CN110475205A - 无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机 - Google Patents

无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机 Download PDF

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Abstract

本发明属于无人机自组网通信技术领域，公开了一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机，构建一个无人机自组织网络模型，该模型包含一个源节点，G个地面基站节点和N个无人机节点；基于所述无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息；基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率；基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法；对所述基于航迹关系的中继选择方法和基于相同网络参数的已有机制进行仿真，验证本发明的优越性。本发明在提高信息传输成功率、降低传输时延与路由开销方面与已有机制相比具有更好的性能。

Description

无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机
技术领域
本发明属于无人机自组网通信技术领域，尤其涉及一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机。
背景技术
目前，最接近的现有技术：无人机自组网(Flying Ad Hoc Networks，FANETs)一种特殊的自组织网络通常由地面站(Ground Station，GS)和天空中的多个无人机(UnmannedAerial Vehicle，UAV)组成。近年来随着传感器、嵌入式系统和GPS等设备的快速发展使无人机自组网能广泛地被应用于军事和民用领域。
由于无人机在空中分布稀疏且飞行速度较快，因此会产生高度动态的网络拓扑。另外，由于无人机上的电源通常非常有限，应避免远距离传输，因为信号强度随着距离的增加呈指数衰减。在扩展FANET中的通信范围时，更优选多跳中继。在过去的几十年中，许多研究人员对MANET和车载Ad Hoc网络(VANET)的路由协议进行了大量研究。但是，由于高度动态的链路和不稳定的无线信道，专门为MANET或VANET设计的机制不能直接应用于FANET。因此，用于FANET中的消息的可靠和功率/频谱有效中继的路由协议是一个重要且具有挑战性的问题。
现有技术一提出了一种基于拓扑结构的无人机自组网路由算法，该算法通过分组传输实现更高的吞吐量，但由于需在传输前获取网络全局路由，在获取全局路由的过程中需要发送大量的ping包，这将导致网络中冗余的数据包量增加，因此该算法的路由开销比较大。现有技术二提出了一种用于无人机自组网的抗干扰路由协议，该算法在网络中存在恶意干扰的情况下有效提高网络性能，但该算法在实际应用过程中，由于无人机的运行内存与存储内存量有限，因此大量的运算会导致网络时延增大、节点死机等情况的产生，所以该算法很难运用在实际的场景中。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有技术一的基于拓扑结构的无人机自组网路由算法由于需在传输前获取网络全局路由，所以路由开销比较大。
(2)现有技术二的用于无人机自组网的抗干扰路由协议算法较为复杂，在实际应用过程中无人机的运行内存与存储内存量有限，很难运用在实际的场景中。
现有技术很难有效应对无人机自组网这种高机动性、节点稀疏带来的通信困难，将导致高时延、高路由开销和低传输成功率的情况发生，因此本发明基于航迹关系自适应选择中继节点可有效缓解当前无人机自组网通信性能较低的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机。
本发明是这样实现的，一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，所述无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法包括：
第一步，构建一个无人机自组织网络模型，该模型包含一个无人机或基站，G个地面基站节点和N个无人机节点；
第二步，基于无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息；
第三步，基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率；
第四步，基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法。
进一步，所述第一步的无人机自组织网络包含1+G+N个通信节点，地面基站可与无人机进行信息双向传输，网络中任一节点均可作为中继节点进行选择。
进一步，所述第二步的基于无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息具体包括：
(1)采用机会式信息传输方案，采用存储、携带、转发机制进行信息传输：
1)源节点选择无人机作为中继，无人机将信息在本地予以存储，在之后的飞行过程中携带此信息，并将信息转发给合适的通信节点；
2)源节点选择基站作为中继，基站将信息在本地予以存储，并将信息转发给合适的无人机；
(2)每个通信节点都可发送自身产生的航迹信息SI，SI是源节点需转发给其他无人机或基站的信息，信息包含Vector、Position、Source、TTL、Message五部分；
其中，Vector是一个矢量信息，包含无人机的飞行方向与飞行速度两方面信息；Position表示位置信息，通过GPS获取；Source表示SI信息源的信息；TTL表示剩余信息有效时间；Message表示信息的具体内容；
(3)中继节点或目的节点收到SI信息后会给发送SI信息的通信节点发送ACK信息予以回复，该信息包含Vector-A、Position-A、Number三部分；
其中，Vector-A表示回馈信息的通信节点速度矢量；Position-A回馈信息的通信节点位置；Number表示接收过该发布信息的次数。
进一步，所述第三步的基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率具体包括：
(1)计算两通信节点之间的相对飞行方向；
通信节点A需要发送消息，并且通信节点B是通信节点A的邻居节点并且是潜在的目的或中继节点；根据发送的SI信息与回复的ACK信息，计算两通信节点之间的相对飞行方向，计算方式如下：
其中，和是通信节点A和B在三维空间中的速度矢量；AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，ζ是通信节点A和B飞行方向之间的夹角；若两通信节点之间中存在基站，则认为该节点的速度矢量为0；
根据计算结果，如果|ζ|＜π/2则认为通信节点A和B飞行方向相同，若|ζ|≥π/2则认为通信节点A和B飞行方向相反；
(2)计算两无人机与单基站之间的相对飞行方向
无人机自组网中，基站可以是源节点、中继节点或是目的节点；无人机和基站的两种相对状态：朝向基站飞行或背向基站飞行，该方向通过以下计算予以获得；
无人机A为源节点，飞行速度矢量为无人机C为目的节点，飞行速度矢量为是从节点A到GS的距离矢量，是从C到GS的距离矢量，ASY是在X轴方向的分量，ASX是在Y轴方向的分量，CSX是在X轴方向的分量，CSY是在Y轴方向的分量，AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，α是与之间的矢量夹角，β是和之间的矢量夹角；
α和β可根据下式进行计算，α，β∈(0,π)：
α＝tan-1(ASY/ASX)-tan-1(AVY/AVX)；
β＝tan-1(CSY/CSX)-tan-1(CVY/CVX)；
根据计算结果可得下列4种：
1)如果α＜π/2，则表示源节点飞向基站；
2)如果α≥π/2，则表示源节点背向基站；
3)如果β＜π/2，则表示目的节点飞向基站；
4)如果β≥π/2，则表示目的节点背向基站；
(3)计算各通信节点之间的传递概率
当两通信节点A和B相遇时，传输概率可根据下式进行预测：
其中PA,B为预测的通信节点A和B的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和B的传输概率，Pinit为时间单元，若一个时间单元内两通信节点未能相遇，则传输概率会进行下降，下降公式如下：
其中，ξ为初始化常数，为[0,1]中任意值；
预测的传递转移概率计算为：
其中，PA,C为预测的通信节点A和C的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和C的传输概率，PB,C为预测的通信节点B和C的传输概率，λ为初始化常数，可选为[0,1]中任意值。
进一步，所述第四步的基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法具体包括；
(1)|ζ|＜π/2且α≥π/2且β≥π/2，或|ζ|＜π/2且α＜π/2且β≥π/2，选择无人机作为中继节点，源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(2)|ζ|≥π/2且α＜π/2且β＜π/2，选择基站作为中继节点，源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
(3)|ζ|＜π/2且α＜π/2且β＜π/2，或|ζ|＜π/2且α≥π/2且β＜π/2，将根据传输概率对中继节点进行选择，选择方案如下：
PGS,B≥PA,B，选择基站作为中继节点，源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
PGS,B＜PA,B，选择无人机作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(4)其他情况下，源节点将继续持有SI信息而不进行转发。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法的无人机。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明利用无人机的航迹关系作为中继选择的依据，在无需获取全局路由的前提下即可自适应的选择中继节点，有效降低了路由开销值，并仅利用一跳洪范信息即可确定传输路径，降低了算法计算的复杂度，这使得该算法用于资源有限的无人机自组网中是可行的。仿真效果图见图4、图5、图6；本发明的有益效果是基于计算通信节点之间的航迹关系来进行多样化的中继选择，该方法可充分利用无人机之间的数据共享和无人机的移动性来提高网络性能，与已有机制相比，可有效提升信息传输的成功率和降低传输时延与路由开销。
附图说明
图1是本发明实施例提供的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法流程图。
图2是本发明实施例提供的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法实现流程图。
图3是本发明实施例提供的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法原理示意图。
图4是本发明实施例提供的与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Sprayand Wait,Prophet和MaxProp算法传输成功率对比图。
图5是本发明实施例提供的与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Sprayand Wait,Prophet和MaxProp算法传输时延对比图。
图6是本发明实施例提供的与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Sprayand Wait,Prophet和MaxProp算法路由开销对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法、无人机，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法包括以下步骤：
S101：构建一个无人机自组织网络模型，该模型包含一个源节点(无人机或基站)，G个地面基站节点和N个无人机节点；
S102：基于无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息；
S103：基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率；
S104：基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法。
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的描述。
本发明实施例提供的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法具体包括以下步骤：
步骤一：构建一个无人机自组织网络模型，所述无人机自组织网络模型包含一个源节点(无人机或基站)，G个地面基站节点和N个无人机节点；
具体地构建包含1+G+N个通信节点的无人机自组织网络，所述地面基站可与无人机进行信息双向传输，网络中任一节点均可作为中继节点进行选择。
步骤二：基于所述无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息；
(1)由于无人机自组网中节点分布稀疏且拓扑结构变化较快，因此在大多数时刻网络中不存在一条确定的传输路径，所以本发明采用机会式信息传输方案。该方案采用“存储-携带-转发”机制进行信息传输，在本发明中具体分以下两种情况：
1)源节点选择无人机作为中继，无人机将信息在本地予以存储，在再之后的飞行过程中携带此信息，并根据本方法将信息转发给合适的通信节点(基站或无人机)。
2)源节点选择基站作为中继，基站将信息在本地予以存储，并根据本方法将信息转发给合适的无人机。
假设基站与基站之间因为相距距离较远，所以不能直接通信。
(2)每个通信节点都可发送自身产生的航迹信息(SI)，SI是源节点需转发给其他无人机或基站的信息，该信息包含Vector、Position、Source、TTL、Message五部分；
其中，Vector是一个矢量信息，包含无人机的飞行方向与飞行速度两方面信息；Position表示位置信息，可通过GPS获取；Source表示SI信息源的信息(源节点信息)；TTL表示剩余信息有效时间；Message表示信息的具体内容；
(3)中继节点或目的节点收到SI信息后会给发送SI信息的通信节点发送ACK信息予以回复，该信息包含Vector-A、Position-A、Number三部分；
其中，Vector-A表示回馈信息的通信节点速度矢量；Position-A回馈信息的通信节点位置；Number表示接收过该发布信息的次数；
步骤三，基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率；
(1)计算两通信节点之间的相对飞行方向；
假设通信节点A需要发送消息，并且通信节点B是通信节点A的邻居节点并且是潜在的目的或中继节点。根据发送的SI信息与回复的ACK信息，可计算两通信节点之间的相对飞行方向，计算方式如下：
其中，和是通信节点A和B在三维空间中的速度矢量；AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，ζ是通信节点A和B飞行方向之间的夹角；若两通信节点之间中存在基站，则认为该节点的速度矢量为0
根据计算结果，如果|ζ|＜π/2则认为通信节点A和B飞行方向相同，若|ζ|≥π/2则认为通信节点A和B飞行方向相反。
(2)计算两无人机与单基站之间的相对飞行方向；
无人机自组网中，基站可以是源节点、中继节点或是目的节点，作为说明性示例，现以基站作为两无人机的中继节点情形为例进行说明；
本发明定义了无人机和基站的两种相对状态：朝向基站飞行或背向基站飞行，该方向可通过以下计算予以获得；
假设无人机A为源节点，飞行速度矢量为无人机C为目的节点，飞行速度矢量为是从节点A到GS的距离矢量，是从C到GS的距离矢量，ASY是在X轴方向的分量，ASX是在Y轴方向的分量，CSX是在X轴方向的分量，CSY是在Y轴方向的分量，AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，α是与之间的矢量夹角，β是和之间的矢量夹角；
α和β可根据下式进行计算，α，β∈(0,π)：
α＝tan-1(ASY/ASX)-tan-1(AVY/AVX)
β＝tan-1(CSY/CSX)-tan-1(CVY/CVX)
根据计算结果可得下列4种：
1).如果α＜π/2，则表示源节点飞向基站；
2).如果α≥π/2，则表示源节点背向基站；
3).如果β＜π/2，则表示目的节点飞向基站；
4).如果β≥π/2，则表示目的节点背向基站；
(3)计算各通信节点之间的传递概率；
当两通信节点A和B(两无人机或单无人机和单基站)相遇时，传输概率可根据下式进行预测：
其中PA,B为预测的通信节点A和B的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和B的传输概率，Pinit为时间单元，若一个时间单元内两通信节点未能相遇，则传输概率会进行下降，下降公式如下：
其中，ξ为初始化常数，可选为[0,1]中任意值；
并且如果通信节点A可频繁地遇到通信节点B并且通信节点B也可经常遇到通信节点C，则传输概率可进行传递。因此对于通信节点A而言，通信节点C也是合适的中继通信节点。预测的传递转移概率可计算为：
其中，PA,C为预测的通信节点A和C的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和C的传输概率，PB,C为预测的通信节点B和C的传输概率，λ为初始化常数，可选为[0,1]中任意值；
步骤四，基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法；
(1)若|ζ|＜π/2且α≥π/2且β≥π/2，或|ζ|＜π/2且α＜π/2且β≥π/2，本发明选择无人机作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(2)若|ζ|≥π/2且α＜π/2且β＜π/2，本发明选择基站作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
(3)若|ζ|＜π/2且α＜π/2且β＜π/2，或|ζ|＜π/2且α≥π/2且β＜π/2，将根据传输概率对中继节点进行选择，选择方案如下：
如果PGS,B≥PA,B，选择基站作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
如果PGS,B＜PA,B，选择无人机作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(4)其他情况下，源节点将继续持有SI信息而不进行转发；
具体地，基于航迹关系的中继选择方法参见图2。
步骤五，对基于航迹关系的中继选择方法和基于相同网络参数的已有机制进行仿真，验证所述中继选择方法的优越性。
下面结合附图对本发明的技术效果作详细的描述。
已有机制为First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Spray and Wait,Prophet和MaxProp算法。使用机会网络环境(ONE)模拟器来进行仿真，仿真时各算法网络参数相同，相同网络参数如表1所示：
表1
如图4所示，本发明与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Spray andWait,Prophet和MaxProp算法传输成功率对比图。由图4可看出所有算法的传输率随着UAV节点数量的增加而增加，因为无人机节点越多，消息传输的可能性就越大。但FirstContac,Direct Delivery,Epidemic,Spray and Wait,Prophet和MaxProp算法自适应地选择中继节点，因此它们的传输成功率低于本发明。而本发明使用无人机航迹信息可自适应地选择中继节点，因此具有很高的传输成功率。
如图5所示，本发明与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,Spray andWait,Prophet和MaxProp算法传输时延对比图。由图5可知当无人机数目高于200且低于400时，本发明传输时延最低。
如图6所示，本发明与First Contac,Direct Delivery,Epidemic,当Spray andWait,Prophet和MaxProp算法路由开销对比图。由图6可知Epidemic和Spray and Wait算法的路由开销随无人机数目增加而迅速增加，这是因为这两种算法均基于洪范策略。本发明与First Contac,Prophet和MaxProp算法路由开销相对比较稳定，并且本发明由于仅利用一跳洪范信息即可确定传输路径，因此路由开销较低。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，其特征在于，所述无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法包括：
第一步，构建一个无人机自组织网络模型，该模型包含一个无人机或基站，G个地面基站节点和N个无人机节点；
第二步，基于无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息；
第三步，基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率；
第四步，基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法。
2.如权利要求1所述的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，其特征在于，所述第一步的无人机自组织网络包含1+G+N个通信节点，地面基站可与无人机进行信息双向传输，网络中任一节点均可作为中继节点进行选择。
3.如权利要求1所述的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，其特征在于，所述第二步的基于无人机自组织网络模型，构建通信节点之间的信息传输方案，并定义航迹信息具体包括：
(1)采用机会式信息传输方案，采用存储、携带、转发机制进行信息传输：
1)源节点选择无人机作为中继，无人机将信息在本地予以存储，在之后的飞行过程中携带此信息，并将信息转发给合适的通信节点；
2)源节点选择基站作为中继，基站将信息在本地予以存储，并将信息转发给合适的无人机；
(2)每个通信节点都可发送自身产生的航迹信息SI，SI是源节点需转发给其他无人机或基站的信息，信息包含Vector、Position、Source、TTL、Message五部分；
其中，Vector是一个矢量信息，包含无人机的飞行方向与飞行速度两方面信息；Position表示位置信息，通过GPS获取；Source表示SI信息源的信息；TTL表示剩余信息有效时间；Message表示信息的具体内容；
(3)中继节点或目的节点收到SI信息后会给发送SI信息的通信节点发送ACK信息予以回复，该信息包含Vector-A、Position-A、Number三部分；
其中，Vector-A表示回馈信息的通信节点速度矢量；Position-A回馈信息的通信节点位置；Number表示接收过该发布信息的次数。
4.如权利要求1所述的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，其特征在于，所述第三步的基于通信节点之间的信息传输方案以及航迹信息，计算通信节点之间的航迹方向和传递概率具体包括：
(1)计算两通信节点之间的相对飞行方向；
通信节点A需要发送消息，并且通信节点B是通信节点A的邻居节点并且是潜在的目的或中继节点；根据发送的SI信息与回复的ACK信息，计算两通信节点之间的相对飞行方向，计算方式如下：
其中，和是通信节点A和B在三维空间中的速度矢量；AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，ζ是通信节点A和B飞行方向之间的夹角；若两通信节点之间中存在基站，则认为该节点的速度矢量为0；
根据计算结果，如果|ζ|＜π/2则认为通信节点A和B飞行方向相同，若|ζ|≥π/2则认为通信节点A和B飞行方向相反；
(2)计算两无人机与单基站之间的相对飞行方向
无人机自组网中，基站可以是源节点、中继节点或是目的节点；无人机和基站的两种相对状态：朝向基站飞行或背向基站飞行，该方向通过以下计算予以获得；
无人机A为源节点，飞行速度矢量为无人机C为目的节点，飞行速度矢量为 是从节点A到GS的距离矢量，是从C到GS的距离矢量，ASY是在X轴方向的分量，ASX是在Y轴方向的分量，CSX是在X轴方向的分量，CSY是在Y轴方向的分量，AVX是在X轴方向的分量，AVY是在Y轴方向的分量，BVX是在X轴方向的分量，BVY是在Y轴方向的分量，α是与之间的矢量夹角，β是和之间的矢量夹角；
α和β可根据下式进行计算，α，β∈(0,π)：
α＝tan-1(ASY/ASX)-tan-1(AVY/AVX)；
β＝tan-1(CSY/CSX)-tan-1(CVY/CVX)；
根据计算结果可得下列4种：
1)如果α＜π/2，则表示源节点飞向基站；
2)如果α≥π/2，则表示源节点背向基站；
3)如果β＜π/2，则表示目的节点飞向基站；
4)如果β≥π/2，则表示目的节点背向基站；
(3)计算各通信节点之间的传递概率
当两通信节点A和B相遇时，传输概率可根据下式进行预测：
其中PA,B为预测的通信节点A和B的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和B的传输概率，Pinit为时间单元，若一个时间单元内两通信节点未能相遇，则传输概率会进行下降，下降公式如下：
其中，ξ为初始化常数，为[0,1]中任意值；
预测的传递转移概率计算为：
其中，PA,C为预测的通信节点A和C的传输概率，为上一时间单元老化预测的通信节点A和C的传输概率，PB,C为预测的通信节点B和C的传输概率，λ为初始化常数，可选为[0,1]中任意值。
5.如权利要求1所述的无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法，其特征在于，所述第四步的基于通信节点之间的位置关系和传递概率，建立基于航迹关系的中继选择方法具体包括；
(1)|ζ|＜π/2且α≥π/2且β≥π/2，或|ζ|＜π/2且α＜π/2且β≥π/2，选择无人机作为中继节点，源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(2)|ζ|≥π/2且α＜π/2且β＜π/2，选择基站作为中继节点，源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
(3)|ζ|＜π/2且α＜π/2且β＜π/2，或|ζ|＜π/2且α≥π/2且β＜π/2，将根据传输概率对中继节点进行选择，选择方案如下：
PGS,B≥PA,B，选择基站作为中继节点，源节点发送SI信息给中继基站，并由中继基站回复ACK信息给源节点；
PGS,B＜PA,B，选择无人机作为中继节点，因此源节点发送SI信息给中继无人机，并由中继无人机回复ACK信息给源节点；
(4)其他情况下，源节点将继续持有SI信息而不进行转发。
6.一种应用权利要求1～5任意一项所述无人机自组网中基于航迹关系的中继选择方法的无人机。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111132075A (zh) * 2019-12-30 2020-05-08 西北工业大学 一种基于状态转移概率空地一体化车联网中继选择方法
CN111181626A (zh) * 2019-12-31 2020-05-19 北京邮电大学 面向无人机自组织网络的数据传输方法及装置
CN112566254A (zh) * 2020-11-18 2021-03-26 西北工业大学 一种基于非正交多址接入的无人机中继方法、存储介质及设备
CN112578809A (zh) * 2020-11-19 2021-03-30 一飞(海南)科技有限公司 无人机集群通讯拓扑装置、方法、计算机设备、介质及终端
CN111263419B (zh) * 2020-01-17 2021-12-28 西安交通大学 基于无人机的应急场景下立体异构网络的动态路由方法
CN113891318A (zh) * 2021-10-07 2022-01-04 桂林理工大学 一种车载网中基于无人机辅助的检测恶意节点方法
CN115276768A (zh) * 2022-07-22 2022-11-01 南京邮电大学 融合干扰缓解与资源分配的无人机时延最小化方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090129316A1 (en) * 2007-08-20 2009-05-21 Bbn Technologies Corp. Systems and methods for adaptive routing in mobile ad-hoc networks and disruption tolerant networks
CN103297343A (zh) * 2013-05-17 2013-09-11 华中科技大学 一种基于延迟容忍网络的路由方法
US20170081026A1 (en) * 2014-09-03 2017-03-23 Infatics, Inc. (DBA DroneDeploy) System and methods for hosting missions with unmanned aerial vehicles
EP3240205A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-01 The Boeing Company System and method for distributed wireless communications
CN107976704A (zh) * 2016-10-25 2018-05-01 法国国家太空研究中心 对车辆定位的协作式改进
CN108306829A (zh) * 2018-03-15 2018-07-20 北京邮电大学 基于卫星延迟容忍网络混合路由算法
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

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090129316A1 (en) * 2007-08-20 2009-05-21 Bbn Technologies Corp. Systems and methods for adaptive routing in mobile ad-hoc networks and disruption tolerant networks
CN103297343A (zh) * 2013-05-17 2013-09-11 华中科技大学 一种基于延迟容忍网络的路由方法
US20170081026A1 (en) * 2014-09-03 2017-03-23 Infatics, Inc. (DBA DroneDeploy) System and methods for hosting missions with unmanned aerial vehicles
EP3240205A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-01 The Boeing Company System and method for distributed wireless communications
CN107976704A (zh) * 2016-10-25 2018-05-01 法国国家太空研究中心 对车辆定位的协作式改进
CN108306829A (zh) * 2018-03-15 2018-07-20 北京邮电大学 基于卫星延迟容忍网络混合路由算法
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

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BIN LI: "The Energy-efficient UAV-based BS Coverage in", 《SENSOR ARRAY AND MULTICHANNEL SIGNAL PROCESSING WORKSHOP》 *
王志广: "中继式无人机自组网方案设计", 《兵器装备工程学》 *
肖刚: "面向无人机集群的数据链中继节点选择方法", 《舰船电子对抗》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111132075A (zh) * 2019-12-30 2020-05-08 西北工业大学 一种基于状态转移概率空地一体化车联网中继选择方法
CN111181626A (zh) * 2019-12-31 2020-05-19 北京邮电大学 面向无人机自组织网络的数据传输方法及装置
CN111263419B (zh) * 2020-01-17 2021-12-28 西安交通大学 基于无人机的应急场景下立体异构网络的动态路由方法
CN112566254A (zh) * 2020-11-18 2021-03-26 西北工业大学 一种基于非正交多址接入的无人机中继方法、存储介质及设备
CN112566254B (zh) * 2020-11-18 2022-07-12 西北工业大学 一种基于非正交多址接入的无人机中继方法、存储介质及设备
CN112578809A (zh) * 2020-11-19 2021-03-30 一飞(海南)科技有限公司 无人机集群通讯拓扑装置、方法、计算机设备、介质及终端
CN113891318A (zh) * 2021-10-07 2022-01-04 桂林理工大学 一种车载网中基于无人机辅助的检测恶意节点方法
CN115276768A (zh) * 2022-07-22 2022-11-01 南京邮电大学 融合干扰缓解与资源分配的无人机时延最小化方法
CN115276768B (zh) * 2022-07-22 2023-07-28 南京邮电大学 融合干扰缓解与资源分配的无人机时延最小化方法

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