無人機自組網研究進展綜述

卓 琨 ，張衡陽 ，鄭 博 ,2，戚云軍

（1.空軍工程大學信息與導航學院 西安 710077；2.中國人民解放軍94188部隊 西安 710077）

1 引言

無人機（unmanned aerial vehicle，UAV）具有用途多樣、靈活性強、裝配便利和開支較低等優勢，在軍用、民用領域得到了廣泛的關注和發展。多無人機系統（multi-UAV system）協同應用比單個無人機系統具備可生存性更強、可擴展性更高、完成任務更快等優勢，同時也帶來了諸多實際問題，其中最為重要的基礎性問題就是多無人機間的協同通信，如何設計適應未來發展需求、高效的多無人機通信網絡已成為亟待解決的問題。

美軍在近期發布的《無人機路線圖》[1]和《無人系統一體化路線圖》[2]中都將無人機明確規劃為未來全球信息柵格（global information grid，GIG）中的重要節點，并指出自組網將會是未來無人機戰術互聯網絡的發展方向。無人機自組網（UAV Ad Hoc network，UANET）的概念在這種背景下應運而生，它將移動自組網 （mobile Ad Hoc network，MANET）和車載自組網（vehicle Ad Hoc network，VANET）的概念拓展到無人機網絡通信中，使網絡中的各無人機能夠分發和傳遞指控指令、感知態勢和采集數據等信息，具備有效擴展網絡系統規模，提供安全可靠、抗毀性強的網絡通信，支持多無人機戰術協同，有效降低無人機的載荷量、開支，可輔助其他通信方式，大幅提高無人機作戰平臺戰術效能等優勢。

2 無人機自組網簡介

2.1 基本概念

無人機自組網，也稱無人機網絡（network of UAV）[3]或無人航空自組網 （unmanned aeronautical Ad Hoc network，UAANET）[4]，基本思想是：多無人機間的通信不完全依賴于地面控制站或衛星等基礎通信設施，而是將無人機作為網絡節點，各節點間能夠相互轉發指控指令，交換感知態勢、健康情況和情報搜集等數據，自動連接建立起一個無線移動網絡。該網絡中每個節點兼具收發器和路由器的功能，以多跳的方式把數據轉發給更遠的節點。

無人機自組網采用動態組網、無線中繼等技術實現無人機間的互聯互通，具備自組織、自修復的能力和高效、快速組網的優勢，可滿足無人機在特定條件下的應用需求，是對現有無人機通信體系的補充和完善，具有重要的理論研究和實踐應用價值。

2.2 主要特點

無人機自組網是無線自組網的一類特殊形式，不僅具有固有的多跳、自組織、無中心等特點，還具備自身的特殊性，主要特點介紹如下。

（1）節點的高速移動和網絡拓撲的高動態變化

這是無人機自組網與傳統自組網最顯著的區別，參考文獻[1]指出，無人機的速度在30～460 km/h，這種高速移動會造成拓撲高動態變化，從而對網絡連通性和協議性能產生嚴重影響；同時，無人機平臺的通信失效和視距通信鏈路的不穩定性也會造成鏈路中斷和拓撲更新。

（2）節點的稀疏性和網絡的異構性

無人機節點在空中分散分布，節點間的距離大都有幾公里，一定空域內節點密度較低，因此網絡連通性是一個值得注意的問題。在無人機的實際應用中，無人機還需要與地面站、衛星、有人駕駛飛機、臨近空間平臺等不同平臺進行通信連接；自組網結構可能會包括不同類型的無人機或采用分層分布式結構。在這些情況下，節點都存在差異性，整個網絡可能是異構互聯的。

（3）節點能力較強和網絡臨時性明顯

節點的通信和計算設備都由無人機提供空間和能量，除mini型外一般都能滿足。相比于傳統MANET，無人機自組網一般不需要額外考慮節點的能耗和計算能力問題；GPS的應用可為節點提供精確的定位、授時信息，便于節點獲得自身位置信息和進行時鐘同步；利用機載計算機的路徑規劃功能可有效輔助路由決策。無人機應用大多針對特定任務展開，運行規律性不強，在一定空域內存在著節點密度較低、飛行不確定性較大的情況，因而網絡具有更強的臨時性。

（4）網絡目標的獨特性

傳統Ad Hoc網絡的目標是建立對等連接，而無人機自組網也需要為無人機的協調和協作功能建立對等連接；其次，某些節點在網絡中還需要擔任數據收集的中心節點，功能類似于無線傳感器網絡，因此需要支持流量匯集；再次，網內可能包括多類型傳感器，不同傳感器的不同數據交付策略都需要得到有效保障；最后，業務數據所包括的圖像、音頻、視頻等，具有傳輸數據量大、數據結構多元化、時延敏感性高等特點，需要確保相應的QoS。

（5）移動模型的特殊性

移動模型會對Ad Hoc網絡的路由協議、移動性管理等產生重要影響。不同于MANET隨機移動和VANET受限于公路移動，無人機節點也具有自身獨特的運動規律。在某些多無人機的應用中，偏向于選擇全局路徑規劃，這種情況下無人機的移動具有規律性；但自動化無人機運行航跡不是預定的，飛行計劃也可能會在運行中變更。參考文獻[5]針對執行偵察任務的UAV提出了兩種移動模型：第一種是實體隨機移動模型，依據預定的馬爾可夫過程進行左轉、右轉和直行方向的概率獨立隨機運動；第二種是群組分布式信息素排斥模型 （distributed pheromone repel mobility model，DPR），根據UAV偵察過程中產生信息素的數量來引導無人機移動，具有可靠的搜尋特性。參考文獻[6]針對在某一區域內盤旋運動的UAV，提出了一種半隨機圓周移動（semi-random circular movement，SRCM）模型，利用一個二維圓形區域推導出節點移動概率的近似分布函數。參考文獻[7]針對UAV在運行航跡中需要克服急停和急轉現象、保持平滑航跡的需求，提出了一種增強型高斯馬爾可 夫 移 動 模 型 （enhanced Gauss-Markov mobility model，EGM），通過對GM模型（高斯馬爾可夫模型）的方向偏離進行修正，可有效實現邊界避免機制，并獲取更真實的UAV運動軌跡。

2.3 應用優勢

（1）提高多無人機系統的可擴展性

多無人機系統如果都只能與基礎通信設施進行通信，則其運行范圍就會局限在設施的覆蓋范圍內，如果某個無人機不能建立通信連接就會導致無法運行。而無人機自組網能夠拓展多無人機系統的運行范圍，即使某個節點無法與基礎通信設施連接，仍可與其他無人機建立多跳通信鏈路。

（2）提供可靠、抗毀性強的多無人機間通信

地形情況會對設施的覆蓋范圍和信號傳播產生一定的影響，如山脈、建筑物等障礙物，都會對信號傳播產生阻礙。無人機自組網能夠有助于多無人機系統在障礙物之間運行。當網絡中某節點通信受阻時，如采用自組網結構就可利用網絡自愈性，通過與其他無人機保持連通就能減少對基礎設施的依賴，增強了多無人機系統運行的可靠性。

（3）支持無人機集群戰術協同

無人機集群任務協同多采用分布式控制，成員間必須能夠相互通信以實現協調化，而自組網結構可有效防止集群內成員的碰撞，有效協調各成員，從而完成各項任務。

（4）有效輔助其他通信方式

運用無人機自組網可對其他通信方式起到輔助作用。可與地面測控站、無限傳感器網絡、高空衛星、其他航空器等組成一體化空天地信息網絡，通過多無人機的移動將不同層面的信息進行有效中繼，起到區域通信節點、有效補盲等作用。

（5）降低無人機的載荷量和開支

載荷重量對于無人機而言具有重要意義，重量越輕意味著飛行高度越高、航程越遠。在無人機自組網中只需小部分無人機配備較沉重、昂貴的基礎通信設備，而其他無人機攜帶較輕、便宜的自組網設備便能維持網絡運行，具有較高的靈活性和經濟性。

3 組網關鍵技術的研究進展

無人機自組網是基于航空無線信道且高動態變化的無線網絡，參考文獻[8]認為無人機節點的高速移動會帶來網絡拓撲的劇烈變化，從而造成傳統組網協議無法直接應用。所面臨的主要問題包括如下幾個方面：

· 物理層需要考慮節點密度、節點間距離和通信鏈路變化，以解決多普勒頻移和衰落問題；

·MAC協議要實現公平接入機制，在共享的航空信道中實現數據接入的低碰撞概率、高速低時延傳輸；

·路由協議需要適應帶寬受限和鏈路狀態快速變化的條件，以進行路由信息分發和維護，并能與其他網絡兼容互聯；

·傳輸協議則要針對環境高動態變化加強網絡的流量控制和擁塞控制，避免造成網絡擁塞、降低網絡性能；

· 應用層要針對通信需求和網絡條件的變化，協調協議棧各層協作；

· 需要特別注意，無人機一旦遭受竊聽、攻擊、欺騙等將會引起嚴重后果，必須對網絡的安全體系結構和專用安全技術展開研究；

· 網絡管理涉及多個方面，包括地址管理、服務管理和移動性管理等，需要不同機制的協同應用來解決相應的網絡管理問題。

無人機自組網網絡協議和算法的設計應綜合考慮多方面問題，在帶來最小性能下降的條件下確保網絡正常運行。

3.1 MAC協議

MAC協議直接控制無線信道上分組的收發，對網絡性能優劣起著決定性作用。無人機自組網除了要解決隱藏、暴露終端和公平性等自組網MAC層普遍性問題之外，節點的高移動性、通信距離不斷變化造成的鏈路質量頻繁波動和突發優先級高、實時性強的武器控制、安全類信息的實時可靠傳輸都是挑戰性問題。依據不同的信道接入策略，現有無人機自組網MAC協議的分類如圖1所示，具體介紹如下。

（1）基于競爭類MAC協議

圖1 無人機自組網MAC協議分類

基于競爭類MAC協議主要包括隨機競爭和預約競爭。由于隨機競爭類MAC協議的傳輸碰撞概率較大，會造成傳輸成功率、信道利用率隨業務量增長性能嚴重下降，一般多采用基于IEEE 802.11DCF的預約競爭類MAC協議，其核心機制是CSMA/CA。

第一個無人機自組網的實例采用了MANET中MAC層設計常用的基于全向天線的IEEE 802.11標準[9]，大多數無人機自組網路由協議研究也默認采用該協議，通過使用RTS/CTS機制能有效解決隱藏終端問題，但航空環境中不可忽視的傳播時延會對協議性能造成較大影響。參考文獻[10]使用兩個無人機節點和一個地面節點建立了可重構的IEEE 802.11s mesh網絡，真實飛行結果表明IEEE 802.11s是一種有效方案。參考文獻[11]統計分析了單跳無人機自組網在衰落信道條件下非飽和流量數據分組的時延性能，其MAC層基于IEEE 802.11 DCF模型，通過將每個節點建模成排隊系統得到了平均時延。

（2）基于調度類MAC協議

基于調度類MAC協議主要分為輪替接入和固定接入兩類，通過對網絡資源的預先規劃來保證節點的通信需求。由于采用了沖突避免的預規劃方式，在網絡負載較重時仍可保證一定的吞吐量和時延性能，但無法保證高優先級突發業務的實時傳送需求。

輪替接入多采用令牌環（Token）方式，參考文獻[12]中提出了一種基于全雙工和多分組接收的無人機自組網MAC層令牌協議，通過令牌結構和信道狀態信息更新可有效消除碰撞，在不完全信道狀態信息條件下仿真驗證了MAC協議的有效性。參考文獻 [13]假設采用CDMA的無人機自組網節點具有多用戶感知能力，其MAC層采用了一種令牌循環方案來解決隱藏節點的查找、碼元分配和協作傳輸等問題，理論分析和仿真結果表明，該方案在網絡負載較重時仍然適用。國內空軍工程大學[14]針對Ad Hoc網絡結構的無人機編隊，對固定TDMA協議加入了業務優先級和競爭機制，使協議性能有了一定提高，但仍需進一步優化。

對于常用MAC協議在無人機自組網中的應用，不同類型的協議具有各自的特點和優劣，在網絡負載較重時不同協議的性能比較情況見表1。

表1 無人機自組網MAC協議比較

從表1中可看出，傳統MANET MAC協議并不能直接在無人機自組網中應用，這是由航空環境中節點間距離較遠、通信鏈路質量波動頻繁等問題造成的，必須加以相應改進才能應用；無人機在其主要應用的軍事場合中擔負情報偵查、目標摧毀等任務，對于移動目標、武器控制等實驗敏感信息的傳輸有著極高的實時性、可靠性傳輸需求，但現有MAC協議在網絡重負載時并不能提供有效支持 （競爭類碰撞概率較大、調度類無法解決分組接入的固定等待時延），因此有必要對具備優先級區分、擴展性好、QoS保障、高速低時延傳輸能力的MAC協議展開研究。

3.2 路由協議

現有MANET、VANET中的路由協議無法適應無人機通信環境中的路由信息頻繁變化，而無人機自組網路由協議則要適應節點高速移動帶來的拓撲變化劇烈、鏈路壽命短暫等特點。目前無人機自組網使用的路由協議分類情況如圖2所示，具體介紹如下。

（1）靜態路由

靜態路由是指具有靜態路由表且不需要更新的路由，多用于具有固定拓撲、無需任務更新的場合，但不具備容錯和適應動態環境的功能。以下兩種路由屬于靜態路由。

負載攜帶和傳遞路由[15]（load carry and deliver routing，LCAD）：無人機自組網較早采用的路由協議，其目標是在增加安全性的同時最大化網絡吞吐量，通過最小化跳數的方式實現批量數據傳輸和時延容忍需求，其不足之處在于隨著節點間通信距離的不斷增大，時延會明顯增加。

圖2 無人機自組網路由協議分類

數據中心路由[16]（data centric routing，DCR）：實際應用中多無人機還存在著一對多的數據傳輸需求，該路由可為不同應用模式提供相應支撐。其典型應用結構是“發布—訂閱”模式，能在數據發布者和訂閱者之間實現自動連接，還可進行流量匯集；與泛洪的不同之處在于，只需給訂閱者調度已注冊的數據類型、內容。由于所需協同最小，當系統包括有限數目的無人機并有預定規劃路徑時更傾向于選擇這種模式。

（2）先應路由

此類路由也稱主動式路由協議，會對路由表進行周期性更新，不同協議的區別在于更新機制的不同。優勢在于存儲了路由信息，無需等待即可選擇發送端到接收端的傳輸路徑；但缺點也是明顯的，會產生大量的控制開銷且收斂速度較慢。

SRIInternational首次對無人機自組網結構進行了實驗[17]，采用了基于反向路徑轉發的拓撲廣播 （topology broadcast based on reverse-path forwarding，TBRPF）協議，用于最小化網絡層開銷。

[18]提出了無人機自組網的一種基于定向天線的定向優化鏈路狀態路由（directional optimized link state routing，DOLSR）協議，通過使用多中繼點降低傳輸開銷和最小化時延。參考文獻[19]提出了prediction-OLSR協議，利用GPS信息輔助路由決策，同時以節點間的相對速度對期望傳輸計數度量進行加權。

參考文獻[20]針對3種不同的先應式路由協議：目標序列距離矢量（destination-sequenced distance-vector，DSDV）、OLSR、hierarchical-OLSR的適應性進行了比較分析，通過網絡仿真比對了不同移動速度對網絡性能 （包括交付率、開銷、平均跳數、平均時延）的影響。參考文獻[21]提出了一種基于移動性和負載感知的ML-OLSR協議，在OLSR協議中加入了移動性和負載感知算法，獲得了更好的交付率和時延性能。

（3）反應路由

這類路由也稱為被動或按需路由協議，當需要發送消息時才會按需尋找路徑，可有效減少控制開銷，但也會在路由尋找過程中產生高時延。

參考文獻 [22]開發了一種基于動態源路由（dynamic source routing，DSR）的無人機自組網試驗平臺，在該協議中，只有當數據需要發送時源節點才會尋找到目的節點的路徑。參考文獻[23]發現因為節點的高移動性和拓撲的不穩定性，DSR比先應式協議更適合于無人機自組網。

參考文獻 [24]針對無人機自組網提出了一種改進的UAV-DSR協議，通過對擁塞狀態和能量等級的劃分來確立不同的RREQ響應對策；參考文獻[25]針對強信號無人機網絡提出了一種限制路由請求最大跳數策略的REDSR，可節約節點的路由存儲空間并降低路由開銷；參考文獻 [26]針對小型無人機自組網偵查任務提出了一種UEDSR，引入能量平衡機制降低了熱點的過度能耗，延長了網絡壽命。

參考文獻[27]提出了一種基于時隙請求的按需距離矢量（Ad Hoc on-demand distance vector，AODV）路由協議，使用專用時隙供一個節點發送數據分組，雖然增大了控制開銷，但有效提升了分組交付率，減少了碰撞。參考文獻[28]在AODV協議的基礎上，在路由發現過程中以最小化跳數為目標，采用路徑更新度、路徑長度、路徑可靠度作為路徑選擇準則。

參考文獻[29]提出了基于節點可用鄰居數和移動性的路由協議AODV-NM，通過對其閾值進行設置，可對鏈路質量進行判定并選擇可靠路由。

（4）混合路由

混合路由協議是先應路由協議、反應路由協議的結合，能夠克服先應路由協議控制信息開銷較大和反應路由協議路由發現時延較大的不足。

區域路由協議（zone routing protocol，ZRP）基于區域的概念，通過在域間使用先應路由、在域內使用反應路由，可有效解決網絡擴展性問題。ZRP最關鍵的問題就是簇的構造，參考文獻[30]提出了一種分簇算法，先在地面分簇并計算簇的劃分，然后依據地理信息推選簇首，依據任務信息調整分簇結構；參考文獻[31]提出了另一種移動預測分簇算法，通過對網絡拓撲的更新來解決簇更新問題，以字典trie結構和鏈路失效時間移動模型來預測無人機群的移動，并以模型和鄰居節點推選簇首的權重進行加權運算。

參考文獻[32]在臨時按序路由算法（temporarily ordered routing algorithm，TORA）的基礎上提出了無人機自組網的RTORA，采用開銷減少機制克服了TORA反向鏈路失效造成的不利影響。

（5）基于地理位置的路由

由于無人機自組網節點的高移動性，先應路由維持路由表的方式并不是最優的，同時反應路由中每個分組在發送前重復尋找路徑會造成大量開銷。針對這些問題，相關研究人員提出了采用基于地理位置信息的路由協議。

參考文獻[33]對無人機自組網的先應、反應和基于位置的路由協議進行了對比，顯示了貪婪周邊無狀態路由（greedy perimeter stateless routing，GPSR）協議性能要優于先應和反應路由。參考文獻[34]開發了基于位置路由的仿真框架，驗證了GPSR協議適用于節點密度較大的無人機自組網。參考文獻 [35]提出了地理位置移動導向路由（geographic position mobility oriented routing，GPMOR），使用高斯馬爾可夫移動模型預測節點移動并確定下一跳。參考文獻[36]針對無人機自組網采用傳統貪婪轉發策略時，在路由空洞發生時采用分組回收策略。

參考文獻[37]針對無人機自組網的多媒體數據傳輸提出了一種改進的GPSR協議，兼顧了位置、速度、運動方向等因素來選擇最優下一跳，并以路由節點所發送的反饋信息實現全局路徑優化。

綜上，對無人機自組網中使用的基本路由協議進行橫向比較，比較結果見表2。

路由協議是無人機自組網的關鍵性問題之一，現有MANET路由無法完全滿足無人機自組網的應用需求。針對不同的數據收集場景有著不同的應用模式需求：數據中心路由可有效支撐流量匯集模式，但還需結合具體應用場景需求進一步深入研究；平面對等模式對于無人機自組網成員的協調協作功能意義重大，由于節點自身具備了定位計算能力，GPSR協議展現出了更廣闊的應用前景，但在具體場景下需結合不同數據類型的交付策略、QoS需求進行進一步改進；分層結構適應于大區域、多等級的布置，雖然能有效拓展網絡規模、提升網絡性能，但簇的構造、簇首推選、平面路由選取仍需針對特定場合加以研究改進。

3.3 傳輸協議

傳輸協議的主要功能是增強信息傳輸可靠性，實現擁塞控制和流量控制。無人機自組網的應用需求之一就是要提供可靠的通信結構，因而在高動態環境中建立可靠的傳輸機制是不可或缺的。

表2 無人機自組網路由協議比較

第一個無人機自組網實例采用了現有的傳輸協議，參考文獻[38]采用了IP體系，其傳輸層可同時支持TCP和UDP，但TCP在MANET中性能較差，并不適用于無人機自組網。其流量控制功能基于幀機制和窗口大小而改變，對往返時間的精確估計是一個挑戰性問題。

無人系統聯合結構（JAUS）是無人系統的消息標準，雖然最初是針對地面無人系統提出的，但后續將推廣到所有類型的無人設備。AS5669[39]定義了JAUS的數據通信結構，使用了特有的分組格式和語義，JTCP/JUDP被設計為TCP/UDP的上層封裝。

STANAG 4586定義了北約無人機網絡節點間通用的網絡中心戰傳輸協議，其目標是針對聯合作戰應用，增強地面控制站、無人機和C4I網絡之間的互通性[40]。與JAUS不同，STANAG 4586是專門為無人機系統而開發的。

無人機自組網因為節點的高移動性和航空信道的高誤比特率而有別于傳統網絡，但無人機的測控完全通過無線鏈路實現，因而可靠性對傳輸協議具有重要意義。在應用中，不同類型的數據需求的可靠性等級不盡相同，設計新的協議也必須要使用不同場合的不同需求。目前對無人機自組網而言還沒有專門設計的傳輸協議，傳輸可靠性高、高效的傳輸協議值得進一步研究開發。

3.4 跨層協議設計

分層結構雖然在有線網絡中取得了較好的應用效果，但在無線網絡中無法完全勝任。跨層結構的提出就是為了解決無線網絡的性能優化問題。

參考文獻[41]提出了無人機自組網的一種跨層結構，通過合并OSI參考模型的下3層來促進信息交互，并提出基于定向天線的MAC層IMAC-UAV協議，網絡層則使用了DOLSR協議，結果顯示這種跨層結構可有效提升網絡性能。

參考文獻[42]提出了基于定向天線的網狀—樹算法，是一種結合MAC層和網絡層分簇、路由策略的協同方案，能用一個算法來處理基于TDMA的MAC層時隙分配、網絡層分簇和簇內節點到簇首的路由。該算法是一個頑健性和可擴展性都較強的方案，仿真結果表明其可顯著提高網絡性能。

跨層結構可有效滿足高動態無人機自組網的應用需求，雖然目前對口研究還較少，但下一步仍具有廣闊的研究前景。借助于分層結構，多層之間的交互可有效提升網絡性能，例如鏈路狀態信息這類比較重要的物理層參數，可對上層信道介入、路由轉發提供重要依據；另一類思路是將多層協議合并為一個協議，可用于無人機自組網更高效的結構設計，值得注意的是，需要注意跨層結構的普適性和實現復雜性控制。

3.5 機會網絡

在自組網的實際應用中，節點的稀疏分布、移動性等會造成網絡的連通性無法保證，因此機會網絡[43]得到了廣泛的關注和研究。由于無人機自組網具有節點稀疏分布、拓撲高動態變化等特點，符合機會網絡不一定存在完整連通路徑的基本假設，因此也有一些利用機會網絡對無人機自 組網 的 研 究 ：Zhao Z L[44]和 Rosário D[45,46]等 認 為 無 人 機自組網的通信鏈路具有無法在任何時刻都保持連通的特點，可采用機會網絡的分布式單跳路由決策。參考文獻[44]提出了一種基于網絡拓撲、鏈路質量、地理位置等多類網絡參數的轉發協調機制；參考文獻[45]提出了一種分布式信標機會路由，采用跨層方案優化，可支持多媒體信息傳輸QoE；參考文獻[46]提出了一種基于跨層鏈路質量和地理感知信標的機會路由，可支持多視頻流傳輸。

參考文獻[47]提出了一種可支持任意節點多發送連接的機會路由MSC，相比于傳統延遲容忍網絡（delay-tolerant network，DTN）路由，獲得了更好的時延和分發成功率性能。

無人機自組網機會網絡的研究有別于上述協議，網絡假設的基本連通條件有著本質性差別，是在極端條件下的理論研究，對于推進無人機自組網的應用起到補充完善作用。目前的研究還主要集中在機會網絡路由轉發策略對QoS、QoE的支持，下一步的研究中符合無人機節點相遇情況的移動模型、機會通信數據的分發、檢索機制、信任安全、節點協作機制、通信中間件等問題將需要進一步考慮。

4 實驗平臺開發現狀

為了將無人機自組網的關鍵技術推向未來使用，全球各類研究機構開發了不同的實驗平臺對網絡性能進行測試。依據不同類型可分為下列3類。

4.1 室外平臺

第一個無人機自組網的試驗平臺由University of Colorado實現[48]，在小型無人機上開發和實現了基于IEEE 802.11b的無線設備，網絡層協議選擇了DSR，同時在無線系統中嵌入了監視模塊來詳盡地描述和分析網絡性能。

Berkley Aerobot Team（BEAR）[49]是另一個能支持無人機間通信的試驗平臺，研究設備包括BEAR直升無人機、固定翼無人機、無人地面機器人以及移動地面控制站等。BEAR中的旋翼無人機包含了能用于無人機自組網的IEEE 802.11模塊。

英國的無人傳感自動航空器（SUAAVE）項目[50]不僅僅局限于特定場景，還開發了基于搜尋—營救任務的平臺。雖然該項目的第一個樣本采用IEEE 802.11協議，但計劃繼續開發新的通信結構和協議。

美國佐治亞理工學院 （Georgia Institute of Technology）的無人機研究實驗室（UAVRF）[51]通過運行不同的多無人機系統進行飛行測試來驗證研究結果，此外也開發了基于IEEE 802.11的通信硬件平臺[52]。

國內研究方面，北京航空航天大學[53]開發了多無人機系統，成功驗證了無人機自組網的有效性和靈活性；西北工業大學[54]實現了無人機自組網的驗證系統，基于IEEE 802.11b/g實現了機載嵌入式模塊，網絡層采用EODV協議，傳輸層采用優化的UDP，同時實現了基于H.264的視頻傳輸系統和基于離線數字證書的安全通信協議。

4.2 室內平臺

為了給快速原型和初始測試建立更可控的環境，也需要在受限可控空間內建立室內試驗平臺。

MIT航空控制實驗室利用無人機試驗平臺——實時室內自動工具試驗環境（RAVEN）[55]進行運動捕捉。該系統能完成直升機和飛機等特技飛行的快速原型、多直升機的頑健協調算法、基于視覺的室內飛行傳感算法。

通用機器人自動化感知（GRASP）[56]是由美國賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）開發的室內試驗平臺，通過微型無人機的動態飛行和相互協調，支持偵查、監視、操控和運輸等任務應用。

4.3 仿真平臺

另一類對無人機自組網的平臺實驗方式是通過開發仿真平臺來研究相關算法。雖然目前有較多無線自組網仿真平臺，但絕大多數都無法直接對無人機通信鏈路進行建模。

澳大利亞悉尼大學（University of Sydney）的實時多無人機仿真平臺（RMUS）[57]是第一個能夠支持無人機通信鏈路的多無人機仿真平臺。它基于IEEE 802.11設計，由測試、驗證機制實現多無人機間分散傳導數據的融合與控制[58]。

美國哈佛大學（Harvard University）針對大量mini型、微型無人機群開發了一種開源的仿真試驗平臺——微型航空器群試驗（Simbeeotic）[59]，能夠模擬無人機群的移動和機群間的通信，可支持快速原形、純仿真、半實物仿真實驗。

國內國防科技大學[60]開發了基于HLA的無人機自組網仿真平臺，利用HLA分布式互操作、可重用構建等優勢，有效滿足網絡協議的開發需求。

5 存在的問題和挑戰

無人機自組網可對多無人機系統應用提供有效通信保障，為拓展無人機應用起到了基礎支撐作用。采用自組網結構能確保網絡運行的靈活性和頑健性，但在下一步面向實用化的過程中也就帶來了諸多問題和挑戰，值得進一步深入研究。

（1）運行規章和任務執行層面

運行規章是無人機安全運行的基礎。目前無人機還不具備足夠的安全等級，只能局限在預先批準、規劃好的隔離空域內運行，這就限制了無人機的多樣化應用。隨著無人機應用需求的不斷拓展和技術水平的深化提高，未來如何將無人機納入一體化空域管理改革、制定相適應但又有特殊性的運行規章都是無人機自組網發展的前提背景。

無人機自組網運用的本質目的是，為多無人機系統的任務執行能夠建立起有效的協調和協作機制提供通信手段保障。面對任務區域范圍廣闊和無人機數目眾多的情況，如何在多無人機之間構建起高效的任務（包括路徑）規劃分配機制，將直接影響無人機自組網應用效能的發揮。

（2）與其他通信方式的互聯互通

無人機自組網并不是孤立存在、應用的，而是作為無人機通信體系結構中的一個重要組成部分，只有保證與其他部分的互聯互通、高效協同才能更好地完成任務。首先，無人機必須要與有人駕駛飛機加強通信協作，執行實時回傳偵查視頻圖像、實施電子干擾等不同任務；其次，要確保與衛星、地面網絡、其他平臺之間的互聯互通，便于快速形成統一的戰場態勢，增強無人機的作戰效能。

（3）組網技術層面

由于無人機節點的高速移動造成了網絡拓撲高動態變化、鏈路質量頻繁波動，這都對組網技術提出了更高的要求和挑戰，其中最主要的將是MAC協議和路由協議的設計問題。MAC層需要高效協調多節點共享有限頻譜，克服高速移動、遠距離傳輸造成的不利影響；網絡層要能適應拓撲劇烈變化，建立安全可靠的路由機制。這對于有效支持無人機多樣化任務中不同類型業務的不同傳輸需求起到了關鍵作用，確保在高移動性的動態結構中各類業務的不同QoS需求都能得到保證。

目前無人機的類型多樣，通行手段各異。在未來自組網的研究發展中，需要將組網技術的標準化作為一項重要的前期規劃內容，便于未來不同類型無人機構成的自組網結構的實踐化應用。

6 結束語

作為未來無人機網絡通信的發展方向，無人機自組網具有廣闊的研究和應用前景，其中MAC協議和路由協議的設計將會是無人機自組網面臨的最大挑戰。MAC層所面臨的問題包括突發業務高速率和低時延傳輸、多優先級支持、信道高效利用和差錯控制等；網絡層設計的重點在于如何依據現有MANET路由協議建立起能適應拓撲高動態變化、完全分布式、高效可靠的路由協議。此外，由于運行特性和網絡特征的相似性，航空自組網的相關研究對無人機自組網也具有一定的參考價值。無人機自組網的最終目標是依據不同應用建立起相應的通信標準協議，使無人機之間以及與其他通信設施之間實現可靠、高效通信。

參考文獻

1 DoD.U S Army Roadmap for Unmanned Aircraft Systems 2010-2035,2010

2 DoD.Unmanned Systems Integrated Roadmap FY2013-2038,2013

3 Li Y,St-Hilaire M,Kunz T.Improving routing in networks of UAVs via scoped flooding and mobility prediction.Proceedings of IFIP Wireless Days,Dublin,Ireland,2012

4 Shirani R,St-Hilaire M,Kunz T,et al.Combined reactive-geographic routing for unmanned aeronautical Ad Hoc networks.Proceedings of 8th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference(IWCMC-2012),Limassol,Cyprus,2012

5 Kuiper E,Nadjm-Tehrani S.Mobility models for UAV group reconnaissance applications. Proceedings of International Conference on Wireless and Mobile Communications,Wuhan,China,2006

6 Wang W,Guan X,Wang B,et al.A novel mobility model based on semi-random circular movement in mobile Ad Hoc networks.Information Science,2010,180(3):399～413

7 Biomo J-D,Kunz T,St-Hilaire M.An enhanced Gauss-Markov mobility model for simulations of unmanned aerial Ad Hoc networks.Proceedings of 7th Wireless and Mobile Networking Conference,Vilamoura,2014

8 Han Z,Swindlehurst A L,Liu K J R.Optimization of MANET connectivity via smart deployment/movement of unmanned air vehicle.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2009,58(6):3533～3546

9 Brown T X,Argrow B,Dixon C,et al.Ad Hoc UAV ground network(AUGNet).Proceedings of USENIX Technical Conference,Chicago,USA,2004

10 Patibandla S T,Bakker T,Klenke R H.Initial evaluation of an IEEE 802.11s-based mobile Ad Hoc network for collaborative unmanned aerial vehicles.Proceedings of IEEE International Conference on Connected Vehicles and Expo(ICCVE),Las Vegas,NV,2013

11 Li J,Zhou Y F,Lamont L,et al.Packet delay in UAV wireless networks under non-saturated traffic and channel fading conditions.Wireless Pers Commun,2013,72(2):1105～1123

12 Cai Y G,Yu F R,Li J,et al.Medium access control for unmanned aerial vehicle(UAV)Ad Hoc networks with full-duplex radios and multipacket reception capability.Journal Wireless Networks,2013,19(6):1469～1484

13 Li J,Zhou Y F,Lamont L,et al.A token circulation scheme for code assignment and cooperative transmission scheduling in CDMA-based UAV Ad Hoc network.Journal Wireless Networks,2013,19(6):1469～1484

14 韓海艷，馬林華，田雨等.無人機編隊中的自主定位與動態TDMA協議應用.電光與控制,2012，19(9):29～32

Han H Y,Ma L H,Tian Y,et al.Slef-localization and application of dynamic TDMA in UAV formation.Electronics Optics&Control,2012,19(9):29～32

15 Cheng C M,Hsiao P H,Kung H T,et al.Maximizing throughput of UAV-relaying networks with theload-carry-and-deliver paradigm.Proceedings of IEEE Wireless Communications and Networking Conference(WCNC),Hong Kong,China,2007

16 Jong De E.Flexible data-centric UAV platform eases mission adaptation.http://www.rti.com/whitepapers/RTI-Data-Driven-Approach-to-UAV.pdf,2013

17 Bellur B R,Lewis M G,Templin F L.An Ad Hoc network for teamsofautonomousvehicles.Proceedings of1stAnnual Symposium on Autonomous Intelligence Networks and Systems,Los Angeles,USA,2002

18 Alshabtat A I,Dong L,Li J,et al.Low latency routing algorithm for unmanned aerial vehicles Ad Hoc networks.International Journal of Electrical and Computer Engineering,2010,6(1):48～54

19 Rosati S,Kruzelecki K,Traynard L,et al.Speed-aware routing for UAVAdHocnetworks.ProceedingsofGLOBECOM,Atlanta,GA,2013

20 張可，張偉，李煒等.無人機自組織網絡先應式路由協議適應性研究.計算機工程與應用,2010，46(2):4～6

Zhang K,Zhang W,Li W,et al.Research of applicability for UAV Ad Hoc networks pre-active routing protocols.Computer Engineering and Applications,2010,46(2):4～6

21 Zheng Y,Wang Y W,Li Z Z,et al.A mobility and load aware OLSR routing protocol for UAV mobile Ad Hoc networks.Proceedingsof15th IEEE Information and Communication Technologies Conference,Nanjing,China,2014

22 Brown T,Doshi S,Jadhav S,et al.A full scale wireless Ad Hoc network test bed.Proceedings of International Symposium on Advanced Radio Technologies,Boulder,CO,2005

23 Khare V R,Wang F Z,Wu S,et al.Ad-hoc network of unmanned aerial vehicle swarms for search&destroy tasks.Proceedings of International IEEE Conference on Intelligent Systems,Varina,2008

24 李娟，張曉林，占巍等.無人機移動自組網路由協議研究.遙測遙控,2013,34(3):43～47

Li J,Zhang X L,Zhan W,et al.Research on routing protocol in UAV MANET.Journal of Telemetry,Tracking and Command,2013,34(3):43～47

25 Li J,Zhang X L,Bao J H,et al.A novel DSR-based protocol for signal intensive UAV network.Applied Mechanics and Materials,2013,241-244(12):2284～2289

26 Li J,Liu X C,Pang Y F,et al.A novel DSR-based protocol for small reconnaissance UAV Ad Hoc network.Applied Mechanics and Materials,2014,568-570(7):1272～1277

27 Forsmann J H,Hiromoto R E,Svoboda J.A time-slotted on-demand routing protocol for mobile Ad Hoc unmanned vehicle systems.SPIE 6561,2007

28 Biomo J-D M M,Kunz T,St-Hilaire M.Routing in unmanned aerial Ad Hoc networks:introducing a route reliability criterion.Proceedingsof7th IEEE Wirelessand MobileNetworking Conference,Vilamoura,Algarve,Portugal,2014

29 王頂，趙頤軒，馬娟.無人機網絡環境下AODV協議的優化.計算機測量與控制,2013，21(6):1580～1583

Wang D,Zhao Y X,Ma J.Optimization of AODV routing protocol for UAV network.Computer Measurement&Control,2013,21(6):1580～1583

30 Kesheng L,Jun Z,Tao Z.The clustering algorithm of UAV networking in near-space.Proceedings of8th International Symposium on Antennas,Propagation and EM Theory,Kunming,China,2008

31 Zang C,Zang S.Mobility prediction clustering algorithm for UAV networking.Proceedings of GLOBALCOM,Houston,TX,2011

32 Zhai Z Q,Du J,Ren Y.The application and improvement of temporally ordered routing algorithm in swarm network with unmanned aerialvehicle nodes.Proceedingsof9th IEEE International Conference on Wireless and Mobile Communications,Nice,France,2013

33 Hyland M T,Mullins B E,Baldwin R O,et al.Simulation based performance evaluation of mobile Ad Hoc routing protocols in a swarm ofunmanned aerialvehicles.Proceedings of 21st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops,IEEE Computer Society,Niagara Falls,Ont,2007

34 Shirani R,St-Hilaire M,Kunz T,et al.The performance of greedy geographic forwarding in unmanned aeronauticalAd Hoc networks.Proceedings of 9th Annual Communication Networks and Services Research Conference,IEEE Computer Society,Ottawa,2011

35 Lin L,Sun Q,Li J,et al.A novel geographic position mobility oriented routing strategy for UAVs.Journal of Computational Information Systems,2012,56(8):709～716

36 Biomo Jean-Daniel, Kunz T, St-Hilaire M. Routing in unmanned aerial Ad Hoc networks:a recovery strategy for greedy geographic forwarding failure.ProceedingsofIEEE WCNC’14 Track 3(Mobile and Wireless Networks),Istanbul,Turkey,2014

37 石祥濱，王鋒.無人機自組網絡多媒體數據傳輸路由算法研究.沈陽航空航天大學學報,2012，29(2):32～36

Shi X B,Wang F.A routing algorithm for UAV Ad Hoc networks multimedia data transmission.Journal of Shenyang Aerospace University,2012,29(2):32～36

38 Elston J,Argrow B,Houston A,et al.Distributed atmospheric sensing using small UAS and doppler radar.Proceedings of AIAA Infotech@Aerospace Conference,Seattle,WA,2009

39 Network Environmental Committee. JAUS/SDP transport specification.http://standards.sae.org/as5669a/,2013

40 Frazzetta S,Pacino M.A STANAG 4586 oriented approach to UAS navigation.J Intell Robot Syst,2013,69(6):21～31

41 Alshbatat A I,Dong L.Cross-layer design for mobile ad-hoc unmanned aerial vehicle communication networks.Proceedings of International Conference on Networking Sensing and Control,Chicago,IL,2010

42 Huba W,Shenoy N.Airborne surveillance networkswith directional antennas.Proceedings of 8th International Conference on Networking and Services,Maarten,2012

43 張三峰，黃迪，陳州等.一種面向機會網絡路由的最優停止決策方法.軟件學報,2014，25(6):1291～1300

Zhang S F,Huang D,Chen Z,et al.Optimal stopping decision method for routing of opportunistic networks.Journal of Software,2014,25(6):1291～1300

44 Zhao Z L,Ros ario D,Braun T,et al.Topology and link quality-aware geographical opportunistic routing in wireless Ad Hoc Networks.Proceedings of 9th IEEE Wireless Communications and Mobile Computing Conference,Sardinia,Italy,2013

45 Rosário D,Zhao Z L,Santos A,et al.A beaconless opportunistic routing based on a cross-layer approach for efficient video dissemination in mobile multimedia IoT applications.Computer Communications,2014,45(6):21～31

46 Ros ario D,Zhao Z L,Braun T,et al.Opportunistic routing for multi-flow video dissemination over flying Ad Hoc networks.Proceedings of 15th a World of Wireless,Mobile and Multimedia Networks,Sydney,Australia,2014

47 Xu C,Zhang X L.A routing algorithm forschismatic communication network based on UAV.Proceedings of 4th IEEE Electronics Information and Emergency Communication,Beijing,China,2013

48 Brown T X,Doshi S,Jadhav S,et al.Test bed for a wireless network on small UAVs.Proceedings of AIAA 3rd‘Unmanned Unlimited’Technical Conference,Chicago,USA,2004

49 Robotics B.BEAR:berkeley aerobot team.http://robotics.eecs.berkeley.edu/bear/index.html,2013

50 Cameron S,Hailes S,Julier S,et al.SUAAVE:combining aerial robots and wireless networking.Proceedings of 25th Bristol International UAV Systems Conference,UK,2010

51 Johnson E.Georgia tech UAV research facility.http://controls.ae.gatech.edu/wiki/UAV-Research-Facility,2013

52 Christmann H,Johnson E N.Design and implementation of a self-configuring Ad Hoc network for unmanned aerial systems.Proceedings of AIAA 2007 Conference and Exhibit,Rohnert Park,SUA,2007:7～10

53 Ji X Y,Wu S T,Liu X,et al.Research and design on physical multi-UAV system for verification of autonomous formation and cooperative guidance. Proceedings of 2010 International Conference on Electrical and Control Engineering,Wuhan,China,2010

54 陳旿，孫凱將，張力等.無人機自組網系統設計與實現.西北工業大學學報,2009，27(6):854～858

Chen W,Sun K J,Zhang L,et al.Design and implementing self-organized unmanned aerial vehicle (UAV)Ad Hoc network.Journal of Northwestern Polytechnical University,2009，27(6):854～858

55 How J P,Bethke B,Frank A,et al.Real-time indoor autonomous vehicle test environment.IEEE Control Systems Magazine,2008,28(2):51～64

56 Michael N,Mellinger D,Lindsey Q,et al.The GRASP multiple micro-UAV testbed.IEEE Robotics& Automation Magazine,2010,17(3):56～65

57 Goktog an A H,Nettleton E,Ridley M,et al.Real time multi-UAV simulator.Proceedings of International Conference on Robotics and Automation,Vok,2003

58 Goktogan A H,Sukkarieh S.Distributed simulation and middleware for networked UAS.Journal of Intelligent&Robotics Systems,2009,54(3):331～357

59 Kate B,Waterman J,Dantu K,et al.Simbeeotic:a simulator and testbed for micro-aerial vehicle swarm experiments.Proceedings of 11th International Conference on Information Processing in Sensor Networks,Beijing,China,2012

60 蘇炯銘，梁加紅，陳凌等.基于HLA的MANET網絡仿真與應用研究.計算機仿真,2010，27(11):106～110

Su J M,Liang J H,Chen L,et al.Research on simulation and application of MANET based on HLA.Computer Simulation,2010，27(11):106～110