CN106535119A - 基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 - Google Patents
基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106535119A CN106535119A CN201610900380.3A CN201610900380A CN106535119A CN 106535119 A CN106535119 A CN 106535119A CN 201610900380 A CN201610900380 A CN 201610900380A CN 106535119 A CN106535119 A CN 106535119A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- uav
- uav1
- data
- node
- uav2
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/391—Modelling the propagation channel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/14—Relay systems
- H04B7/15—Active relay systems
- H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
- H04B7/18502—Airborne stations
- H04B7/18504—Aircraft used as relay or high altitude atmospheric platform
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/22—Traffic simulation tools or models
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W76/00—Connection management
- H04W76/10—Connection setup
- H04W76/14—Direct-mode setup
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明针对Ad‑Hoc网络UAV高速运动易引起链路中断的问题,将UAV存储‑携带‑转发数据的原理应用于UAV中继移动模型中;针对现有的UVA中继移动模型,本发明考虑了源节点S、UAV以及目的节点D,它们之间是否能直接通信的问题,同时也考虑了UAV数据传输速率随移动节点距离变化这一因素,提出了一种基于可变数据速率的无人机中继移动模型的传输方法。通过仿真分析可知:本发明的可变数据速率中继移动模型比现有技术中的两种中继移动模型的端到端延时要小,吞吐量要大,故本发明的可变数据速率中继移动模型更优。本发明的方法能够应用于多无人机中继通信系统中,如在民用领域可用于火灾、地震、泥石流等灾难救援,在军用领域可用于敌情侦查、目标定位、跟踪等。
Description
技术领域
本发明涉及无人机中继通信技术领域,尤其涉及一种基于可变数据速率的无人机中继移动模型的传输方法。
背景技术
Ad-Hoc网是一种多跳的、无中心的、自组织无线网络,又称为多跳网,在Ad-Hoc网中,每个节点都是移动的,并且都能以任意方式动态地保持与其它节点的联系。当两个移动节点在彼此的通信覆盖范围内时,它们可以直接通信,但是由于移动节点通信范围有限,如果两个相距较远的移动节点要进行通信时,则需要其他移动节点的转发才能实现。因此在Ad-Hoc网中,每一个移动节点同时还是一个路由器,它们能完成发现以及维持到其它节点路由的功能。基于Ad-Hoc此种特点,一些学者将Ad-Hoc网络引入到UAV中继系统中,比如科罗拉多大学的一些学者提出的Ad Hoc无人机对地中继系统(Ad-hoc UAV-Ground Networkproject,AUGNet),AUGNet正是利用UAV快速移动的特性(即UAV可以在相对短的时间跨度大的距离)提出的。它正在探索在稀疏连接的网络中,如何控制节点的移动来减少系统延迟以及提高系统通信的可靠性。此外,控制UAV的移动可以增加地面节点的电池寿命,通过大规模的部署UAV群,可以简化数据采集以及地面节点之间的分布。
在众多的UAV中继移动模型中,如何选择最优的中继移动模型,这需要根据一些性能指标来判断。通常的性能指标包括端到端延时、吞吐量、误码率等等。目前,很多UAV中继移动模型的研究都是针对固定数据速率下的,即UAV在数据传输过程中,数据传输速率是不变的。比如,科罗拉多大学的Daniel Henkel教授针对单链路中继移动模型(Chain-RelayModel)如附图1所示以及传输带中继移动模型(Conveyor Belt Model)如附图2所示,推出了这两种中继移动模型下,固定数据速率的端到端平均延时以及吞吐量的数学表达式,通过比较这两种中继移动模型的时延长短以及吞吐量的大小,可以选出这两种中继移动模型中较优的一种。
将Ad-Hoc网络用于无人机中继移动模型中,利用了Ad-Hoc网络中每个移动节点都看成一个路由器,既可以接收数据又可以转发数据。当两个移动节点之间可以直接通信时,就直接接收数据;当两个移动节点之间不能直接通信时,Ad-Hoc网络将自动寻找一个中继节点作为路由器来转发此信息。该网络可以自己寻找中继节点来形成一条完整的路径,从而将数据从源节点发送至目的节点,但其缺点是,只有形成一条完整路径时,数据才会被发送,当数据在传送的过程中,如果有突发情况,导致链路突然中断,这时候就会引起数据丢失,使接收到的信息不完整。此外,当在一片区域比较大,而无人机数量相对较少时,即区域的节点分布比较稀疏时,再加上无人机是高速动态变化的,那么无人机在数据传输过程中就很有可能发生链路中断,从而导致数据丢失。面对此种情况,Ad-Hoc网络就不太适用。
科罗拉多大学的Daniel Henkel教授针对无人机单链路中继移动模型以及无人机传输带中继移动模型,推出了这两种中继移动模型的端到端延时以及吞吐量的数学表达式。其单链路中继模型如附图1所示,假设源节点S,目的节点D以及UAV的通信半径均是r,源节点与目的节点之间的距离为L。当UAV与源节点S,UAV与目的节点D以及UAV之间刚好在通信范围时,开始传输数据,在数据传输的过程中,UAV静止不动,且数据传输速率R保持不变,当UAV1接收完源节点S所传输的数据时,UAV1开始以固定飞行速度v向UAV2方向飞行,当飞到通信临界点时UAV静止不动开始以固定数据传输速率R向UAV2传输数据,传完后,UAV2再以固定飞行速度v向UAV3方向飞行,以此类推,最终将数据传给目的节点D。在整个过程中,每架UAV传输完数据后,再以固定飞行速度v返回到之前的地点,即UAV1把数据全部传给UAV2后,开始以速度v返回到源节点通信临界点处再次接收数据,UAV2、UAV3以及UAVn以此类似。
无人机传输带中继移动模型如附图2所示,同样假设源节点S与目的节点D之间的距离为L,源节点S,目的节点D以及UAV的通信半径均是r。当UAV与源节点S在通信范围临界点时,源节点开始向UAV以固定数据速率R发送数据,数据传输过程中UAV保持静止不动,UAV接受完数据后,开始以固定飞行速度v向目的节点D飞行,当UAV飞行到目的节点D的通信临界点时,保持静止不动,同时以固定传输速率向目的节点D发送数据,传输完数据后UAV再以飞行速度v返回至源节点通信临界点处接受新的数据。在该模型中,每架UAV都以相同的方式来回返回传输数据,且每架UAV的飞行速度、数据传输速率等都相同。
针对以上两种模型,Daniel Henkel教授推出了这两种中继移动模型的端到端延时以及吞吐量的数学表达式,通过比较这两种中继移动模型的时延长短以及吞吐量的大小,可以选出这两种中继移动模型中较优的一种。该方法简单,容易理解,能精确得出中继系统端到端延时以及吞吐量的数学表达式,可以定量分析得出哪种中继模型更优,但也存在一些问题,其问题如下:
第一个问题是,以上分析的两种中继模型,都假设源节点S与UAV之间的距离,UAV与UAV之间的距离以及UAV与目的节点D之间的距离均大于2倍的通信半径r,即源节点S与UAV之间,UAV与UAV之间,UAV与目的节点之间均不能直接通信,需要UAV飞行到通信范围才可通信,这忽略它们相互之间可以直接通信的情况,分析不全面;第二个问题是,以上分析的两种中继模型,都假定UAV到达通信临界点后就静止不动,然后以固定数据传输速率发送数据,这样做忽略了UAV数据传输速率随通信距离的变化,通常情况下,当两个移动节点相距较近时,数据传输速率相对较快;而当两个移动节点相距较远时,数据传输速率相对较慢。
发明内容
本发明针对Ad-Hoc网络UAV高速运动易引起链路中断的问题,将UAV存储-携带-转发数据的原理应用于UAV中继移动模型中;针对现有的UVA中继移动模型,本发明考虑了源节点S、UAV以及目的节点D,它们之间是否能直接通信的问题,同时也考虑了UAV数据传输速率随移动节点距离变化这一因素,提出了一种基于可变数据速率的无人机中继移动模型的传输方法。
为达上述目的,本发明通过以下技术方案实现:
一种基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法,所述无人机UAV在数据传输的过程中具有存储-携带-转发数据的能力,所述无人机中继移动模型包括源节点S、目的节点D以及n架UVA,n≥2,在UAV数据传输速率变化的情况下,所述中继移动模型分为三种情况:任意两节点间均不能直接通信、UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信、任意两节点间均能直接通信;所述方法包括:当UAV与源节点S或目的节点D之间的距离L大于两倍的通信半径r时,任意两节点间均不能直接通信,数据传输的过程如下:
首先假设UAV1缓冲区为空,然后UAV1以速度v向源节点S方向飞行,当飞行到dS-UAV1=2r处时,UAV1开始接收S发送的数据,并继续朝S方向飞行,UAV1接收数据的过程中,数据速率R一直在变;当UAV1缓冲区加载的数据包大小为b/2时,UAV1开始改变飞行方向朝UAV2方向飞行,当UAV1再次飞到dS-UAV1=2r处时,缓冲区被填满,其中,b为缓冲区大小,dS-UAV1为源节点S鱼UVA1之间的距离;接着UAV1继续朝UAV2方向飞行,当UAV1返回到初始位置,即dS-UAV1=L/2n处时,UAV2也开始朝UAV1方向飞行,此时二者的相对速度为2v,当二者飞行到相距为2r,即dUAV-UAV=2r时,UAV1开始向UAV2发送数据,待UAV2缓冲区加载的数据包大小为b/2时,二者开始同时改变飞行方向,朝相反方向飞行,当二者再次飞行到相距为2r时,UAV1的缓冲区被清空,UAV2的缓冲区被填满,即二者完成了数据交换;然后,二者继续飞行到原始位置,此时,UAV1进行以前类似的行为,朝S方向飞行,加载数据,UAV2则向UAV3方向飞行,其行为类似UAV1与UAV2之间的行为,完成二者之间的数据交换,以此类推,UAVn最后将数据传输给目的节点D,以此完成整个数据的交换。
进一步地,当2nr<L<4nr时,UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信,其数据传输过程与任意两节点间均不能直接通信下的数据传输过程一样,不同之处是,一开始UAV1与源节点S可直接通信,不需飞行,之后过程一样。
进一步地,当L<2nr时,任意两节点间均能直接通信,其数据传输过程与UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信下的数据传输过程一样。
进一步地,所述可变数据传输速率R为:
其中,R0是在参考位置d0处的信道带宽。
附图说明
图1是无人机单链路中继移动模型示意图;
图2是无人机传输带中继移动模型示意图;
图3是本发明的可变速率的无人机中继移动模型(任意两节点间不能直接通信);
图4是本发明的可变速率的无人机中继移动模型(UAV1→S可直接通信,UAV→UAV不可直接通信);
图5是本发明的可变速率的无人机中继移动模型(任意两节点间均可直接通信);
图6是端到端延时与UAV数量n的关系;
图7是吞吐量与UAV数量n的关系;
图8是端到端延时与UAV飞行速度v的关系;
图9是吞吐量与UAV飞行速度v的关系;
图10是端到端延时与数据速率R的关系;
图11是吞吐量与数据速率R的关系。
具体实施方案
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明的UAV在数据传输的过程中具有存储-携带-转发数据的能力,即信息在被传输的过程中,首先会被存储在每个移动节点中,只有当信息被确认发送到下一节点时,该节点才会删除数据,当某一节点暂时找不到下一个传输节点时,该节点将会携带此信息,直到找到下一个可以传输的节点并将信息转发给它,按此原理直到源数据被传输到目的节点,这样就避免了因链路中断所造成的数据丢失。
之所以运用UAV存储-携带-转发数据的原理,是因为相比于传统网络的数据传输原理,UAV存储-携带-转发数据的机制可以保证数据在传输的过程中不会因为链路中断而导致数据丢失,极大的提高了系统的误码率。比如,当在一片区域比较大,而无人机数量相对较少的环境时,区域的节点分布就比较稀疏,再加上无人机是高速动态变化的,因此无人机在数据传输过程中就很有可能发生链路中断,从而导致数据丢失,面对这种问题,传统网络(如Ad-Hoc网络)就无法解决,而UAV存储-携带-转发数据的机制主要就是用于这种链路易发生中断的情况。
在实际通信系统中,当两个通信体越靠近时,数据速率越快,相反,当二者越远离时,数据速率越低。数据速率通常由信噪比SNR和信道决定。众所周知的香农定理,给出了信道最大信息传送速率C的公式:
C=Blog2(1+SNR) (1)
式(1)中,B代表信道带宽,根据不同的信道编码,实际的数据速率可以非常接近这个理论最大值。在一个无线信道模型中,假设信噪比SNR与链路距离的关系为:将其代入式(1)中有:
式(2)中,k为常数,α为路径损耗因子,其值通常在2和4之间。上述方程将离散的数据速率变成一个连续函数,从式(2)中可以看出,存在一个明显的数据速率和距离之间的权衡。
本发明中,由于用到了DTN网络,故UAV飞行的区域比较广泛,移动节点分布相对比较稀疏,在此种情况下,SNR<<1,因此,最大信息传送速率可用下式近似。
式(3)中R0是在参考位置d0处的信道带宽。
假设源节点与目的节点之间的距离为L,各节点的通信半径为r,UAV飞行速度为v,UAV总数为n。固定数据速率下的UAV中继移动模型中,当UAV到达通信临界点时,就静止不动,以固定的数据传输速率R传输数据,现在,我们假设UAV在进行数据传输时,仍然继续运动,同时数据传输速率R随节点间的距离变化而变化。当UAV与源节点S或者目的节点D进行通信时,只有UAV在运动,且飞行速度为v;而当UAV之间进行通信时,二者均在运动,这种情况就不容易分析,为了便于分析,本发明假设UAV之间进行通信时,可以将其中一架UAV看成是静止不动的,而将另一架UAV看成是以2倍的飞行速度(2v)向静止的UAV飞行。因此,UAV与源节点S或目的节点D之间的相对速度为v,而UAV与UAV之间的相对速度为2v,进而本发明假设UAV之间的距离dUAV-UAV是UAV与源节点S(或目的节点D)之间距离dS-UAV(或dUAV-D)的两倍,即dUAV-UAV=2dS-UAV=2dUAV-D,因为有n架UAV,故有:
在UAV数据传输速率不变的情况下,单链路中继移动模型可分为中继节点间可直接通信和不可直接通信两种情况,同理,在UAV数据传输速率变化的情况下,单链路中继移动模型也可分为中继节点间可直接通信和不可直接通信两种情况,但由于各节点之间的距离不全相同,因此情况更为复杂一些。因为dUAV-UAV=2dS-UAV=2dUAV-D,故当UAV之间能直接通信时,UAV与源节点S或目的节点D之间也能通信;当UAV与源节点S或目的节点D之间不能通信时,UAV之间也不能直接通信;还有一种情况就是UAV之间不能直接通信而UAV与源节点S或目的节点D之间能直接通信。综上可知,在UAV数据传输速率变化的情况下,单链路中继移动模型又可分为三种情况。下面本发明将分别对这三种情况进行详细的分析。
任意两节点间均不能直接通信
当任意两节点之间不能直接通信时,有n≥2,即UAV与源节点S或目的节点D之间的距离L大于两倍的通信半径r,其模型如附图3所示。
在此模型中,数据传输的过程如下:首先假设UAV1缓冲区为空,然后以速度v向源节点S方向飞行,当飞行到dS-UAV1=2r处时,UAV1开始接收S发送的数据,并继续朝S方向飞行,UAV1接收数据的过程中,数据速率R一直在变,其变化函数可用式(3)表示。当UAV1缓冲区加载的数据包大小为b/2时,UAV1开始改变飞行方向朝UAV2方向飞行,当UAV1再次飞到dS-UAV1=2r处时,它的缓冲区被填满。
接着UAV1继续朝UAV2方向飞行,当UAV1返回到初始位置,即处时,UAV2也开始朝UAV1方向飞行,此时二者的相对速度为2v,当二者飞行到相距为2r,即dUAV-UAV=2r时,UAV1开始向UAV2发送数据,待UAV2缓冲区加载的数据包大小为b/2时,二者开始同时改变飞行方向,朝相反方向飞行,当二者再次飞行到相距为2r时,UAV1的缓冲区被清空,UAV2的缓冲区被填满,即二者完成了数据交换。然后,二者继续飞行到原始位置,此时,UAV1进行以前类似的行为,朝S方向飞行,加载数据,UAV2则向UAV3方向飞行,其行为类似UAV1与UAV2之间的行为,完成二者之间的数据交换,以此类推,UAVn最后将数据传输给目的节点D,以此完成整个数据的交换。
当一架UAV从距离某一节点y处,以速度v向其飞行了dy的距离时,它将接收数据包。因此UAV1从相距源节点2r处朝S(UAV1→S)飞行,当它飞行到距离源节点x0时,它加载的数据包为:
上式中,令d0=2r代入上式解得:
同理,当UAV1与UAV2之间传输数据时,可看成UAV2不动,UAV1以速度2v朝UAV2(UAV1→UAV2)飞行,其过程类似UAV1→S,只是速度不同。因此UAV1从dUAV-UAV=2r处朝UAV2飞行,当它飞行到与UAV2的距离为x1时,它加载的数据包为:
上式中R1是在参考位置d1处的信道带宽,令d1=2r代入上式解得:
UAV数据速率固定的情况下,UAV在通信临界点,即d=2r时的数据速率为R,为了保持一致,本发明假设d=2r时,R(2r)=R,将d0=2r d1=2r分别代入式(3)中可得R0=R1=R,为了更好的观察时延和吞吐量的变化情况,本发明假设α=2,将其分别带入式(4)、(5)可得:
在该模型中,UAV传输数据的过程中也在飞行,故UAV加载数据的时间也就是相应的飞行时间。因此,tcycle包括UAV1→S的来回飞行时间,以及UAV1→UAV2的来回飞行时间,其表达式如下:
故吞吐量为:
式中的x0、x1分别为式(6)、(7)。
UAV将源节点S的信息传到目的节点D所用时间为n架UAV来回飞行所用的时间,因为UAV1与S之间的通信过程,与UAVn与目的节点D之间的通信过程相似,故可看成两倍的UAV1→S所用时间,又UAV之间的通信过程均相似,故n架UAV之间的通信时间等于(n-1)倍的UAV1→UAV2所用时间。其端到端时延表达式如下:
式中的x0、x1分别为式(6)、(7)。
UAV1→S可直接通信,UAV→UAV不可直接通信
当即2nr<L<4nr,n≥2时,UAV1→S可直接通信,UAV→UAV不可直接通信,其模型如附图4所示。
该模型的数据传输过程与附图3模型下的数据传输过程一样,不同之处是,一开始UAV1与源节点S可直接通信,不需飞行,之后过程一样。因此,UAV1从相距源节点处朝S(UAV1→S)飞行,当它飞行到距离源节点x2时,它加载的数据包为:
上式中,R2是在参考位置d2处的信道带宽,令代入上式解得:
UAV1从dUAV-UAV=2r处朝UAV2飞行,当它飞行到与UAV2的距离为x3时,它加载的数据包为:
上式中R3是在参考位置d3处的信道带宽,令d3=2r代入上式解得:
因为d=2r时,R(2r)=R,将d3=2r分别代入式(3)中可得R3=R,为了更好的观察时延和吞吐量的变化情况,本发明假设α=2,将其分别带入式(11)、(12)可得:
故吞吐量为:
式中的x2、x3分别为式(13)、(14)。
端到端延时为:
式中的x2、x3分别为式(13)、(14)。
任意两节点间均可直接通信
当即L<2nr,n≥2时,任意两节点间均可直接通信,其模型如附图5所示。该模型的数据传输过程与附图4模型下的数据传输过程一样。因此,UAV1从相距源节点处朝S(UAV1→S)飞行,当它飞行到距离源节点x4时,它加载的数据包为:
上式中,R4是在参考位置d4处的信道带宽,令代入上式解得:
UAV1从处朝UAV2飞行,当它飞行到与UAV2的距离为x5时,它加载的数据包为:
上式中,R5是在参考位置d5处的信道带宽,令代入上式解得:
因为d=2r时,R(2r)=R,将分别代入式(3)中可得 为了更好的观察时延和吞吐量的变化情况,本发明假设α=2,将其分别带入式(18)、(19)可得:
故吞吐量为:
式中的x4、x5分别为式(20)、(21)。
端到端延时为:
式中的x4、x5分别为式(20)、(21)。
[仿真分析]
从以上的分析可知,本发明针对单链路中继移动模型分析了可变数据速率下的端到端时延和吞吐量,可变数据速率可分为三种情况,其分组依据是节点间是否可直接通信。从其推出的表达式可知,在可变数据速率下,三种情况的端到端延时和吞吐量表达式均相似,只是xi(i=0,1,2,3,4,5)的表达式以及距离L的取值范围不同。考虑到实际情况,本发明将对单链路中继移动模型中,L>4nr,n≥2情况下的端到端延时和吞吐量,以及传输带中继移动模型中的端到端延时和吞吐量进行仿真,并分析比较得出不同情况下最优的中继模型。其他情况下的分析方法以此类型。
本发明将分别以UAV数量n、数据速率R、UAV飞行速度v为变量进行仿真分析,首先以UAV数量n为变量进行仿真。
UAV数量n为变量
因为L>4nr,n≥2,所以假设L=20Km,r=500m,2≤n≤10,数据包大小b=1Gb,数据速率R=128M/s,UAV飞行速度v=100m/s,在MATLAB中进行仿真可得出端到端延时与UAV数量的关系图,如附图6所示。
附图6中,delay1为单链路可变数据速率下的延时,delay2为单链路固定数据速率下的延时,delay3为传输带模型下的延时,从图中可以看出:随着UAV数量n的增加,端到端延时逐渐减小,且始终有delay1<delay2<delay3,此外,随着UAV数量n的增加,单链路可变数据速率模型下的延时减少的越多。这说明三种情况下,单链路可变数据速率模型最优,其次为单链路固定数据速率模型,传输带中继移动模型最差,且随着UAV数量n的增加,单链路可变数据速率模型的优越性越来越明显。
吞吐量与UAV数量的关系如附图7所示。附图7中,T1为单链路可变数据速率下的吞吐量,T2为单链路固定数据速率下的吞吐量,T3为传输带模型下的吞吐量,从图中可以看出:随着UAV数量n的增加,吞吐量逐渐增大,且始终有T1≥T2≥T3,此外,随着UAV数量n的增加,单链路可变数据速率模型下的吞吐量增加的越多。这也说明三种情况下,单链路可变速率模型最优,其次为单链路固定数据速率模型,传输带中继移动模型最差,且随着UAV数量n的增加,单链路可变数据速率模型的优越性越来越明显。
UAV飞行速度v为变量
假设L=20Km,r=500m,n=5,数据包大小b=1Gb,数据速率R=128M/s,在MATLAB中进行仿真得出端到端延时与UAV飞行速度的关系图,如附图8所示。附图8中,delay1为单链路可变数据速率下的延时,delay2为单链路固定数据速率下的延时,delay3为传输带模型下的延时,从图中可以看出:随着UAV飞行速度v的增加,端到端延时逐渐减小,其中delay1始终小于delay2和delay3。当v<125m/s时,delay2<delay3;当v=125m/s时,delay2=delay3;当v>125m/s时,delay2>delay3。这说明,单链路可变数据速率模型最优,而当v<125m/s时,单链路固定数据速率模型优于传输带中继移动模型;当v=125m/s时,二者相同;当v>125m/s时,传输带中继移动模型优于单链路固定数据速率模型。
吞吐量与UAV飞行速度的关系如附图9所示。附图9中T1为单链路可变数据速率下的吞吐量,T2为单链路固定数据速率下的吞吐量,T3为传输带模型下的吞吐量,从图中可以看出:随着UAV飞行速度v的增加,吞吐量逐渐增大,其中T1始终大于T2和T3。当v<125m/s时,T2>T3;当v=125m/s时,T2=T3;当v>125m/s时,T2<T3。由此,可得出与附图8相同的结论。
数据速率R为变量
假设L=20Km,r=500m,n=5,数据包大小b=1Gb,UAV飞行速度v=100m/s,在MATLAB中进行仿真得出端到端延时与数据速率R的关系,如附图10所示。附图10中delay1为单链路可变数据速率下的延时,delay2为单链路固定数据速率下的延时,delay3为传输带模型下的延时,从图中可以看出:随着数据速率R的增加,端到端延时逐渐减小,其中delay1始终小于delay2和delay3。当R<103M/s时,delay2>delay3;当R=103M/s时,delay2=delay3;当R>103M/s时,delay2<delay3。这说明,单链路可变数据速率模型最优,而当R<103M/s时,传输带中继移动模型优于单链路固定数据速率模型;当R=103M/s时,二者相同;当R>103M/s时,单链路固定数据速率模型优于传输带中继移动模型。
吞吐量与数据速率R的关系如附图11所示,附图11中T1为单链路可变数据速率下的吞吐量,T2为单链路固定数据速率下的吞吐量,T3为传输带模型下的吞吐量,从图中可以看出:随着数据速率R的增加,吞吐量逐渐增大,其中T1始终大于T2和T3。当R<103M/s时,T2<T3;当R=103M/s时,T2=T3;当R>103M/s时,T2>T3。由此,可得出与附图10相同的结论。
综上所述,我们可以得知:与固定数据速率下的中继移动模型相比,可变数据速率中继移动模型的端到端延时较小,吞吐量较大,故优先选择可变数据速率下的中继移动模型;对于固定数据速率下的中继移动模型,当UAV飞行速度v相对较大(如v>125m/s)时,选择传输带中继移动模型;当UAV飞行速度v相对较小(如v<125m/s)时,选择单链路中继移动模型;当数据速率R相对较大(如R>103M/s)时,选择单链路中继移动模型;当数据速率R相对较小(如R<103M/s)时,选择传输带中继移动模型。
综上所述,本发明主要分析了于可变数据速率的无人机中继移动新模型,通过分析比较不同中继移动模型的端到端延时和吞吐量,从选取众多模型中得出本发明的可变数据速率的无人机中继移动新模型是最优的。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法,其特征在于:所述无人机UAV在数据传输的过程中具有存储-携带-转发数据的能力,所述无人机中继移动模型包括源节点S、目的节点D以及n架UVA,n≥2,在UAV数据传输速率变化的情况下,所述中继移动模型分为三种情况:任意两节点间均不能直接通信、UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信、任意两节点间均能直接通信;所述方法包括:当UAV与源节点S或目的节点D之间的距离L大于两倍的通信半径r时,任意两节点间均不能直接通信,数据传输的过程如下:
首先假设UAV1缓冲区为空,然后UAV1以速度v向源节点S方向飞行,当飞行到dS-UAV1=2r处时,UAV1开始接收S发送的数据,并继续朝S方向飞行,UAV1接收数据的过程中,数据速率R一直在变;当UAV1缓冲区加载的数据包大小为b/2时,UAV1开始改变飞行方向朝UAV2方向飞行,当UAV1再次飞到dS-UAV1=2r处时,缓冲区被填满,其中,b为缓冲区大小,dS-UAV1为源节点S与UVA1之间的距离;接着UAV1继续朝UAV2方向飞行,当UAV1返回到初始位置,即dS-UAV1=L/2n处时,UAV2也开始朝UAV1方向飞行,此时二者的相对速度为2v,当二者飞行到相距为2r,即dUAV-UAV=2r时,UAV1开始向UAV2发送数据,待UAV2缓冲区加载的数据包大小为b/2时,二者开始同时改变飞行方向,朝相反方向飞行,当二者再次飞行到相距为2r时,UAV1的缓冲区被清空,UAV2的缓冲区被填满,即二者完成了数据交换;然后,二者继续飞行到原始位置,此时,UAV1进行以前类似的行为,朝S方向飞行,加载数据,UAV2则向UAV3方向飞行,其行为类似UAV1与UAV2之间的行为,完成二者之间的数据交换,以此类推,UAVn最后将数据传输给目的节点D,以此完成整个数据的交换。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:当2nr<L<4nr时,UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信,其数据传输过程与任意两节点间均不能直接通信下的数据传输过程一样,不同之处是,一开始UAV1与源节点S可直接通信,不需飞行,之后过程一样。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:当L<2nr时,任意两节点间均能直接通信,其数据传输过程与UAV1→S能直接通信,UAV→UAV不能直接通信下的数据传输过程一样。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述可变数据传输速率R为:
其中,R0是在参考位置d0处的信道带宽。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610900380.3A CN106535119A (zh) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610900380.3A CN106535119A (zh) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106535119A true CN106535119A (zh) | 2017-03-22 |
Family
ID=58331909
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610900380.3A Pending CN106535119A (zh) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106535119A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107743047A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-27 | 北方民族大学 | 一种无线定向中继通信方法及系统 |
CN108513695A (zh) * | 2017-07-25 | 2018-09-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机数据传输控制方法、无人机及计算机可读存储介质 |
CN108700886A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-10-23 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种控制终端的控制方法及控制终端 |
CN109309525A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-05 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于无人机飞行轨迹的分布式传输模式选择方法 |
CN110996293A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 北京邮电大学 | 一种无人机的网络部署和资源分配的方法及其系统 |
CN112492649A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-12 | 西安邮电大学 | 空中基站无线回传方法、系统、存储介质、设备及应用 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104507179A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-04-08 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种应用于组网信息传输系统的网络通信架构及通信方法 |
US20150319769A1 (en) * | 2009-09-11 | 2015-11-05 | Aerovironment, Inc. | Dynamic transmission control for a wireless network |
CN205029765U (zh) * | 2015-06-09 | 2016-02-10 | 四川汇源光通信有限公司 | 基于中继的无人机巡线高清视频实时回传系统 |
-
2016
- 2016-10-14 CN CN201610900380.3A patent/CN106535119A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150319769A1 (en) * | 2009-09-11 | 2015-11-05 | Aerovironment, Inc. | Dynamic transmission control for a wireless network |
CN104507179A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-04-08 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种应用于组网信息传输系统的网络通信架构及通信方法 |
CN205029765U (zh) * | 2015-06-09 | 2016-02-10 | 四川汇源光通信有限公司 | 基于中继的无人机巡线高清视频实时回传系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
DANIEL HENKEL, ET AL.: "Delay-tolerant communication using mobile robotic helper nodes", 《2008 6TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MODELING AND OPTIMIZATION IN MOBILE, AD HOC, AND WIRELESS NETWORKS AND WORKSHOPS》 * |
DANIEL HENKEL, ET AL.: "Towards autonomous data ferry route design through reinforcement learning", 《2008 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON A WORLD OF WIRELESS, MOBILE AND MULTIMEDIA NETWORKS》 * |
封立斌 等: "无人机中继通信系统中信息传输调度算法研究", 《微处理机》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108513695A (zh) * | 2017-07-25 | 2018-09-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机数据传输控制方法、无人机及计算机可读存储介质 |
CN108513695B (zh) * | 2017-07-25 | 2021-02-19 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机数据传输控制方法、无人机及计算机可读存储介质 |
CN108700886A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-10-23 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种控制终端的控制方法及控制终端 |
CN107743047A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-27 | 北方民族大学 | 一种无线定向中继通信方法及系统 |
CN109309525A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-05 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于无人机飞行轨迹的分布式传输模式选择方法 |
CN109309525B (zh) * | 2018-09-26 | 2019-07-02 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于无人机飞行轨迹的分布式传输模式选择方法 |
CN110996293A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 北京邮电大学 | 一种无人机的网络部署和资源分配的方法及其系统 |
CN110996293B (zh) * | 2019-11-29 | 2021-04-02 | 北京邮电大学 | 一种无人机的网络部署和资源分配的方法及其系统 |
CN112492649A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-12 | 西安邮电大学 | 空中基站无线回传方法、系统、存储介质、设备及应用 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106535119A (zh) | 基于可变数据速率的无人机中继移动模型的数据传输方法 | |
Lakew et al. | Routing in flying ad hoc networks: A comprehensive survey | |
Liu et al. | Opportunistic UAV utilization in wireless networks: Motivations, applications, and challenges | |
Chen et al. | Deep-learning-based intelligent intervehicle distance control for 6G-enabled cooperative autonomous driving | |
Asadpour et al. | Route or carry: Motion-driven packet forwarding in micro aerial vehicle networks | |
Kirichek et al. | Long-range data transmission on flying ubiquitous sensor networks (FUSN) by using LPWAN protocols | |
CN102724014B (zh) | 一种树状网络多跳无线通信系统无线帧长自适应调整方法及装置 | |
CN103685025A (zh) | 一种基于leo卫星网络的跨层动态自适应路由方法 | |
Fernandes et al. | Platooning with DSRC-based IVC-enabled autonomous vehicles: Adding infrared communications for IVC reliability improvement | |
CN101123576B (zh) | 一种基于带宽约束和最小负载的移动自组网路径选择方法 | |
Shao et al. | Analysis of connectivity probability in platoon-based vehicular ad hoc networks | |
Sicignano et al. | Real-time wireless multi-hop protocol in underground voice communication | |
CN105227483A (zh) | 基于leo卫星网络的低复杂度负载均衡路由算法 | |
CN109155753A (zh) | 用于移动网络中的可编程缓存区的方法和设备 | |
Ji et al. | A vision of IoV in 5G HetNets: Architecture, key technologies, applications, challenges, and trends | |
Grekhov et al. | RPAS communication channels based on WCDMA 3GPP standard | |
Boccadoro et al. | A dual-stack communication system for the internet of drones | |
Yang et al. | Routing protocol design for drone-cell communication networks | |
CN102761955B (zh) | 一种多跳无线网络的数据传输控制方法 | |
CN108566614A (zh) | 一种面向时延容忍网络的端到端通信方法与系统 | |
Tian et al. | Improved delay performance in VANET by the priority assignment | |
Rath et al. | QoS satisfaction in MANET based real time applications | |
Partridge et al. | Ndn in large detached underwater sensing arrays | |
Baccelli et al. | Multi-lane vehicle-to-vehicle networks with time-varying radio ranges: Information propagation speed properties | |
CN103002465B (zh) | 一种异构协作网络中动态的多接入业务分流方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170322 |