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无人机集群(UAV Swarm)因为具备协同执行任务的能力,在军事、应急救援、遥感与对地监测等任务中优势明显。为无人机集群系统设计飞行器自组织网络(FANET),提供通信保障是无人机集群研究中的关键。路由协议性能的好坏,直接影响到FANET的性能,受到极大的重视和关注。无人机集群组成的FANET具有节点密度高、规模大、任务和拓扑时变等特点,导致路由协议研究中存在链路质量预测困难、难以应对路由频繁失效的问题,进而导致FANET路由协议网络性能下降,无法满足任务的QoS约束。本文针对FANET路由协议中存在的问题,主要研究内容有以下两个方面:1)针对FANET链路质量预测困难的问题,提出一种数据驱动的FANET链路质量预测机制,用于充分挖掘局部拓扑信息中蕴含的链路质量信息。首先分析了链路质量预测机制的可行性及精度要求;然后通过对FANET链路质量预测问题建模,使用数据挖掘方法解决预测问题,构建能够综合节点忙碌程度、节点移动信息、链路密度及信道信息等多维信息的FANET链路质量预测机制,生成准确可靠的链路质量度量。2)针对FANET中路由频繁失效的问题,提出基于局部拓扑信息的AODV路由协议(LTI-AODV)。通过局部拓扑环境的构建,满足路由协议改进所需的局部拓扑信息;利用兼顾链路质量和路由修复效果的路由判据对按需路由协议AODV的路由发现策略进行改进,帮助建立更加稳定的路由;研究基于链路质量预测机制及局部拓扑信息改进路由维护方法,实现抢先式路由修复以及局部拓扑范围内的备份路由。分别设计实验验证两个研究内容的有效性。首先,在OPNET中收集FANET典型场景中的数据并训练机器学习模型,测试模型在测试集上的表现,验证了链路质量预测机制相对于随机选择的优势。然后,在OPNET中实现LTI-AODV路由协议,并设计网络性能仿真实验对比与AODV和2hop-AODV路由协议在FANET中的性能表现。实验结果表明,在FANET典型的大规模高负载动态场景中,LTIAODV路由协议的性能要优于AODV与2hop-AODV路由协议。