面向协同的无人机编队信息交互网络在线优化方法

The optimization of information interaction network for unmanned aerial vehicle (UAV) formation is very important for reducing the energy consumption of UAV, prolonging the working hours of UAV formation, and improving the ability of UAV formation to perform tasks cooperatively. Due to the great difference in the requirements of information interaction network for different collaborative scenarios, the continuous reduction of the residual energy of UAV with time, the constant change of energy consumption balance between UAV, a variety of types of emergencies that the UAV formation may encounter, the fast speed of UAV and other reasons, the optimization of information interaction network for UAV formation must be online, fast, autonomous, and has many research challenges. This project starts from the analysis of the basic characteristics of information flow for UAV formation in different collaborative scenarios, and systematically studies the construction of information flow model of UAV formation for collaboration, online optimization of information interaction network for UAV formation driven by collaborative scene and rapid reconstruction of information interaction network for UAV formation under emergencies. Through the research of this project, we can provide new methods and ways for the online optimization of information interaction network of UAV formation for collaboration, and also contribute to improve the task execution ability and autonomous fault-tolerant ability of UAV formation.

无人机编队的信息交互网络优化对降低无人机能量消耗、延长无人机编队工作时间，提高无人机编队协同执行任务的效能都具有非常重要的意义。由于不同协同场景对信息交互网络的要求存在较大差异、无人机剩余能量随时间持续减少、无人机之间能量消耗均衡情况不断变化、编队可能遭遇多种类型的突发事件、无人机的速度快等原因，无人机编队的信息交互网络优化必须是在线的、快速的、自主的，也面临着多方面的研究挑战。为此，本项目从分析不同协同场景下的无人机编队信息流特征入手，系统研究面向协同的无人机编队信息流模型构建、协同场景驱动的无人机编队信息交互网络在线优化以及突发事件下的无人机编队信息交互网络快速重构等关键科学问题。通过本项目的研究，为面向协同的无人机编队信息交互网络在线优化问题提供新的方法与途径，也有助于提高无人机编队协同执行任务的能力和自主容错的能力。

无人机编队的信息交互网络在线优化对降低无人机能量消耗、延长无人机编队工作时间，提高无人机编队协同执行任务的效能都具有非常重要的意义。为此，本项目从面向协同的无人机编队信息流建模、协同场景驱动的无人机编队信息交互网络动态调整以及突发事件下的无人机编队信息交互网络快速重构等三个方面开展了研究工作。.首先，针对协同队形保持、协同态势感知、协同通信中继、协同博弈对抗等四类典型的协同场景，分别提出了相应的无人机编队信息流模型和无人机编队信息交互网络的初始优化算法，降低了无人机能量消耗，并确保了任务执行效能。在此基础上，提出了相应的信息交互网络动态调整模型和求解算法，使得无人机编队能够根据无人机剩余能量或对抗目标行为的变化动态调整其信息交互网络，从而延长了编队执行任务的时间，提高了任务执行效率。然后，针对通信链接中断、无人机退出、应急事件等三类典型的突发事件，面向多个不同的协同场景，分别提出了相应的无人机编队信息交互网络快速重构方法，提升了无人机编队的自主容错能力和对应急事件的快速响应能力。.在研究过程中，项目组成员在国内外重要学术期刊或会议发表了学术论文27篇，获授权美国发明专利2项、授权国家发明专利52项、计算机软件著作权6项。与此同时，本项目组与相关企业深入合作，重点围绕无人机编队协同电网设备监测、无人机编队协同高速公路巡逻这两个方面进一步开展了应用研究，并荣获安徽省科学技术奖三等奖1项、中国科技产业化促进会科技创新奖二等奖1项。.通过本项目的研究，为面向多个协同场景的无人机编队信息交互网络在线优化问题提供了新的方法与途径，也有助于提高无人机编队协同执行任务的能力和自主容错的能力。