基于分布式智能合约的蜂群自组网安全组播通信及应用

随着无人集群技术的发展及其在竞争性环境中的部署应用,基于对称加密方法的自组织网络通信安全技术已不能满足分布式作战应用对组播通信安全、分布式行为审计和动态成员管理的安全要求。基于此,本文提出利用非对称数字签名进行会员身份管理,通过分布式块链处理进行组播通信安全审核,基于分布式智能合约实现蜂群自组网安全组播通信架构的无中心、防篡改、可追溯的通信安全策略,同时采用轻量化认证账本进行多任务链的分块存储,以此保障数据区块链的存储效率。本文深入研究了自组网安全组播通信的关键技术,并给出了这些技术的潜在应用方向,可供本领域系统架构设计和技术研究参考。

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。

蜂群无人机自组网多优先级自适应退避算法

针对现有媒质接入控制(MAC)协议退避算法无法为蜂群无人机自组网(FANETs)提供区分服务,且在重负载时性能严重恶化等问题,提出一种多优先级自适应退避算法。采用忙闲因子自适应机制和最优竞争窗自适应机制,根据信道忙闲程度和网络状态参数自适应实时更新各优先级竞争窗口(CW)长度,从而使每次退避的竞争窗口可快速收敛到最佳状态,并实现了多业务区分服务,得到了最优的系统性能。通过建立不同优先级退避过程的三维Markov链模型求解得到了饱和吞吐量下的最优竞争窗自适应因子,并且理论推导了系统吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,所提算法在重负载时能够实现多优先级区分服务并有效提高系统的吞吐量性能,相比区分业务优先级的自适应退避(PAB)算法和支持QoS的自适应竞争窗口退避算法(Q-ABACW),性能均有较大提升。

量子密钥在蜂群作战中的应用初探

蜂群作战模式是未来体系作战的一种重要形式,蜂群节点间的通信安全至关重要,然而现有保密通信体制存在一定的失密风险。文中分析了量子密钥管理系统架构和目前存在的问题,评估了短期内量子通信在蜂群作战中直接应用的可行性,提出了一种量子密钥与现代密码体制相融合的新型保密通信体制,可有效提高蜂群自组网的通信安全性。