无人机群运载通信网络自组织优化方法研究

Benefited from the natural advantage such as wide coverage, rapid deployment, flexibility and so on, UAV swarm ferry communication network can serve as the aerial relay platform to provide high-performance data transmission for all kinds of communication business in the air, ground and space, which has broad application prospect in both civil and military. This project aims at the new characteristics of UAV swarm ferry communication network, including heterogeneous business, high mobility, and energy-constrained, uses game theory, multi-agent learning and distributed convex optimization to carry out deep research in self organizing optimization method of ferry communication network with local information interaction. The research contents include: (1) Optimization of UAV swarm cooperative coverage deployment for business distribution; (2) Optimization of UAV swarm dynamic relay transmission for business matching; (3) Optimization of UAV swarm flight trajectories for business enhancement. This project focuses on fully mine and utilize the high-mobility advantage including “position-adjustable, trajectory-usable, and trajectory- controllable” to realize communication enhancement, and strives for providing new minds and new methods for the theoretical research and practical application of UAV swarm ferry communication network.

无人机运载通信网络具有覆盖范围广、部署迅速、机动灵活等天然优势，可以充当空中中继平台，为各类通信业务提供高性能的数据传输，在民用和军用领域应用前景广阔。项目针对无人机群运载通信网络业务异构、高机动性、能量受限的特点，利用博弈论、多智能体学习、分布式凸优化等理论工具，研究局部信息交互下的网络自组织优化理论和方法。研究内容包括（1）面向业务时空分布的无人机群协作覆盖部署优化；（2）面向业务匹配的无人机群动态中继传输优化；（3）面向业务增效的无人机群飞行轨迹优化。项目的特色在于充分挖掘和利用无人机群“位置可调、轨迹可用、轨迹可控”的机动性优势实现异构业务的匹配高效传输，力求为无人机群运载通信网络的理论研究和实际应用提供新思路、新方法。

无人机运载通信网络是由大规模无人机群组成的智能协同网络，可以充当空中数据中继平台，为各类通信业务提供高性能的端到端数据传输保障。在国家自然科学基金青年项目“无人机群运载通信网络自组织优化方法研究（编号：61901520）”的资助下，项目组针对无人机群运载通信网络业务异构、高机动性、能量受限的特点，从“机动性优势挖掘”这一独特视角切入，围绕面向业务覆盖的无人机群协作部署优化、面向业务匹配的无人机群动态中继传输优化、面向业务增效的无人机群飞行轨迹优化三大内容展开基础理论和关键技术的创新研究，主要取得了如下成果：.针对无人机群协作覆盖部署优化问题，提出了能量约束的无人机群分布式协同覆盖位置部署方法，基于移动边缘计算的位置部署、数据卸载和信道接入联合优化方法，以及了面向安全覆盖的非法接入用户个体识别方法。.针对无人机群动态中继传输优化问题，提出了基于位置信息的分布式多跳中继路径匹配优选方法，设计了位置消息广播的自组织碰撞发现机制，提出了中继无人机分布式时隙接入方法，以及一种无人机和智能反射表面协同中继资源优化方法。.针对无人机群飞行轨迹优化问题，提出了基于不确定匹配博弈的中继无人机分布式优选和飞行轨迹在线调整方法，以及基于深度强化学习的多无人机飞行轨迹自主优化方法。.本项目在实施的过程中，在国内外期刊和国际会议上发表论文9篇（录用1篇），其中SCI检索3篇，包括中科院SCI一区期刊1篇；申请发明专利4项；培养博士研究生4名，硕士研究生2名，其中1名博士生获2021年度指挥与控制学会优秀博士学位论文奖和全军优秀博士学位论文奖，1名硕士生获2022年度全军优秀硕士学位论文奖。项目执行期间，项目负责人获军队科技进步二等奖1项，指导研究生参加全国研究生电子设计竞赛获华东赛区三等奖1项。

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