相较于单架无人机的作战效能限制,无人机集群以其突出的快速突防、灵活部署、高效协同等优势在国防领域有重要应用前景。无人机集群通过无线自组织网络的方式来进行信息传递和任务协同,并采用群智能算法来分布式地完成军事任务。同时,定向天线的引入可以极大地提升无人机的电磁隐身性能和通信能力,并且降低网络中无人机机间链路被敌方截获的概率。但是相较于其他类型的自组织网络,无人机自组织网络具有节点速度高,拓扑变化快,节点密度大的特点,并不适合直接采用传统的媒质接入控制（Medium Access Control,MAC）协议,而且设计高效的无人机集群部署方法,充分发挥无人机集群的作战效能,对敏感地区完成低截获的实时区域覆盖侦察的作战目标也极为关键。本文的研究工作以无人机集群为背景,围绕无人机集群网络的定向MAC协议结构优化和无人机集群低截获实时区域覆盖问题等相关内容展开,取得的主要成果如下:1.针对定向无人机自组网邻居发现开销过大以及网络不稳定的问题,提出了无人机自组网定向MAC协议优化方法,建立最小化协议时间开销的优化模型,提高无人机自组网吞吐量。本文对无人机自组网的邻居发现和链路断开过程进行建模,得到了不同波束宽度下的邻居发现速度和链路持续时间的结果。然后,本文建立了最小化协议时间开销模型,创新地在优化模型中引入网络链路平衡的思想,并以网络总链路数为评价指标,对网络时间开销进行分析,得到了最优网络结构。最后通过大量仿真验证了本文优化方法的有效性。该优化方法可以针对无人机自组网中不同无人机数量、飞行速度和天线波束宽度的情况下,得到其最优MAC协议结构,在保证网络连通性的同时极大地提高网络吞吐量性能。2.针对无人机集群的低截获条件下实时区域覆盖侦察任务,提出了一种综合机间通信链路优化、智能运动控制算法改进和网络拓扑控制的无人机集群低截获部署方法。本文对定向天线进行建模,并分析了天线波束偏转对传输距离的影响和电磁能量泄漏情况。随后本文设计了一种基于虚拟力并考虑敌方探测系统威胁的无人机集群分布式运动控制算法,该算法中每个节点仅需要与其邻居节点通信,整个集群即可分布式完成区域覆盖任务。在此基础上,我们建立了网络拓扑最优化模型来降低网络暴露概率,并给出每条链路的工作状态。我们对本文提出的算法进行了大量的仿真实验,与其他传统覆盖算法相比,我们提出的无人机集群低截获部署方法可以在完成区域覆盖任务的同时可以降低集群暴露概率50%以上,具有重要的理论价值和实践意义。