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《南京航空航天大学》 2017年
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基于连通性的无人作战网络关键技术研究

徐淑芳  
【摘要】:无人作战网络(Unmanned Operation Network,UON)是一个综合传感、指控、作战、通信一体化的复杂网络。无人作战网络包含有传统无线传感网和经典Ad Hoc网络特色,同时面向作战侦察、搜索、协作检测、协作处理、任务分配、协作攻击等需求。无人机作为现代化海陆空多维战争中不可或缺的重要成员,经常充当无人作战网络中的组网节点。网络中的每架无人机既是终端节点也是集群节点或路由节点,能够作为传感器采集或检测目标信息与环境信息,也能够作为通信员存储并转发来自网络中其他无人机节点的数据包,同时可以作为决策者完成网络的任务分配与路由选择。由于无人机节点自身的高性能,其具备组网迅速,角色担当丰富,可靠性好的特点,已广泛应用于现代化军事行动中。此外,越来越多的无人机也服务于灾难救援,地质勘查等社会应用。由于传统的传感器网络在信息检测融合及路由服务中,大多遵循传统的规则,在直接应用于无人机作战网络时存在一定的问题。本文的主要工作就是紧密围绕无人作战网络建模、传感网络信息融合、动态集群通信与协作分配、机会路由在无人作战网络中的应用而展开,论文主要的研究内容与贡献概括为以下几个方面。1、研究无人作战网络模型。结合网络中心战思想,在其中著名的Jeffery的网络环基础上,融合传感、指控、作战、通信功能为一体设立网络节点SDI,同时提出无人作战网络的基本单元——无人作战网络Jeffery环。进一步提出了无人作战网络的基本结构、组合结构和任务驱动的无人作战网络分层架构。最后基于图论对无人作战网络及网内各节点、边、关联函数关系等进行了具体数学描述。2、研究无人作战网络中的传感网络信息融合。首先给出传感网络融合系统的一般性定义和模型,其次在此定义和模型基础上,从两方面对融合系统性能进行了具体分析,一方面基于经典的分布式并行检测结构对传感网络融合系统进行具体分析,分析了传统的局部最优和全局最优硬判决融合规则,提出了一种运用各传感器二进制判决量直接融合(Binary Direct Fusion Rule,BDFR)的次优方法,该规则可以适用于先验概率和噪声分布函数未知的情形。仿真证明,该融合规则可以规避复杂的概率函数计算,提高融合计算的效率,同时相较于单无人机及局部最优硬判决融合方式,可以获得更高的检测概率。另一方面基于链路连通概率因素,从系统信道容量集中式融合层面提出了容量型融合规则(Capacity Fusion Rule,C-FR)和最大比合并型融合规则(Maximal-ratio Combining Fusion Rule,MRC-FR),仿真分析了两种融合规则的优劣,并评价了链路连通概率对融合系统的中断概率和中断容量等网络性能的重要影响。3、研究无人作战网络节点协作任务处理与分配。首先对现有的集群和动态集群进行了具体分析,其次针对无人作战网络节点协作任务处理与分配的应用进行了改进的动态集群设计,提出了基于协作动态集群的无人机任务处理方法,最后基于协作理念及基本遗传算法,对无人机攻击多目标进行了智能任务分配。该协作动态集群中考虑了网络连通性和任务优先级因素。仿真结果证明:该协作处理方法相比于基本的动态集群及非协作的方法,具有更高的网络多任务处理速度和效率。同时通过协作,可以获取网络中每个组网节点对每个目标的攻击有利程度,从而能够基于基本的遗传算法得到最优的任务分配方案,获取更高的收益值。4、研究无人作战网络机会路由。提出了一种基于改进节点转发机制的机会路由协议(Improved Forwarding Opportunistic Routing,IFOR),通过改进节点转发机制中候选转发节点选择条件,来选择限定数量的候选转发集;通过改进节点转发机制中转发节点确立过程的优先级分配方法,来确立转发节点。实验与分析表明,IFOR协议相比采用经典节点转发机制的机会路由协议能够获得更高的端到端包投递率和更少的耗时。仿真结果验证了IFOR协议的有效性。同时针对无人作战网络场景,说明了节点移动速率与网络的平均端到端时延、平均节点可达度及网络平均节点度之间的关系。随着节点移动速率越大,平均端到端时延会加大;平均节点可达度与网络平均节点度均会减小,但依然可以保持无人作战网络有一定的网络连通度。此外IFOR面对有恶意节点攻击时也具有一定的抗毁性能。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5

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