Цель работы: разработка инновационного подхода к организации сетевой инфраструктуры для роевых систем беспилотных летательных аппаратов, функционирующих в составе распределенных систем управления.

Методы исследования: основу предлагаемого метода составляет алгоритм адаптивной кластеризации, обеспечивающий автоматическую оптимизацию структуры сети в реальном времени. Такой подход минимизирует избыточные маршруты передачи данных, сохраняя при этом наиболее эффективные каналы связи. Особое внимание уделено обеспечению работы сети в условиях частичной деградации, вызванной внешними воздействиями или изменением состава роя.

Результаты исследования: в отличие от традиционных решений, предлагаемая архитектура объединяет специализированные и многофункциональные беспилотные летательные аппараты, что позволяет создать гибридную сеть передачи данных с динамической топологией. Разработанная методика организации сети обмена данными для роя беспилотных летательных аппаратов обеспечивает устойчивое взаимодействие между аппаратами за счёт применения алгоритма адаптивной кластеризации и иерархических таблиц маршрутизации. Математические расчёты подтверждают, что предложенный подход сокращает избыточные маршруты передачи данных на 25–30 % по сравнению с традиционными методами за счёт оптимизации структуры сети в реальном времени. Вероятность своевременной доставки сообщений в условиях динамического изменения состава роя и частичной деградации сети (потеря до 20 % узлов) составляет не менее 0,95 при временных задержках, не превышающих 0,1 секунды. Анализ устойчивости сети к внешним помехам, основанный на расчётах матрицы потенциальных мощностей сигналов и коэффициентов передачи помех, показал, что адаптивный механизм маршрутизации сохраняет пропускную способность на уровне 85–90 % от номинальной. Для крупных роев (100–200 беспилотных летательных аппаратов) применение функциональной кластеризации, определяемой критерием оптимальной связности Pmin > P*, позволяет снизить вычислительную сложность задачи маршрутизации на 40%. Дополнительно математическое моделирование подтвердило повышение энергоэффективности системы на 15 % за счёт минимизации числа ретрансляций. Полученные результаты свидетельствуют о высокой надёжности методики в условиях дестабилизирующих факторов, что делает её перспективной для критически важных применений.

Научная новизна. Предложенное решение актуально для критически важных применений, где требуется гарантированная доставка данных при наличии дестабилизирующих факторов.

The purpose of the work is to develop an innovative approach to the organization of network infrastructure for swarm systems of unmanned aerial vehicles operating as part of distributed control systems.

Research methods: the proposed method is based on the adaptive clustering algorithm, which provides automatic optimization of the network structure in real time. This approach minimizes redundant data transmission routes, while maintaining the most efficient communication channels. Particular attention is paid to ensuring the operation of the network in conditions of partial degradation caused by external influences or changes in the composition of the swarm.

Results of the study: unlike traditional solutions, the proposed architecture combines specialized and multifunctional unmanned aerial vehicles, which makes it possible to create a hybrid data transmission network with a dynamic topology. The developed methodology for organizing a data exchange network for a swarm of unmanned aerial vehicles provides stable interaction between vehicles due to the use of an adaptive clustering algorithm and hierarchical routing tables. Mathematical calculations confirm that the proposed approach reduces redundant data transmission routes by 25–30 % compared to traditional methods by optimizing the network structure in real time. The probability of timely delivery of messages under conditions of dynamic changes in the composition of the swarm and partial degradation of the network (loss of up to 20 % of nodes) is at least 0.95 with time delays not exceeding 0.1 seconds. The analysis of network stability to external interference, based on calculations of the matrix of potential signal powers and transmission coefficients of interference, showed that the adaptive routing mechanism maintains throughput at the level of 85–90 % of the nominal. For large swarms (100–200 drones), the application of functional clustering determined by the criterion of optimal connectivity Pmin > P* allows reducing the computational complexity of the routing problem by 40 %. Additionally, mathematical modelling confirmed the improvement of the energy efficiency of the system by 15 % due to the minimisation of the number of retransmissions. The obtained results indicate the high reliability of the technique under destabilising factors, which makes it promising for critical applications.

Scientific novelty. The proposed solution is especially relevant for critical applications where guaranteed data delivery is required in the presence of destabilising factors.