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无人机集群任务分配技术研究综述
毕文豪;张梦琦;高飞;杨咪;张安
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】任务分配是无人机集群实现高效遂行作战任务的关键技术。
随着无人机集群技术的发展和作战样式的转变,无人机集群的作战任务领域不断拓展,任务分配所涵盖的范围不断扩大,任务分配问题的规模和复杂性不断增加,这都对无人机集群任务分配技术提出了新的挑战。
本文对无人机集群作战理论、任务分配建模、任务预重分配算法、异构无人系统联合应用下任务分配的研究现状进行了全面的总结,凝练了目前无人机集群任务分配技术面临的通用化建模、面向多任务的任务预分配算法最优解求解、有限时间下面向突发事件的任务重分配算法寻优、路径规划紧耦合下面向大规模异构无人系统的协同任务分配等问题,并针对性地论述了未来无人机集群任务分配技术的若干发展方向,为提升无人机集群任务分配的求解质量和求解速度提供新的研究思路和解决途径,对于全面了解无人机集群任务分配技术具有重要参考意义。
【总页数】13页(P922-934)
【作者】毕文豪;张梦琦;高飞;杨咪;张安
【作者单位】西北工业大学航空学院;山东交通学院航空学院
【正文语种】中文
【中图分类】V249
【相关文献】
1.基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配
2.基于蜂群行为的无人机集群配送任务分配研究
3.基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配
4.基于序列生成对抗网络的无人机集群任务分配方法
5.基于混合群智能算法的无人机集群任务分配
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无人机辅助通信的无线网络资源优化研究一、引言随着科技的飞速发展，无人机技术日趋成熟，其在通信领域的应用潜力逐渐显现。
无人机以其灵活部署、快速响应和低成本等优势，成为解决传统无线通信网络覆盖不足、容量瓶颈等问题的有效手段。
然而，无人机辅助通信在实际应用中仍面临诸多挑战，其中无线网络资源优化问题尤为突出。
因此，本文旨在研究无人机辅助通信的无线网络资源优化问题，以提高通信效率、降低能耗和成本，推动无人机在通信领域的更广泛应用。
研究背景方面，随着无人机技术的不断突破和普及，无人机在航拍、物流、农业等领域的应用已经取得了显著成果。
在通信领域，无人机可以作为空中基站或中继节点，为地面用户提供更稳定、更高速的数据传输服务。
然而，由于无人机能耗和续航能力的限制，以及与地面网络的协同问题，无人机辅助通信在实际应用中仍面临诸多挑战。
因此，如何优化无线网络资源，提高无人机辅助通信的效率和可靠性，成为当前研究的热点问题。
研究意义方面，本文的研究具有重要的理论价值和实践意义。
首先，通过深入研究无人机辅助通信的无线网络资源优化问题，可以丰富和完善无线通信网络的理论体系，为未来的网络设计和优化提供理论支撑。
其次，本文的研究成果可以指导实际工程中的无人机辅助通信网络部署和优化，提高通信效率、降低能耗和成本，推动无人机在通信领域的更广泛应用。
最后，本文的研究还可以为其他相关领域（如智能交通、智能电网等）的无人机应用提供借鉴和参考。
研究内容和方法方面，本文将围绕无人机辅助通信的无线网络资源优化问题展开研究。
首先，通过理论分析和数学建模，建立无人机辅助通信的网络模型和优化目标函数。
然后，采用智能优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）对优化问题进行求解，得到最优的无线网络资源配置方案。
最后，通过仿真实验验证优化算法的有效性和性能优势。
在研究过程中，本文还将综合考虑无人机的能耗、续航时间、与地面网络的协同等因素，以确保优化方案的可行性和实用性。
中国研究生数学建模竞赛试题汇总2021赛题汇总2021-A：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模2021-B：空气质量预报二次建模2021-C：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究2021-D：抗乳腺癌候选药物的优化建模2021-E：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题2021-F：航空公司机组优化排班问题2020赛题汇总2020-A：芯片相噪算法2020-B：汽油辛烷值建模2020-C：面向康复工程的脑信号分析和判别建模2020-D：无人机集群协同对抗2020-E：能见度估计与预测2020-F：飞行器质心平衡供油策略优化2019赛题汇总2019-A: 无线智能传播模型2019-B：天文导航中的星图识别2019-C：视觉情报信息分析2019-D：汽车行驶工况构建2019-E：全球变暖?2019-F：多约束条件下智能飞行器航迹快速规划2018赛题汇总2018-A ：关于跳台跳水体型系数设置的建模分析2018-B：光传送网建模与价值评估2018-C：对恐怖袭击事件记录数据的量化分析2018-D：基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数方法及应用2018-E：多无人机对组网雷达的协同干扰2018-F：机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法2017赛题汇总2017-A：无人机在抢险救灾中的优化运用2017-B：面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型（华为命题）2017-C：航班恢复问题2017-D：基于监控视频的前景目标提取2017-E：多波次导弹发射中的规划问题2017-F：构建地下物流系统网络2016赛题汇总2016-A：多无人机协同任务规划2016-B：具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析2016-C：基于无线通信基站的室内三维定位问题2016-D：军事行动避空侦察的时机和路线选择2016-E：粮食最低收购价政策问题研究2015赛题汇总2015-A：水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型2015-B：数据的多流形结构分析2015-C：移动通信中的无线信道“指纹”特征建模2015-D：面向节能的单/多列车优化决策问题2015-E：数控加工刀具运动的优化控制2015-F：旅游路线规划问题2014赛题汇总2014-A：小鼠视觉感受区电位信号（LFP）与视觉刺激之间的关系研究2014-B：机动目标的跟踪与反跟踪2014-C：无线通信中的快时变信道建模2014-D：人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究2014-E：乘用车物流运输计划问题2013赛题汇总2013-A：变循环发动机部件法建模及优化2013-B：功率放大器非线性特性及预失真建模2013-C：微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析2013-D：空气中PM2.5问题的研究2013-E：中等收入定位与人口度量模型研究2013-F：可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究2012赛题汇总2012-A：基因识别问题及其算法实现2012-B：基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析2012-C：有杆抽油系统的数学建模及诊断2012-D：基于卫星云图的风矢场（云导风）度量模型与算法探讨2011赛题汇总2011-A：基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真2011-B：吸波材料与微波暗室问题的数学建模2011-C：小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型2011-D：房地产行业的数学建模2010赛题汇总2010-A：确定肿瘤的重要基因信息2010-B：与封堵溃口有关的重物落水后运动过程的数学建模2010-C：神经元的形态分类和识别2010-D：特殊工件磨削加工的数学建模2009赛题汇总2009-A：我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模2009-B：枪弹头痕迹自动比对方法的研究2009-C：多传感器数据融合与航迹预测2009-D：110警车配置及巡逻方案2008赛题汇总2008-A：汶川地震中唐家山堰塞湖泄洪问题2008-B：城市道路交通信号实时控制问题2008-C：货运列车的编组调度问题2008-D：中央空调系统节能设计问题2007赛题汇总2007-A：建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题2007-B：机械臂运动路径设计问题2007-C：探讨提高高速公路路面质量的改进方案2007-D：邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度2006赛题汇总2006-A：Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题2006-B：确定高精度参数问题2006-C：维修线性流量阀时的内筒设计问题2006-D：学生面试问题2005赛题汇总2005-A：Highway Traveling time Estimate and Optimal Routing 2005-B：空中加油2005-C：城市交通管理中的出租车规划2005-D：仓库容量有限条件下的随机存贮管理2004赛题汇总2004A：发现黄球并定位2004B：实用下料问题2004C：售后服务数据的运用2004D：研究生录取问题。
2018年中国研究生数学建模竞赛E题多无人机对组网雷达的协同干扰组网雷达系统是应用两部或两部以上空间位置互相分离而覆盖范围互相重叠的雷达的观测或判断来实施搜索、跟踪和识别目标的系统，综合应用了多种抗干扰措施，具有较强的抗干扰能力，因而在军事中得到了广泛应用。
如何对组网雷达实施行之有效的干扰，是当今电子对抗界面临的一个重大问题。
诸多干扰方式中较为有效的是欺骗干扰，包括距离欺骗、角度欺骗、速度欺骗以及多参数欺骗等。
本赛题只考虑距离假目标欺骗，其基本原理如图1所示，干扰机基于侦察到的敌方雷达发射电磁波的信号特征，对其进行相应处理后，延迟（或导前）一定时间后再发射出去，使雷达接收到一个或多个比该目标真实距离靠后（或靠前）的回波信号。
图 1 对雷达实施距离多假目标欺骗干扰示意图在组网雷达探测跟踪下，真目标和有源假目标在空间状态（如位置、速度等）上表现出显著的差异：对于真目标，其空间状态与雷达部署位置无关，在统一坐标系中，各雷达探测出的真目标空间状态是基本一致的，可以认为它们是源自于同一个目标（同源）；对于有源假目标，它们存在于雷达与干扰机连线以及延长线上，其空间状态由干扰机和雷达部署位置共同决定，不同雷达量测到的有源假目标的空间状态一般是不一致的，有理由认为其来自于不同目标（非同源），利用这种不一致性就可以在组网雷达信息融合中心将假目标有效剔除。
这种利用真假目标在组网雷达观测下的空间状态差异来进行假目标鉴别的思想简称为“同源检验”，它是组网雷达对真假目标甄别的理论依据。
为了能对组网雷达实施有效干扰，现在可利用多架无人机对组网雷达协同干扰。
如图2所示，无人机搭载的干扰设备对接收到的雷达信号进行相应处理后转发回对应的雷达，雷达接收到转发回的干扰信号形成目标航迹点信息，传输至组网雷达信息融合中心。
由于多无人机的协同飞行，因此在融合中心就会出现多部雷达在统一坐标系的同一空间位置上检测到目标信号，基于一定的融合规则就会判断为一个合理的目标航迹点，多个连续的合理目标航迹点就形成了目标航迹，即实现了一条虚假航迹。
无线干扰建模1 引言信道分配、路由选择、网络容量分析等都需要无线干扰模型，无线干扰模型的任务是，给定一条链路（或一个节点），判断其是否受到其他正在同时传输的链路（或节点）的干扰，干扰程度如何。
判断干扰是否存在以及干扰程度的最准确标准就是实测：在可能的干扰源同时发送数据的时候和同时保持静默的时候，分别测量目标链路（节点）的吞吐率，比较二者，若相同，则没有有干扰，否则，则有干扰。
二者的比值，即为干扰程度的度量标准。
但是，一方面，在实际网络中对所有的链路（节点）都做这样的测试是不现实的，因此需要使用无线干扰模型来进行预测；另一方面，链路容量（吞吐率）是多个因素的综合作用的结果干扰模型需要回答两个问题：是否干扰和干扰程度如何。
0-1（二进制）干扰模型只回答第一个问题，即只判断是否存在干扰。
常用的二进制干扰模型有：k-跳干扰模型、协议干扰模型（基于距离）、物理干扰模型（基于SINR）等。
连续干扰模型试图解决两个问题，即不但判断是否干扰，还给出干扰程度的估计值。
一些吞吐率预测模型也可以归结为连续干扰模型，因为通过预测出来的吞吐率很容易得到干扰程度的估计值。
已有的连续干扰模型主要分为两类：一类是用SINR推测丢包率（或者包发送/接收成功率）；一类是分析节点在MAC层行为推测发送概率（或延迟概率）、碰撞概率，进而得到报文成功发送（接收）的概率。
有了以上的结果，就可以根据包的长度（或有效载荷长度）计算吞吐率。
2 二进制干扰模型物理干扰模型的基础：PRR-SINR的关系：SINR可以推出BER，这一关系有赖于radio的特性，如调制技术、无线网卡的解码能力等。
而BER与PRR直接相关，这一关系由编码方式决定。
因此，PRR和SINR具有直接关系，该关系由radio的解码特性、调制技术和编码方式有关。
PRR-SINR的曲线中，PRR的值随着SINR值的增大有一个快速提高的过程，该区域称为过渡区域。
基于这一观察，可以用一个门槛值来决定是否干扰。
2018年中国研究生数学建模竞赛E题多无人机对组网雷达的协同干扰组网雷达系统是应用两部或两部以上空间位置互相分离而覆盖范围互相重叠的雷达的观测或判断来实施搜索、跟踪和识别目标的系统，综合应用了多种抗干扰措施，具有较强的抗干扰能力，因而在军事中得到了广泛应用。
如何对组网雷达实施行之有效的干扰，是当今电子对抗界面临的一个重大问题。
诸多干扰方式中较为有效的是欺骗干扰，包括距离欺骗、角度欺骗、速度欺骗以及多参数欺骗等。
本赛题只考虑距离假目标欺骗，其基本原理如图1所示，干扰机基于侦察到的敌方雷达发射电磁波的信号特征，对其进行相应处理后，延迟（或导前）一定时间后再发射出去，使雷达接收到一个或多个比该目标真实距离靠后（或靠前）的回波信号。
图 1 对雷达实施距离多假目标欺骗干扰示意图在组网雷达探测跟踪下，真目标和有源假目标在空间状态（如位置、速度等）上表现出显著的差异：对于真目标，其空间状态与雷达部署位置无关，在统一坐标系中，各雷达探测出的真目标空间状态是基本一致的，可以认为它们是源自于同一个目标（同源）；对于有源假目标，它们存在于雷达与干扰机连线以及延长线上，其空间状态由干扰机和雷达部署位置共同决定，不同雷达量测到的有源假目标的空间状态一般是不一致的，有理由认为其来自于不同目标（非同源），利用这种不一致性就可以在组网雷达信息融合中心将假目标有效剔除。
这种利用真假目标在组网雷达观测下的空间状态差异来进行假目标鉴别的思想简称为“同源检验”，它是组网雷达对真假目标甄别的理论依据。
为了能对组网雷达实施有效干扰，现在可利用多架无人机对组网雷达协同干扰。
如图2所示，无人机搭载的干扰设备对接收到的雷达信号进行相应处理后转发回对应的雷达，雷达接收到转发回的干扰信号形成目标航迹点信息，传输至组网雷达信息融合中心。
由于多无人机的协同飞行，因此在融合中心就会出现多部雷达在统一坐标系的同一空间位置上检测到目标信号，基于一定的融合规则就会判断为一个合理的目标航迹点，多个连续的合理目标航迹点就形成了目标航迹，即实现了一条虚假航迹。
