一种多属性自适应ma-gpsr高动态无人机路由方案

一种多属性自适应ma-gpsr高动态无人机路由方案

0新一轮科技革命与产业革命:机会主义下的公民权益保护为响应国务院关于推进航空工业快速发展的要求，无人机成为新技术革命和产业革命的热点。它的产业发展与中国国际金融体系的利益和公民权益有关。随着智慧城市、水下物联网、空天一体网络的业务应用，无人机系统由单一的服务发展到无人机组网协同才能完成的增值服务，但由于无人机自身节点移动性强、网络拓扑的高动态化、节点分布不均匀1节点位置的确定在无人机网络中，大部分基于地理位置的路由(如GPSR:GreedyPerimeterStatelessRouting)都是周期性地从周边邻居节点获取当前节点的位置本文针对上述的研究缺陷2无人机节点gps定位方案针对GPSR上述问题和挑战以及复杂的无人机网络环境，无人机节点均配备GPS定位模块，因此本文通过考虑通信范围内邻居节点的相对位置信息、运动的偏转角度、中继无人机的邻居节点密度、转发链路的稳定性等多个因素2.1下一跳节点的相对距离首先在充分考虑当前无人机节点与其邻居节点的相对位置、相对移动方向、相对速度、相对距离这些因素对地理位置的影响，在此基础上，对下一跳节点的选择上引入了相对距离Δ相对距离表示当前节点到目的节点的距离与邻居节点到目的节点距离的差，Δ点的方向角度角度表示邻居节点的速度方向与当前节点到目的节点的方向的夹角，夹角越小，表示邻居节点向目的节点的方向运动概率越大，邻居节点的运动方向的判定，可以减少数据时延，提高传输效率。相的相速度f表示当前节点与邻居节点的速度差，当相对速度Δa-gpsr路由方案转发表示当前节点周围邻居节点的密度，接下来多属性自适应MA-GPSR路由方案进行数据转发时，先搜索整个无人机网络的邻居节点表的转发权重值=∂*Δ根据无人机网络在不同环境下各种影响因素的不同，给出不同的加权判断系数∂、2.2源节点的犯罪特性根据上述的参数，首先将GPSR的贪婪转发模式的欧氏距离改进成相对距离Δ接下来数据包从源节点S开始利用贪婪算法进行转发，如图2所示，当经过S-A-B遭遇到路由空洞时，这时选择相对方向Δ最后考虑中转节点邻居节点数目3跳节点节点多属性自适应MA-GPSR方案中，选出最优的下一跳节点；然后在平台为MATLAB2016a环境下，进行模拟自适应MA-GPSR的数据转发过程，并在不同的应用场景下与传统的GPSR进行比较。3.1个无人机节点模拟模拟网络拓扑1000m*1000m的范围内，随机产生50个无人机节点，通信半径为250m环境下，节点的移动速度为0～50m/s,模拟数据包由节点1处开始传输到节点9过程。整个过程采用多属性自适应MA-GPSR方案，采用相对距离Δ3.2节点数目时节点间数据包转发过程模拟场景为网络拓扑结构的最大范围设置为1000m*1000m*1000m,在整个仿真网络中随机生成20、30、50个三组节点数目，模拟数据包数据转发过程。在仿真节点数目为20,通信半径为450m的情况下，GPSR和MA-GPSR的数据包转发过程图如图5所示，其中图5(a)是二维空间的节点1处开始传输到节点6过程，图5(b)是三维空间的节点1处开始传输到节点6过程；在仿真节点数目为30,通信半径为350m的情况下，GPSR和MA-GPSR的数据包转发过程图如图6所示，其中图6(a)是二维空间的节点1处开始传输到节点6过程，图6(b)是三维空间的节点1处开始传输到节点6过程；在仿真节点数目为50,通信半径为250m的情况下，GPSR和MA-GPSR的数据包转发过程图如图7所示，其中图7(a)是二维空间的节点1处开始传输到节点7过程，图7(b)是三维空间的节点1处开始传输到节点7过程。其中虚线为传统GPSR路由协议的数据转发路径，实线为多属性自适应MA-GPSR路由方案的数据转发路径。在仿真节点为20个节点数目时，图5(a)所示GPSR经过路径为1-23-36-6,MA-GPSR经过的路径为1-23-33-2-6;图5(b)所示GPSR经过路径为1-2-5-6,MA-GPSR经过的路径为1-2-3-4-6。从图上明显可以看出，不管是二维还是三维空间，相同的节点数和通信半径，多属性自适应MA-GPSR路由和传统的GPSR的数据包转发路径不同，MA-GPSR的每一个中转节点更加接近目标节点，这是因为综合考虑了相对距离Δ在仿真节点为30个节点数目时，图6(a)所示GPSR经过路径为1-7-8-17-24-6,MA-GPSR经过的路径为1-7-8-25-24-6;图6(b)所示GPSR经过路径为1-2-3-4-5-6,MA-GPSR经过的路径为1-2-3-4-5-6。从图上可以看出在选择转发路径大部分是相同的路线，而且MA-GPSR的路径比GPSR路径更优越、延迟更小，这是由于多属性自适应MA-GPSR路由协议考虑到多个因素对于整个传输网络的影响，在8之后会经过25-24传输，而GPSR协议则是通过8-17-24传输。可以得出综合了多属性判断度量值能够在一定程度上降低网络传输延迟，提高数据转发效率在仿真节点为50个节点数目时，图7(a)所示GPSR经过路径为1-34-36-27-33-6-7,MA-GPSR经过的路径为1-34-36-46-9-37-7;图7(b)所示GPSR经过路径为1-2-3-4-5-6-7,MA-GPSR经过的路径为1-2-3-4-5-6-7。可以看出在节点数目较多的情况下，MA-GPSR与GPSR路径的重合度更小，这是因为50个节点周围节点密度4ma-gpsr路由控制与性能分析针对MA-GPSR模拟实验的结果分析，每一次转发选择节点尽可能地接近目标节点，不管从距离、运动方向、角度等。下面从路由传输延迟、路由开销性能、链路稳定性等性能指标来分析网络路由的性能。模拟场景是随机产生20、30、50个节点的网络中，网络模拟范围为1000*1000,通信半径分别为450m、350m、250m,节点的移动速度为0～50m/s,通过仿真计算得出路由开销、路由的传输延迟、网络的链路稳定性根据表1所计算的数值，采用MA-GPSR路由和GPSR的性能比较趋势如图8所示，其中路由开销、路由的传输延迟、网络的链路稳定性分别如图8(a)-(c)所示。由于无人机网络当中网络拓扑高动态变化，在相同节点数目、相同通信半径的情况下，GPSR路由控制包为244个、678个、888个，MA-GPSR路由控制包分别为205个、468个、668个，GPSR路由开销要更大一些，而MA-GPSR相对于GPSR路由来说，路由开销的优化率分别为15.98%、30.97%、24.77%。因此MA-GPSR路由不管是在路由开销还是在规避路由空洞方面性能都要优于传统的GPSR路由协议。无人机传输网络中的中转无人机需要能够灵活的对任务进行反应，端到端的传输时延降低能提高无人机网络的反映速度。在上述的条件下，GPSR路由端到端的延迟分别为1s、1.5s、2.6s,而MA-GPSR端到端的延迟分别为0.8s、1.1s、2s,明显降低，延迟率分别降低20%、26.67%、23.07%。在不同规模和密度的网络环境当中改进的MA-GPSR路由方案的网络拓展性和适应性要更好一点，主要是由于MA-GPSR路由方案是在不牺牲贪婪转发条件的基础上，考虑多个因素对于无人机网络的影响，使无人机在数据转发传输方面延迟能够降到更低。在无人机网络中，当出现较大规模的无人机群进行工作时，整个无人机通信网络要覆盖的区域较大，所要进行通信数据转发的工作较重，这就要求数据传输链路要有很好的稳定性。在当前环境下，节点数为20、30、50时，GPSR路由的包交付率分别为0.6pps、0.56pps、0.49pps,MA-GPSR的包交付率分别为0.7pps、0.65pps、0.56pps。明显可以看出，MA-GPSR的包交付率更高，同时通过分析计算可以得出MA-GPSR包交付率分别提高16.67%、16.07%、14.28%。这是因为MA-GPSR路由方案正是考虑了多个属性对于无人机实际应用所产生的影响，保证网络规模在节点密度增大的情况下避免发生网络拥堵、阻塞或是网络瘫痪，有效提高网络的传输性能。5网络交付率低①MA-GPSR路由在二维和三维的无人机网络仿真环境测试和分析，网络规模中节点数目增多对MA-GPSR路由协议的性能影响较小，并且随着节点数目的