【摘 要】
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近年来,无人机系统在军用和民用场景有着广泛的应用。为了满足无人机系统中多无人机的信息交互与数据传输,背后需要有高可靠的路由协议支撑。但在无人机自组网中,路由协议面临着以下一些问题:无人机的高速运动使得网络拓扑频繁变化,如何在快速变化的拓扑中寻找最佳路由,协议如何兼顾多种影响因素来做出路由决策,无人机中节点的能量是有限的,如何尽可能的延长网络的生存时间等。本文针对无人机自组网路由协议面临的问题,结合
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近年来,无人机系统在军用和民用场景有着广泛的应用。为了满足无人机系统中多无人机的信息交互与数据传输,背后需要有高可靠的路由协议支撑。但在无人机自组网中,路由协议面临着以下一些问题:无人机的高速运动使得网络拓扑频繁变化,如何在快速变化的拓扑中寻找最佳路由,协议如何兼顾多种影响因素来做出路由决策,无人机中节点的能量是有限的,如何尽可能的延长网络的生存时间等。本文针对无人机自组网路由协议面临的问题,结合模糊逻辑和强化学习技术,设计了一种灵活的、高可靠的路由协议。本文首先分析了三种传统路由协议的基本原理和关键技术,指出各自的优缺点。而后介绍了模糊逻辑和强化学习的相关基础,推导了马尔科夫决策过程的相关公式。进一步的,本文在AODV的基础上,结合模糊逻辑分析影响路由的相关因素,使用强化学习方法传播并学习链路质量,帮助节点做出最优的路由选择。最后,本文设计了基于真实航线的无人机移动模型,并在网络仿真器NS-3中实现了本文提出的路由协议,并仿真测试了该协议与其他传统路由协议在不同场景下的数据包投送率、端到端时延、网络生存时间等指标。仿真结果表明,该协议相较于其他协议能够提供更优的网络性能。本文的研究在无线自组织网络路由协议在无人机系统中的实际应用做了一定的探索工作。
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