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| 內容簡介： |
《无人机编队通信拓扑优化理论与方法》首先介绍 了无人机编队通信拓扑优化问题的基本概念，并分析了该领域的国内外研究现状。然后，针对无人机编队执行任务的典型场景，考虑可能发生的多种故障情形，分别阐述了面向队形保持的领航-跟随者编队通信拓扑优化、面向队形保持的持久编队通信拓扑优化、面向覆盖侦察的无人机编队通信拓扑优化、面向传感器信息收集的无人机编队通信拓扑优化，以及面向通信中继的无人机编队通信拓扑优化的理论与方法。
《无人机编队通信拓扑优化理论与方法》可作为管理科学与工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、系统科学与系统工程、宇航科学与技术等相关学科领域科研工作者、工程技术人员的参考书，也可作为相关专业研究生和高年级本科生学习的参考资料。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 无人机编队通信拓扑优化问题概述 4
1.2.1 无人机编队的队形 4
1.2.2 无人机编队的网络拓扑与通信拓扑 7
1.2.3 无人机编队执行任务过程中可能遭遇的故障 10
1.2.4 无人机编队通信拓扑优化问题的定义 12
1.3 无人机编队通信拓扑优化问题研究现状 13
1.3.1 无人机编队无故障时的通信拓扑优化 13
1.3.2 无人机编队有故障时的通信拓扑优化 18
1.3.3 研究现状分析 21
1.4 本章小结 22
第2章 面向队形保持的领航－跟随者编队通信拓扑优化 23
2.1 领航－跟随者编队的图论基础 23
2.1.1 生成树 23
2.1.2 最小树形图 24
2.2 领航－跟随者编队无故障时的通信拓扑优化 25
2.2.1 问题分析与建模 25
2.2.2 基于最小树形图的领航－跟随者编队通信拓扑优化算法 25
2.2.3 仿真实验与结果分析 27
2.3 领航－跟随者编队有故障时的通信拓扑优化 33
2.3.1 问题分析与建模 34
2.3.2 基于最小树形图的领航－跟随者编队通信拓扑重构算法 35
2.3.3 基于无人机位置交换的领航－跟随者编队通信拓扑重优化算法 38
2.3.4 仿真实验与结果分析 41
2.4 本章小结 65
第3章 面向队形保持的持久编队通信拓扑优化 67
3.1 持久编队的图论基础 67
3.1.1 最优刚性图 67
3.1.2 最优持久图 71
3.2 二维持久编队无故障时的通信拓扑优化 76
3.2.1 问题分析与建模 76
3.2.2 基于二维刚度矩阵的二维最优刚性图生成算法 77
3.2.3 基于二维最优刚性图和最小树形图的二维最优持久图生成算法 78
3.2.4 基于二维最优持久图的二维持久编队通信拓扑优化算法 83
3.2.5 仿真实验与结果分析 85
3.3 三维持久编队无故障时的通信拓扑优化 90
3.3.1 问题分析与建模 90
3.3.2 基于三维刚度矩阵的三维最优刚性图生成算法 91
3.3.3 基于三维最优刚性图和最小树形图的三维最优持久图生成算法 92
3.3.4 基于三维最优持久图的三维持久编队通信拓扑优化算法 97
3.3.5 仿真实验与结果分析 99
3.4 二维持久编队有故障时的通信拓扑优化 103
3.4.1 问题分析与建模 104
3.4.2 基于二维最优持久图的二维持久编队通信拓扑重构算法 105
3.4.3 基于无人机位置交换和二维最优持久图的二维持久编队通信拓扑重优化算法 108
3.4.4 启发式的二维持久编队通信拓扑重优化算法 109
3.4.5 仿真实验与结果分析 111
3.5 三维持久编队有故障时的通信拓扑优化 118
3.5.1 问题分析与建模 118
3.5.2 基于三维最优持久图的三维持久编队通信拓扑重构算法 119
3.5.3 基于无人机位置交换和三维最优持久图的三维持久编队
通信拓扑重优化算法 122
3.5.4 启发式的三维持久编队通信拓扑重优化算法 124
3.5.5 仿真实验与结果分析 125
3.6 本章小结 132
第4章 面向覆盖侦察的无人机编队通信拓扑优化 135
第5章 面向传感器信息收集的无人机编队通信拓扑优化 159
第6章 面向通信中继的无人机编队通信拓扑优化 179
参考文献 206
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| 內容試閱：
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近年来，无人机编队在军事和民用领域的应用越来越广泛。在军事领域，无人机编队常被应用于执行目标侦察、目标定位通信中继和精确打击等任务。在民用领域，无人机编队常被应用于执行搜索救援、地质测绘、农业监测和新闻报道等任务。无人机编队执行的任务通常具有高复杂性和高风险性，因此，对无人机编队进行有效的管理变得至关重要。只有通过精心策划和系统性的管理，才能确保无人机编队的飞行安全，同时保障各种任务的成功执行。无人机编队管理涉及多个层面，包括无人机的指控关系协调、任务分配航路规划，以及通信拓扑优化等。总的来说，无人机编队管理的有效性直接影响到整个无人机编队的安全和效率。
在无人机编队管理中，通信拓扑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。无人机编队通信拓扑优化问题是在满足执行任务的通信需求的前提下，以减少编队能量消耗、提高编队整体性能为目标，对编队的通信网络连接方式进行评估、选择和优化。从科学问题的属性来说，它属于管理科学与工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科专业的前沿交叉领域。面对不同协同场景和可能遭遇的多种类型故障无人机编队的通信拓扑优化必须是在线的。快速的、自主的，具有多方面的研究挑战。
自2009年起，作者在国家自然科学基金面上项目（71871079、71971075、72271076）、装备预研领域基金一般项目（61403120404）、安徽省自然科学基金面上项目（1808085MG213）、中央高校基本科研业务费专项资金（JZ2018HGBZ0128、PA2019GDPK0082JZ2016HGTB0726）国家国防科工局国防基础科研重点项目、军委科技委创新特区项目等科研项目的持续支持下，在合肥工业大学管理科学与工程学科带头人杨善林院士的关心和指导下，围绕无人机编队通信拓扑优化理论与方法开展了长期深入的理论和应用研究。本书是对国内外研究进展和作者研究工作的系统总结，旨在促进无人机编队管理领域的理论研究技术攻关和应用推广。
本书共6章。第1章主要介绍了无人机编队通信拓扑优化问题的研究背景、相关概念以及国内外研究现状。第2章主要介绍了面向队形保持的无人机领航－跟随者编队的图论基础、基于最小树形图的通信拓扑优化算法和重构算法，以及基于无人机位置交换的通信拓扑重优化算法。第3章主要介绍了面向队形保持的无人机持久编队的图论基础、基于最优持久图的通信拓扑初始优化算法和重构算法、基于无人机位置交换和最优持久图的通信拓扑重优化算法，以及启发式的通信拓扑重优化算法。第4章主要介绍了覆盖侦察无人机编队的通信拓扑初始生成算法、通信拓扑定期调整算法、通信链接失效时的通信拓扑快速重构算法，以及无人机退出时的通信拓扑快速重构算法。第5章主要介绍了传感器信息收集无人机编队的基于最小生成树和边添加的最优通信拓扑生成算法，通信链接失效时的通信拓扑快速重构算法，以及无人机退出时的通信拓扑快速重构算法。第6章主要介绍面向通信中继的无人机编队无中继流量需求时的通信拓扑优化算法、考虑中继流量需求时的通信拓扑优化算法通信链接失效时的通信拓扑快速重构算法，以及无人机退出时的通信拓扑快速重构算法。
本书是基于十多年来作者团队在无人机编队管理领域的科研工作整理而成的。王国强副教授主持了与本书相关的项目研究工作，提出了本书中的主要理论和方法，制定了本书的详细大纲，组织了本书的整理过程，并对全书进行了统稿、改写和最终定稿。罗贺教授和胡笑旋教授参加了相关项目的研究工作，对研究方法提出了很多宝贵的建议并对本书大纲和内容进行了认真的审查。靳鹏副教授、马华伟副教授和夏维副教授也参与了部分项目研究。参加相关项目研究的还有博士研究生李晓多、曹欣、朱默宁和硕士研究生程鹏飞、蒋媛媛、吕欠伟、王浩丞、吴萍。参加书稿整理工作的还有博士研究生董瑞和硕士研究生秦文龙、施倩。
作者所在的“智能互联系统的系统工程理论及应用”国家自然科学基金委基础科学中心、“智能决策与信息系统技术”国家地方联合工程研究中心、“过程优化与智能决策”教育部重点实验室、“智能决策与信息系统技术”教育部工程研究中心、安徽省空天系统智能管理工程研究中心等科研基地为本书科研工作提供了良好的学术环境和研究条件。国防工业出版社的编辑们辛勤审阅了本书的书稿，并提出了很多建设性的修改意见。在写作过程中，作者也参考了大量的国内外有关研究成果。在此，我们对所有为本书的撰写和出版提供帮助的人们致以最诚挚的谢意！
由于作者的经验和水平有限，书中内容难免会存在疏漏之处，衷心希望广大读者能够提出宝贵的意见和建议。
作者
2023年10月
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