一种针对数据物理融合的低空物联网网络中无人机群的新时空韧性优化策略

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A new spatiotemporal resilience optimization strategy for UAV swarm in data-physical-enabled low-altitude IoT networks

无人机集群在低空物联网技术支撑下的多层架构设计与时空抗毁优化策略研究。摘要：针对复杂环境下无人机集群信号传输损耗大、多节点同时失效恢复不足等问题，构建基于低空物联网的多层架构并分析协议转换机制，提出空地基站协同控制与贝叶斯-SVM预测的延迟恢复策略，通过七机仿真验证时空抗毁性提升34.48%和20.08%。

　　随着物联网（IoT）技术的不断发展，无人机群（UAV swarm）在多个领域展现出了巨大的潜力。无人机群作为一种复杂的有机系统，由多个无人机组成，通过无线自组织网络建立连接，从而具备在复杂多变环境中执行危险任务的能力。当前，无人机群已被证明是识别高风险环境中隐藏危害的有效手段，其表现优于传统的检测技术。然而，无人机群在执行任务时面临诸多挑战，包括复杂多变的环境干扰、信号传输损耗以及在多个无人机同时发生故障时的恢复策略不足等问题。

无人机群的运行环境多种多样，从城市建筑群到偏远山区，甚至是极端天气条件下，都可能对其任务执行产生影响。在这些环境中，无人机群需要依靠地面基站或空中基站进行通信控制。然而，现有的研究大多集中在无人机群的物理层性能分析，忽视了数据层的稳定性与可靠性。特别是在恶劣的使命环境中，地面基站对无人机群的信号传输控制存在较大的信号损耗，这直接影响了数据的准确性和完整性。此外，当多个无人机同时发生故障时，传统的恢复策略往往缺乏对空间和时间维度的综合考虑，导致恢复效率低下，甚至可能影响整个任务的完成。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于低空物联网技术的多层无人机群架构，并深入分析了在地面基站与空中基站切换过程中的协议转换机制。通过构建这一架构，我们能够更好地理解无人机群在不同控制模式下的通信行为，从而提高其在复杂环境中的适应能力。同时，我们还对无人机群的数据层和物理层性能进行了系统分析，揭示了各层在任务执行过程中所面临的挑战与优化空间。

在研究无人机群的抗干扰能力时，我们发现，传统的恢复策略往往只关注时间维度上的恢复顺序，而忽略了空间维度的变化。因此，本文引入了“时空韧性”这一概念，旨在全面评估无人机群在时间和空间双重维度上的恢复能力。我们提出了一种结合空中与地面基站协同控制的数据层韧性优化策略，以及一种基于贝叶斯支持向量机（SVM）的延迟恢复策略，以提升物理层的韧性表现。这些策略不仅考虑了无人机群在任务执行过程中可能发生的故障，还结合了空间分布和时间演化的特点，为无人机群的韧性提升提供了新的思路。

为了验证所提出的策略的有效性，我们进行了模拟实验，使用七架无人机组成的系统作为实验对象。实验过程中，我们收集了在6480秒运行时间内产生的408,240组数据，用于评估优化策略对无人机群韧性的影响。实验结果表明，与传统的恢复策略相比，本文提出的策略在提升无人机群的时空韧性方面取得了显著成效，分别提高了34.48%和20.08%。这一结果不仅验证了我们提出的优化策略的有效性，也为未来无人机群在复杂环境中的应用提供了理论支持。

在研究过程中，我们还发现，无人机群的韧性评估需要综合考虑多个维度，包括时间、空间以及通信协议的变化。传统的评估方法往往局限于单一维度，难以全面反映无人机群在实际任务中的表现。因此，本文提出了一种时空维度的韧性评估方法，以确保在任何时间与空间条件下，无人机群都能保持较高的运行效率和任务完成度。此外，我们还分析了无人机群在不同控制模式下的通信行为，探讨了如何通过协议转换和双链路冗余机制，确保无人机群在基站切换过程中信号的连续性与稳定性。

在物理层性能分析方面，我们重点关注了无人机群的关键组件及其对任务执行的影响。无人机群的物理层主要包括动力系统、飞行控制系统、远程通信与控制系统等。其中，动力系统是无人机群执行任务的基础，直接影响其续航能力和机动性。飞行控制系统则决定了无人机的运动轨迹和稳定性，是确保任务安全完成的重要因素。远程通信与控制系统则负责无人机与地面基站或空中基站之间的信息交互，是无人机群实现协同作业的关键环节。通过对这些组件的深入研究，我们能够更好地理解无人机群在不同环境下的运行特性，并为优化其韧性提供理论依据。

在数据层性能分析方面，我们探讨了无人机群在数据传输和处理过程中可能遇到的问题。由于无人机群在执行任务时需要实时传输大量数据，数据层的性能直接影响任务的执行效率和数据的准确性。我们分析了无人机群在数据层上的信号强度、延迟率和节点负载度等关键指标，并提出了相应的优化策略。这些策略包括通过多层架构设计提高数据传输的稳定性，以及利用双链路冗余机制确保在基站切换过程中数据的连续性。

在时空韧性建模方面，我们定义了无人机群的韧性为系统在面对外部干扰、环境变化或系统故障时，能够维持其核心功能并迅速恢复或重新配置的能力。无人机群的韧性涵盖了多个关键特征，如抗干扰能力、适应性、冗余性等。这些特征决定了无人机群在复杂环境中的稳定性和可靠性。为了提升无人机群的韧性，我们提出了一种基于时空维度的建模方法，通过分析无人机群在不同时间和空间条件下的运行状态，为韧性优化提供科学依据。

在无人机群的恢复策略研究中，我们发现，传统的恢复策略往往只关注时间维度上的恢复顺序，而忽略了空间维度的变化。因此，本文提出了一种结合时间与空间维度的恢复策略，以确保在多个无人机同时发生故障时，能够实现高效的恢复。我们还引入了贝叶斯支持向量机（SVM）预测方法，用于预测无人机群的故障状态，并根据预测结果制定相应的恢复策略。这一策略不仅提高了无人机群的恢复效率，还增强了其在复杂环境中的适应能力。

在实际应用中，无人机群的韧性优化对于提升其在复杂环境中的运行能力具有重要意义。特别是在灾难救援、环境监测和军事侦察等任务中，无人机群需要具备高度的适应性和恢复能力，以应对突发的环境变化和系统故障。因此，本文提出的时空韧性优化策略不仅能够提高无人机群在恶劣环境中的任务完成率，还能够为其在未来的应用提供理论支持和技术保障。

此外，本文还对现有研究进行了综述，指出现有研究在无人机群多层架构、协议转换以及数据层韧性分析等方面存在不足。许多研究虽然关注了无人机群的韧性，但往往局限于单一维度，未能全面考虑时间和空间因素的影响。因此，本文提出的时空韧性优化策略具有重要的理论和实践意义，能够为无人机群在复杂环境中的应用提供新的解决方案。

在结论部分，我们总结了本文的主要贡献，包括构建基于低空物联网技术的多层无人机群架构、提出时空韧性评估方法、设计数据层与物理层的韧性优化策略，并通过模拟实验验证了这些策略的有效性。本文的研究不仅为无人机群的韧性提升提供了新的思路，也为未来无人机群在复杂环境中的应用奠定了理论基础。同时，我们还指出了当前研究的局限性，并提出了未来研究的方向，以进一步完善无人机群的韧性评估与优化方法。

总的来说，本文的研究为无人机群在复杂环境中的应用提供了重要的理论支持和技术保障。通过构建多层架构、分析协议转换、优化数据层和物理层的性能，以及提出时空韧性评估和恢复策略，我们能够更好地应对无人机群在执行任务过程中可能遇到的各种挑战。这些研究成果不仅有助于提升无人机群的运行效率和任务完成度，还为其在未来的应用拓展提供了新的可能性。