1.无线紫外光协作无人机编队网络中能耗均衡方法，其特征在于，包括如下步骤:步骤1，利用紫外光非直视单次散射模型，建立机间通信链路；

以椭球坐标系为基础，将紫外光发射装置与接收装置分别安放在椭球坐标系的两个焦点上,在t＝0时刻，能量为Et的脉冲经发射端发射后，经各向同性介质散射和吸收后到达接收端,在紫外光NLOS(c)通信方式下，并只考虑瑞利散射时，信道能量衰减公式为：式中，Et为发射脉冲能量，单位J；

Er为接收机探测器接收到的能量，单位J；

r为发射端与接收端的距离，单位m；

βt、βr分别为发射端、接收端仰角，单位弧度；

θt为发射半角，单位弧度；

θs为散射角，单位弧度；

‑1

ks、ke分别为散射系数、衰减系数，单位m ；

P(μ)为单散射相位函数；

2

Ar为接收孔径面积，单位cm；

步骤2，无人机编队中簇首选举；

无人机编队采用“长机‑僚机”飞行模式，每架无人机上均挂载紫外光通信发收装置，并且假设各无人机间通信时数据的接收方向彼此可知，所有僚机节点都是同构的，即具有相同的数据处理能力、通信能力和初始能量，并且地位平等，都能充当簇首节点或成员节点，每个节点都有一个唯一的标识(ID)；

簇首选举需基于僚机节点的剩余能量和网络中僚机节点的平均剩余能量的比值，为简化计算，采用平均剩余能量的估计值代替实际网络中平均剩余能量来计算节点的簇首选举概率，假设在每一轮中僚机节点平均消耗能量，则第r轮中僚机节点的平均剩余能量为：式中，r为当前选举的轮数，单位轮；

n为网络中僚机数量，单位个；

Etotal为网络初始总能量，单位J；

rmax为网络生存时间，单位轮；

估算出每轮僚机节点的平均剩余能量后，将其作为参考值与僚机节点的剩余能量进行比较，节点剩余能量大于节点平均剩余能量的节点其选择概率增加相应的值，剩余能量小的节点选择概率减少相应的比例，则每个僚机节点的簇首选举概率pi为：式中，popt为簇首节点在无人机蜂群僚机节点中所占百分比的期望值；

Ei(r)为第r轮时僚机节点i的剩余能量；

此时网络中簇首的选举门限定义为：式中，G为在最近1/pi轮中没有当选过簇首的节点集合；

僚机节点产生一个0‑1之间的随机数，若该随机数小于阈值T(n)，则发布自己是簇首的公告信息；

步骤3，簇的建立；

簇首被选择出来后，每个簇首节点广播当选消息到周围僚机节点，其他成员节点根据接收到的信号强度计算得到距离dC最小的簇首，同时计算与长机之间的距离dL，若dCdL，则该成员节点不选择加入任何簇，直接发送数据至长机；

步骤4，侦察数据汇聚传输；

在稳定数据传输阶段，簇首节点采用时分复用方式为簇中每个僚机节点分配向其传递数据的时间点，簇内节点将数据发送给簇首，簇首进行数据融合并把结果发送给长机，簇首需要完成数据融合、与长机通信任务，能量消耗较大，每一轮结束要按照上述方法重新选择簇首，以平均分担中继通信业务来均衡能量消耗。

2.如权利要求1所述的无线紫外光协作无人机编队网络中能耗均衡方法，其特征在于，包括如下步骤:

除飞行能耗EF外，无人机编队在飞行中采用无线紫外光通信能量消耗模型，主要包括以下3部分：发送数据能耗ETx、接收数据能耗ERx、数据融合能耗Ec，由步骤1得到紫外光NLOS(c)通信方式下的能量衰减L，则当发射脉冲能量ET确定时，可得传输损耗能量为：EL＝ET(1‑1/L)；

为了获得可接受的信噪比，无人机节点发射k比特的数据到距离为d的位置，消耗的能量由发射数据损耗和能量衰减损耗两部分组成，即ETx(k)＝k(ET+EL)；

无人机节点接收k比特数据消耗的能量为ERx(k)＝kER；

其中ER表示接收比特数据消耗的能量；

此外，数据融合也消耗一定的能量，即邻近无人机节点侦察采集的数据具有一定的冗余度，簇首可将其成员的数据和自身的数据融合成一个长度固定的数据包，然后发送给长机，融合过程中消耗的能量Ec为Ec(M,k)＝(M+1)kEDA；

其中，EDA表示融合比特数据消耗的能量，M为簇内成员的个数。