| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 课题来源 | 第18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文内容与结构 | 第19-21页 |
| 第二章 基于协同机制的多无人机任务规划研究综述 | 第21-39页 |
| 2.1 无人机任务协同概述 | 第21-25页 |
| 2.1.1 无人机概述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 无人机任务协同 | 第22-23页 |
| 2.1.3 无人机协同控制结构 | 第23页 |
| 2.1.4 基于协同机制的多无人机任务规划及关键问题 | 第23-25页 |
| 2.2 无人机自组织网络路由 | 第25-31页 |
| 2.2.1 无人机自组网基本概念 | 第25-27页 |
| 2.2.2 研究现状 | 第27-29页 |
| 2.2.3 存在的问题 | 第29-31页 |
| 2.3 无人机任务分配 | 第31-34页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第31-32页 |
| 2.3.2 研究现状 | 第32-33页 |
| 2.3.3 存在的问题 | 第33-34页 |
| 2.4 无人机航路规划 | 第34-38页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第34页 |
| 2.4.2 研究现状 | 第34-37页 |
| 2.4.3 存在的问题 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小节 | 第38-39页 |
| 第三章 基于位置信息辅助的无人机网络路由方法 | 第39-60页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 无人机网络通信场景 | 第39-42页 |
| 3.2.1 无人机运动模型 | 第40页 |
| 3.2.2 任务处理模型 | 第40-41页 |
| 3.2.3 网络通信模型 | 第41-42页 |
| 3.3 无人机网络路由暂盲避免 | 第42-46页 |
| 3.3.1 路由暂盲问题 | 第42-43页 |
| 3.3.2 无人机位移预测 | 第43-45页 |
| 3.3.3 节点连通持续性 | 第45页 |
| 3.3.4 路由选择指标 | 第45-46页 |
| 3.4 无人机网络路由空洞避免 | 第46-50页 |
| 3.4.1 路由空洞问题 | 第46-47页 |
| 3.4.2 随机游走模型 | 第47页 |
| 3.4.3 路由空洞分析 | 第47-49页 |
| 3.4.4 两跳邻居选择 | 第49-50页 |
| 3.5 基于位置信息辅助的无人机网络路由设计 | 第50-53页 |
| 3.5.1 邻居发现机制 | 第51页 |
| 3.5.2 基于邻居可靠性的贪婪转发 | 第51-52页 |
| 3.5.3 基于两跳邻居信息的周边转发 | 第52-53页 |
| 3.6 仿真实验 | 第53-59页 |
| 3.6.1 实验建立 | 第53-54页 |
| 3.6.2 评价指标 | 第54页 |
| 3.6.3 结果分析 | 第54-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于时间窗机制的多无人机任务分配方法 | 第60-82页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 多无人机任务分配问题 | 第60-68页 |
| 4.2.1 场景描述 | 第60-61页 |
| 4.2.2 任务资源需求 | 第61-62页 |
| 4.2.3 任务执行收益 | 第62-63页 |
| 4.2.4 空闲时间窗模型 | 第63-66页 |
| 4.2.5 任务分配问题分析与建模 | 第66-68页 |
| 4.3 基于时间窗机制的多无人机任务分配方法 | 第68-73页 |
| 4.3.1 多无人机任务分配框架 | 第68页 |
| 4.3.2 冲突消解与资格请求 | 第68-69页 |
| 4.3.3 基于时间窗机制的两阶段任务分配方法 | 第69-71页 |
| 4.3.4 基于粒子群优化的联盟成员选择算法 | 第71-73页 |
| 4.4 仿真实验 | 第73-81页 |
| 4.4.1 实验建立 | 第73-74页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第74-75页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第75-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于协作蚁群优化的多无人机协同航路规划方法 | 第82-101页 |
| 5.1 引言 | 第82页 |
| 5.2 多无人机协同航路规划问题 | 第82-88页 |
| 5.2.1 场景描述 | 第82-83页 |
| 5.2.2 多无人机航行约束 | 第83-85页 |
| 5.2.3 无人机编队综合协同航行代价 | 第85-87页 |
| 5.2.4 协同航路规划框架 | 第87-88页 |
| 5.3 基于协作蚁群的多无人机协同航路规划 | 第88-94页 |
| 5.3.1 蚁群算法原理与算法描述 | 第88-89页 |
| 5.3.2 基于蚁群算法优化的航路规划框架 | 第89-90页 |
| 5.3.3 协作蚁群算法 | 第90-93页 |
| 5.3.4 协同航路筛选 | 第93-94页 |
| 5.3.5 算法处理流程 | 第94页 |
| 5.4 仿真实验 | 第94-99页 |
| 5.4.1 实验建立 | 第94-95页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第95页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第95-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 结论与展望 | 第101-104页 |
| 6.1 结论 | 第101-102页 |
| 6.2 研究展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 攻读博士期间完成的学术论文 | 第113页 |