【摘 要】
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随着无线通信以及无人机(UAV)技术的日益发展,利用无人机移动性、稳定性、广覆盖等优势,建立一个覆盖并连接广袤区域内各种无线终端的大规模“无人机云”,成为未来6G无线通信网络的一个重要的发展方向.如何在无人机云组成的复杂网络拓扑中快速精准地规划出最优路径,成为一个亟待解决的问题.因此,该文利用重力场中的梯度原理设计了一种旨在适用于多种路由方案的新型动态网络拓扑模型,基于此模型实现了复杂拓扑网络下路由路径的计算及选取.这种模型利用梯度本身的特性以实现路径的优化,以适用于未来6G应用中可能出现的高密度高覆盖性
【机 构】
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哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150000;南京电子设备研究所 南京 210000
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随着无线通信以及无人机(UAV)技术的日益发展,利用无人机移动性、稳定性、广覆盖等优势,建立一个覆盖并连接广袤区域内各种无线终端的大规模“无人机云”,成为未来6G无线通信网络的一个重要的发展方向.如何在无人机云组成的复杂网络拓扑中快速精准地规划出最优路径,成为一个亟待解决的问题.因此,该文利用重力场中的梯度原理设计了一种旨在适用于多种路由方案的新型动态网络拓扑模型,基于此模型实现了复杂拓扑网络下路由路径的计算及选取.这种模型利用梯度本身的特性以实现路径的优化,以适用于未来6G应用中可能出现的高密度高覆盖性无人机群的通信需求.仿真结果表明,该文提出的拓扑模型及路由方法在链路通信质量及平均能耗方面优于目前应用及研究的诸多路由方案.
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