![]()
在使用无人机 （UAV） 进行紧急救援、目标搜索和其他任务场景中，中继无人机 （RU） 和任务无人机 （MU） 可以在未知环境中协作完成任务。本文研究了 MU 和 RU 协作的轨迹规划和功率控制问题。首先，考虑MU与地面控制站之间多跳数据传输的特点，设计了多无人机协同覆盖模型;同时，提出了一种基于多智能体强化学习的无人机控制算法 MUTTO。为了解决目标数量和位置信息未知的问题，采用地理覆盖率代替目标覆盖率进行决策。通过同时规划RU和MU的轨迹和发射功率，在最小化无人机能耗的同时，最大化任务目标覆盖率和网络传输速率。最后，数值仿真结果表明，MUTTO 能够高效地解决无人机网络控制问题，并且比基准测试方法具有更好的性能。![]()
本文将研究多无人机系统的实用性，包括建立高速通信链路和高效的协作决策协议，使其高效、稳健和可靠。最近，协调通信的发展势头越来越猛，多无人机系统可以通过协调和通信在短时间内共同完成任务，并提高效率和可靠性。多无人机系统现在已成为现实需求，多架无人机可以针对特定任务进行无缝通信和协作。无人机协同工作，共享信息，协调活动，实现共同目标。多无人机系统连接成一个连续的网络，共同提供一个弹性和可靠的通信网络，并实时交换数据、规划行动和精确执行任务，以实现最终目标。通过共享网络，无人机可以协同工作、共享信息并作为一个有凝聚力的系统发挥作用，从而实现协同增效。单个无人机作为唯一的跟踪设备，现在已让位于多无人机系统，后者利用互联和协作网络的力量充分发挥其潜力。![]()
本文研究了未知区域多无人机协同网络的联合控制优化问题。首先，旨在共同优化 RU 和 MU 的轨迹和传输功率，以同时最大限度地提高无人机网络的通信和任务性能，并最大限度地降低无人机的能耗。其次，无人机网络控制基于未知任务目标信息。这意味着 MU 的轨迹不是事先确定的。最后，与现有的集中式方法不同，我们的目标是设计一种分布式算法来更灵活地控制无人机网络。![]()
然而，上述目标和约束为设计多无人机网络控制算法带来了挑战。首先，无人机网络需要同时实现不同的任务目标。MU 的目标是尽快完成覆盖，而 RU 的目标是确保 MU 和 GCS 之间的通信。其次，有关任务目标的数量或位置的信息是未知的。MU 需要在没有目标信息的情况下高效完成覆盖。此外，设计一种可以分布式和自组织方式执行的网络控制方法也是一个挑战。作为一种可以分布式执行的方法，多智能体深度强化学习 （MADRL） 已广泛应用于无人机辅助通信、无人机轨迹设计和无人机网络资源分配等领域。然而，直接应用 MADRL 也存在一些挑战。首先，在射程较大的区域，MU 大多数时候无法覆盖目标。如何合理设计无人机的奖励函数来缓解奖励稀疏是一个问题。其次，由于目标信息未知，如何设计一个新的指标将目标覆盖率转换为已知信息以辅助决策也是一个挑战。![]()
本文研究了未知区域多无人机协同网络的控制优化问题，以同时提高任务和通信性能。然后，设计一种基于 MADRL 的分布式方法控制无人机网络;本文的主要贡献总结如下：1)考虑到无人机的多跳中继传输特性，提出了一种多无人机协同覆盖的网络控制框架。在此基础上，同时优化RU和MU的轨迹和发射功率，以最大限度地提高无人机网络的目标覆盖率和平均最小数据速率，并最大限度地降低无人机的平均能耗。
2)考虑到多无人机合作，提出了一种名为多无人机轨迹和传输优化 （MUTTO） 的分布式 MADRL 算法，以学习无人机的最优运动和传输功率决策，从而实现对未知和动态环境的敏捷响应。同时，采用设计的递归神经网络 （RNN） 来提高智能体对训练样本的利用效率。
3)由于目标的数量和位置未知，使用称为地理覆盖率的新指标来代替目标覆盖率进行决策。MU 和 RU 的奖励功能是根据 MU 最大化目标覆盖率的目标和 RU 为 MU 和 GCS 之间的通信提供中继传输服务的目标分别设计的。因此，无人机网络的任务性能和通信性能可以同时优化。
4)用累积奖励、目标覆盖率、平均最小传输速率、平均能耗等指标来评估 MUTTO 和其他基线方法，以展示算法收敛性以及无人机网络的任务和通信性能。仿真结果表明，MUTTO 的目标覆盖率接近 100 %。此外，与没有 RU 的方法相比，MUTTO 将通信性能提高了约 78%，并将能耗降低了约 30%。
![]()
然而，多无人机系统的有效通信面临着许多挑战，例如飞行环境的动态特性会造成带宽有限、视线受限、干扰和信号干扰等障碍。这些挑战要求开发可靠的通信系统，以克服干扰，即使在最恶劣的条件下也能保持连接。其中一些解决方案包括使用多个通信信道、动态频谱分配、智能路由算法和卫星集成，以确保多无人机系统具有不间断的连接性和可靠性。具备这种灵活通信能力的无人机即使在最恶劣的地形和环境条件下也能导航和克服障碍。对静态无人机的无线网络的研究主要集中在无人机部署/放置优化，无人机作为空中准静态 BS，从一定高度为给定区域的地面用户提供支持。因此，无人机的高度和水平位置可以针对不同的服务质量 （QoS） 要求单独或联合优化。相比之下，通过固定高度，优化了无人机的水平位置，以最大限度地减少覆盖一组给定地面用户所需的无人机 BS 数量。![]()
支持情报、监视和侦察（ISR）行动。无人机由于外形小巧，可以在无人驾驶的情况下长时间飞越大面积区域而不被发现，为情报、监视和侦察（ISR）行动带来了革命性的变化。配备先进 ISR 技术的无人机可提供持续监视，并能扫描感兴趣的目标定位、收集情报和跟踪潜在威胁，为军事指挥官和决策者提供宝贵的帮助。这些无人机收集的实时信息可提高态势感知能力，从而对不断变化的威胁做出快速有效的反应。促进目标定位和精确攻击。无人机配备了目标定位系统和制导弹药，已成为现代战争的一种工具。利用实时信息和监视能力，这些无人机可以非常准确地识别和跟踪目标定位。先进通信系统的集成使无人机可以与地面或空中平台进行无缝协调，从而对确定的目标定位进行精确打击。这种能力大大降低了部队的风险，最大限度地减少了副损伤，提高了军事行动的整体效率。![]()
多无人机系统的概念及在联合网络中的应用
多无人机系统导致了通信领域的范式转变，因为配备先进通信系统的无人机在填补通信空白、扩大通信范围和改善偏远或困难环境下的连接方面具有革命性意义。多无人机系统配备全球定位系统以及加速计、陀螺仪和气压计等传感器，可自动稳定和定位空间位置。此外，一些无人机还能承受成像和红外摄像机等传感器的额外重量。多无人机系统是指在一个网络中部署多架无人机，这在覆盖大面积地理区域的任务中非常有用，因为单架无人机由于功率和承载能力有限，不足以覆盖大范围。多架无人机系统由多架联网无人机组成，可以覆盖更广的地理区域。联网无人机可从不同的有利位置覆盖广阔区域，从而提高容错能力。![]()
多无人机系统的组成部分
多无人机系统的组成部分包括通信、传感器、调度模块和无人机平台。联网无人机系统的关键属性是耐用性、适应性、可扩展性、协作性、异构性，以及通过整合每架无人机及其导航和通信能力实现的自配置。联网无人机以集中或分散的方式工作。集中式联网无人机从环境中收集信息，根据收集到的数据做出决策，然后集中执行任务。在分散式无人机系统中，单个无人机在不同阶段共享和整理信息，以完成最终目标。因此，多无人机系统的设计涉及整合单个无人机以完成最终目标。多无人机系统各组成部分的功能
由于不同子系统之间的协调要求，设计一个以网络形式运行的多无人机系统以实现预期目标非常复杂。多无人机系统包括多架无人机，这些无人机可感知环境，并通过无人机网络与其他无人机通信，规划路径和分担任务，以实现最终目标。开发多无人机系统的主要挑战在于设计用于检测、通信、联网的硬件，以及硬件之间的进一步协调。在多无人机系统中，无人机必须观察周围环境、整理信息，并以最有效的方式发动所需的攻击。其主要组成部分包括：![]()
自多个异构传感器的高效数据整合技术、数据解释和反馈机制以及可能的有效防撞和避障系统，以便为高效的多无人机系统进行路径规划。
多无人机系统的局限性
小型多无人机系统在多个方面受到资源限制。在恶劣天气下，无人机上的可用能源直接影响总飞行时间、飞行行为和飞行稳定性。感知和通信能力差阻碍了复杂的车载推理能力。弥补单向的资源短缺往往会影响到其他方面。此外，每架无人机检测到的数据都会传输到基站进行整理，然后向无人机发出完成任务的最终指令。这种方法之所以可行，是因为地面控制的计算能力比无人机更强。但是，基站和无人机的传输能力受到限制。计划的路线必须确保无人机在地面站或通信块的通信范围内，网络连接必须允许特殊模式操作。![]()
无人机与基站之间的多跳路由是一项基本要求。即使无人机处于中等传输范围内，无线信道的波动也会导致无法接收信号。因此，在多无人机系统中不可能始终保证连接。高效多无人机系统的基本要求
测试平台的要求。为了测试多无人机系统各子系统之间相互依存的有效性，可以使用模拟器。更好的建议是使用测试平台来找出系统的全部功效，这可以测试难以创建的多无人机系统的传感、通信和网络参数。解决方案是设计逼真的模型，研究恶劣天气条件对通信链路、大量数据传输、短飞行时间和低有效载荷对多无人机系统整体设计的影响。独立的用户界面。多无人机系统内置的应用要求无人机飞行操作具有一定的独立性。有了高效的用户界面，用户就不必关心如何管理单个无人机，这也是确保低用户参与度的基本要求。![]()
结论
多无人机系统具有广泛的应用前景，然而，开发这些系统在通信、控制和联合决策方面面临着各种挑战。本文强调了多无人机系统的潜力和挑战，并讨论了可以利用这些系统的各个关键领域，包括数据收集和合作决策等任务，从而提高多无人机系统的性能。这些系统在监测、监视和管理方面的先进应用将很快成为现实。一旦克服了多无人机系统的缺点，在不久的将来，它们将在军事和民用领域提供大量先进的应用。![]()
