联盟编队控制：无人机应对网络切换的创新算法

本研究论文主要探讨了"基于联盟的无人机集群编队控制方法"，针对切换拓扑结构下无人机集群编队控制的问题。传统的编队控制面临队形变换或部分通讯网络故障导致的网络拓扑变化挑战，作者设计了一种创新的控制策略。核心思想是通过将无人机集群划分为多个联盟，每个联盟内部的无人机根据信息浓度（如通信能力或数据量）进行竞争，信息浓度最高的无人机作为虚拟长机，负责传递关键信息。这种设计确保了即使在网络不稳定的情况下，所有无人机都能通过直接或间接的方式获取到虚拟长机的信息，从而保持集群的连通性。 这种算法的关键创新在于引入了动态的反馈机制，即反馈无人机的数量和组成不是固定的，而是随着网络状况的变化而变化。这种灵活性显著提高了系统的收敛速度和鲁棒性，使集群能够更快地适应拓扑变化，并能在故障恢复后迅速调整，避免队形过大程度的波动。 论文还着重讨论了损伤情况下的处理，提出了基于分层的分布式递归自修复算法，有效地解决了网络分裂状态下无人机的自我修复问题以及修复后的队形调整问题。这意味着即使出现局部损坏，集群也能保持整体功能的正常运行。 通过仿真结果，研究者验证了所提出的模型的合理性和控制方法的有效性。这项工作对于无人机集群的高效协作、网络优化和自适应控制具有重要意义，尤其是在军事、物流等领域，对于实现大规模、自主的无人机编队操作具有实际应用价值。 作者符小卫、魏可、李斌和高晓光来自西北工业大学电子信息学院和陕西省组合与智能导航重点实验室，得到了中国电子科技集团公司第二十研究所的支持。他们的研究不仅推动了无人机集群控制技术的发展，也为无人机网络设计和故障管理提供了新的思考角度。