无人机集群通信对路由协议的要求涉及多个方面，包括动态性、可靠性、能效和安全性等。首先，由于无人机具有高度的机动性和频繁变化的网络拓扑结构，路由协议需要能够动态感知和适应这种变化，以确保数据传输的连续性和稳定性。例如，无人机集群在执行任务时，可能需要在短时间内快速调整队形或路径，因此路由协议必须具备高度自适应的能力。
无人机集群通信中的路由协议需要考虑多种因素，如端到端延迟、吞吐量、网络密度、电源约束和链路质量变化等。这些因素要求路由协议在设计时必须平衡性能指标，以满足不同应用场景的需求。例如，在某些任务中，可能需要低延迟的通信来支持实时控制，而在其他情况下，则可能更注重数据传输的可靠性。
此外，无人机集群通信中的路由协议还必须具备良好的能效特性，因为无人机的有效载荷有限，能源消耗直接影响到无人机的续航时间和任务执行能力。因此，节能路由协议成为研究的重点之一，如通过优化路由路径和减少不必要的数据传输来降低能耗。
安全性也是无人机集群通信中不可忽视的重要方面。由于无人机网络的开放性和分布式特性，它们容易受到各种外部和内部攻击，如主动干扰攻击、丢包攻击等。因此，路由协议需要集成安全机制，以保护数据传输的安全性和完整性。
无人机集群通信对路由协议的要求包括但不限于：动态适应性、多因素平衡、能效优化以及安全性保障。这些要求使得设计适用于无人机集群通信的路由协议成为一项复杂的挑战，需要综合考虑无人机的特性及其应用场景.
一、 无人机集群通信中哪些动态适应性路由协议最有效?
在无人机集群通信中，动态适应性路由协议的选择对于确保高效、可靠的数据传输至关重要。以下几种动态适应性路由协议被证明在无人机网络(FANETs)中表现较为有效：
这种方法结合了可信和生物启发的传输策略，使用适应性强的通信来满足FANET的动态需求。具体来说，该方案利用模糊逻辑分析无人机行为，并通过蚁群优化技术选择最有效的领导无人机进行路由。此外，该方案还结合了地理位置信息和能量消耗信息，以更好地应对地理障碍并动态选择领导无人机。
这些协议通过利用能量信息或估计节点位置来改善簇的形成，在高度动态、能量受限以及无人机网络的通信与合作方面表现更佳。例如，HSCS、BIL&BIC、CRSF、EMASS、TOPSIS和GEOUAV等CBRPs在簇状FANET的数据传输中取得了显著成功。
该方案提供了一种快速更新机制来更新FANET中的飞行路线，并通过可信和节能的领导者提出跨集群路由协议，保护数据机密性和完整性，确保稳定路线。
PAR算法是基于HOLO跨层路由优化框架提出的，综合考虑了功率感知、QoS需求和轨迹信息进行联合跨层优化，针对无人机网络的高速移动性、高度动态的网络拓扑以及通信连接的间断性进行了优化。
二、 如何在无人机集群通信中平衡端到端延迟和吞吐量?
在无人机集群通信中平衡端到端延迟和吞吐量是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素和策略。以下是一些可能的方法：
- 优化网络拓扑结构：通过减少跳数来降低连接延迟，并提高端到端吞吐量。例如，文献中提到的拓扑控制层方法可以通过过滤每个无人机的进一步连接和控制每个链路的传输功率来形成更有效的网络拓扑结构，从而减少高跳数并提高整体吞吐量。
- 使用深度强化学习进行资源调度：在多跳无人机中继系统中，基于信息转发的因果性约束，对多无人机轨迹进行联合设计，以最大限度地提高端到端吞吐量。这种方法适用于通信基础设施被破坏的区域或无线网络没有覆盖的区域。
- 利用萤火虫算法进行流量拥塞管理：通过预测单跳延迟并优化分布式系统中的最佳解决方案，可以显著提高网络吞吐量并降低数据包延迟率。这种方法还限制了能量消耗，并控制其他参数如端到端延迟、数据包投递率等。
- 动态调整计算资源：在无人机辅助边缘网络中，通过优化通信和计算资源，可以显著提高系统的性能。例如，当任务更加复杂且需要更多的计算资源时，端到端延迟会逐渐增加，但所提出的算法优于所有基准方案，证明了同时优化通信和计算资源的重要性。
- 选择合适的路由策略：在多跳网络中，选择次优路径会增加数据到达间隔。通过重新利用无人机资源，选择多个无人机节点可以减少次优路由路径，从而减少延迟和数据包丢失率，提高吞吐量。
三、 无人机集群通信中的节能路由协议最新研究进展
无人机集群通信中的节能路由协议是近年来研究的热点，旨在通过优化通信路径和设备性能来降低能耗，延长无人机的续航时间。以下是一些最新的研究进展：
PAR协议结合了物理层的功率感知特性和预先规划的轨迹信息，计算无人机在不同可调功率级别下的相遇情况，并利用这些信息构造功率感知相遇树(Power-Aware Entanglement Tree, PET)。PAR协议以延迟约束和能耗最小化为原则，选择最优传输路径，并为每个转发节点选择合适的功率级别，从而在保持较高数据投递率和较低网络负载的同时，节约大量的能量消耗。
为了解决PAR协议解空间过大的问题，研究者提出了剪枝优化机制。该机制通过分析功率感知相遇树的构建过程，发现某些相遇点会增加能耗而不利于消息投递。因此，PAR选择更优的传输路径来减少能耗和时间。该优化机制确保每个节点在不同功率级别下最多被添加到一次功率感知相遇树中，并根据能耗和时间的比较来决定是否需要剪枝。
ECaD协议基于节能技术和连接性测量，旨在建立通信无人机之间的可靠且灵活的路由路径。该协议考虑了无人机的不稳定移动性和能量资源的近最优利用，能够构建多条通往目的地的路径，同时考虑每个跳的链路稳健性和无人机能量。ECaD通过广播路由请求包来探索稳健且能量丰富的路径，并计算每个发现路径的重要参数，如连接性到期时间、剩余能量和延迟。
在无人机辅助无线携能通信系统中，瞿少成课题组提出了一种安全通信速率最大化迭代算法。该算法不仅提升了系统的保密率，还考虑了节能轨迹优化问题，进一步提高了系统的整体效率。
针对基于自由空间光(FSO)的无人机通信网络，研究者设计了节能飞行控制算法。通过航迹规划以及对飞行速度和姿态的控制，最大限度地减少飞行阻力和能耗，从而实现长续航目标。
四、 针对无人机集群通信的安全性，目前有哪些有效的安全机制?
针对无人机集群通信的安全性，目前有多种有效的安全机制。首先，结合区块链、加密算法和数字签名的无人机集群身份管理模块可以增强无人机通信数据传输的安全性。其次，基于机器学习、深度学习和恶意进程检测技术的无人机集群终端设备实时安全态势感知系统，能够增强无人机运行环境的安全性。此外，一种结合哈希函数、密钥对和随机数等技术的无人机群网络安全通信实现方法，融合拜占庭将军问题理论，保障无人机网络具有较好的容错性和安全性。还有基于物理层安全机制的无人机三维航迹规划和功率控制的协同优化方案，以应对恶意无人机窃听者对无人机通信系统带来的安全挑战。最后，Anti-rollback机制可以防止无人机回滚到有漏洞的版本，即使攻击者能攻破物理层协议，由于上层协议是加密签名的，依然可以保证无人机系统的通信安全。
五、 在无人机集群通信中，如何优化路由路径以减少能源消耗?
在无人机集群通信中，优化路由路径以减少能源消耗可以通过多种方法实现。首先，可以采用基于深度强化学习的策略，通过智能算法进行最优覆盖部署，从而减少路径损耗和能量消耗。此外，结合低功耗自适应集簇分层(LEACH)算法和JAYA智能优化算法的方法也被证明能够有效降低簇间通信的能量消耗，并延长网络的有效作业时间。
另一种方法是利用改进粒子群优化(PSO)算法进行最优能耗路径规划，这有助于在特定环境下如山地飞行时提高能量效率。此外，还可以通过多特征融合的方法，考虑路径的距离、转角及弧半径等因素，从而更精确地估计和优化能耗。
针对多跳无人机通信网络，路由算法的优化对于数据传输效率和网络稳定性至关重要。通过限制节点的传输范围并进行聚类，可以优化路由并节约资源。同时，通过对各个节点的功率进行自适应调整，可以在满足延迟约束的情况下进一步减小能耗。
