面向多无人机协同侦察通信维持的动态中继任务分配

《Journal of King Saud University Computer and Information Sciences》：DRTA: Dynamic relay task allocation for communication maintenance in cooperative multi-UAV reconnaissance

　　

多无人机（Multi-UAV）系统因其灵活性、快速部署能力以及协同覆盖大面积区域的能力而被广泛用于侦察任务。然而，当无人机远离基站（Base Station, BS）执行任务时，通信链路可能中断，导致信息传输不完整并降低任务效能。为解决这一挑战，本研究提出了一种基于拍卖的通信中继任务分配方法，用于三维空间中的协同多无人机侦察。首先，通过建模无人机与基站之间的空间关系，开发了一种通信维持中继构建机制。可行的中继区域由通信球体的交集推导得出，并从二维几何构建扩展至三维空间。其次，将中继无人机建模为虚拟中继任务，并集成到侦察任务序列中。随后引入一种带有动态角色切换的分布式拍卖框架，用于在无人机间分配中继任务，从而实现自适应中继部署，同时允许无人机在中继服务后恢复其原始任务。在多个侦察场景下的仿真实验表明，该方法能有效维持通信连续性并提高任务完成率。

一、研究背景、现存问题与研究动机

在多无人机（Multi-UAV）协同侦察任务中，保持无人机与地面基站（Base Station, BS）之间的可靠通信是实现高效数据共享与任务协调的基础。然而，当无人机因执行远程目标侦察而远离基站时，其与基站的直连距离可能超出通信半径，导致通信链路中断，进而造成侦察数据无法回传、任务执行效率下降甚至失败。现有研究虽已提出多种通信中继部署策略，但仍存在三个主要不足：第一，大多数中继部署策略未与任务约束（如能耗、任务优先级）紧密耦合，且通常依赖静态或专用中继无人机，资源利用效率低；第二，通信维持很少被作为任务分配的核心目标纳入规划，且许多方法仍基于简化的二维模型，难以充分利用三维空间资源；第三，基于拍卖的分布式协调机制很少将中继分配与侦察规划统一在一个框架内，尤其是在三维环境中。因此，亟需一种能够在线耦合三维中继几何可行性、时间插入约束与分布式拍卖决策的动态中继任务分配方法，以在不显著影响原侦察任务的前提下保障通信连续性。

二、研究内容、结论与意义

研究人员针对上述问题提出了动态中继任务分配方法（Dynamic Relay Task Allocation, DRTA）。该方法首先为每个候选中继无人机构建一个依赖于候选者的三维可行中继区域，并在双向通信约束下计算其最近的可行中继位置；随后，通过检查所需中继区间能否插入候选者的现有任务序列，将由此产生的部署成本纳入分布式拍卖框架；最终，获胜的无人机在执行完所需中继服务后，临时改变其角色从中继状态恢复为侦察状态，继续执行剩余的侦察任务。仿真实验在多种侦察场景下验证了该方法能有效维持通信连续性并提高任务完成率。该研究的重要意义在于首次将候选者依赖的三维中继几何可行性与分布式任务分配进行耦合，并通过引入临时角色切换机制减少了对专用中继无人机的依赖，从而提升了资源利用效率和任务适应性。

三、关键技术方法概述

研究人员采用了以下三个主要关键技术方法：第一，候选者依赖的三维中继可行性模型：通过计算源无人机（UAV_i）与基站（BS）的距离，并定义候选中继无人机（UAV_j）相关的有效半径（R_0j=min(C₀,C_j)，R_ij=min(C_i,C_j)），将双向两跳通信约束转化为两个三维球体（Ball）的交集，从而确定可行中继区域（D_i^(j)）。第二，最小距离中继调度算法：根据球体交集的几何情况（分为三种情形：Case 1 正常重叠、Case 2 相切、Case 3 包含），在二维横截面中确定最近可行中继点，并将其提升回三维空间。第三，基于分布式拍卖的动态角色切换任务分配框架：将中继需求建模为虚拟中继任务，通过拍卖流程选择中标无人机，中标者临时切换至中继角色，服务结束后再恢复侦察任务，从而实现在线、自适应的中继部署。

四、研究结果

4.1 代表性场景分析

研究人员从构建的120个实例基准数据集中选取了四个代表性场景进行可视化分析。在无中继情况下，远离基站的轨迹出现通信断开标记（“Dropped”），任务执行不完整；引入中继后，中继点（R₁、R₅等）被插入，形成多跳通信路径，恢复了全连通拓扑结构，所有无人机时间线连续，无任务丢弃。随着任务异质性增加，中继插入依然能有效补偿长距离通信缺口，确保可执行的任务调度。

4.2 与现有算法的性能比较

研究人员将DRTA与HTRA、GACO和MVO三种基线算法进行了对比，评估指标包括任务完成率和任务执行时间。

4.2.1 任务完成性能

在最具异质性的场景4中，四种算法早期进展相似。但在处理位于通信边界附近的剩余目标时，HTRA、GACO和MVO进入饱和阶段，无法有效完成长距离目标；而DRTA通过构建可行中继位置并将中继需求融入分配过程，最终实现了100%的完成率，显示出其在通信受限场景下维持远程侦察任务可行性的优势。

4.2.2 不同通信半径下的性能

研究人员进一步在不同通信半径（r∈{4,6,8,10,12,14}）下进行了测试。结果显示，DRTA在所有设置下均取得了最高的任务完成率，平均完成率从r=4时的90.37%提升至r=14时的100.00%。在r=8时，DRTA的完成率为99.12%，分别比HTRA、GACO和MVO高出8.38、10.16和11.56个百分点。同时，DRTA的执行时间保持在45.25至56.31时间步之间，在r=14时比对比算法缩短约26%至35%。

五、讨论与结论

研究人员指出，现有文献揭示了三个主要空白：一是多数中继部署策略未与任务约束紧密集成且依赖专用中继；二是通信维持很少被视为任务分配的核心目标且多基于二维模型；三是拍卖机制鲜少在三维环境中将中继分配与侦察规划统一。为此，本研究提出的DRTA方法通过构建三维可行中继区域、将中继无人机建模为虚拟任务嵌入分配过程，并结合动态角色切换的分布式拍卖算法，成功弥合了几何中继可行性与任务决策之间的鸿沟。仿真结果表明，该方法在维持通信连续性和提高任务完成率方面优于现有方法。