国家自然科学基金项目
无人机通信网络中群智抗干扰传输方法研究
基本信息
项目批准号：62001514
申请代码：F0105
项目名称：无人机通信网络中群智抗干扰传输方法研究
项目负责人：王海超
依托单位：中国人民解放军陆军工程大学
研究期限：2021-01-01 至 2023-12-31
资助经费：24.0（万元）
中文摘要：
无人机通信网络是无人机广泛应用的重要支撑，是空天地一体化网络的重要组成部分。无线信道的开放特性致使无人机通信网络易遭受恶意干扰，亟需结合无人机通信网络的特点提出有效的抗干扰方法。本项目针对无人机通信网络面临的环境信息缺失、网络拓扑捷变、干扰模式智能等挑战，从飞行轨迹规划、时变拓扑控制和多域联合优化三个方面展开抗干扰传输方法研究。着力解决信息未知条件下无人机群轨迹智能规划、高动态场景中网络拓扑结构实时控制、大规模场景中空间通信资源高效利用等核心理论问题，设计基于通信控制一体化的群体智能抗干扰传输方法，提升数据传输有效性和可靠性，实现网络资源效用最优化和空间资源利用最大化。通过本项目研究，形成较为完整的抗干扰传输理论方法，为无人机通信网络高效部署和无人机群广泛应用提供基础理论支撑和技术支持。
英文摘要：
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) communication networks are the key foundation to support the widespread applications of UAVs, and it is also an important part of air-space-ground integrated networks. The open nature of wireless channels makes UAV communication networks vulnerable to malicious jamming. It is urgent to propose effective anti-jamming methods considering the characteristics of UAV communication networks. Aiming at the challenges of incomplete environment information, changing network topology, limited node capabilities, this project investigates the anti-jamming transmission methods from the perspectives of flight path planning, varying topology controlling, and multi-domain optimization. This project intends to solve core theoretical problems including intelligent path planning under unknown information, real-time controlling of network topology in high-dynamic scenarios, and efficient utilization of space communication resources in large-scale scenarios. To improve the effectiveness and reliability of data transmission, swarm intelligence anti-jamming transmission method based on communication and control integration is designed to optimize the utilization of network resources as well as maximize the utilization of space resources. Through the research of this project, a more complete anti-jamming transmission theory is formed, which provides basic theoretical and technical support for the efficient deployment of UAV communication networks and the wide applications of UAV swarms.
结题摘要
近年来，无人机因其使用方便、生存能力强、机动性能好等特点成为民用和军用领域的研究热点，但对抗环境中无人机通信网络极易遭受恶意干扰。本项目围绕如何提升干扰环境下无人机通信网络传输有效性和可靠性这一核心问题，从飞行轨迹规划、时变拓扑控制和多域联合优化三个方面展开研究，提出了无人机抗干扰传输方法，实现了对抗环境下无人机抗干扰通信。主要成果包括：1）构建了基于深度强化学习的飞行轨迹规划框架，设计了干扰环境下联合优化算法，提出了飞行轨迹预规划、自动飞行控制和环境态势估计的闭环抗干扰动态轨迹优化方法；2）考虑无人机通信网络的通信性能和传输代价，干扰方的干扰效果和干扰代价，设计了给定网络拓扑下最大化最小无人机节点容量的功率控制方法，提出了自适应平均场博弈方法和大规模无人机群通信网络拓扑优化方法；3）提出了基于连续凸近似的发射和干扰功率优化算法，从博弈论的角度给出了两种发射功率设计方案的闭合表达式。在此基础上，提出了基于交替优化的联合功率和轨迹控制的多域联合优化方法，刻画了无人机与干扰机通过轨迹规划和功率控制能够实现的效用性能界。相关研究成果为无人机通信网络抗干扰传输提供基础理论支撑和技术支持。
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