摘要
从古至今，集群作战是非常有必要的，比如狼通过集群活动进行捕食，来优化单体作战的不足，集群可以在较低的成本下提高活动作战的性能，灵活度等等。无人机是现代战争的新兴武器，现代战争中通过无人机集群间的合作作战来提高作战效率。无人机集群是以单一无人机的作战性能为基准，通过大量小型的无人机之间的协同作战交互，依靠群体智能的涌现能力并且是一个具有成本较低、功能分布细致明显的分布式智能作战体系，而未来战争中无人机群在城市间作战必然也很普遍。 但目前针对在城市环境中集群网络内面临着以下问题：全球导航卫星系统定位（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）信号拒止或者信号误差变大使部分无人机失去位置信息。无人机集群中部分GNSS信号良好的无人机充当伪卫星以及集群间测距测向等手段是有效抑制GNSS拒止或者信号误差变大时状态估计变差的方式之一。本文主要考虑的是在GNSS拒止或者信号误差变大时对测距误差进行异方差，即误差随着距离变化而变化的建模，再考虑集群间信号良好的无人机作为伪卫星构型对待定点定位的影响，通过一定的队型使定位精度提高是导航增强。 首先，本文将信号良好的无人机当做定位锚点，信号拒止的无人机当做待定点，考虑了两种测距手段TOA（TimeofArrival）与RSS（ReceivedSignalStrength）对锚点与待定点进行测距，因传统的测距模型都将误差项考虑成了高斯分布的一个常量，而实验数据测得测距误差会随着距离的增大而增大，因此对不同测距手段的进行异方差数学建模。测量出的距离估计量进行最小二乘定位给出待定无人机的位置估计量，引入克拉美罗下界（Cramer-RaoLowerBound，CRLB）衡量定位精度。 其次，对得到的位置估计量考虑在同方差，即误差项服从高斯分布的常量和在异方差下的非线性误差量，推导出TOA与RSS不同测距模型的同方差与异方差情况下CRLB闭合解，得到CRLB分布，其值越小说明估计量离真值越近，定位精度越好。发现TOA与RSS的各自优缺点，如TOA会使近站精度变差而RSS可以缓解近战精度变差问题，为后面联合测距打下基础。 然后，两种测距手段中RSS可以缓解近站精度变差问题，并且RSS又可以利用TOA提供高精度参数，故又推导出TOA/RSS联合测距的CRLB闭合解，进行仿真发现联合测距可以减小CRLB的值使定位精度提升，得到定位基站锚点数的提升也会使定位精度更高的结论，进一步发现定位基站通过一定的位置摆放会使CRLB达到最小均方误差（MinimumMeanSquareError，MMSE）让精度提高，进行理论推导了异方差下等距编队下的最优位置分布并进行仿真验证。 最后，通过实验去验证理论的正确性，并总结了使精度提升的方法，TOA/RSS联合测距，增大锚点数和定位无人机的最优布置方法，都可以使位置估计量的精度提高。
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