基于空间簇优化的FANET路由机制研究

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地震、海啸、洪涝等自然灾害的产生往往引起地表基础设施的大量损毁,从而导致受灾地区网络信息传输的连通性中断,严重影响救援工作的快速有效展开。因此,实现灾后目标区域通信的快速、可靠恢复,是应急通信研究领域的重要课题之一。无线自组织网络因不受基础设施的制约而成为应急通信组网中的主要技术手段。然而,以无线传感器节点部署实现多跳组网的形态因灾后地表的恶劣条件往往难以实现广域覆盖。此外,卫星通信也因星地链路的时延以及位置的约束而难以实现高效快速的网络部署和信息复传。作为一种新兴的无线自组织网络,飞行器自组网(Flying Ad Hoc Network,FANET)可以部署在空中不受地面障碍干扰,且无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)能够与用户直接建立通信连接,成为灾后应急响应与信息恢复的重要支撑。然而,相比于传统的二维平面式网络架构,能量受限的UAV节点飞行速度更快,网络拓扑变化更加频繁,无线链路抖动更加剧烈,使得救援场景下高效可靠的数据复传面临着极大的挑战。为此,本研究将立足于灾后救援场景下网络通信恢复的实际需求,建构低空FANET应急通信网络模型,提出基于空间分簇的FANET路由机制,从而实现目标区域内信息的高效可靠复传。考虑到灾后环境的局限性和灾难响应的特殊性,本研究首先针对UAV节点高机动性所引起的通信质量下降问题,构建三维的FANET通信模型,并基于生物启发式算法完善FANET的分层网络架构。此外,针对标准粒子群优化算法易于陷入局部停滞而损失求解精度的缺陷,本研究采用参数优化和融合机制,设计了改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法。节点的位置精度对于基于位置信息分簇的路由机制的聚类效率至关重要。相比于二维平面网络,FANET中增加的垂直梯度使得网络规模骤增,导致节点的定位复杂度呈几何倍增长,且基于测距的定位算法在大规模网络中容易受到噪声影响而引起较大的误差。对此,本研究将设计三维FANET中的UAV节点定位算法,建立节点测距模型,设计盲节点的定位目标函数,并引入IPSO算法优化节点的定位精度。在多跳传输网络中,靠近基站(Base Station,BS)的节点除了自身通信外还要负责转发来自其他节点的数据。在簇形成阶段,固定均匀的集群划分容易造成节点因开销不均而产生能量热区问题。在本文中,将根据节点的能量属性设计最优簇头(Cluster Head,CH)数目的计算模型,基于UAV的位置信息建立节点非均匀分簇机制,并在簇内完善节点剩余能量和距离因素的评价机制以完成最优CH的选取进程。此外,针对网络拓扑频繁变化引起的通信中断问题,本研究将设计簇维护机制以保证集群的稳定通信。在数据传输阶段,不稳定的通信链路会引起数据的频繁复传,从而引起较高的传输时延。在本研究中,将构建节点间有效通信时长的评估模型、建立链路可靠性和空间距离的权衡机制以实现可靠的簇间路由选取。最后,本研究搭建了仿真环境验证所提算法的性能。实验结果表明,本研究设计的定位算法实现了更高的定位精度和覆盖率;所提的路由协议在集群寿命、能耗、数据传输时延及网络吞吐量等方面的性能均优于同类算法,从而为灾后目标区域信息网络的快速恢复及应急响应提供重要的技术支持。
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