无人机“蜂群”是指将多种任务载荷的低成本小型无人机，基于开放式体系架构进行综合集成，以通信网络信息为中心，以系统的群智涌现能力为核心，以平台间的协同交互能力为基础，以单平台的节点作战能力为支撑，构建具有抗毁性、低成本、去中心化等优势和智能攻击特征的作战网络体系。

为加速推进无人蜂群快速实战化应用，世界各军事强国高度重视并加大科研创新力度，纷纷开展大量的无人蜂群试验，以应对未来智能无人化战争。

自 20 世纪 90 年代，美国就提出了无人蜂群作战概念，在2016年发布的《小型无人机系统飞行规划2016—2036》中，从战略层面提出了“蜂群”“编组”等新型作战概念。近年来，美军通过项目、计划和作战概念驱动，开展了一系列关于无人机“蜂群”的研究、试验和演示验证项目。先后开展了例如“近战隐蔽自主无人一次性飞机”(CICADA)、“山鹑”(Perdix)微型无人机、“拒止环境下的协同作战”(CODE)、“低成本无人机蜂群技术”(LOCUST)、“小精灵”(Gremlins)和“进攻性蜂群使能战术”(OFFSET)等相关项目。

美军可用于集群作战的小型无人机种类多样，可按十克级（“蝉”）、百克级（“灰山鹑”）、千克级（“郊狼”）、百千克级（“小精灵”）形成量级层次。按照功能作用又可分为诱饵型、侦察型、干扰型和察打一体型。诱饵型用于引诱对手雷达等侦察设备开机或引诱对手进行火力打击从而暴露侦察和火力打击力量位置。侦察型则用于抵近侦察，锁定目标，并进行战斗毁伤效果评估。干扰型则携带各种电子战装备抵近干扰。察打一体型则主要对对手的雷达、通信和指挥控制系统节点进行失能性打击，以小博大，致盲并瘫痪对手整个作战体系。

俄罗斯“闪电”和S-70“猎人”两款忠实僚机都能配合有人机以“蜂群”方式运用。2019 年，俄罗斯提出以 Flock-93 无人机为作战单元的蜂群战概念，计划采用 100架 Flock-93无人机组成无人蜂群编队携带小当量战斗部对恐怖分子和高科技对手实施“外科手术式”打击。据报道，俄罗斯在六代战斗机方案中也明确指出驾驶员有望对周围5架～10 架无人蜂群进行指挥控制，这些无人蜂群配备有高能电磁炮，可将数公里外的敌方电子系统瘫痪。 

近年来，欧洲和中东部分国家通过试验和竞赛等形式开展无人蜂群技术验证。欧洲防务局“欧洲蜂群”项目，重点开展无人蜂群的自主决策、协同飞行等关键技术验证工作。土耳其宣称利用500架自杀式无人机组成蜂群战斗编队，并将其视为改变战场规则的决定性力量。韩国军方也在大力发展用于侦察和打击的无人蜂群，以应对朝鲜弹道导弹和核试验设备。2021 年，印度首次对外展示了进攻性无人蜂群技术，可对50km 外的目标智能识别并完成自杀式攻击。2021 年南非派拉蒙先进技术公司（PAT）首次推出远程精确打击无人机系统 N-Raven，该无人机重约为40kg左右，巡航速度约为80km/h，续航时间约为2h，采用下一代蜂群技术，在诡谲多变的战场环境中以隐蔽、低信号飞行，同时，N-Raven 蜂群机载多种传感器，每个传感器都能够携带10~15kg 的有效载荷，最远攻击半径约为250km。该无人机通过 EO/IR（光电/红外）、半主动激光等传感器进行目标识别和跟踪，避免在复杂多变的战场上打击同一目标，从而降低作战效率，影响作战效能。

国内研究工作虽起步较晚，但也取得了一定的 研究成果。近年来，中电科持续开展的陆空固定翼无人蜂群相关试验研究，标志着我国的无人蜂群逐步走向实用化。2016 年，珠海航展上一次性成功发射 67 架无人机，数量上成功打破了美国同时放飞 50 架无人机的记录；第二年，又成功进行了119架固定翼无人蜂群飞行试验，截止目前可实现多发射车组合一次发射200架无人机组成蜂群编队，这将极大地促使我国无人蜂群协同组网、精确编队、阵型变换、精准打击等作战能力快速形成。

2022 年 5 月，我国浙江大学科研团队研发出微型智能无人机蜂群技术，该项技术使得无人机蜂群在杂草丛生、枝繁叶茂的竹林间自由穿梭，同时，无人机蜂群可以不断地对环境进行观测和探索，自主控制编队方式，以此躲避障碍物，避免造成不必要的损伤，该项技术成功解决了在诡谲多变的环境下无人机蜂群自主导航、航迹规划、智能避障等一系列难题，可用于火灾、荒漠、峭壁等救灾人员难以达到的环境，更好地完成寻找搜救目标等任务， 减少搜救人员的风险，如图示：

蜂群技术难在哪？真正的蜂群，蜜蜂数量多，也比较密集，但是整个飞行团队却不会互相碰撞，还能随时按照不同任务需求，随时拆分成几个部分，或者组成更大的团队。这种飞行模式，给作战带来非常大的灵活性，但也并不是那么容易实现的。无论是四轴无人机还是固定翼无人机，对无人机自主组网、飞行编队控制、无人机智能化水平、通讯控制链路都有很高的要求。接下来，我们就无人机蜂群的自组网通信技术进行介绍。

无人机自组网，也称无人机网络（network of UAV）或无人航空自组网（unmanned aeronautical Ad Hoc network，UAANET），基本思想是：多无人机间的通信不完全依赖于地面控制站或卫星等基础通信设施，而是将无人机作为网络节点，各节点间能够相互转发指控指令，交换感知态势、健康情况和情报搜集等数据，自动连接建立起一个无线移动网络。

美军在发布的《无人机路线图》和《无人系统一体化路线图》 中都将无人机明确规划为未来全球信息栅格（global information grid，GIG）中的重要节点，并指出自组网将会是未来无人机战术互联网络的发展方向。无人机自组网（UAV Ad Hoc network，UANET）的概念在这种背景下应运而生，它将移动自组网 （mobile Ad Hoc network，MANET）和车载自组网（vehicle Ad Hoc network，VANET）的概念拓展到无人机网络通信中，使网络中的各无人机能够分发和传递指控指令、感知态势和采集数据等信息，具备有效扩展网络系统规模，提供安全可靠、抗毁性强的网络通信，支持多无人机战术协同，有效降低无人机的载荷量、开支，可辅助其他通信方式，大幅提高无人机作战平台战术效能等优势。

该网络中每个节点兼具收发器和路由器的功能，以多跳的方式把数据转发给更远的节点。无人机自组网采用动态组网、无线中继等技术实现无人机间的互联互通，具备自组织、自修复的能力和高效、快速组网的优势，可满足无人机在特定条件下的应用需求，是对现有无人机通信体系的补充和完善，具有重要的理论研究和实践应用价值。

无人机自组网是无线自组网的一类特殊形式，不仅具有固有的多跳、自组织、无中心等特点，还具备自身的特殊性，主要特点介绍如下。

这是无人机自组网与传统自组网最显著的区别，参考文献1指出，无人机的速度在 30～460 km/h，这种高速移动会造成拓扑高动态变化，从而对网络连通性和协议性能产生严重影响；同时，无人机平台的通信失效和视距通信链路的不稳定性也会造成链路中断和拓扑更新。

无人机节点在空中分散分布，节点间的距离大都有几公里，一定空域内节点密度较低，因此网络连通性是一个值得注意的问题。

在无人机的实际应用中，无人机还需要与地面站、卫星、有人驾驶飞机、临近空间平台等不同平台进行通信连接；自组网结构可能会包括不同类型的无人机或采用分层分布式结构。在这些情况下，节点都存在差异性，整个网络可能是异构互联的。

节点的通信和计算设备都由无人机提供空间和能量，除 mini 型外一般都能满足。相比于传统 MANET，无人机自组网一般不需要额外考虑节点的能耗和计算能力问题；GPS 的应用可为节点提供精确的定位、授时信息，便于节点获得自身位置信息和进行时钟同步；利用机载计算机的路径规划功能可有效辅助路由决策。无人机应用大多针对特定任务展开，运行规律性不强，在一定空域内存在着节点密度较低、飞行不确定性较大的情况，因而网络具有更强的临时性。

传统 Ad Hoc 网络的目标是建立对等连接，而无人机自组网也需要为无人机的协调和协作功能建立对等连接；其次，某些节点在网络中还需要担任数据收集的中心节点，功能类似于无线传感器网络，因此需要支持流量汇集；再次，网内可能包括多类型传感器，不同传感器的不同数据交付策略都需要得到有效保障；最后，业务数据所包括的图像、音频、视频等，具有传输数据量大、数据结构多元化、时延敏感性高等特点，需要确保相应的QoS。

移动模型会对 Ad Hoc 网络的路由协议、移动性管理等产生重要影响。不同于 MANET 随机移动和 VANET 受限于公路移动，无人机节点也具有自身独特的运动规律。在某些多无人机的应用中，偏向于选择全局路径规划，这种情况下无人机的移动具有规律性；但自动化无人机运行航迹不是预定的，飞行计划也可能会在运行中变更。参考文献2针对执行侦察任务的 UAV 提出了两种移动模型：第一种是实体随机移动模型，依据预定的马尔可夫过程进行左转、右转和直行方向的概率独立随机运动；第二种是群组分布式信息素排斥模型（distributed pheromone repel mobility model，DPR），根据UAV侦察过程中产生信息素的数量来引导无人机移动，具有可靠的搜寻特性。参考文献3针对在某一区域内盘旋运动的 UAV，提出了一种半随机圆周移动（semi-random circular movement，SRCM）模型，利用一个二维圆形区域推导出节点移动概率的近似分布函数。参考文献4针对UAV在运行航迹中需要克服急停和急转现象、保持平滑航迹的需求，提出了一种增强型高斯马尔可夫移动模型（enhanced Gauss-Markov mobility model，EGM），通过对GM模型（高斯马尔可夫模型）的方向偏离进行修正，可有效实现边界避免机制，并获取更真实的UAV 运动轨迹。 

无人机自组网是移动自组网在无人机领域中的进一步应用，其不同于普通移动自组网，主要体现在无人机自组网中网络节点在移动的过程中不受地形干扰，且其速度一般比传统的移动自组网节点要快很多。其网络结构多采用分布式控制，优点在于路由选择是由网络中的少量节点来完成，这样既减少了节点间的网络信息交换，又克服了路由控制过于集中的缺点。无人机自组网的网络结构根据网络节点拓扑和特性可以分为平面结构和分簇结构。在平面结构中，网络鲁棒性和安全性较高，但扩展性较弱，适用于小型规模的自组网；在分簇结构中，网络的扩展性较强，更适用于大规模无人机自组网。

平面结构又称为对等式结构，该结构中各个节点无差别，在能量分配、网络结构和路由选择等方面都是相同的，该网络结构如图8所示。 由于该无人机节点数量有限、分布简单使该网络具有较强的鲁棒性和较高的安全性，信道间干扰小。 然而，随着节点的增加，每个节点存储的路由表和任务信息随之增加，网络负载随之增加，系统控制开销陡然增大，使系统难以控制并且容易崩溃。

 因此，该平面结构无法同时存在大量节点导致其可扩展性差，只适用于小规模的自组网。

若干个不同的子网络分簇结构是根据无人机节点功能不同将其划为。 在每个子网络中，选出一个关键节点，其功能是作为该子网络的指令控制中心，用于连接网络内其他节点。分簇结构内各子网络的关键节点互相连接可互相通信，非关键节点间的信息交换既可通过关键节点进行也可以直接进行通信。

整个子网络的关键节点与非关键节点共同构成了分簇网络。依据节点配置不同，可以进一步分为单频分簇和多频分簇。

① 单频分簇 

如图9所示，在单频分簇结构中，网络中存在簇头/非簇头节点、网关/分布式网关节点共四类节点，骨干链路由簇头与网关节点构成。各节点用相同频率进行通信，组网形式简单、迅速，频带利用率也更高。然而，这种网络易存在资源受限的情形，比如网络中节点增大时易出现信道间的串扰。

为了避免同频干扰造成任务执行的失败，在较大规模的无人机自组网中，各簇半径近似时应避免使用该结构。

② 多频分簇

与单频分簇一层一个簇不同的是，多频分簇包含若干个层，层内包含若干个簇。在分簇网络中，网络节点可分为不同的多个簇，簇内不同节点根据级别的不同分为簇头节点和成员节点，并分配不同通信频率。在簇内，成员节点承担任务简单，不会大幅增加网络路由开销，但簇头节点需进行簇内管理，有较复杂的路由信息需要维护，消耗能量大。

类似地，通信覆盖能力也是根据节点级别不同而有所区别，级别越高，覆盖能力越大。另一方面，当一个节点同时属于两个级别时，表明该节点需使用不同频率来执行多个任务，因此频率数与任务数相同。

具体的多频分簇结构如图10所示。该结构中，簇头与簇内其他成员以及其他层簇内节点通信，各层通信互不干扰。这种结构适用于大规模无人机之间的自组网，相比单簇结构，可扩展性更好，所搭负载也更高，也可以处理更复杂的数据。 然而，因为簇头节点需要处理大量网络数据，能量消耗相比其他簇节点也更快，故而网络寿命比单频分簇结构更短。此外，分簇网络中每一层簇头节点的选取不是固定不变的，任何节点都可以称为簇头。对某一节点而言，能否成为簇头，需依据网络结构来决定是否要启动分簇机制。因此，网络的分簇算法在分簇网络中有着重要作用。

多无人机系统如果都只能与基础通信设施进行通信，则其运行范围就会局限在设施的覆盖范围内，如果某个无人机不能建立通信连接就会导致无法运行。而无人机自组网能够拓展多无人机系统的运行范围，即使某个节点无法与基础通信设施连接，仍可与其他无人机建立多跳通信链路。

地形情况会对设施的覆盖范围和信号传播产生一定的影响，如山脉、建筑物等障碍物，都会对信号传播产生阻碍。无人机自组网能够有助于多无人机系统在障碍物之间运行。当网络中某节点通信受阻时，如采用自组网结构就可利用网络自愈性，通过与其他无人机保持连通就能减少对基础设施的依赖，增强了多无人机系统运行的可靠性。

无人机集群任务协同多采用分布式控制，成员间必须能够相互通信以实现协调化，而自组网结构可有效防止集群内成员的碰撞，有效协调各成员，从而完成各项任务。

运用无人机自组网可对其他通信方式起到辅助作用。可与地面测控站、无限传感器网络、高空卫星、其他航空器等组成一体化空天地信息网络，通过多无人机的移动将不同层面的信息进行有效中继，起到区域通信节点、有效补盲等作用。

载荷重量对于无人机而言具有重要意义，重量越轻意味着飞行高度越高、航程越远。在无人机自组网中只需小部分无人机配备较沉重、昂贵的基础通信设备，而其他无人机携带较轻、便宜的自组网设备便能维持网络运行，具有较高的灵活性和经济性。

新澳门游戏网站入口app智拓无人系统无线自组网电台，通过无人系统集群，构建成一个庞大的信息覆盖网络，同时相互之间保持互联互通，能根据现场情况以某种阵型协同完成分配任务。同时，搭载无线自组网协同通信，具有无中心、高抗毁性和高自愈性，能够根据现场动态自治，一旦遭遇故障或意外，能够迅速自我调节补充中断网络，使得整个网络系统仍然保持高效有序的进行。可为应急处突、反恐防暴、抢险救灾、日常巡逻等，第一时间提供无线宽带通信。

 无中心组网：节点地位对等，即可作为终端节点、中继节点或中心节点；

任意结构组网：节点自动识别选择带宽数据最优路由；

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蜂群架构灵活多变，实际应用场景复杂且案例丰富，涉及军事、民用等多个领域。

在军事领域，多智能体和智能蜂群技术有望显著提升作战效能和减少人员伤亡。例如，无人机蜂群可执行空中侦察、目标打击、电子战等多元化任务。通过自主协同和智能决策，无人机蜂群能够以高效率、低成本的方式执行复杂任务，对敌方目标构成重大威胁。

在民用领域，多智能体和智能蜂群技术的应用同样具有巨大潜力。

交通管理：多智能体系统可用于智能交通管理，如车辆编队行驶、智能交通信号灯控制等，以提高交通效率和安全性。

物流运输：无人机蜂群可用于快递、货物运输等物流领域，实现快速、高效的货物配送。

灾害救援：在灾害救援中，无人机蜂群可快速部署，执行搜救、物资投送等任务，提高救援效率。

环境监测：多智能体系统可用于环境监测，如空气质量检测、森林火险预警等，为环境保护提供有力支持。

科研探索：在科研领域，多智能体和智能蜂群技术可用于深海、太空等恶劣环境下的探索任务，为人类科研进步贡献力量。