智能无人机集群是未来无人化时代大国战略技术竞争的制高点之一。集群网络优化是实现集群智能协同、发挥集群数量优势的基础。本书紧密围绕智能无人机集群网络优化关键技术展开阐述，主要介绍作者在该领域的系列研究工作。全书共9章，首先分析了无人机集群网络的地位作用、归纳总结了无人机集群网络的特点、梳理了网络优化的挑战与潜力，在此基础上提出了智能无人机集群网络优化在目标、机制、方法等方面的新思考。然后分别针对资源分配、数据接入、路由选择、拓扑优化等几个关键主题，详细介绍相关的问题分析、模型建立、算法设计和实验结果。最后介绍了智能无人机集群网络优化的场景运用。
本书适合高等院校无人系统、无线通信及相关专业的本科生、研究生阅读，也可供相关科技人员参考。

姚昌华，2005年毕业于浙江大学电气工程学院自动化专业，获学士学位。2010年、2016年毕业于解放军理工大学通信工程学院通信与信息系统专业，获硕士、博士学位。2017年7月至2019年12月，于解放军理工大学通信工程学院从事博士后工作。历任原南京军区某部通信排长、作训参谋、信息化参谋、指挥自动化站助理工程师等职。先后从事嵌入式系统开发、无线自组织网络协议设计、认知无线网络、电磁频谱数据分析与决策、智能无人集群优化等研究。2020年5月自主择业退役。2020年6月至今，任南京信息工程大学电子与信息工程学院教授、龙山学者、硕士生导师。2021年获昆山双创领军人才，2022年获姑苏领军人才。以第一/通信作者发表SCI论文19篇，EI论文8篇，中文北大核心7篇。第一发明人授权国家发明专利13项，实用新型专利2项，软件著作权11项。第一作者出版学术专著1部。主持国家自然科学基金面上项目、中国博士后基金特别资助项目、中国博士后基金面上一等资助项目、江苏省自然科学基金面上项目、江苏省军民融合发展重点专项各1项，以及军工横向课题4项。参与无线网络和电磁频谱领域国家重点研发计划、国防973、军委科技委战略先导、前沿科技创新、军委装发预研等5项。

前言
第1章 无人机集群的神经系统
1.1 无人机集群的发展及趋势
1.1.1 无人机集群发展概况
1.1.2 集群协同带来的优势
1.1.3 无人机集群发展趋势
1.2 无人机集群协同面临的挑战
1.2.1 遥控协同模式面临的问题
1.2.2 预先编程协同模式面临的问题
1.2.3 仿生物群体智能协同面临的问题
1.3 无人机集群自主协同的基础保证
1.3.1 信息共享的途径是网络
1.3.2 决策动作的协调靠网络
1.3.3 集群决策的基础是网络
2.4.3 无人机集群网络拓扑优化研究现状
2.4.4 无人机集群网络路由优化研究现状
参考文献
第3章 无人机集群网络优化的挑战与潜力
3.1 无人机集群网络优化的新挑战
3.1.1 多维动态
3.1.2 能力约束
3.1.3 信息缺失
3.2 无人机集群网络优化的新潜力
3.2.1 网络弹性
3.2.2 集体主义
3.2.3 智能学习
参考文献
第4章 智能无人机集群网络优化的新思考
4.1 任务驱动：智能无人机集群网络优化的目标指引
4.2 通控一体：智能无人机集群网络优化的探索思路
4.3 群体智能：智能无人机集群网络优化的主要途径
4.4 博弈学习：智能无人机集群网络优化的重要方法
4.4.1 博弈论基本概念
4.4.2 博弈论在无人机集群网络优化中的应用
4.4.3 学习算法与博弈理论的结合
参考文献
第5章 智能无人机集群网络频谱资源分配
5.1 引言
5.1.1 概述
5.1.2 本章主要内容
5.2 基于相关均衡的无人机集群频谱资源匹配优化
5.2.1 问题引入
5.2.2 模型建立
5.2.3 资源需求-供应匹配优化博弈和相关均衡
5.2.4 基于悔恨匹配过程的分布式学习算法
5.2.5 实验结果及分析
5.2.6 小结
5.3 基于势能博弈的无人机集群频谱分配优化
5.3.1 问题引入
5.3.2 模型建立
5.3.3 基于势能博弈的自组织频谱接入方法
5.3.4 实现纳什均衡的多智能体学习算法
5.3.5 实验结果及分析
5.3.6 小结
5.4 基于协同自治的密集集群网络频谱决策优化
5.4.1 问题引入
5.4.2 模型建立
5.4.3 基于分治决策的资源分配机制
5.4.4 实验结果及分析
5.4.5 小结
5.5 基于团购机制的无人机集群频谱分配优化
5.5.1 问题引入
5.5.2 模型建立
5.5.3 无人机集群重叠联盟形成博弈
5.5.4 仿真结果及分析
5.5.5 小结
5.6 基于联盟图博弈的多跳数据传输分配优化
5.6.1 问题引入
5.6.2 模型建立
5.6.3 博弈模型设计
5.6.4 算法设计
5.6.5 实验结果及分析
5.6.6 小结
5.7 开放性讨论
参考文献
第6章 智能无人机集群业务数据传输动态接入
6.1 引言
6.1.1 概述
6.1.2 本章主要内容
6.2 面向无人机业务数据的最优序贯机会频谱接入
6.2.1 问题引入
智能无人机集群网络优化技术
6.2.2 模型建立
6.2.3 业务数据模型
6.2.4 最优序贯检测次序
6.2.5 实验结果及分析
6.2.6 小结
6.3 面向异构业务数据的集群合作势能博弈接入
6.3.1 问题引入
6.3.2 模型建立
6.3.3 面向业务数据的本地合作势能博弈
6.3.4 算法设计
6.3.5 实验结果及分析
6.3.6 小结
6.4 基于集群业务合作的时频二维函数化联盟博弈接入
6.4.1 问题引入
6.4.2 模型建立
6.4.3 业务合作联盟博弈
6.4.4 业务驱动联盟形成算法
6.4.5 实验结果及分析
6.4.6 小结
6.5 面向集群异构业务数据的自组织业务匹配序贯接入
6.5.1 问题分析
6.5.2 模型建立
6.5.3 面向业务数据的序贯接入博弈模型
6.5.4 面向业务数据的序贯接入决策分布式学习算法
6.5.5 实验结果及分析
6.5.6 小结
6.6 开放性讨论
参考文献
第7章 智能无人机集群网络路由选择
7.1 引言
7.1.1 概述
7.1.2 本章主要内容
7.2 面向传输时延优化的路由选择
7.2.1 问题分析
7.2.2 模型建立
7.2.3 基于深度强化学习的无人机集群路由算法设计
7.2.4 实验结果及分析
7.2.5 小结
7.3 面向多个属性联合优化的路由选择
7.3.1 问题分析
7.3.2 模型建立
7.3.3 基于熵权法的多属性路由决策
7.3.4 多属性联合深度强化学习算法设计
7.3.5 实验结果及分析
7.3.6 小结
7.4 考虑任务属性优先级的路由选择
7.4.1 问题分析
7.4.2 属性优先级分析
7.4.3 基于属性优先级的深度强化学习算法设计
7.4.4 实验结果及分析
7.4.5 小结
7.5 开放性讨论
参考文献
第8章 智能无人机集群网络拓扑优化
8.1 引言
8.1.1 概述
8.1.2 本章主要内容
8.2