在无人机集群的快速发展中，信息论作为一门研究信息传输、处理和存储的学科，为解决集群内无人机间的通信效率问题提供了新的视角，一个关键问题是：如何在保证数据准确传输的同时，最小化通信资源消耗，以实现集群的高效协同？
回答这一问题，我们可以从信息论的香农定理出发，它揭示了信道容量与信噪比的关系，在无人机集群中，信道容量不仅受环境噪声影响，还受限于各无人机的通信功率和频谱资源，通过优化信息编码方式（如采用高阶调制、信道编码等），可以在不增加功率消耗的前提下，提高单个无人机的信道容量，利用多址接入技术（如NOMA、MIMO等），可以在同一频谱资源上为多个无人机提供服务，进一步提升了集群的整体通信效率，结合机器学习和预测算法，可以动态调整无人机的通信策略，以适应不断变化的环境条件，实现更智能、更高效的集群通信。
在信息论的指导下，通过优化编码方式、多址接入技术和智能算法的应用，可以显著提升无人机集群的通信效率，为未来的无人机应用提供坚实的支撑。
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在信息论视角下，通过优化无人机集群的信道分配与编码策略来最大化通信效率。
在信息论视角下，通过优化无人机集群的信道编码与调度策略可显著提升通信效率。
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