目錄
前言
第1章無人機集群的神經(jīng)系統(tǒng)1
1.1無人機集群的發(fā)展及趨勢4
1.1.1無人機集群發(fā)展概況4
1.1.2集群協(xié)同帶來的優(yōu)勢6
1.1.3無人機集群發(fā)展趨勢8
1.2無人機集群協(xié)同面臨的挑戰(zhàn)10
1.2.1遙控協(xié)同模式面臨的問題10
1.2.2預先編程協(xié)同模式面臨的問題11
1.2.3仿生物群體智能協(xié)同面臨的問題12
1.3無人機集群自主協(xié)同的基礎保證13
1.3.1信息共享的途徑是網(wǎng)絡13
1.3.2決策動作的協(xié)調(diào)靠網(wǎng)絡14
1.3.3集群決策的基礎是網(wǎng)絡14
2.4.3無人機集群網(wǎng)絡拓撲優(yōu)化研究現(xiàn)狀25
2.4.4無人機集群網(wǎng)絡路由優(yōu)化研究現(xiàn)狀26
參考文獻30
第3章無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的挑戰(zhàn)與潛力34
3.1無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的新挑戰(zhàn)34
3.1.1多維動態(tài)35
3.1.2能力約束36
3.1.3信息缺失37
3.2無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的新潛力38
3.2.1網(wǎng)絡彈性38
3.2.2集體主義39
3.2.3智能學習39
參考文獻40
第4章智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的新思考41
4.1任務驅(qū)動：智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的目標指引41
4.2通控一體：智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的探索思路46
4.3群體智能：智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的主要途徑50
4.4博弈學習：智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的重要方法52
4.4.1博弈論基本概念52
4.4.2博弈論在無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化中的應用54
4.4.3學習算法與博弈理論的結(jié)合55
參考文獻56
第5章智能無人機集群網(wǎng)絡頻譜資源分配61
5.1引言61
5.1.1概述61
5.1.2本章主要內(nèi)容64
5.2基于相關均衡的無人機集群頻譜資源匹配優(yōu)化65
5.2.1問題引入65
5.2.2模型建立66
5.2.3資源需求-供應匹配優(yōu)化博弈和相關均衡69
5.2.4基于悔恨匹配過程的分布式學習算法72
5.2.5實驗結(jié)果及分析73
5.2.6小結(jié)78
5.3基于勢能博弈的無人機集群頻譜分配優(yōu)化78
5.3.1問題引入78
5.3.2模型建立79
5.3.3基于勢能博弈的自組織頻譜接入方法81
5.3.4實現(xiàn)納什均衡的多智能體學習算法83
5.3.5實驗結(jié)果及分析84
5.3.6小結(jié)88
5.4基于協(xié)同自治的密集集群網(wǎng)絡頻譜決策優(yōu)化88
5.4.1問題引入88
5.4.2模型建立90
5.4.3基于分治決策的資源分配機制91
5.4.4實驗結(jié)果及分析98
5.4.5小結(jié)104
5.5基于團購機制的無人機集群頻譜分配優(yōu)化104
5.5.1問題引入104
5.5.2模型建立105
5.5.3無人機集群重疊聯(lián)盟形成博弈108
5.5.4仿真結(jié)果及分析113
5.5.5小結(jié)117
5.6基于聯(lián)盟圖博弈的多跳數(shù)據(jù)傳輸分配優(yōu)化117
5.6.1問題引入117
5.6.2模型建立118
5.6.3博弈模型設計121
5.6.4算法設計125
5.6.5實驗結(jié)果及分析126
5.6.6小結(jié)131
5.7開放性討論132
參考文獻33
第6章智能無人機集群業(yè)務數(shù)據(jù)傳輸動態(tài)接入140
6.1引言140
6.1.1概述140
6.1.2本章主要內(nèi)容145
6.2面向無人機業(yè)務數(shù)據(jù)的最優(yōu)序貫機會頻譜接入146
6.2.1問題引入146
智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化技術
6.2.2模型建立147
6.2.3業(yè)務數(shù)據(jù)模型150
6.2.4最優(yōu)序貫檢測次序152
6.2.5實驗結(jié)果及分析154
6.2.6小結(jié)156
6.3面向異構(gòu)業(yè)務數(shù)據(jù)的集群合作勢能博弈接入157
6.3.1問題引入157
6.3.2模型建立158
6.3.3面向業(yè)務數(shù)據(jù)的本地合作勢能博弈162
6.3.4算法設計164
6.3.5實驗結(jié)果及分析170
6.3.6小結(jié)174
6.4基于集群業(yè)務合作的時頻二維函數(shù)化聯(lián)盟博弈接入175
6.4.1問題引入175
6.4.2模型建立176
6.4.3業(yè)務合作聯(lián)盟博弈180
6.4.4業(yè)務驅(qū)動聯(lián)盟形成算法182
6.4.5實驗結(jié)果及分析187
6.4.6小結(jié)192
6.5面向集群異構(gòu)業(yè)務數(shù)據(jù)的自組織業(yè)務匹配序貫接入192
6.5.1問題分析192
6.5.2模型建立193
6.5.3面向業(yè)務數(shù)據(jù)的序貫接入博弈模型198
6.5.4面向業(yè)務數(shù)據(jù)的序貫接入決策分布式學習算法199
6.5.5實驗結(jié)果及分析203
6.5.6小結(jié)209
6.6開放性討論209
參考文獻210
第7章智能無人機集群網(wǎng)絡路由選擇218
7.1引言218
7.1.1概述218
7.1.2本章主要內(nèi)容223
7.2面向傳輸時延優(yōu)化的路由選擇223
7.2.1問題分析223
7.2.2模型建立224
7.2.3基于深度強化學習的無人機集群路由算法設計225
7.2.4實驗結(jié)果及分析229
7.2.5小結(jié)238
7.3面向多個屬性聯(lián)合優(yōu)化的路由選擇239
7.3.1問題分析239
7.3.2模型建立239
7.3.3基于熵權(quán)法的多屬性路由決策241
7.3.4多屬性聯(lián)合深度強化學習算法設計242
7.3.5實驗結(jié)果及分析247
7.3.6小結(jié)252
7.4考慮任務屬性優(yōu)先級的路由選擇253
7.4.1問題分析253
7.4.2屬性優(yōu)先級分析253
7.4.3基于屬性優(yōu)先級的深度強化學習算法設計254
7.4.4實驗結(jié)果及分析257
7.4.5小結(jié)260
7.5開放性討論260
參考文獻261
第8章智能無人機集群網(wǎng)絡拓撲優(yōu)化265
8.1引言265
8.1.1概述265
8.1.2本章主要內(nèi)容266
8.2面向能量效率的無人機集群拓撲優(yōu)化266
8.2.1問題分析266
8.2.2模型建立267
8.2.3基于功率控制的無人機集群覆蓋部署269
8.2.4實驗結(jié)果及分析276
8.2.5拓展分析282
8.2.6小結(jié)282
8.3面向高效信息傳輸?shù)臒o人機集群拓撲優(yōu)化282
8.3.1問題分析282
8.3.2模型建立283
8.3.3覆蓋效用最優(yōu)的聯(lián)盟形成博弈286
8.3.4基于帕累托的聯(lián)盟部署算法290
8.3.5實驗結(jié)果及分析291
8.3.6小結(jié)296
8.4開放性討論296
參考文獻297
第9章智能無人機集群網(wǎng)絡優(yōu)化的場景運用299
9.1引言299
9.2輔助通信299
9.2.1網(wǎng)絡架構(gòu)301
9.2.2信道特征302
9.2.3技術研究要點303
9.3災害管理和應急救援305
9.3.1無人機集群輔助災害管理305
9.3.2無人機集群輔助應急救援309
9.4空中物聯(lián)網(wǎng)312
9.4.1無人機物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)312
9.4.2編隊控制313
9.4.3物聯(lián)數(shù)據(jù)融合313
9.5安全監(jiān)控314
9.5.1無人機安全監(jiān)控概述314
9.5.2系統(tǒng)構(gòu)成315
9.5.3運用例317
9.6醫(yī)療服務319
9.6.1無人機的醫(yī)療應用場景319
9.6.2技術要點321
參考文獻322
彩圖