CN105871717A - 一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法 - Google Patents

一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法。本发明中的链路稳定性由无人机节点相对速度，单跳链路传输时延，单跳链路信号强度及链路活跃时间共同决定。本发明基于链路生命周期作为路由选择限制参数，可以很大程度降低无人机集群拓扑快速变化对路由带来的影响，减少路由失效频率，提高路由稳定性。同时，因为路由核心算法部署在集中式服务器中，运算性能比传统分布式路由运算高。集群控制器维护集群的全部链路状态，当路由失效事件发生可以迅速选择备份路径，满足路由快速响应的需求。

Description

一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法
技术领域
本发明属于无人机组网技术领域，涉及一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法。
背景技术
随着环境和业务复杂度的增加，单架无人机已经难以满足任务要求，而无人机集群能够将每个无人机节点获取的信息进行整合和分析，通过多机协同达到对目标和环境更加全面和准确的了解。因此大规模无人机集群协作是必然趋势。无人机集群协作主要依靠无人机之间的高性能数据链系统，其核心是建立能够良好自适应集群拓扑变化的路由协议，实现数据包在无人机之间的多跳转发。
传统由移动节点组成的自组网（adhoc）如移动自组网（Mobile Ad Hoc Network，MANET）和车载网（vehicular ad hoc network, VANET）为无人机集群分布式通信提供了理论和技术依据。基于MANET或VANET网络拓扑，路由协议在无人机集群中进行分布式部署，即每个节点对与相邻节点的连接状态进行分析，选择从源节点到达目标节点的最小距离路径。
然而MANET和VANET网络的路由协议性能受到很多因素影响包括节点移动性，计算资源，能耗限制，无线信道质量等，对无人机节点组成的集群自组网带来新的挑战。例如，传统MANET网络针对小型嵌入式系统无线节点，计算资源和电池能耗有限并且节点一般处于低速运动（0-2m/sec）。相比，VANET网络支持更高的节点移动速度（如20-30m/s 汽车高速场景）, 节点的数据处理由性能较高的车载计算平台完成，并且通常依靠车载供电系统。而无人机节点组成的集群自组网的特点是，移动速度高（0-100m/s）；小型无人机机载计算资源有限，飞行控制系统占去主要的CPU和内存资源以保障飞行姿态稳定；续航时间有限。此外，集群密度的变化，外界环境因素的影响（如风速，障碍物）也会带来额外的计算资源和电量消耗。因此，传统MANET和VANET网络不能直接应用在无人机集群通信系统。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法。
本发明方法的具体是：
链路状态管理：每一个无人机节点将当前飞行速度矢量，与相邻节点通信的接收信号强度，相邻节点间的单跳传输时延，相邻节点链路生命周期，周期性发送给集群控制器。
链路状态表维护：集群控制器建立链路状态参数矩阵。在某一时刻，当无人机节点i和j之间的信号强度和单跳数据包传输时延同时到达阈值时，即认为无人机i和j之间的链路失效。
路由建立：路由逻辑运算过程部署于集群控制器，基本思想是以节点间链路状态的稳定性作为路由选择参数，建立从源节点到目标节点的数据包传输路径。链路稳定性由链路的生命周期参数来表示，即链路生命周期最长的两个节点的连接将被选择为数据包下一跳的路径。假设无人机间相对速度，节点间信号强度和传输时延与链路生命周期都属于线性关系。无人机节点i和j间距离减小，相对速度的值为负数，小于1；反之，的值大于1。采用多元线性回归算法对无人机间相对速度，节点间信号强度和传输时延三个参数进行分析，基于最小二乘法确定回归参数。
本发明关键技术点包括：基于无线链路的稳定性设计无人机集群路由方法。链路稳定性由无人机节点相对速度，单跳链路传输时延，单跳链路信号强度及链路活跃时间共同决定。
本发明基于链路生命周期作为路由选择限制参数，可以很大程度降低无人机集群拓扑快速变化对路由带来的影响，减少路由失效频率，提高路由稳定性。同时，因为路由核心算法部署在集中式服务器中，运算性能比传统分布式路由运算高。集群控制器维护集群的全部链路状态，当路由失效事件发生可以迅速选择备份路径，满足路由快速响应的需求。
附图说明
图1为本发明方法示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
本发明目的提高无人机集群路由稳定性。当路由失效事件发生时，集群自组网需要重新启动路由运算过程，根据路径选择算法逐跳多播或广播路由发现请求，并在无人机节点更新路由表信息。由于链路频繁失效会带来大量的计算开销和数据转发时延，严重影响无人机集群通信性能，因此，设计高性能无人机集群自组网路由协议，关键是要考虑路由的稳定性。
图1所示为无人机集群拓扑结构，其中远程控制中心管理和部署集群实际业务，如路由逻辑运算，无人机负责数据转发和链路状态与飞行姿态监测。集群通信系统用户面负责分发数据业务，如飞行姿态信息，传感器和多媒体信息等；控制面负责集群组网逻辑运算，如路由协议部署。集群系统控制面(control plane)信息交互分别选择WiFi和LTE链路作为通信载体，而无人机节点之间的用户面(user plane)信息交互选择WiFi链路作为通信载体。无人机双模接口(WiFi, LTE)方案一方面提高了控制面数据通信吞吐量；另一方面减少了用户面数据在无人机间传输的干扰，提高了无线信道利用率。
对于无人机集群密度较高的场景，无人机之间相对距离较小（如0-0.1公里），相邻无人机节点之间通过WiFi点对点通信(ad hoc模式)可以获取单跳链路状态参数（如RSSI，delay）。本方案的核心思想是通过对单跳链路状态的分析(link status analysis, LSA)为路由选择算法提供限制参数。
表1链路状态表 (i,j=1, 2,…N)
TIME(ms) (m/s) RSSIij (dBm) DELAYij(ms) ∆LLTij (ms)
RSSIth DELAYth 0
.. .. .. …
表1列出了链路状态表管理的参数, i和j 代表无人机节点，N代表无人机节点总数。在任意时刻t，相邻两个无人机节点间的链路状态参数矩阵(link status matrix, LSM)，包括相对速度矢量，接收信号强度(received signal strength index, RSSIij)，单跳传输时延(DELAYij)和链路生命周期(∆LLTij)。是节点i和j的相对速度，无人机节点速度由机载空速传感器获得并经LTE链路发送至集群控制器。RSSIij和DELAYij由节点i和j经ad hoc点对点链路获取再经LTE链路发送至集群控制器。RSSI依赖于节点间距离，发射接收功率，信道干扰等因素影响而Delay依赖无人机节点队列等待策略，MAC层信道接入机制和无线传输速率等因素。∆LLTij值由集群SDN控制器维护，记录节点i和j链路有效(Beacon数据包可达)的时间。当链路失效时，∆LLTij值归零。链路失效定义为当无线信号不可达或信号强度衰减不足以满足上层业务QoS（quality of service）要求。路由算法的具体步骤：
链路状态管理：每一个无人机节点将当前飞行速度矢量，与相邻节点通信的接收信号强度RSSI，相邻节点间的单跳传输时延(delay)，相邻节点链路生命周期∆LLT，周期性发送给集群控制器。距离链路状态表的大小与集群节点数量n的关系如公式（1），
（1）
链路状态表维护：集群控制器建立链路状态参数矩阵（公式（2））。在时刻tk，当无人机节点i和j之间的信号强度和单跳数据包传输时延同时到达阈值，RSSIth和DELAYth，即认为无人机i和j之间的链路失效。阈值RSSIth和DELAYth随具体业务应用取值不同，以满足不同的QoS要求。
(2)
路由建立：路由逻辑运算过程部署于集群控制器，基本思想是以节点间链路状态的稳定性作为路由选择参数，建立从源节点到目标节点的数据包传输路径。链路稳定性由链路的生命周期参数来表示，即链路生命周期最长的两个节点的连接将被选择为数据包下一跳的路径。假设无人机间相对速度，节点间信号强度RSSI和传输时延delay与链路生命周期都属于线性关系。无人机节点i和j间距离减小，相对速度的值为负数，小于1；反之，的值大于1。采用多元线性回归算法对，RSSI和delay三个参数进行分析，基于最小二乘法（Ordinary Least Square）确定回归参数β0，β1，β2，如公式（3）。
(3)。

Claims (1)

1.一种基于链路稳定性的无人机自组网路由方法，其特征在于：
链路状态管理：每一个无人机节点将当前飞行速度矢量，与相邻节点通信的接收信号强度，相邻节点间的单跳链路传输时延，相邻节点链路生命周期，周期性发送给集群控制器；
链路状态表维护：集群控制器建立链路状态参数矩阵；在某一时刻，当无人机节点i和j之间的信号强度和单跳链路传输时延同时到达阈值时，即认为无人机i和j之间的链路失效；
路由建立：路由逻辑运算过程部署于集群控制器，基本思想是以节点间链路状态的稳定性作为路由选择参数，建立从源节点到目标节点的数据包传输路径；链路稳定性由链路的生命周期参数来表示，即链路生命周期最长的两个节点的连接将被选择为数据包下一跳的路径；假设无人机间相对速度，节点间信号强度和单跳链路传输时延与链路生命周期都属于线性关系；无人机节点i和j间距离减小，相对速度的值为负数，小于1；反之，的值大于1；采用多元线性回归算法对无人机间相对速度，节点间信号强度和单跳链路传输时延三个参数进行分析，基于最小二乘法确定回归参数。
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