在现代空战的智能化变革浪潮中，“空中蜂群”无人机集群正以颠覆传统的作战模式重塑战场规则。想象数百架无人机在大气层中完成楔形突击、环形防御等高难度编队动作，或在瞬间化整为零，以“蜂群之刺”精准猎杀目标——这种协同作战能力，背后隐藏着通信、导航与感知技术的深度融合。
强电磁干扰是’空中蜂群’面临的首要威胁。现代电子战系统中，敌方通过两类典型手段实施压制：
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欺骗干扰：通过发射与真实GNSS信号同频、相位可控的伪距/载波信号，诱导接收机输出错误位置；
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功率压制：通过高功率噪声信号覆盖GNSS频段，导致接收机无法捕获有效信号。即便有北斗加密军码，接收机在压制干扰下失锁概率也较高。
如何应对？一种思路是增加硬件投入。例如俄乌冲突中，乌克兰通过卡车将无人机编队运输至目标区域，结合预定路径和图像识别技术，无人机起飞后直奔目标，避免了编队飞行过程中的干扰问题。
我国专家也研究了光纤制导无人机，通过光纤进行有线控制，不惧怕任何电子战，并能传输高清晰影像，但受限于光纤重量、释放灵活性和续航问题，目前仍需技术攻关。
当硬件解决方式作用范围有限、无法支持大范围运动时，低成本、高精度的软件算法优化成为关键。无人机编队飞行控制的核心技术可归纳为三大方向：
超宽带UWB：精准协同的“神经中枢”
超宽带（UWB）技术以高精度测距、强抗多径干扰能力和低功耗为显著特点。通过与射频通信技术的深度融合，UWB 不仅能够实现任意两台无人机之间的距离测量，还可完成控制信息的交互传输，为无人机编队的协同作业筑牢基础。
然而，无人机节点机动性强、姿态变化剧烈，加之复杂电磁环境干扰与障碍物遮挡，易引发信号测距异常，严重影响编队协同精度。为攻克这一难题，工程师们从“硬件+算法”双维度发力：
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硬件优化：研发国产化UWB测距模组，优化射频数据处理技术，提升测距稳定性与抗干扰性能；设计立体UWB阵列模组，弥补传统UWB在垂直维度测量的缺失。
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算法融合：引入扩展卡尔曼滤波、图优化算法及深度学习算法，对多源数据进行深度融合，精准剔除异常测距数据；进一步优化协同控制算法，开发无中心集群控制、实时任务规划、无线自组网等核心功能，实现网络动态优化，全方位保障编队稳定协同。
视觉导航：电磁干扰下的“第三只眼”
高空无人机的高分辨率摄像头能获取地面影像，与历史遥感、航拍及地面影像匹配实现绝对定位，接近目标时更可通过深度学习算法，毫秒级识别桥梁、道路等特征点，支撑精准打击。
不过，视觉图像易受光照变化、烟雾遮挡影响而失真，且不同季节、不同场景下的图像还存在较强相似性。为此，科研人员研发多类核心算法 —— 包括多源异构数据融合处理算法、深度学习特征识别算法，影像匹配提取算法、以及基于多源融合的滤波稳健估计算法，通过算法加持抵消环境干扰，确保战场环境下无人机仍能获取可靠的绝对位置。
惯性导航(IMU)：无人机飞行的“稳定器”
无人机蜂群的精准协同飞行，离不开惯性测量单元（IMU）的支撑。然而，与“东风快递”等高端装备所搭载的高精度IMU不同，蜂群无人机通常仅配备低成本的微机电系统（MEMS）IMU。这类IMU极易受噪声和固有误差（如零偏、温漂）影响，若仅依赖其独立积分定位，仅需数秒精度便可能发散至上百米。因此，其核心作用是与外部低频观测手段（UWB、视觉、地磁、气压计、GNSS）融合，通过连续位姿预测提高定位精度。
在多传感器融合过程中，科学家们重点解决以下几大核心问题，以保障定位精度与系统稳定性：
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时间同步误差：不同传感器通常有独立时钟，时钟偏差会导致数据时间戳未对齐，产生异步误差。需通过时间同步技术将多源观测数据对齐到同一时间基准，避免因数据异步引入新的系统误差。
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采样频率差异：不同传感器采样频率不同（如 IMU 为 100Hz，UWB 为 10Hz）。一方面，对 IMU 数据采用预积分算法，生成低采样间隔位姿；另一方面，采用分层式联邦卡尔曼滤波架构 —— 将 IMU 数据、视觉传感器、UWB 等辅助传感器在子滤波器独立完成状态更新后，再通过全局融合输出统一结果，显著提升导航精度与系统鲁棒性。
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动态误差实时补偿：低成本IMU的零偏、温漂（温度变化引起的误差）等动态误差会随载体所处环境的温度变化速率与温度范围显著改变。对此，工程师研究了基于深度神经网络的在线补偿机制：通过分析IMU数据的时序误差特性（如零偏的时变规律、温度敏感性等），实时学习并补偿陀螺仪与加速度计的固有偏差，从源头动态修正信号，降低误差干扰。这种方法尤其适用于难以用传统模型精确描述的复杂误差场景。
通过上述技术方案，无人机蜂群能够有效克服低成本硬件带来的挑战，在复杂环境下实现高精度、高鲁棒性的协同定位。