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特邀策划人
董 超
南京航空航天大学电子信息工程学院院长助理，教授，博士生导师，万人计划青年拔尖人才，江苏省333工程“中青年学术技术带头人”，中国电子学会通信分会委员，中国通信学会组织工作委员会委员，江苏省电子学会无线通信专委会副主任委员。主持国家自然科学基金重点项目、面上项目与青年项目，科技部重点研发计划课题，创新特区项目等10余项国家重大项目；
发表高质量学术论文百余篇，包括IEEE Network、IEEE JSAC、IEEE TON、IEEE TMC、IEEE TVT等知名国际期刊论文以及INFOCOM、IPSN、SECON与ICC等知名国际会议论文，获国际会议与国内期刊最佳论文奖励4次；
作为第一发明人，授权国家与国防发明专利26项；
获省部级科技进步奖励5项，2项排名第一；
长期担任IEEE JSAC、IEEE TWC、IEEE TMC等国际期刊的论文审稿人，多次担任IEEE INFOCOM、IEEE GlobeCom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE WCSP等知名国际会议的程序委员会委员，研究成果应用于中电科、航天科工等集团公司的企业院所以及珠海航展等重大活动。
内容导读
近年来，随着电子信息技术的发展，无人机呈现出小型化的趋势并逐步渗透融入各行各业甚至人类的日常生活。随之而来，由多架小微型无人机组成的无人机集群成为热点，在精准农业、抢险救灾、物流快递、海洋监管、无人作战等方面拥有广阔的应用前景。在上述应用中，如何利用无人机集群协同更好地完成单个无人机无法完成的工作，实现“1+1>2”的效果，是当前应用的迫切需求和技术发展的总体趋势。在人工智能、机器学习等新兴技术快速发展的背景下，集群智能自组网是实现无人机集群协同应用的关键有效途径，同时面临集群资源受限、分布协同能力不足、智能算法落地困难等方面的巨大挑战。
鉴于上述情况，为了更好地将我国无人机集群智能自组网与协同应用的最新研究成果介绍给读者，进一步满足实际国情和无人机集群发展需求，我们组织了本专题。
《基于无人机集群智能自组网的典型协同应用》针对无人机集群为突发热点流量区域用户服务的场景，研究了无人机集群服务过程中集群用户调度及路径规划、多无人机三维悬停位置部署及无人机网络智能管控架构三方面的协同应用，对各应用进行了建模分析并提出了相应的智能优化算法，为在实际场景中实现高能效的无人机集群智能自组网协同应用提供了有效参考。
《无人机虚拟天线阵列安全节能通信多目标优化》考虑一组无人机组成一个基于无人机虚拟天线阵列并使用协作波束成形来实现与多个地面用户之间的安全通信，通过联合优化无人机的位置、激励电流权重以及与不同地面用户的通信顺序，获得了总保密率与总无人机推送能耗之间的有效折衷。
针对无人机网络中由节点和链路故障引起的频繁路由失效问题，《面向无人机网络快速路由恢复的改进OLSR协议》提出了衡量网络对故障反应快慢的路由回复时间指标，并给出了一种基于OLSR的改进路由协议，相较于OLSR，所提协议在增加不超过15%控制开销的情况下，将路由恢复时间缩短了50%。《基于最短路径的无人机自组网改进路由算法》提出了适用于无人机自组网的基于最短路径的改进路由算法，在无人机随机分布的高流量场景下，在丢包率、端到端时延和抖动等方面获得了相比已有算法更好的性能。针对无人机自组织网络UANET因快速移动导致拓扑变化频繁，路由信息因未能及时根据邻居节点的变化而更新导致链路中断的问题，《基于卡尔曼-DNN预测的UANET路由协议》提出了基于卡尔曼-DNN节点位置预测的路由协议，能在卡尔曼预测邻居节点位置的基础上通过DNN的非线性运算对卡尔曼位置预测的结果进行修正从而提高邻居信息的准确性，且满足了无人机自组网系统低端到端时延、高数据分组投递率的需求。
《面向复杂任务的多无人机协同计算资源分配与优化》研究了在子任务执行时序、任务响应时间、任务卸载和无人机能耗等约束下最小化任务处理时延的多无人机协同部分计算卸载优化问题，提出了低计算复杂度的双层博弈近似计算卸载算法，相比对比算法，具有较低的任务处理时延。《基于DTC和遗传算法的无人机-无人车任务规划方法》以任务分析和环境建模仿真模型语言描述无人作战飞机/无人战车任务结构，提出了一种标准设计准则和遗传算法相结合的任务规划方法，有效融合了多项任务信息，在考虑异构平台能力差异性的基础上，提出了协同作战的整体效益。考虑无人机作为移动电源对无线可充电传感器网络中传感器节点进行充电，《基于改进混合粒子群算法的无人机充电路径规划方法》将无人机飞行能耗联合传感器节点充电量作为优化目标，通过优化无人机充电路径，提出了一种惯性权重线性递减混合粒子群算法，提升了无人机飞行能耗和传感器节点充电量等性能。
结合对敌防空压制电磁作战场景，《基于阈值公共品博弈的无人机集群干扰决策技术》建立了面向无人机集群协同干扰的阈值公共物品博弈模型，借鉴人类社会中的集体行动协调机制，引入了内生性惩罚措施，在满足所需功率阈值的前提下，从最大化自身行为回报的角度出发，对集群中各个节点进行行为策略更新，从而为集群协同干扰自主决策提供了一条有效途径。
《基于Docker和EXata的大规模无人机网络仿真系统》提出了一种基于Docker和EXata的大规模无人机集群网络的仿真方法，利用轻量级的Docker容器技术提高服务器效率并降低服务器资源消耗和许可成本，可以模拟无人机节点中的大部分软件应用；
利用EXata仿真多种无线应用环境，可以和真实网络中的人、设备、软件进行实时通信，所提系统建立了Docker节点与EXata内节点间流量映射关系，可以为大规模无人机网络应用调试和推演智能优化算法的研究提供较为逼真的仿真系统。
综上所述，本专题涵盖无人机集群智能自组网智能安全通信、路由、任务规划与决策、协同应用、仿真系统等，希望能够给广大读者了解和研究无人机集群智能自组网提供有益的启示和参考。最后，感谢编辑部各位老师在征稿通知发布、论文评审与意见汇总、论文定稿、编辑修改及出版所付出的努力和汗水；
感谢专题评审专家及时、耐心、细致的评审工作；
衷心感谢各位作者的辛勤工作和精心撰稿!
