一种基于空洞节点检测的可靠无人机自组网路由协议

针对高动态无人机自组网中节点之间链路生存时间(Link Live Time,LLT)短和节点遭遇路由空洞次数多的问题,提出了一种基于空洞节点检测的可靠无人机自组网路由协议——GPSR-HND(Greedy Perimeter Stateless Routing Based on Hollow Node Detection)。GPSR-HND协议中,转发节点通过空洞节点检测机制检测邻居节点状态,将有效邻居节点加入待选邻居节点集;然后基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的多度量下一跳节点选择机制从待选邻居节点集中选择权重最大的邻居节点贪婪转发数据;如果待选邻居节点集为空,则从空洞邻居节点集中选择权重最大的空洞节点启动改进的周边转发机制,寻找可恢复贪婪转发模式的节点。与GPSR-NS协议和GPSR协议相比,GPSR-HND协议表现出了更好的性能,包括平均端到端时延和丢包率的改善,以及吞吐量的提高。

一种中心节点调度时隙分配的无人机自组网TDMA协议

针对现有无人机自组网协议中,集中式树形网络中控制时隙存在冗余、帧中数据时段占比较小的问题,提出了一种基于中心节点调度时隙分配的无人机时分多址接入(Time Division Multiple Access,TDMA)协议。该协议采用基于全网拓扑感知的时隙分配机制调整控制时段的帧结构与时隙顺序,基于中心节点调度的控制时隙复用机制提高控制时隙的利用率,缩短控制时段总长度以提高数据时段占比。与BiPi-TMAC(Bidirectional-Pipelined TDMA MAC)协议和ELDM-TDMA(Efficient and Low Delay Multi-hop TDMA)协议相比,该协议的数据平均时延和控制开销降低了9.6%和21.9%,网络吞吐量提高了10.5%,在无人机自组网场景中表现出良好的性能。

无人机自组网快速稳定加权分簇算法

在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇算法。该算法对比现有的加权分簇算法,对链路保持率、节点度和相对速度三个指标的选取进行改进。针对战场和应急场景下簇头节点掉线带来的簇振荡,提出了一种高效的簇维护机制。最后通过仿真验证该算法的性能,结果表明,与现有改进型加权分簇算法相比,该算法可以有效降低成簇的时间,同时在簇头节点掉线的情况下快速恢复,更适用于复杂环境下的网络部署。

无人机自组网中基于优先级和发送概率的低时延MAC协议设计

媒体接入控制(MAC)协议是满足数据传输质量服务需求的一项关键技术,其性能的优劣直接决定了网络的整体运行效率。相较于其他经典MAC协议,基于统计优先级的多址接入(SPMA)协议采用了多优先级接入、信道检测和流量控制等机制,因此它能更好地满足无人机自组网的低时延、区分服务、大规模组网等重要需求。其中,不同优先级阈值是影响该协议性能的关键指标之一,而现有研究中的阈值设置策略会导致无人机自组网吞吐量波动较大的问题。除此之外,在大规模节点组网的情况下,由于特殊的发送机制,该协议面临数据包冲突加剧的问题。针对以上问题,本文提出了一种新的阈值设置方法和低优先级数据概率性接入信道的方法。在大规模节点网络高业务量的情况下,该改进策略根据新的阈值和周期性负载统计的比较结果决定是否延迟或者拒绝相关数据的接入。与此同时,将SPMA协议的多优先级接入机制和排队论基本原理相结合,通过计算设定发送概率对不同低优先级数据进行接入控制。仿真结果表明,所提方法能够使得无人机自组网的吞吐量保持稳定,并为不同类型业务的差异性服务质量(QoS)需求提供良好支持,提高不同优先级数据的首发传输成功率的同时不会带来较大的额外时延损耗,性能优于现有的SPMA协议。

一种无人机自组网中基于身份加密的认证方案

随着无线通信技术的日益发展,无人机自组网在救援、巡逻和侦查等领域都得到了广泛运用。然而,由于无人机自组网网络结构灵活多变且缺乏基础设施的支持,该网络面临严重的身份安全威胁。尽管当前存在各种无第三方安全方案,但这些方案存在性能低下和安全性不足等问题,难以在无人机自组网上部署。针对这些问题,该文提出一种基于IBE的认证方案,将实体身份信息作为公钥,实体无需存储额外的公钥信息,降低了密钥存储开销。同时,该方案支持批量认证,极大地提升了认证效率。此外,通过引入哈希链技术,有效地保留和复用无人机首次认证后的状态信息,降低了后续无人机的认证成本。通过形式化的安全分析,证明该方法能抵御身份伪造、中间人等恶意攻击。相较于已有方案,该方案的计算和存储开销更低。

基于深度学习的无人机自组网分层入侵检测方法

针对无人机自组网携带重要信息却容易受到各种攻击的问题,提出了一种分层检测响应的方案。首先采用端节点误用检测方法,监测无人机行为并报告规则验证的结果。接着,地面站利用深度神经网络分类算法进一步优化验证结果。为抵御如干扰、黑洞、灰洞等不同类型网络攻击提供了新的解决方案。最后,与BRUIDS方案和分布式检测方案进行模拟分析和实验对比。结果表明,相较于另外两种方案,方法在检测率方面的下降率均保持在10%以内,检测率高达93%以上。误报率提升了1.2%,在检测攻击延迟方面与分布式方案相差无几,通信开销减少了约53.5 KBps,且对未知攻击检测问题有显著改善。

无人机群自组网MAC协议综述

近年来,无人机群自组网(UAV Swarm Ad Hoc Network,UAVSNet)的单个UAV不断自主化与智能化,但UAV之间的协同通信仍存在挑战。媒体接入控制(Media Access Control,MAC)协议是其关键技术之一,并成为了新的研究热点。通过概述MAC协议的分类及设计要点,对竞争类MAC协议、非竞争类MAC协议以及混合类MAC协议接入机制、性能表现及不足进行详细综述并提出展望。为UAVSNet的MAC协议的研究和应用提供了理论支持。

无人机自组网中基于信任的路由机制

传统无线路由方式不能很好地适应无人机自组网通信链路不稳定、节点能量受限等特点,为此,提出了一种新的基于信任的路由方案。首先,考虑了节点传输数据包所产生的能耗,对已有的分簇算法进行优化,选择剩余能量超过阈值的节点作为转发候选。其次,引入转发正确率、节点交互频度、探测成功率等信任因子对节点行为进行建模,由簇头节点汇聚所有的信任信息,并利用贝叶斯理论评估节点信任值。最后,在传统按需路由协议基础上,通过节点剩余能量、节点信任值及跳数来计算整体路由成本,并基于路由成本选择转发节点,确保了路由路径上的节点性能及行为可靠。所提方案有效提高了分组投递率及吞吐量,降低了端到端时延与转发能耗。

某无人机自组网应用系统设计

在现代军事冲突和战争中,无人机不可替代的作用日益凸显。无人机已经从单一的侦察、攻击应用方式逐渐发展延伸到电子对抗、通信中继、空中指挥、防空预警等多个不同的应用领域,战术应用也从单机作战向无人机协同作战、无人机集群网络作战发展。无人机的通信能力在空地网络作战数据链中扮演着重要角色,无人机的组网能力和网络性能对未来战争有着至关重要的影响。针对某无人机自组网应用系统,对该系统中数据链的调制解调方式、数据加密解密算法、无人机网络分级管理等进行了相关设计。数据链的调制解调方式采用OFDM体制;数据在传输过程中采用AES加密及解密算法,保证数据传送的安全性;对无人机集群采用汇聚网络和接入网络分级管理;采用相关路由协议,使无人机之间实现信息交互。无人机自组网应用系统通过连续测试运行,满足相关技术指标要求,并具有网络性能稳定、通信抗毁性强、安全性高等特点,实现了无人机集群之间的协同作战。

基于强化学习的无人机智能组网技术及应用综述

针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。

系留无人机空中自组网应急通信系统部署与测试

当重大灾害发生后,尤其是地震灾害,受灾地区的常规通信设施遭到破坏。救援队伍的应急通信系统能够灵活并正常运转与救援队伍的救援能力息息相关。目前我国系留无人机发展相对成熟,通信自组网技术和设备也相对成熟,本文主要阐述利用自组网技术与系留无人机平台结合的系留无人机空中自组网应急通信系统,实现空中自主多链路组网并向下覆盖的通信网络系统的设想,该系统可以克服高大建筑物对信号的遮挡,能够实现10千米到100千米以上的网络通信,使救援现场与救援行动基地保持实时的无资费通信。

基于协作的定向无人机自组网内潜在邻居发现算法

针对无卫导辅助定向天线无人机自组网(UAV Ad Hoc Network,UANET)初始化过程中邻居发现较慢的问题,将波束推断算法和基于扫描的定向邻居发现算法(Scan Based Algorithm-Directional,SBA-D)结合,提出了一种基于协作的网内潜在邻居发现算法(DC-NDA)。该算法可以通过中继节点提供的邻节点信息推断潜在邻居可能位置,加速发现过程。将该算法整合到定向天线UANET多路访问控制(MAC)协议中,并对改进后的协议初始化阶段进行仿真验证。仿真发现扇区数为60和108的情况下,改进后的协议较协议中原邻居发现算法,完成网内潜在邻居发现所需时隙数分别平均减少了39.92%和58.27%,有效提高了网络初始化速度。

软件定义无人机自组网快速一致性更新机制

为了解决软件定义无人机自组网(Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network,SDUANET)中转发黑洞和更新轮次问题,提出了一种软件定义无人机自组网快速一致性更新机制(Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network Fast Consistent Update Mechanism,SDUANET-FCU)。新机制首先对节点进行分类操作,对可能会导致转发黑洞的发送操作进行约束;其次,针对含有两个规则的节点提出一种基于混合规则的两轮一致性更新策略;最后,将计算得出的Flow-mod发送顺序整合到两轮更新顺序中。仿真结果表明,在软件定义无人机自组网场景下,相比于现有的软件定义网络(Software Defined Network,SDN)更新方法,SDUANET-FCU降低了转发黑洞的概率和控制消息的数量,减少了平均更新轮次。

基于簇结构的集群无人机自组网路由协议

为了提高集群无人机自组网各个链路的质量,提升自组网网络节点分组投递率,进而增强其可扩充性,文章引入簇结构设计了一种全新的无人机自组网路由协议。建立无人机节点位置预测模型,获取节点位置的动态变化信息。对集群无人机自组网分簇链路质量进行计算,优化自组网网络的整体性能。划分集群无人机节点无线传输区域,基于簇结构设计路由协议。实验分析结果可知,新的自组网路由协议在节点移动速率逐渐增大的趋势下,节点分组投递率较高,说明本文设计的路由协议性能较好。

无人机自组网低时延改进OLSR协议

无人机自组网路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)在一些网络拓扑变化频繁的场景下,链路容易中断导致通信失败,数据包丢失,进而致使通信时延较高,影响网络性能。针对此问题,研究通过优化TC消息的数据包格式维护链路稳定性,以及将最短路径的路由算法进行改进,以提高数据传输成功率,进而降低总时延。仿真结果表明,相较于OLSR协议,改进协议提高了发包成功率,降低了端到端时延。

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning,DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。

面向蜂群无人机自组网接入协议的多优先级动态阈值算法

针对蜂群无人机自组网中存在的数据传输低可靠性以及高时延等问题,提出了面向蜂群无人机自组网接入协议的多优先级动态阈值算法。首先,分析数据帧在无线信道中的传输过程,利用各优先级的数据发送概率求得各优先级的数据传输成功率;其次,提出了一种改进的信道满载阈值计算方法,当信道环境发生变化时能够稳定数据的传输并降低时延;最后,通过依次调整各优先级阈值,维持整体信道处在满载阈值水平,保证了最高优先级队列的高传输成功率与低传输时延,有效地提高了整体蜂群无人机自组网的性能。仿真结果表明:在不同业务量接入的情况下,所提协议能够保持各优先级数据的高传输成功率、低时延和高吞吐量传输,传输成功率比基于业务量统计的多优先级接入协议提升了14.2%,并在最高优先级数据传输成功率、端到端时延以及吞吐量等方面具有较大的优势。

一种基于位置预测的无人机辅助海面自组网地理路由算法

为解决传统海上通信方式中卫星通信传输时延较长,岸基通信覆盖范围有限的问题,提出一种基于位置预测的无人机辅助海面自组网地理路由算法。所提算法采用高斯马尔科夫模型获取节点的预测位置。若遇到路由空洞,转发节点发起两跳转发过程。多因素决策考虑距离、速度、邻居数量和路径有效期,同时利用主成分分析计算各因素的权重,以做出精确的路由决策。基于OMNeT++平台上进行仿真,结果表明所提算法在减少时延、提高数据包投递率方面具有显著效果。因此结论认为本研究任务所提算法具有实用性和可行性。

无人机自组网的动态双簇首分簇算法研究

无人机自组织网络的动态拓扑特性给分簇路由协议的设计带来一定的挑战,如何建立有效稳定的分簇机制至关重要。针对局部网络中弹性的无人机自组网单一分簇算法分簇不合理以及单簇首结构抗毁性低的问题,根据局部节点间链路过期时间生成的拓扑结构,设计动态双簇首的分簇算法。该算法允许在不同的局部网络形成不同的网络结构,同时双簇首设计保证了簇结构的高抗毁性。

基于移动自组网络的无人机通信设计

为了解决由于自然灾害所造成的通信故障问题,文章建立一种应急通信系统,对于受灾地区的救援工作可以起到重要作用。本文以移动自组网络为主,建立一种无人机通信系统,利用无人机监测特殊地区的真实情况,完成视频的传输功能。利用无人机在空间、地理位置上的优势,感应并监测特殊地区的损坏数据,利用层次化的自组网,实现信息的回传、共享和下载等功能。结果表明,该系统可以实现无人机之间传输数据的低时延功能,很好地满足了应急通信的应用场景。