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无人机集群飞行裕度与协同策略一、无人机集群飞行概述无人机集群飞行技术是近年来在无人机领域迅速发展的一种先进技术，它允许多个无人机协同工作，完成单一无人机难以完成的任务。
这种技术在事、民用、科研等多个领域都显示出巨大的潜力和应用价值。
无人机集群飞行技术的核心在于如何实现无人机之间的有效通信、协调控制以及任务分配，以确保整个集群的高效运作和飞行安全。
1.1 无人机集群飞行的关键特性无人机集群飞行技术的关键特性主要包括以下几个方面：- 高度协同：无人机集群能够实现高度协同，完成复杂任务，如搜索救援、环境监测等。
- 灵活性与可扩展性：集群可以根据任务需求灵活调整无人机数量，具有很好的可扩展性。
- 鲁棒性：即使部分无人机出现故障，整个集群仍能继续执行任务，显示出良好的鲁棒性。
- 自主性：无人机集群中的每个成员都具备一定程度的自主决策能力，能够自主完成分配的任务。
1.2 无人机集群飞行的应用场景无人机集群飞行技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 事侦察：在事领域，无人机集群可以进行大范围的侦察，提供实时情报。
- 灾害救援：在灾害发生时，无人机集群可以快速响应，进行搜索救援。
- 环境监测：无人机集群可以对大面积区域进行环境监测，收集数据。
- 物流配送：在物流领域，无人机集群可以实现快速、高效的货物配送。
二、无人机集群飞行的核心技术无人机集群飞行的核心技术是实现集群内部无人机的高效协同，这涉及到多个技术领域的创新和发展。
2.1 通信与信息共享技术无人机集群中的通信与信息共享技术是实现集群协同的基础。
这包括：- 无线通信技术：确保无人机之间以及无人机与控制中心之间的稳定通信。
- 数据融合技术：将来自不同无人机的数据进行整合，提供更全面的信息。
2.2 协同控制与决策技术协同控制与决策技术是无人机集群飞行中的关键，它涉及到：- 集群控制算法：开发高效的算法，实现无人机之间的协调控制。
- 任务分配策略：根据无人机的性能和任务需求，合理分配任务。
无人机集群智能协同控制技术研究在无人机技术日新月异的今天，随着航空技术的不断革新，无人机的应用范围越来越广泛，使得无人机集群智能协同控制技术显得愈加重要。
集群技术能够极大地扩展无人机系统的应用范围和灵活性，使得多个无人机之间能够进行协同作战、目标跟踪、救援等多种任务。
而通过集群智能协同控制技术的发展，可以利用“群体智能”的概念，使得无人机之间可以彼此完成相应的配合工作，以达到一定的目标。
一、集群智能的概念集群智能是指多个独立的智能主体在互相协作和竞争的基础上，通过逐步调整和完善自身行为，从而实现一些集体目标的能力。
而在无人机集群智能协同控制中，单个飞行器不再是独立的，而是在固定的时间内进行交互，从而达到整体优化的目标。
二、无人机集群协同控制的架构无人机集群协同控制是一个复杂的系统，主要包括传感器、计算机、通信设备和集群控制中心等多种关键技术组成。
其中，无人机集群控制中心负责控制集群的运行，调度无人机的任务和分配航线，同时通过与集群内无人机的通信，实现高效的协同控制。
三、无人机集群协同控制的挑战尽管无人机集群协同控制技术具有很多独特的优势，但是其面临着一些困难和挑战。
比如，集群中无人机之间的通信和控制环境是否正常会直接影响集群协同的效果，同时集群中的无人机之间需要具备较高的协调和判断能力，以便在任务结束后对任务效果进行评估。
四、相关研究领域无人机集群智能协同控制技术的研究涉及到多个学科领域，包括机电一体化、通信技术、控制技术、人工智能等多个方面。
其中，人工智能是无人机集群协同控制的核心技术之一，可以通过机器学习和深度学习等方法，自主提取任务信息和策略，实现无人机集群的高效协同控制。
五、结语无人机集群智能协同控制技术的研究已经逐步成为无人机技术领域的热点之一。
需要在不断的实践中进行不断的探索与创新，整合和协调各类资源，依靠团队合作实现无人机集群智能协同控制的技术突破和创新。
未来无人机集群智能协同控制技术迎来了良好的发展机遇，期待更多的研究成果取得突破。
无人机集群的协同控制与分配算法研究引言：近年来，无人机技术的迅速发展引起了广泛的关注。
无论是在军事还是民用领域，无人机的应用都得到了极大的推广。
无人机的集群飞行能力使其具备了更广泛的应用范围和更高的效能。
然而，无人机集群的协同控制和任务分配仍然面临着许多挑战。
本文将探讨无人机集群的协同控制与分配算法的研究，为进一步提高无人机集群的工作效率和性能，促进无人机技术的发展做出贡献。
一、无人机集群的协同控制无人机集群的协同控制是指多个无人机同时执行任务时，相互间的协作与合作。
这需要无人机之间进行有效的通信与协调，以实现任务的高效完成。
无人机集群的协同控制可以通过集中式或分布式方法来实现。
集中式协同控制方法将多个无人机的状态信息和任务要求发送到一个中心控制器，由中心控制器进行任务分配和路径规划。
这种方法的优势是控制决策集中，能够全局优化无人机的飞行路径和工作效率。
然而，由于信息集中处理存在延迟和单点故障的风险，集中式方法在大规模无人机集群中的应用受到限制。
分布式协同控制方法依靠无人机之间的通信和协调，实现任务的分配和路径规划。
每个无人机根据自身的状态信息和任务要求做出决策，并与其它无人机进行通信交换信息，以达到协同工作的目的。
这种方法具有分散性和自适应性的优势，能够更好地适应无人机集群的大规模运行和复杂任务。
二、无人机集群的任务分配算法任务分配是无人机集群协同工作的关键环节。
有效的任务分配算法能够使无人机集群在执行任务过程中充分发挥个体优势，提高整体效能。
任务分配算法可以分为静态任务分配和动态任务分配两种类型。
静态任务分配是在任务开始前确定每个无人机的任务和路径规划，使每个无人机都知道自己的任务并按照规划路径执行。
这种方法适用于任务需求固定、无人机性能相对稳定的情况。
然而，静态任务分配算法往往无法充分考虑无人机集群的动态变化和实时信息，难以适应复杂任务环境。
动态任务分配是根据实时任务需求和无人机的状态信息，在任务执行过程中动态地进行任务分配和路径规划。
无人机集群智能协同控制与任务分配研究随着科技的发展，无人机作为一种高度自主、灵活性强的空中移动平台，正在广泛应用于军事、民用、商业等领域。
随着无人机数量不断增加，如何实现无人机集群的智能协同控制和任务分配成为一个重要的研究领域。
本文将着重探讨无人机集群智能协同控制与任务分配的相关研究。
无人机集群智能协同控制是指通过合理的控制算法和通信机制，使得无人机集群能够自主、高效地完成各种任务。
在实现智能协同控制的过程中，需要考虑到无人机之间的通信、协作和决策。
一种常用的方法是基于混合自主控制的策略，即将集中控制与分散控制相结合，既保留了集中控制的优势，又克服了单个控制点易造成的单点故障。
此外，还可以根据无人机任务的复杂程度和紧急程度进行动态调度和分配，提高任务完成效率。
在实现智能协同控制的同时，任务的分配也是一个重要的研究内容。
任务的分配涉及到如何将多个任务合理地分配给无人机集群中的每个无人机，以实现最优化的任务完成效果。
一种常用的算法是基于遗传算法和优化算法的方法，通过多次迭代和优化，依据任务的要求和无人机的能力，找到最佳的任务分配方案。
此外，还可以采用分布式的任务分配策略，使得每个无人机根据自身的信息和周围环境的变化，自主地选择最合适的任务。
在实际应用中，还需要考虑到无人机集群的规模、环境、通信网络等因素。
无人机集群的规模往往会影响到智能协同控制和任务分配的效果。
当无人机数量很大时，如何实现精确的控制和分配将变得困难。
此外，环境因素也会对无人机集群的智能协同控制和任务分配产生影响。
如何在复杂多变的环境中实现可靠的控制和分配是一个挑战。
此外，无人机之间的通信网络对于智能协同控制和任务分配的效果也有重要影响。
建立稳定、高效的通信网络是实现智能协同控制和任务分配的关键。
总之，无人机集群智能协同控制与任务分配是一个复杂而重要的研究领域。
通过合理的控制算法和任务分配策略，可以提高无人机集群的效能和任务完成效率。
《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着无人机技术的不断发展，其在军事、民用领域的应用愈发广泛。
尤其在执行复杂任务时，需要多架无人机进行协同作战。
而基于群体智能的无人机集群协同对抗系统（以下简称“系统”）能够在多种环境中快速应对并执行复杂的协同任务。
本文旨在阐述基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）系统架构设计本系统采用分布式架构，由多个无人机节点组成集群，每个节点均具备独立的数据处理和决策能力。
系统架构包括感知层、决策层和执行层。
感知层负责收集环境信息，决策层根据感知信息做出决策，执行层负责将决策转化为无人机的飞行动作。
（二）算法设计1. 群体智能算法：采用基于多智能体系统的群体智能算法，通过分布式协作实现无人机集群的协同对抗。
2. 路径规划算法：根据任务需求和环境信息，为每架无人机规划最优路径。
3. 决策融合算法：将各无人机的感知信息和决策结果进行融合，以提高决策的准确性和鲁棒性。
三、系统实现（一）硬件实现本系统采用多旋翼无人机作为基本单元，配备有传感器、通信设备、计算单元等。
传感器用于收集环境信息，通信设备用于实现无人机之间的信息交互，计算单元负责处理数据和做出决策。
（二）软件实现1. 感知层软件：通过传感器数据采集模块，实时收集环境信息，包括敌方目标位置、速度等。
2. 决策层软件：采用群体智能算法和路径规划算法，根据感知信息为每架无人机做出决策。
同时，采用决策融合算法将各无人机的决策结果进行融合，形成最终的协同决策。
3. 执行层软件：将协同决策转化为无人机的飞行动作，通过控制模块实现无人机的自主飞行。
（三）系统集成与测试将硬件和软件进行集成，通过仿真和实际测试验证系统的性能。
在仿真环境中模拟不同场景下的协同对抗任务，测试系统的路径规划、决策融合和协同对抗能力。
在实际环境中进行实际测试，验证系统的稳定性和可靠性。
四、系统应用与展望（一）系统应用本系统可广泛应用于军事、民用领域，如战场侦察、目标追踪、协同打击等任务。
飞行器无人系统中的集群协同与路径规划算法研究随着无人系统技术的不断发展，飞行器无人系统已经成为当今航空领域的重要研究对象。
飞行器无人系统的集群协同与路径规划算法是该领域的关键问题之一。
本文将围绕这一主题展开研究，探索飞行器无人系统中集群协同与路径规划算法的相关技术与应用。
一、集群协同技术飞行器无人系统中的集群协同技术是指多架飞行器之间的协作与合作，共同完成一项任务。
这种集群协同技术可以提高飞行器无人系统的效率和灵活性，扩展系统的应用范围。
在集群协同技术中，以下几个方面是需要考虑的重要问题：1. 集群形态设计集群形态设计涉及到多架飞行器之间的理想位置分布，以实现最佳协同效果。
可以采用分散式、集中式或混合式等不同的集群形态。
在分散式集群形态中，各个飞行器分散在空间中，相互之间进行通信和协作；在集中式集群形态中，所有飞行器聚集在一起，形成一个整体，共同完成任务。
混合式集群形态则是综合前两者的优点，实现更灵活的协同效果。
2. 任务分配与协调在集群协同中，飞行器之间需要根据任务要求进行任务分配与协调。
可以通过集中式或分散式的方法进行任务分配，以实现最优的资源利用和任务完成效果。
对于复杂的任务，可以采用拍卖机制或博弈论等方法进行任务的分配和协调。
3. 通信与消息传递集群协同中的飞行器之间需要进行通信与消息传递，以实现信息的交流和协同操作。
通信可以采用直接通信、间接通信或无线传感网络等方式进行。
消息传递可以采用广播、单播或组播等方式实现。
在通信与消息传递中，需要考虑通信的可靠性、实时性和能耗等因素。
二、路径规划算法路径规划算法是飞行器无人系统中的关键技术之一，主要包括全局路径规划和局部路径规划两个方面。
全局路径规划是指在整个飞行区域内，根据任务要求和环境条件，规划出飞行器的最优路径。
局部路径规划是指在飞行器当前位置附近，根据动态环境变化规划出飞行器的最优路径。
1. 全局路径规划算法全局路径规划算法的目标是在整个飞行区域内找到最短路径或最优路径，以完成特定的任务。
无人机集群作战调研报告无人机集群作战调研报告一、引言随着科技的不断发展，无人机技术得到了快速的发展和普及。
无人机以其高度的机动性、灵活的部署和多样的作战功能，成为现代战场上的重要武器装备。
本次调研的目的是了解无人机集群作战在当前军事战略中的应用情况以及未来发展的趋势。
二、无人机集群作战的概念和优势无人机集群作战是指通过多架无人机的协同行动，实现对目标的搜索、监视、打击和侦查等作战行动。
相比传统的单一无人机作战，无人机集群作战具有以下优势：1. 灵活多样的部署：无人机集群可以在短时间内完成大面积的搜索和监视任务，快速获取作战情报，并迅速展开打击行动。
2. 高效的作战协同：通过无人机之间的通信和协作，可以实现目标的全方位监视、攻击和防御。
无人机之间可以共享所获取的情报和数据，使作战决策更为准确和迅速。
3. 降低人员风险：无人机集群能够充分发挥其在战场上的优势，将人员的风险降到最低。
无人机可以代替人进行危险任务，减少人员伤亡风险。
三、无人机集群作战的应用现状目前，无人机集群作战已经在多个军事领域得到了应用。
以下是几个具体的案例：1. 反恐作战：无人机集群在反恐作战中发挥了重要作用。
通过多架无人机的协同作战，能够实现对恐怖分子的追踪、监视和打击。
2. 海上巡航：无人机集群可以在大范围海域进行搜索和监视任务，有效提升海上巡逻的能力。
同时，无人机可以搭载武器系统，对海上目标进行打击。
3. 边境防卫：无人机集群可以通过大范围、快速的搜索，提升边境防卫能力。
同时，无人机可以携带高精度导航系统，进行边境巡逻和警戒任务。
四、无人机集群作战的发展趋势未来，无人机集群作战将进一步发展，并在以下几个方面有更多的突破：1. 自主决策能力：通过加强无人机的人工智能技术，可以使无人机集群具备更加智能化的自主决策能力。
无人机可以依据战场情况和指令，自行选择作战方案和实施策略。
2. 多样化的作战功能：未来的无人机集群将能够实现更丰富的作战任务。
无人机集群协同控制技术研究随着科技的不断发展，无人机已经成为了现代化军事和民用领域中的一项重要技术。
无人机的应用让许多传统的行业得到了越来越多的创新和突破跨越式发展。
而对于无人机的集群协同控制技术研究也逐渐成为了学术和产业领域的重点。
一、无人机集群协同控制技术的定义无人机集群协同控制技术是指通过无线通信等手段使无人机在一定区域内实现完全一致的控制效果，具有行动协调性、作战效率高、可扩展性强等特点。
它可以通过大规模集成实现无人机之间的协同，同时也促进了无人机集群的应用发展。
二、无人机集群协同控制技术的应用领域无人机集群协同控制技术被广泛应用于行业，包括监管、航空、搜救、警务和科研等。
在军事领域，它是情报、侦察、监视、目标识别和攻击转移等任务执行的必要工具，而在民用领域的应用主要包括灾害救援、环境监测、地图制作等领域。
三、无人机集群协同控制技术的优点和挑战集群协同控制技术可以提高无人机的工作效率，增加其覆盖范围，更好地适应实际应用场景，同时也可以在降低任务执行成本和风险的同时提供更高的可靠性和安全性。
然而，无人机集群协同控制技术仍面临一些挑战。
首先，现有的技术需要进一步改进，以保证无人机集群的系统稳定性和安全性。
其次，无人机的应用场景和任务特点多样化，这使得在控制算法、协议设计、数据通信等方面需要更加灵活有效的技术方案。
四、无人机集群协同控制技术的发展趋势从当前的发展状况来看，无人机集群协同控制技术将会更加成熟。
新兴的硬件和软件技术的发展使得大规模无人机集群的协同控制成为可能，并且也为更多的无人机应用提供了可能性和支持。
同时，算法和协议的不断优化也将使无人机集群协同控制技术的应用逐渐更为广泛。
总之，无人机集群协同控制技术是现代科技领域中的重要技术之一。
在军事、民用领域中都有广泛应用，能够极大地提升任务执行效率、减少人员风险。
而技术的不断发展和创新，则会促进无人机集群应用的不断扩大，为人们提供更加安全、更加高效的服务。
无人机群体协同工作的关键技术在当今科技迅速发展的时代，无人机的应用范围越来越广泛。
从航拍、物流配送，到农业植保、抢险救援等领域，无人机都发挥着重要的作用。
而当我们需要完成更为复杂和大规模的任务时，单架无人机往往力不从心，这时无人机群体协同工作就成为了一种极具潜力的解决方案。
无人机群体协同工作是指多架无人机通过相互协作、信息共享和协同决策，共同完成一个特定的任务。
要实现高效、稳定和可靠的无人机群体协同工作，需要攻克一系列关键技术。
一、通信技术通信是无人机群体协同工作的基础。
要确保无人机之间能够实时、准确地交换信息，就需要高效可靠的通信技术。
目前，常用的通信方式包括无线电通信、卫星通信等。
无线电通信具有成本低、传输速度快等优点，但通信距离有限，容易受到地形、建筑物等障碍物的干扰。
为了提高无线电通信的可靠性和稳定性，可以采用多频段、多信道的通信方式，以及智能的信号处理和纠错算法。
卫星通信能够实现全球范围内的通信覆盖，但存在通信延迟较高、成本昂贵等问题。
在无人机群体协同工作中，通常将卫星通信作为备用通信手段，或者用于传输关键的控制指令和重要数据。
此外，为了满足无人机群体协同工作中大量数据的传输需求，还需要不断提高通信带宽和数据传输速率。
例如，采用先进的调制解调技术、频谱扩展技术等。
二、感知与定位技术无人机要在复杂的环境中协同工作，首先需要对自身和周围环境有准确的感知和定位。
常用的感知技术包括视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达等。
视觉传感器能够获取丰富的图像信息，但在光线条件不佳或存在遮挡的情况下，性能会受到影响。
激光雷达可以精确测量距离和物体的形状，但成本较高，且对环境中的灰尘、水雾等较为敏感。
毫米波雷达则具有较好的穿透能力和抗干扰能力，但分辨率相对较低。
为了提高感知的准确性和可靠性，可以采用多种传感器融合的方式。
通过将不同类型传感器获取的数据进行融合处理，能够更全面、准确地感知周围环境。
在定位方面，全球定位系统（GPS）是目前常用的定位手段，但在一些特殊环境中，如室内、峡谷等，GPS 信号可能会受到遮挡或干扰。
超级设想之无人机集群协同作战***********郑兴港摘要：在未来信息化战场上，无人机将会被越来越广泛地用于执行各种杀伤性的作战任务，在高度信息化的战场前景下，无人机作战模式也将出现转变，由单机自主的作战模式转变为机群对机群和机群对地面/水面目标攻击的作战模式。
无人机集群协同作战需要重点解决的关键问题包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等。
无人机集群形成规模优势，具有极佳的战场生存能力和任务完成能力，可以用来完成在复杂对抗环境下的协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等任务。
关键词:无人机；作战用途；战术运用；多无人机协同作战；无人机集群作战。
一、无人机集群协同作战的需求及要求随着科技的发展，近一二十年来大量新型武器系统相继装备各国部队，对过去和现行的战术及战术体系产生了巨大的冲击。
同时随着计算机、人工智能、自动驾驶和信号处理等高新技术的发展以及各种新设备的成功研制，在当今信息化作战条件下，无人机作为一种新型多用途武器装备，它能完成侦察监视、接力通信、对地对海攻击、空战、火炮校射、电子对抗、飞行训练、科学实验等多种任务，在现代体系对抗战争中的作用越来越突出。
在未来信息化战场上，无人机将会被越来越广泛地用于执行各种杀伤性的作战任务，在高度信息化的战场前景下，无人机作战模式也将出现转变，由单机自主的作战模式转变为机群对机群和机群对地面/水面目标攻击的作战模式。
多无人机协同作战势必要求友机之间通过信息数据链的共享，进行统一决策，协调分工。
由此，对无人机战斗群也提出了新的要求：一方面要加强其自主性，能够自主处理各种敏感信息，对当前和未来战术任务做出规划和预测，遵循感知、评价、预测这样的认知决策过程。
在具备条件时，实施攻击；不具备条件时进行规避，以达到最大的作战性能。
另一方面，在无人机群内，友机间的协同作战要保证多目标决策的最优化。
不能仅对来自友军和敌军的信息进行融合，自行提取有效信息，评估态势，分析决策，自主攻防；而且机群间能快速进行数据交换。
使得无人机群成为一个战斗系统，相互配合互相协调，达到最小的损失实现效用最大化。
二、无人机集群协同作战的发展美国国防部高级研究计划局（DARPA）在2000年启动了无人机集群空中战役研究计划，在其研究借鉴蚂蚁的信息素交互行为，支持无人机等侦察设备在战场中发现敌机目标后，通过释放“数字信息素”引导攻击飞机对目标进行攻击。
2002年，美军联合部队司令部（JFCOM）“阿尔法计划”实验室对无人机“集群作战”的效能进行了研究，结果初步表明无人机集群作战具有较高的效能优势。
在模拟实验中，装有传感器和武器的100架无人机集群与当前的一个现有的可部署单位进行了比较。
无人机群摧毁了63个目标并探测到91%的模拟敌军部队，而基本的作战单位只歼灭了11个目标并探测了不到33%的敌军部队。
2002年，美国空军研究实验室（AFRL）的BruceT.Clough等通过研究表明：采用多无人机集群作战适合一些简单反应性作战任务，包括区域搜索和攻击、侦察和压制、心理战和战术牵制等。
2005年，AFRL针对无人机如何有效地融入有人作战空域，提出了协同空域作战的概念，其目的是实现无人机和有人机“同一基地、同一时间、同一节奏”的综合空域集成。
2006年10月，英国奎奈蒂克公司于成功地进行了一种新型的无人机控制和管理系统验证试验，该系统可控制和自主组织多架无人机协同执行作战任务。
（时间再往后的资料就查不到了）三、无人机集群协同作战的关键技术问题无人机集群协同作战需要重点解决的关键问题包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等。
下面只介绍部分我能够理解的：（一）大规模无人机管理与控制复杂战场环境下，无人机集群执行作战任务时，通常出动架数要比目前使用的多得多。
譬如，现在美军“捕食者”无人机通常一次出动由3~4架无人机组成编队，由一个起降站和一个任务控制站指挥控制。
而集群作战时，通常无人机的数量将达到8架以上，美军“阿尔法计划”仿真演示中使用了100架无人机，如此规模庞大的无人机数量对空域使用提出了更高的要求，必须综合考虑任务和空间的要求，确定合理的作战空域，避免与其他有人机或者无人机等空中目标发生碰撞。
目前，美国计划将民航领域采用的空中告警与防撞系统引入无人机系统，实现远距离避碰。
另外，无人机的自主能力可能是由操作员遥控的，也可能是半自主的，将来还可能是具有较高自主能力，需要操作员的介入程度、时机和频率各不相同。
较低自主能力的无人机组成集群，需要操作员或者辅助系统管理与控制的事情较多，反之则较少。
需要引入多智能体技术，基于智能体完成对无人机的辅助管理与控制。
因此，大规模无人机管理与控制技术需要解决基于智能体的无人机集群管理与控制体系结构、作战空域态势评估、集群空域使用规划与调度、集群空域冲突检测与消解、以及人有限干预下的无人机集群管理与控制等技术。
（二）多无人机自主编队飞行无人机集群作战必须具有多无人机自主编队能力。
一是要是实现无人机编队控制；二是要实现集群感知与规避。
编队控制是无人机集群执行任务的基础和最基本形式。
编队控制是指无人机集群在执行任务过程中，如何形成并保持一定的几何构型，以适应平台性能、战场环境、战术任务等要求的控制技术。
主要解决两个问题：一是编队构成/重构，包括飞行前编队生成问题，遇到障碍时编队的拆分、重建等问题，增加或减少无人机时的编队重构问题等；二是编队保持，包括飞行中编队保持问题，在不同几何形态间的编队切换问题，保持几何形态不变条件下的编队收缩、扩张、旋转控制问题等。
无人机集群编队控制方法主要有领航-跟随法、虚拟领航法和行为控制法。
（三）集群感知与态势共享集群感知与信息共享是无人机集群控制与决策的依据。
基于无人机机载传感器，实现集群战场态势感知，能够获得更广的观测范围、更高的定位精度。
基于机间链，实现态势信息共享，形成统一的通用作战视图，为集群作战奠定基础。
相关技术主要包括协同目标探测、协同目标状态融合估计、协同态势理解与共享等。
（四）集群突防与攻击集群突防与攻击是实现无人机集群作战的核心能力。
无人机之所以构成集群协同作战，就是要面对高对抗的战场环境，提高系统的整体生存能力，在可能损失部分无人机的条件下，确保任务的完成率。
在面临来自地面防空系统和空中敌方战机的高威胁环境中，集群必须首先能够突破敌方的严密防空圈，到达任务区域，然后对目标发起协同攻击，确保摧毁敌方重要目标，实现既定的作战目标。
无人机集群在威胁环境遂行作战任务，需要进行集群任务分配与任务规划。
首先针对不同任务目标，指派最适合的无人机去完成，完成多机多目标的任务分配。
针对预知的威胁，制定高效合理的集群突防策略。
通过分析集群任务过程及任务特点，建立突防与攻击的任务规划数学模型，研究相应的规划算法，从而生成高效合理的任务计划，使得无人机集群执行不同任务的生存概率和作战效能达到最佳。
在对抗、不确定以及时间敏感的环境中，随时可能出现突发情况，包括突发任务、突发威胁、平台可能出现毁损等，需要实时评估集群的任务能力，进行任务重新分配和重规划，使无人机集群能够快速响应外界环境的变化，提高战术使用灵活性。
这里必须说明无人机安装目标搜索和火力打击系统后，即可用于执行攻击任务。
使用无人机进行火力打击有两种:一是携带导弹、炸弹或鱼雷的可重复使用的无人机，美国早在20世纪60—70年代就曾在火蜂无人机上携带过激光制导炸弹和小牛导弹，其目的在于用无人机替代进攻性飞机执行危险性大的对地攻击任务。
二是在无人机上直接安装寻的系统和战斗部，在探测目标参数后实施高精度“自杀式”攻击，如德国生产的“蝗虫”反坦克无人机，装有被动制导炸弹，出动一次可摧毁一个坦克连。
无人机用于压制敌雷达，也明显优于反辐射导弹，具有射程远、可控性强的特点。
如遇敌方雷达关机或规避时，反辐射导弹仅能凭“记忆”信号进行概略攻击，往往不能将目标摧毁。
而反辐射无人机可在敌雷达关机后重新拉起并再次进入搜索状态，继续盘旋伺机攻击，在较长一段时间内对敌雷达保持压力，可以弥补反辐射导弹的不足。
2001年10月18日，美国对阿富汗的空袭中，首次使用“捕食者”无人机发射“海尔法”反坦克导弹攻击阿富汗地面目标，开创了用加载武器的无人攻击机执行对地攻击任务的先河。
（五）集群作战任务控制站以美国为例，现有地面控制站，每个操作员只能实时控制单架无人机，“人机比＝1”，同时，控制不同种类的无人机能力有限，可能需要每架无人机每天花费数个小时来转换于发射地、回收地和任务区域。
为解决此问题，美国通用原子公司开发了地面站多机控制系统（MAC），“人机比＝1:4<1”，已经完成了单个飞行员同时控制4架“捕食者”无人机的飞行试验。
MAC配备了2个飞行操作员席位和4个传感器操作员席位。
正常情况下，由1名飞行操作员实现对4架无人机的控制，另一名飞行操作员能够在任何一架无人机遇到紧急情况下接过控制权。
每名传感器操作员负责对一架无人机的传感器进行操作。
该系统将应用到捕食者B无人机的地面控制站中。
人机集群作战而言，无人机数量更多，必须研制新的集群作战任务控制站“人机比<<1”。
随着技术的发展，一名操作员将可以操纵多架多任务无人机实施“更加集中、更加持续、更具规模”的集群打击。
到2047年，技术的进步将使完成“观察－判断－决策－行动”。
四、无人机集群协同作战应用无人机集群形成规模优势，具有极佳的战场生存能力和任务完成能力，可以用来完成在复杂对抗环境下的协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等任务。
（一）协同搜索在无人机执行任务过程中，搜索并且发现任务区域内的目标，进行目标指示与定位、动态目标跟踪是后续等一系列作战活动的基础和前提。
然而，在复杂的战场条件下，由于作战任务区域的环境复杂性、目标的不确定性、传感器设备的不确定性和任务的时间紧迫性等因素，使得目标搜索问题十分复杂。
配置多型传感器的无人机集群承担此类任务，可以充分发挥各自传感器的优势，如可见光和红外、可见光和雷达等传感器相互配合，完成遮挡条件下目标的检测与定位，并且通过任务分工，提高区域覆盖范围，保证时敏目标的侦察窗口，另外，多机航线与传感器协调配合，实现对动态目标的实时跟踪。
（二）协同干扰一架无人机只能干扰对方雷达覆盖区的一部分，多架无人机通过协同各自的航线和干扰信号，可以干扰到对方雷达的整个覆盖区，使其短时间内无法正常工作，从而为后续作战部队打开空中走廊。
有人提出了无人机集群协同电子攻击的作战概念，主要包括协同航线规划和资源分配两个问题。
（三）协同攻击无人机集群协同攻击是指多架攻击型无人机在某个时刻从多个攻击阵位、多个攻击角度对单个或多个目标进行火力齐射，既能提升目标的杀伤概率，又能增加攻击的突然性。
