飞行器自组织网络(Flying ad hoc network,FANET)是由无人飞行器(Unmanned aerial vehicle,UAV)机群组成的多跳、自治的移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)。飞行器节点高速移动,不依赖基础设施自行组网,并通过多跳转发完成数据交互。在这样的组网方式和通信模式下,节点感知范围更大、通信距离更远、网络覆盖范围更广。然而节点移动速度快和网络拓扑变化频繁严重制约着高动态飞行器自组织网络性能。如何适应节点高动态运动并使网络性能保持在较高水平,是高动态自组织网络研究的一项挑战。本文主要研究了高动态飞行器自组织网络性能的影响因素、组网设计优化、网络拓扑变化感知、节点移动方式区分等内容。目的是最大限度地减少节点高速移动对网络的影响,并构建高性能飞行器自组织网络。全文研究的主要内容可概括为:1.高动态飞行器自组织网络组网方案设计。本文首先分析了自物理层至传输层影响网络性能的的多种因素,包括无线传播方式、节点移动性、节点密度、物理层/数据链层协议、路由协议、流量负载等。然后结合分析结果和网络特点,合理选用各层协议并设置参数,提出了一个适合高动态自组织网络的组网方案。该方案易于实现,能够满足高动态场景下飞行器自组织网的功能和性能要求。2.高动态飞行器自组织网络拓扑变化表征及感知方法研究。本文提出的组网方案使用了一些新方法来克服节点高速移动的影响,其中之一就是网络拓扑变化感知。针对高动态移动自组织网络中节点移动速度快、网络拓扑变化频繁的特点,提出了一种衡量网络拓扑变化的移动特征——拓扑变化度。拓扑变化度将量化后的多种拓扑变化影响因素线性叠加,用以表征节点间、节点与一跳邻居间及整个网络的拓扑变化。实验表明拓扑变化度在区分节点个体移动和群体移动时效果较好。本文还提出了感知间隔固定的自组织网络拓扑变化感知方法和自组织网络拓扑变化自适应感知方法。3.高动态飞行器自组织网络自适应路由研究。上述组网方案中高动态移动自组织网络性能的有效维持和提升得益于自适应路由选择策略。本文根据高动态飞行器自组织网络的实际任务需求,总结了三种可能的任务场景,并基于周期性拓扑变化感知方法提出了一种适于复杂任务场景的自适应路由选择策略(TARCS)。该策略定期将网络拓扑变化感知结果与预先计算的移动模型拓扑变化度门限参考值相比较,确定节点当前的移动方式,再根据各移动方式的特点使用相应的策略恰当选择路由协议。该策略强调节点移动方式与路由协议的匹配,力求使网络路由适应复杂的移动场景,从而使网络性能维持在较高水平。仿真表明,在高动态复杂场景中,恰当的的路由选择策略能有效维持网络性能。4.高动态飞行器自组织网络节点移动方式识别研究。拓扑变化度的一个明显局限就是它只能反映拓扑变化总体效果而不能直观反映个体影响因素。为此本文将其进行改进,用多维向量表征网络拓扑变化的移动特征,提出了拓扑变化向量。随后使用支持向量机技术构建分类器并采用10折交叉验证法对多种移动方式进行分类训练和测试。文中模拟了10种不同的移动模型,并利用上述方法对模型进行了分类,结果表明利用支持向量机并恰当选择分类器能够准确区分不同移动模型的拓扑变化向量,并能使分类精度达到75%以上。