基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法技术

本发明专利技术涉及一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，包括：基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署；其中，无人机节点分为覆盖无人机节点和连通无人机节点；基于多级模糊逻辑系统选择最佳中继节点，其中，多级模糊逻辑系统包括：第一子系统，用于根据节点剩余能量和MAC层缓存队列数计算节点质量；第二子系统，用于根据单跳链路寿命和跳数计算链路质量；第三子系统，用于根据节点质量和链路质量计算中继节点的适应度值，并基于适应度值选择最佳中继节点；基于最佳中继节点构建传输路由。本发明专利技术能够利用有限的无人机节点，在保证数据传输可靠性的同时，减少网络控制开销，减低数据传输时延。减低数据传输时延。减低数据传输时延。

【技术实现步骤摘要】
基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法


[0001]本专利技术涉及移动自组网
，特别是涉及一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法。

技术介绍

[0002]移动自组网主要由移动节点组成，支持在无通信基础设施的环境中迅速组网，并能根据环境需求动态重组，解决了传统无线通信网络的通信难题。随着科学技术的发展，移动自组网技术飞速进步，许多异构移动自组织网络应运而生，异构网络一般是指网络中存在网络架构、传输速率、传输距离和通信资源等方面不同的多个网络，例如海空自组网、空地自组网、卫星辅助通信网络等，它们利用多种可通信设备进行组网，满足了不同的环境需求和通信需求。移动自组网的自治性、组成多样性和可扩展性使得其在网络部署和现实应用中更为灵活和便捷，所以它在灾难救援、军事战场、应急通信等场景中都具有不容小觑的发展前景。无人机作为近年来的一个研究热点，其具有可通信范围大、灵活性强的优点，能适应通信范围广、节点少的稀疏网络，如核电站泄漏救援工作，此时网络仅依靠普通地面移动节点难以构建有效的通信路由，存在路由空洞，同时节点的移动性，导致网络拓扑结构变化频繁，造成较大网络延时和数据分组丢失，消耗大量网络资源。
[0003]为减少无人机节点移动造成的资源消耗，保证中继的有效性，对无人机节点的部署非常重要。现有的无人机部署方式较多关注于对地面节点的覆盖度，以及根据不同的网络通信需求对通信资源的分配。例如Dai等人提出了一种实现无人机协作的无人机部署机制，该机制利用群体智能启发算法进行无人机节点位置部署，扩大无人机范围的可覆盖范围。Jun等人为实现节点负载均衡提出了一种无人机节点动态部署算法，该算法适用于流量较大的场景，通过预测区域服务数量得出流量高峰时间段，实现无人机动态部署。Saha等人提出一种以保证覆盖范围无漏洞为目标的无人机节点部署算法，该算法基于本地Voronoi图和虚拟力实现无人机节点的随机连接分布，同时最小化通信距离，减少通信时延。Zhong等提出的无人机节点位置部署算法，以提高无人机节点的资源利用率为目标，在用户传输速率和无人机容量约束下，尽可能地覆盖更多的地面节点，在保证通信质量的情况下，获得最大的用户覆盖率。但此类无人机节点部署方式不适用于移动自组网的动态特性，节点会因移动而离开无人机节点的覆盖范围。而且，此类部署算法以覆盖所有节点为目标，有时对无人机的需求量较大，对资源的利用率较低。
[0004]同时，移动自组网中存在有多个源节点需要发送数据的情况，由于通信资源有限，多条路由选用同一中继节点时，数据传输可能产生较大的队列延时，以及存在负载不均衡，个别设备资源损耗快的问题。路由协议作为保证移动自组网正常运作的重要部分，优秀的路由能够解决异构网络以及多源传输的问题，同时适应移动自组网的动态拓扑特性。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于中继无人机节点的移动自组网多源
传输路由方法，能够利用有限的无人机节点，在保证数据传输可靠性的同时，减少网络控制开销，减低数据传输时延。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，包括以下步骤：
[0007]基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署；其中，所述无人机节点分为覆盖无人机节点和连通无人机节点，所述覆盖无人机节点为与源节点组或目的节点通信的无人机节点，所述连通无人机节点为用于构建网络连通集、保证无人机节点之间通信的无人机节点；
[0008]基于多级模糊逻辑系统选择最佳中继节点，其中，所述多级模糊逻辑系统包括：第一子系统，用于根据节点剩余能量和MAC层缓存队列数计算节点质量；第二子系统，用于根据单跳链路寿命和跳数计算链路质量；第三子系统，用于根据所述节点质量和链路质量计算中继节点的适应度值，并基于所述适应度值选择最佳中继节点；
[0009]基于所述最佳中继节点构建传输路由。
[0010]所述基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署具体为：
[0011]利用源节点和目的节点的移动信息和位置信息对所述覆盖无人机节点位置进行优化；
[0012]利用网络连通集和节点度对所述连通无人机节点位置进行优化。
[0013]所述利用源节点和目的节点的移动信息和位置信息对所述覆盖无人机节点位置进行优化具体为：
[0014]建立所述覆盖无人机节点的适应度函数F
cover
，其中，N
cover,ui
是所述覆盖无人机节点ui能够通信的普通节点个数，N
expand
(ui,i)是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的扩展节点度，T
cover
(ui,i)是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的覆盖时长，v
i
为覆盖无人机节点ui的移动速度，R
cover
为无人机节点与地面普通节点的有效通信半径，a、b为和为1的随机数；
[0015]在待覆盖节点i的通信范围内随机选取Clan1组坐标值，每组有n1个坐标作为覆盖无人机节点的初始位置；
[0016]将所述覆盖无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数F
cover
进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组覆盖无人机节点的位置进行更新；
[0017]将每组坐标中适应度值最低的覆盖无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；
[0018]所有坐标中适应度值最高的选为待覆盖节点i的覆盖无人机节点的最佳部署位置；
[0019]重复以上覆盖无人机部署，直至所有源节点和目的节点被所述覆盖无人机节点覆盖。
[0020]所述利用网络连通集和节点度对所述连通无人机节点位置进行优化具体为：
[0021]建立所述连通无人机节点的适应度函数F
connect
，其中，
并附带三个约束条件，N
expand
(uj)是连通无人机节点uj相对于其他无人机节点的扩展节点度，N
cover,uj
是连通无人机节点uj能够通信的普通节点个数，所述三个约束条件分别为：网络连通性约束、覆盖有效性约束和无人机节点间通信约束；
[0022]选取Clan2组坐标值，每组有n2个坐标作为所述连通无人机节点的初始位置；
[0023]将所述连通无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数F
connect
进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组连通无人机节点的位置进行更新；
[0024]将每组坐标中适应度值最低的连通无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；
[0025]所有坐标中适应度值最高的选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，其特征在于，包括以下步骤：基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署；其中，所述无人机节点分为覆盖无人机节点和连通无人机节点，所述覆盖无人机节点为与源节点组或目的节点通信的无人机节点，所述连通无人机节点为用于构建网络连通集、保证无人机节点之间通信的无人机节点；基于多级模糊逻辑系统选择最佳中继节点，其中，所述多级模糊逻辑系统包括：第一子系统，用于根据节点剩余能量和MAC层缓存队列数计算节点质量；第二子系统，用于根据单跳链路寿命和跳数计算链路质量；第三子系统，用于根据所述节点质量和链路质量计算中继节点的适应度值，并基于所述适应度值选择最佳中继节点；基于所述最佳中继节点构建传输路由。2.根据权利要求1所述的基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，其特征在于，所述基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署具体为：利用源节点和目的节点的移动信息和位置信息对所述覆盖无人机节点位置进行优化；利用网络连通集和节点度对所述连通无人机节点位置进行优化。3.根据权利要求2所述的基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，其特征在于，所述利用源节点和目的节点的移动信息和位置信息对所述覆盖无人机节点位置进行优化具体为：建立所述覆盖无人机节点的适应度函数F
cover
，其中，N
cover,ui
是所述覆盖无人机节点ui能够通信的普通节点个数，N
expand
(ui,i)是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的扩展节点度，T
cover
(ui,i)是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的覆盖时长，v
i
为覆盖无人机节点ui的移动速度，R
cover
为无人机节点与地面普通节点的有效通信半径，a、b为和为1的随机数；在待覆盖节点i的通信范围内随机选取Clan1组坐标值，每组有n1个坐标作为覆盖无人机节点的初始位置；将所述覆盖无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数F
cover
进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组覆盖无人机节点的位置进行更新；将每组坐标中适应度值最低的覆盖无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；所有坐标中适应度值最高的选为待覆盖节点i的覆盖无人机节点的最佳部署位置；重复以上覆盖无人机部署，直至所有源节点和目的节点被所述覆盖无人机节点覆盖。4.根据权利要求2所述的基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，其特征在于，所述利用网络连通集和节点度对所述连通无人机节点位置进行优化具体为：建立所述连通无人机节点的适应度函数F
connect
，其中，
并附带三个约束条件，N
expand
(uj)是连通无人机节点uj相对于其他无人机节点的扩展节点度，N
cover,uj
是连通无人机节点uj能够通信的普通节点个数，所述三个约束条件分别为：网络连通性约束、覆盖有效性约束和无人机节点间通信约束；选取Clan2组坐标值，每组有n2个坐标作为所述连通无人机节点的初始位置；将所述连通无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数F
connect
进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组连通无人机节点的位置进行更新；将每组坐标中适应度值最低的连通无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；所有坐标中适应度值最高的选为所述连通无人机节点的最佳部署位置；重复以上连通无人机部署，直至网络中连通集个数S降为1或无法满足约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：王筱翔，郭园，覃荣华，
申请(专利权)人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所，
类型：发明
国别省市：