任务如巡逻或灾后区域识别。
四、 无人机集群如何实现实时信息交互和协同决策
无人机集群要实现实时信息交互和协同决策以快速响应外部环境变化，主要依赖于以下几个方面：
- 实时通信：无人机群在执行任务时对通信的实时性要求极高。数据传输的实时性至关重要，以便快速响应环境变化或调整任务策略。实时通信能够确保无人机及时响应指令、共享关键信息，从而做出准确的飞行决策。
- 分布式控制：无人机集群采用分布式控制技术，系统不存在控制与被控关系，无人机之间对等，互相信息交互，自主处理实时数据并根据数据规划出一条路径。这种灵活性较高的控制方式适用于动态环境下的任务执行。
- 智能感知与态势评估：无人机配备高清摄像头和红外传感器等感知模块，能够实时监测环境变化。在非完全信息的战场环境中，态势评估对无人机集群至关重要，有助于更深入地了解作战环境和目标威胁，从而提升自主决策能力。
- 人工智能与边缘计算：通过人工智能与边缘计算的集成，无人机能够实时处理大量数据、做出决策并适应不断变化的环境，而无需人工操作员直接干预。
- 层级规划器：在某些系统中，每个无人机根据分配的任务，通过层级规划器快速响应环境变化，从而安全高效地探索未知空间。
- 协同探索方法：例如RACER方法，使用分散式无人机群进行快速协作探索，每架无人机必须快速规划动作以响应环境变化，使其能够灵活地导航和收集信息。
五、 物理层安全传输技术和抗干扰策略在无人机集群通信中是如何确保通信安全性的?
在无人机集群通信中，物理层安全传输技术和抗干扰策略通过多种方式确保通信的安全性。
物理层安全传输技术利用无线信道的内在随机性和复杂性来实现信息加密。这种技术可以利用“一次一密”的方法，即每次传输使用不同的密钥，从而提高通信的安全性。此外，物理层安全技术还利用合法信道与窃听信道之间的差异性，通过无线传输介质的随机性来抵御窃听者。
在无人机通信网络中，物理层安全传输技术的应用包括移动干扰、资源分配、合作干扰和保密能量效率最大化等方法。这些技术通过优化无人机的轨迹设计、功率适应以及基于深度学习的波束成形等手段，增强了无人机通信系统的安全性。例如，通过3D波束成形和联合3D移动技术，可以有效对抗潜在的窃听者。
此外，无人机集群通信还采用了协作干扰技术，通过多点协作和机会中继技术来提高保密中断概率和遍历保密速率。这种协作干扰不仅增加了窃听者的难度，还提高了整体通信网络的安全性。
