当今世界,以人工智能和无人装备为代表的新一代信息技术极大的推动了军事领域的变革。在新一代信息技术的牵引下,以无人作战平台为物质基础的无人集群作战正成为改变未来战争形态的一种全新作战样式。但面对复杂恶劣的战场环境,如何保障无人集群信息的实时传输,成为制约无人集群发挥作战效能的关键。本论文聚焦于无人集群信息协同传输这一关键问题,在对问题进行分析和建模后,重点研究了无人集群通信资源虚拟化与功能化封装技术以及基于强化学习的信息协同传输算法,旨在为无人集群作战信息协同传输系统建设提供理论支撑和关键技术。论文的主要工作和创新点总结如下:(1)本文分析了无人集群信息传输需求并梳理分析了现有无人集群信息传输架构的优势与不足。在架构分析的基础上,针对无人集群的信息传输问题进行了系统的数学建模,并对问题进行了数理化分析。本文从无人集群传输的信息模型开始,逐级构建了无人集群的网络连接模型、网络概率模型并最终提出了无人集群信息协同传输问题的总体传输目标模型。(2)将虚拟化与功能化封装技术引入该领域,并从无人集群通信资源的优化调度入手解决无人集群的信息协同传输问题。本文聚焦于无人集群内部通信资源的优化调度以解决无人集群信息协同传输问题,因此首先需要将无人集群内部具有分布性与异构性的通信设备变为可统一管理和调度的通信资源。在本文中,我们引入了虚拟化与功能化封装技术,通过虚拟化技术屏蔽了无人集群内部通信设备的分布性、异构性和通信过程实现的复杂性,将通信设备变成了通信资源。通过功能化封装技术,将无人集群内部的通信资源暴露给集群,使得对通信资源的统一管理和优化调度成为可能。(3)基于强化学习设计了无人集群信息协同传输算法Baron。针对无人集群信息协同传输问题和有限的通信资源,本文将强化学习算法引入到该问题中来。使得Baron能够智能的对无人集群的通信资源进行探索并在信息的传输过程中充分的发挥资源协同效应。同时,Baron能够实时的学习此前的信息协同传输策略并实时更新自身的知识库,进而使自己能够更敏捷的适应复杂恶劣的战场环境,并更可靠、更高效的进行信息的协同传输,充分发挥无人集群通信资源的效能。(4)基于真实的数据集和仿真的无人集群信息传输环境对算法进行了测试实验。在本文中,我们选取了领域内较为认可的MIT的数据集(MIT Reality)和DieselNet数据集,并参照著名的benchmark网络以及美军“战术级作战信息网”(WIN-T)为代表的新一代战术网络设计了无人集群的信息传输环境,进而基于真实的数据集和无人集群环境对算法的性能进行了验证。实验表明,面对战场恶劣的通信环境和无人集群高动态的变化,无人集群信息协同传输算法能够敏捷的适应环境并以较高的信息传输成功率和信息传输效能完成信息的协同传输。