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无人机编队控制是指利用无人机之间的局部通信关系，协调每架无人机的反应行为使编队整体达到协同一致的状态并保持一定的组织形态。无线“日盲”紫外光(Ultraviolet,UV)散射通信能实现复杂环境下的全天候非直视(Non-Line-of-Sight,NLOS)隐秘通信，可保障无人机编队飞行的集群安全。使用无线紫外光通信技术协作无人机进行状态信息共享，结合高效的编队控制方法可实现无人机编队飞行中的自主集结、防撞避碰和队形保持。因此本文研究了机载紫外光网络特性与系统参数的关系，并针对无人机编队飞行过程中的机间防撞和队形保持问题改进了传统的编队控制方法，保障了无人机节点高速运动和编队拓扑快速变化时的网络连通和多无人机速度匹配。具体工作包含以下几点： (1)分析了无人机的随机位点型(Random Waypoint,RWP)和圆周运动型(Circlemovement based model,CMBM)两种运动模型的概率密度函数。推导了机载紫外光节点采用这两种运动模型时，网络k-连通特性与网络参数的关系表达式。计算机仿真分析了OOK(On–off Keying)和PPM(Pulse Position Modulation)两种调制方式下连通性与节点密度，发射功率以及通信速率的关系。仿真结果表明移动性降低了网络的连通概率，当无人机节点个数n=500，数据速率b R=10kbps时，要获得具有容错性的2-连通网络，CMBM移动模型所需发射功率大于RWP模型，同时RWP模型所需发射功率大于静态均匀随机部署节点。 (2)针对经典编队控制算法中无人机间的碰撞避免问题，本文改进了传统控制算法中的人工势函数项，并将改进后的算法应用于单个虚拟长机和编队多任务分组时的多虚拟长机情况，仿真结果证明了本文算法可以保证编队中无人机速度与所跟踪的虚拟长机速度保持一致，在飞行过程中各无人机之间可以避免碰撞，最后保持期望队形完成编队飞行。 综上所述，本文主要研究了无线紫外光通信协作下的无人机编队网络连通特性，给出了满足网络2-连通时的最优参数配置；并针对具有虚拟长机的分布式无人机编队，改进了一种编队控制算法在保证无人机避碰的同时使各机的目标和状态达到协同一致。