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将无人机提升到一个新的高度
无人驾驶飞行器（UAVs）已经广泛应用于军用和民用领域。然而，小型无人机和微型无人机在网络中的合作能够进一步改善无人机的性能和覆盖范围。在广泛引入基于多无人机异构飞行专用网络（FANET）之前，还有许多新的挑战需要解决，包括建立一个稳定的网络结构。同时，还需要一种高效的网关选择算法和管理机制。然而，分级无人机网络的稳定性控制保证了无人机的高效协作。在本文中，我们将首先研究FANET结构及其协议体系结构。然后，我们将讨论各种分布式的网关选择算法和基于云的稳定控制机制，并辅以一系列开放的挑战。
1.介绍
无人机装备有无线电通信设备，依靠无人驾驶的自动飞行控制程序，这些项目在全世界都得到了积极的发展。由于无人机的低成本、灵活机动能力和无人操作优势，无人机在民用和军事任务中都得到了广泛应用，包括空中测绘、灾难救援、农业灌溉和军事监视和攻击。
根据其巡航时间和行动半径，无人机可分为以下四种类型。
- 高海拔和长航时的无人机应用于高空侦察、拦截和攻击，美国的全球鹰和掠夺者无人机以及以色列突击队的无人机就是例证。
- 中程无人机的作战半径在700到1000公里之间，主要是为中程侦察和作战效果评估设计的。美国空军D-21无人机和350无人机都是典型的中程代表。
- 低成本、短程的小型无人机的行动半径不到350公里，起飞重量不足50公斤，如英国的凤凰、法国的马兰和以色列的侦察无人机;他们的飞行高度不超过3公里，飞行时间约为4小时。
- 微型无人机的巡航速度更有限，每小时10至30公里，巡航时间不少于30分钟，小型无人机的航程通常低于1公里。然而，在本文的其余部分，我们将注意力集中在低成本和低速度的小型无人机和微型无人机上。
尽管无人机确实已经成熟，但小型或微型无人机应用场景的扩散和其功能的复杂性只能在多无人机合作、网络、通信和协调控制的帮助下得到利用。此外，协同无人机的临时网络、任务分配和动态协商也有利于扩大无人机功能和覆盖范围，提高无人机的使用效率。基于无人机通过共同拥有和民主控制的单位实现他们的共同目标的相关联系，提出了合作多无人机系统的概念，包括传感器单元、通信单元和信息处理单元。
然而，挑战是无人机的移动导致了时间变化网络拓扑和频繁的连接中断。此外，敏捷的飞行状态（也就是偏航、俯仰或横摇角度）造成严重的性能侵蚀，严重浪费通讯资源和能源。这些实际问题促使我们对多无人机网络的合作与协作进行了设想。本文首先对多无人机网络技术和协议体系结构进行详细的调查。此外，我们还研究了合作分布式无人机网络的两个关键问题，即分布式网关选择算法和稳定控制机制。具体地说，作为集群头，网关构成了瓶颈，限制了网络的可靠连接和稳定性。最后，作为我们最初的贡献，我们介绍了一种高效的网关选择机制和基于云的小型无人机网络的稳定控制机制，并辅以一系列开放的挑战。
2.无人机的网络架构
考虑到嵌入式系统领域最近的进展和可实现的集成规模，生产低成本的小型和微型无人机对经济至关重要。然而，它们的低负荷能力和适度巡航能力限制了单个无人机的功能。单独的一架无人机通常与地面或中转站进行通讯。远距离无线电通信具有较大的传播延迟、高丢包率和高功率消耗。此外，如果这个单一的通信链路被破坏，整个通信系统就会瘫痪。因此，多架无人机合作创造一个网络，这是很有好处的，它的容量超过了单个无人机的能力。在本节中，我们主要讨论无人机网络技术和相关规定。
2.1小型和微型无人机规范
多架无人机网络的网络结构和运行应遵循不同机构或政府的监管和监督。根据美国联邦航空管理局（FAA）的说法，小型或微型无人驾驶飞机必须在远程飞行员的可视视线范围内（VLOS），在指挥或视觉观察中。此外，小型或微型无人机只能在白天进行操作，而且必须向其他飞机提供飞行的权利。操纵飞机的人应该持有一个远程飞行员证书，最大的重量、高度和速度受到一系列政府规定的严格控制。
中国民用航空管理局（CAA）规定，民用机场、军事基地和拥挤地区等是小型和微型无人机的部分非法空域。与美国联邦航空管理局授权的VLOS飞行不同，CAA允许小型或微型无人机飞离。然而，这些无人机必须由一名远程飞行员控制，在紧急情况下可以阻止飞行。此外，CAA还规定了UAV-cloud系统的使用。与此同时，日本和欧洲当局已经发布了一系列小型和微型无人机的规定。
2.2无人机网络：机载临时网络
与传统的移动专用网络（MANETs）和车辆专用网络（VANETs）相比，无人机系统的移动性和灵活的飞行状态对网络技术有着严重的影响。在引用[3]中，周等人提出了一个两层的空中合作网络架构，其中多个无人机组成了一个空中子网，通过UAV-to-UAV和地面通信来辅助地面车辆子网络。由于它们灵活的移动能力，如在地面车辆子网络中发生分裂，这些无人机作为中间继电器。该系统首先基于FANET的概念提出了多无人机系统，以网络为中心的方法为无人机提供了自主定位的能力，以实现理想的连接性，并与其他无人机合作，以达到最佳覆盖范围。图1演示了一个多无人机系统，该系统依赖于地面站、地面或空中的中转站，以及远程网络监测站作为后备。
通过网络方面和系统方面，总结了多无人机网络在单无人机网络上的主要优势。网络方面显示了以下结果：
- 提高了可实现的传输效率：提高了无人机的信息传输能力、处理速度和响应能力。多无人机系统扩展了机载监视的范围。同时，当中继链路遇到中断时，为了确保无缝的畅通通信，将被传送的数据包在地面站的控制下被转发给其他的无人机。此外，由于多架无人机的协调和协作，多无人机网络具有更好的信息预处理能力和传输效率。
- 提高生存能力：多无人机网络具有高可靠性，可以随时随地构造。即使一些无人机节点受到攻击，其他的也可以重建网络并自动选择最佳路线来完成任务。换句话说，Ad hoc特性、分布式结构和节点冗余提高了系统的生存能力。
- 允许自组织和自适应：多无人机网络依赖于网状网络，具有自组织能力。这意味着多无人机网络能够适应节点故障;因此，它适用于各种情况。
相反，面向系统的方面显示了以下结果：
- 提供高能效：在小型和微型多无人机网络中，无人机更紧凑、更便宜，从而导致低能耗。此外，通过以协调的方式运作，系统的电力消耗可以通过依赖睡眠模式和复杂的电力分配方案来减少到最低限度。
- 允许方便的可扩展性:考虑到各种任务要求，多无人机系统能够改变网络结构或增加更多的无人机节点来达到所需的系统容量。
- 丰富应用：相关的多样化辅助功能扩展了多无人机网络的应用范围。多无人机系统作为一种从地面到地面的基站和无人机对无人机通信的优势，提高了可实现的承载能力和巡航能力。此外，使用不同的传感器和不同的数据交付策略会产生令人信服的增值功能。
尽管多无人机网络比单无人机系统有一些显著的优势，但多无人机网络有许多挑战，如间歇性的连接、功率和带宽的限制。一方面，由于其高度动态的拓扑结构和灵活的飞行姿态，用于无人机间通信的多路路由方案的设计方法成为了一个重要的问题。另一方面，在与相对较长的距离相关联的无人机到地面站通信中，只能支持延迟的服务。还应该仔细考虑安全传输和协议兼容性。因此，利用专有系统强大的扩频和智能的天线辅助软切换方法可以在多无人机网络中使用。
2.3无人机网络协议架构
从本质上讲，FANETs可能被视为以无人机为主的本地区域网络，在这种网络中，通信协议在保证无缝传输方面发挥着重要作用。在本节中，讨论了FANET协议和相关的开放性研究问题。考虑到FANETs的大量有益应用，如信息获取和数据传输，它们可以被看作是一个四层网络，依赖于物理层、数据链路层或中介质访问控制（MAC）层、网络层和传输层，如表1所示。对于Ad hoc有两个基本的协议体系结构。一种基于传统的TCP/IP，即TCP/IP的修改或扩展，而另一个基于DTN范式。DTN架构是专门为处理长延时链接而设计的。由于其长期的信息存储和转发功能，DTN协议最初是为星际网络设计的，但也被用于卫星网络、MANETs和FANETs。表1列出了一些相关的通信协议以及它们的简要描述，并且这些协议很容易应用于多无人机系统方向中的FANETs。
3.无人机网络分布式网关选择
正如在“无人机网络架构”一节中提到的，通过通信网络连接小型和微型无人机，构建多无人机网络，提高了它们执行复杂任务的能力。根据现有的多无人机网络系统的应用，有四种主要的通信需求：
1）发回被感知的数据
2）接收控制命令
3）为了轨道规划而合作
4）执行动态任务分配。
在工作中产生了大量的机内通信和远距离空中地面通信会话。然而，在设计和执行无人机系统的通信机制时，需要考虑无人机的约束条件：
- 速度限制：在高度移动的环境中，扇形的拓扑结构变化的频率要比MANETs或VANETs的变化更频繁，这导致了节点距离和链路质量的快速变化。此外，动态链接的波动随时可能出现。
- 能源限制：无人机的主要动力来源是太阳能电池板和内置电池。由于电池体积小，能量容量相当有限，特别是在观察任务中，在存储和转发过程中消耗大量能量。
- 存储限制：无人机的存储容量也是有限的。无人机必须在将采集到的数据送到地面或其他中转站之前储存。因此，这个约束限制了数据的数量，这可以通过更高的转发效率来减轻。
- 角度约束：考虑到前面提到的功率限制，定向天线比全向天线有优势。然而，无人机的灵敏飞行态度给天线的对准带来了挑战。
因此，如果每一架无人机都被允许建立远程地面站通信，它将导致低能量效率和高干扰。因此，远程连接的数量应小心控制，以减少干扰，节约资源。作为一种补救措施，一些高级无人机应该作为网关，这样网络中的其他无人机就可以通过它们与指挥中心进行通信，而不是建立远程连接。此外，特定无人机的位置和移动都可能被优化，以改善它们与地面无线网络的连接和通信。
4.基于MANETs的网关选择算法
正如“无人机网络分布式网关选择”一节所讨论的，在异构网络设计中小心选择扇叶网关是一个重要的问题，这有助于构建一个完整的地面空间网络。扇形网关的研究主要集中在网关选择、网关广告信息和最优网关注册等方面。然而，现有的对FANET网关选择的贡献基本上是基于MANETs的。
类别I：集群头选择方法
在参考文献11中，Leng等人提出了一种基于metriccluster（KCMBC）的k-hop方案，该方案使用相对节点的速度和距离来选择集群头作为网关。作为经典的低识别算法和最高连通性算法的扩展，KCMBC方案能够动态调整发布相关位置信息的周期，减少冗余传输的开销。此外，采用基于距离的转换技术在集群中收集成员，KCMBC方案能够支持覆盖边界附近的所有成员。作为进一步的发展，Su和Zhang 在参考文献12中提出了一种集群选择方法，该方法依赖于为VANETs设计的无争议的MAC方案。在他们的工作中，当选的集群头节点充当协调者，在集群中收集或交付实时安全消息，并将整合的安全消息转发给邻近的集群头。集群头选择算法在可伸缩性和稳定性方面提高了可实现的网络性能，并使网络更高效地在MANETs或VANETs中进行数据传输。在本文中，集群的头部可以被看作是FANETs的网关。然而，从速度和能量容量方面来看，风扇的设计与生产和使用有很大的不同。如果移动节点频繁地改变其移动模式，并且在网络中传输更多不对称的上行链路/下行链路（UL/DL）信息，则通道选择方案的性能可能会严重退化。表2列出了基于群集的一系列基于集群的网关选择算法，以及它们的优点和缺点。
类别II：网络参数优化方法
一种有价值的方法对网络的运行有积极的影响。Papadaki和Friderikos通过在多hopmesh网络中调用网络参数优化来处理一系列的通道选择问题，并且他们为网关选择设计了一个数学规划公式。此外，他们的文章证明了最短路径-基础-成本矩阵是最优解。在参考文献14中，Aoun等人利用不同的干涉模型，集中于网络吞吐量的最大化。此外，对节点施加的最大中继负载也被最小化了。此外，他们提出了一种多项式时间接近最优算法，该算法递归地找到最小加权控制集，目标是指定最小的网关数量，并满足服务需求的质量。同样，基于高度移动的环境和FANET的存储容量有限，这些最优解决方案可能不是全局最优的。此外，相关的数学搜索过程非常耗时。表2列出了一些基于参数优化的网关选择算法的优缺点。
5.小型和微型无人机网络的分布式网关选择算法
在本节中，我们将重点集中在两个分布式的通道选择算法上，这两个算法是为小型和微型的多无人机网络设计的。小型无人机的巡航速度从50到120公里，比传统的MANET节点快得多。与此同时，350公里的巡航半径要求长距离的微波传输，这绝对是一个挑战，特别是在战场或灾难现场。因此，有限的通信资源和快速变化的网络拓扑成为网关选择的主要制约因素。此外，作为一个空中地面通信桥，网关有许多连接和高的交通负载。因此，网关的稳定性直接影响到整个多无人机网络的可靠性。因此，网关选择方案必须在小型无人机的多无人机网络拓扑结构基础上，谨慎地指定网关无人机。微型多无人机系统对网关选择的要求和限制比小型多无人机网络的要求不同，因为微型无人机的航程通常低于1公里，这限制了它们的电源和内存的容量。由于他们的小电池容量和低负载能力,微型无人机仅限于巡航速度从10到30公里/小时保证的巡航时间不少于30分钟。简单地说,鉴于上述特性,相比小型多无人机网络拓扑, 微型多无人机网络拓扑相对稳定，但优化他们的能源消耗和延长系统的电池充电时间保持重要的网关选择问题。
根据上面提到的关键问题，我们为小型和微型多无人机网络设计了一系列的通道选择算法。具
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