近年来,无人机集群作战研究得到了快速的发展。随着规模的不断扩大、作战环境日益复杂以及任务多样化,无人机集群面临更多的危险和挑战,其可靠性和安全性受到极大的关注。无人机集群中的个体遭受恶意攻击时,任务执行效率会降低,甚至整个集群的稳定性都会受到威胁。本文针对蜂群无人机遭受恶意攻击情形下的故障,研究了蜂群无人机故障传播模型。阐述了蜂群无人机故障传播所需研究的问题。在分析固定翼无人机的飞行特性以及蜂群无人机控制的基础上,描述了蜂群无人机遭受恶意攻击的故障模型,并定义了蜂群无人机故障传播的内涵;分析了蜂群无人机遭受恶意攻击情形下的故障传播过程及传播特性;梳理了蜂群无人机故障传播模型的研究要点。开展了基于复杂网络的蜂群无人机故障传播研究。鉴于蜂群无人机局部信息交互的特性,引入复杂网络描述蜂群无人机的通信拓扑。根据无人机的近邻信息交互原则,确定了蜂群无人机故障传播路径;采用网络结构的节点重要度定义无人机受故障影响程度,建立了基于复杂网络的蜂群无人机故障传播模型。在此基础上,针对恶意攻击故障会导致蜂群无人机通信拓扑发生动态变化的情形,引入时序网络模型,并结合蜂群无人机的蜂拥控制算法,提出了采用结合矢量投影法的Katz中心性,改进了故障影响程度的模型。仿真验证了改进的时序网络模型可以分析蜂群无人机动态拓扑变化情况下的故障传播结果。建立了基于元胞自动机的蜂群无人机故障传播模型。由于在蜂群无人机系统中,某个无人机的状态变化会引起网络拓扑中自身和其它节点状态的动态演变,甚至引起拓扑结构的改变。针对这一问题,引入元胞描述蜂群无人机中单无人机的飞行状态信息;采用基于局部信息交互的无人机蜂拥控制算法描述元胞自动机演变规则;提出了基于矢量投影的权值确定方法,建立了元胞自动机的蜂群无人机故障传播模型,并开展了仿真试验。结果表明:元胞自动机描述的故障传播模型与复杂网络的故障传播模型比较,能反应出单无人机以及集群受故障影响程度随时间的动态演变过程,且传播模型的分析结果更具有解释性。