面向网络协同的多无人机编队飞行，是通过通信网络协调多架无人机在空中按照一定的队形飞行并协同一致地完成作业任务。近年来，面向网络协同的多无人机编队飞行日益受到关注，例如，在无人机搜索救援场景下，多架无人机间可组成有效的搜索队形以完成搜索，相比单个无人机，其搜索半径显著增大，搜索效率显著提升。　　多无人机网络编队飞行中的队形控制，是指在飞机启动和飞行状态中对机群队形进行自定义的设置和调整，使队形能够满足特定业务的性能需求。相比于非网络化手段形成的飞机编队，面向网络协同需求的无人机编队还要额外考虑节点间网络的连通性，并保证在启动和飞行阶段，全网的连通能够得到保持，从而使节点间信息的可靠交换得以保障。研究如何面向规模化的无人机协同实现高效的队形管理，尤其是在兼顾队形形态、节点绝对及相对位置的同时，还考虑网络节点间的通信可达性乃至全网的网络连通性，具有很强实践意义和应用空间。　　本文设计并开发了一个支持在线和离线自定义的无人机队形控制平台，并通过仿真实验验证了平台的有效性。该平台能够通过高效快捷的拖拽式操作，实现多无人机的队形编制。同时，能够自动对所拖拽形成的无人机队形进行网络连通性的检测，并对网络连通中断进行提示和报警。网络连通性的判断，能够支持多种无线信道模型并具有可扩展性。在实现方面，本文基于高效、可维护性强的主流前端框架及轻量级的Node Express服务框架进行设计及实现。　　本文的主要贡献有:　　1.基于Web的拖拽式队形编制环境的设计与实现　　设计并实现了高效的拖拽式交互手段以支持用户对无人机队形的自定义编制。整个拖拽式队形编制环境运行在跨平台的web端，基于Express轻量级框架实现，并设计了数据模型层、路由转发层、业务处理层、结果反馈层等不同系统层次共同协作完成用户的队形编制的操作需求。　　2.支持多种无线信道模型扩展的网络状态检测机制与模块的设计与实现　　网络状态检测主要负责检测用户当前所拖拽形成的队形拓扑的网络状态。在实时采集队形编制区数据信息后，通过格式化处理，实现了基于距离模型、瑞利信道模型等在内的无线信道模型检测节点连通性继而判断网络整体的连通性，并实时对结果进行反馈。模块还支持对其他任意无线信道模型的扩展。　　3.编队状态信息及管理数据的定义与持久化模块设计与实现　　在本平台中，编队状态信息和管理数据主要包括编队拓扑相关信息、无人机节点相对（像素）坐标与绝对（地图）坐标数据及其二者之间的转换信息、队形编制用户信息等。本文设计并实现了管理和定义上述数据并进行格式化持久化存储的模块。