CN111132236B - 基于改进olsr协议的多无人机自组织网络mpr节点选择方法 - Google Patents

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Abstract

基于改进OLSR协议的多无人机自组织网络MPR节点选择方法，首先，考虑MPR集的冗余度问题，若不存在唯一到达二跳邻节点的相邻节点，则通过删除相邻节点中可到达性最小的节点来创造这类节点的出现，再进行MPR的选择；其次，考虑节点的负载均衡问题，为了避免意愿程度高的节点多次被其它节点选作MPR集，而意愿程度低的节点一直处于空闲状态，将所有的相邻节点的意愿程度设为WILL_ALWAYS，同时设置一个Times字段用于记录该节点被其它节点选作MPR集的次数，动态地加入节点的负载信息。本发明既考虑到了减少MPR集的冗余度，节约了路由协议的开销；也充分考虑到了网络中每个节点的负载情况，实现了整个网络的节点负载均衡。

Description

基于改进OLSR协议的多无人机自组织网络MPR节点选择方法
技术领域
本发明属于无人机自组网通讯领域，具体涉及基于改进OLSR路由协议的无人机自组织网络MPR节点选择方法。
背景技术
随着无人机集群作战需求越来越多，多无人机动态自组织网络已成为国内通信业内的研究热点，相关研究主要集中于无人机自组网的体系结构和基于MANET的分层模型，探讨了无人机自组网的路由协议、网络拓扑控制、网络管理和数据链路层等方面的一些技术问题，利用系统仿真方法对无人机自组网的性能分别进行了验证。
集群自主协同作战的无人机通过通信网络不仅要传输数据，还需要传输构建的三维环境、探测到的目标图像视频等信息，因而集群作战无人机的动态自组织通信网对网络的负载、带宽及延时都具有较高的要求，需要选择合适的无线多跳网络(Wireless Multi-hop Network， WMN)路由协议来构建WMN网络，从而为高质量视频流的传输提供更好的保障。
WMN网络的主动式和反应式路由协议中的三种典型路由协议为：按需平面距离向量路由协议(Ah hoc On-demand Distance Vector Routing，AODV)、动态源路由协议(Dynamic Source Routing，DSR)、优化链路状态路由协议(Optimized Link StateTouting，OLSR)。在不同网络密度的条件下，利用OPNET Modeler平台对AODV、DSR和OLSR路由协议在网络负载、网络吞吐量及网络延时等性能进行仿真试验，通过分析可知，在网络吞吐量方面，AODV协议要优于DSR和OLSR协议，而OLSR协议在网络负载和网络延时方面则要优于AODV和DSR协议，尤其是在节点密度高的大规模网络中，OLSR协议具有更好的适应性。
OLSR协议是一种基于最优化链路状态的标准表驱动式路由协议。它采用多点中继(Multi Point Relay，MPR)机制对广播消息进行转发，减少了广播消息的转发数量，节省了路由协议的开销，非常适合应用在网络规模大、节点密度高的WMN网络中。但是标准的MPR选择方法得到的MPR集存在两个重要的问题：1)OLSR协议选择得到的MPR集存在较大的冗余，控制分组的洪泛规模较大，路由开销较大；2)在MPR集选择中没有考虑节点的负载均衡情况，如果某个节点同时被多个邻节点选作MPR集，可能会发生网络过载现象，这样会严重影响网络服务质量。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于改进OLSR路由协议的无人机自组织网络MPR节点选择方法。改进后的MPR节点选择方法和标准MPR选择方法在理想情况下具有相同的时间复杂度，但是改进后的OLSR协议有效避免了节点的负载过重，实现了整个网络的节点负载均衡，又降低了MPR集的冗余，节约了路由协议的开销。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
基于改进OLSR协议的多无人机自组织网络MPR节点选择方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：确定网络中源节点的MPR集、一跳相邻节点集N(s)和两跳相邻节点集N2(s)；将源节点的MPR集置空，设定一跳相邻节点集N(s)中的节点意愿程度，设定用于实时记录各一跳相邻节点负载的变量N_times，使其初值为0；
步骤S2：计算N(s)中各节点的深度D(y)；
步骤S3：判断N(s)中是否存在达到某个两跳相邻节点的唯一通路的节点，如果存在就进入步骤S5，如果不存在，就进入步骤S4；
步骤S4：统计N_times的值，选择N(s)中N_times值最大的节点，如果有一个则删除掉对应的节点，如果有多个，删除其中可达性最小的，然后跳到步骤S3中继续进行；
步骤S5：将符合步骤S3条件的节点加入MPR集，并将其N_times的值加1；
步骤S6：在N2(s)中，删除步骤5中节点相连通的两跳相邻节点；
步骤S7：判断N2(s)是否为空，如果为空，结束步骤，得到源节点的MPR集，选择MPR集的节点作为转发节点；如果不为空，进入步骤S3中继续进行。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，步骤S1中，将N(s)中的节点意愿程度设为WILL_ALWAYS。
进一步地，步骤S1中，变量N_times表示一跳相邻节点被其它节点选作MPR节点的次数。
进一步地，步骤S4中，如果有多个N_times值最大的节点，存在不止一个可达性最小的节点，删除深度D(y)最小的节点。
本发明的有益效果是：首先，考虑MPR集的冗余度问题，若不存在唯一到达二跳邻节点的相邻节点，则通过删除相邻节点中可到达性最小的节点来创造这类节点的出现，然后再进行MPR的选择；其次，再考虑节点的负载均衡问题，为了避免意愿程度高(WILL_ALWAYS)的节点多次被其它节点选作MPR集，而意愿程度低(WILL_NEVER)的节点一直处于空闲状态，将所有的相邻节点的意愿程度设为WILL_ALWAYS，同时在HELLO消息中设置一个Times字段用于记录该节点被其它节点选作MPR集的次数，这样就可以动态地加入节点的负载信息。本发明既考虑到了减少MPR集的冗余度，节约了路由协议的开销；也充分考虑到了网络中每个节点的负载情况，实现了整个网络的节点负载均衡。
附图说明
图1是本发明具体实施例改进的OLSR协议的MPR选择方法流程图。
图2是本发明具体实施例改进的OLSR协议对MPR集选择过程示意图。
图3是本发明具体实施例改进前后OLSR协议的MPR节点数对比图。
图4是本发明具体实施例改进前后OLSR协议的TC分组发送速率对比图。
图5是本发明具体实施例改进前后OLSR协议的TC分组接收速率对比图。
图6是本发明具体实施例改进前后OLSR协议的网络延时对比图。
图7是本发明具体实施例改进前后OLSR协议的网络吞吐量对比图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
基于改进OLSR协议的MPR节点选择方法流程如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1，将节点的MPR集置空，将一个节点的所有一跳相邻节点集N(s)中的节点意愿程度设为WILL_ALWAYS即意愿程度高，初始化一跳邻节点被其他节点选作MPR节点次数的变量 N_times，使其字段初值为0；
步骤S2，计算N(s)中节点的一跳邻节点的深度D(y)；
步骤S3，判断N(s)中是否存在达到某个两跳相邻节点的唯一通路的邻节点，如果存在就进入步骤S5，如果不存在，就进入步骤S4；
步骤S4，统计N_times的值，选择N(s)中的N_times值最大的，如果有一个则删除掉对应的节点，如果有多个，删除其中可达性最小的，然后跳到步骤S3中继续进行
步骤S5，将符合步骤S3条件存在的节点加入MPR集，并将N_times的值加1；
步骤S6，在N2(s)中，删除步骤5中节点相连通的两跳相邻节点；
步骤S7，判断N2(s)是否为空(即原N2(s)中节点是否都被MPR集合覆盖)，如果为空，结束步骤，得到源节点的MPR集，选择MPR集的节点作为转发节点；如果不为空，进入步骤 S3中继续进行。
基于改进OLSR协议对MPR集选择过程如图2所示。WMN网络中节点s的MPR集进行选择，具体的实现步骤如下：
1)在N(s)集合中存在覆盖N2(s)集中节点a的唯一节点1，所以将节点1选入MPR集，将该节点从N(s)中删除并且删除N2(s)集中被覆盖的节点a，b。得到S＝{1}，N(s)＝{2，3，4，5，6}，N2(s)＝{c，d，e，f}。此时节点1的N_times值为1，而其余节点的N_times值不变均为0。
2)因为N(s)集中不存在达到N2(s)集的唯一节点并且所有节点的N_times值相等，故删除N(s)集中可到性最小的节点6，此时N(s)＝{2，3，4，5}。在N(s)中存在覆盖N2(s)集中节点f的唯一节点4，故选择节点4加入到MPR集，同时删除该节点覆盖的两跳邻节点d和f，得到S＝{1，4}，N(s)＝{2，3，5}，N2(s)＝{c，e}。此时节点4的N_times值为1，其余节点该值仍保持为0。
3)在N(s)集合剩余的一跳邻节点中，节点2和5具有相同的可达到性1，而D(5)较小，故删除节点5，此时N(s)＝{2，3}。
4)N(s)集中存在到达N2(s)集中节点e的唯一节点3，故将节点3加入到MPR集，同时将节点3覆盖的两跳邻节点c和e删除，得到S＝{1，3，4}，节点3的N_times值变为1，至此N2(s)集中所有的两跳邻节点都被MPR集中节点所覆盖，方法结束，最终得到的MPR集合为 {1，3，4}。
因此，改进后的方法和标准MPR选择方法在理想情况下具有相同的时间复杂度O(nlogn)。但是改进后的OLSR协议在MPR选择时根据一跳邻节点中的N_times字段来实时记录该节点的负载，避免该节点被过多的选作MPR集合，这样有效避免了节点的负载过重，实现了整个网络的节点负载均衡。又通过删除集合N中N_times值最大的节点，降低了MPR集的冗余，节约了路由协议的开销。
利用OPNET Modeler仿真平台开展高密度网络环境(100节点)下改进前后OLSR协议的网络性能验证。改进前后OLSR协议仿真性能评估指标包括：MPR节点数、网络吞吐量、网络延时及TC分组发送和接收速率。仿真结果图中标识OLSR的曲线代表标准OLSR协议仿真结果，标识N_OLSR的曲线代表改进后OLSR协议仿真结果。
改进前后OLSR协议的MPR节点数对比图如图3所示。在高密度网络环境下，改进后OLSR 协议得到的MPR节点数相比于标准OLSR路由协议减少了29.4％。验证了改进后OLSR协议实现了节点的MPR集冗余优化，对高密度网络的MPR集具有更好的优化效果。
改进前后OLSR协议的TC分组发送速率对比如图4所示。TC分组消息的发送速率体现了 WMN网络中TC分组的洪泛初始规模，数值越小说明MPR节点数越小，则MPR集冗余性越小。使用改进后OLSR协议的WMN网络中TC分组发送速率始终低于标准OLSR协议下的TC分组发送速率，在高密度网络环境下，改进后OLSR协议下的TC分组发送速率相比于标准OLSR路由协议减少了39.3％。验证了改进后OLSR路由协议优化了MPR集的选择，通过减少整个网络的 MPR节点数来降低TC消息的洪泛规模。
改进前后OLSR协议的TC分组接收速率对比如图5所示。TC分组消息的接收速率可以反映出MPR集对TC分组洪泛的影响，网络节点接收到的TC分组越少，则中间MPR节点转发TC 分组的数量就越少。使用改进后OLSR协议的WMN网络中TC分组接收速率始终低于标准OLSR 协议下的TC分组接收速率，并且随着网络密度规模增加，改进后OLSR协议下的TC分组接收速率相比于标准OLSR协议下降的程度越大。验证了高密度网络中改进后OLSR协议删除了MPR 集中更多的冗余节点，相比于标准OLSR协议，网络中有更少的MPR节点来转发TC分组，因此减少了TC分组的洪泛次数，节约网络路由的开销。
改进前后OLSR协议的网络延时对比如图6所示。端对端网络延时可以反映出WMN网络的健康状态，影响网络延时的因素是多方面的，包括节点的路由发现和建立时间，目的节点接收和处理分组的时间，节点间的距离和链路状况等。高密度网络中，网络的负载加重，导致节点发生拥塞的可能性也随之提高，改进后OLSR协议和标准OLSR协议的端对端网络延时快速增加，相比于标准OLSR协议，改进后OLSR协议较大程度地降低了WMN网络的延时。验证了改进后的OLSR协议考虑了网络的均衡负载，能在一定程度上缓解网络密度增加带来的拥塞，从而减轻了网络传输过程中产生的端对端时延。
改进前后OLSR协议的网络吞吐量对比如图7所示。网络吞吐量能够反映出WMN网络所能传递数据的最大能力。高密度网络中，网络中的MPR节点的负载加重，成为限制网络吞吐量提高的“瓶颈”节点。验证了改进后的OLSR协议有效地解决了标准OLSR协议在网络负载加重时存在的问题，通过优先选择被其他节点选作MPR节点次数较少的节点作为本节点的MPR 节点，使网络负载均衡地分配到各个节点，因此，在网络负载较高的情况下，可以有效地降低数据分组的碰撞和丢包的概率，从而提高了网络吞吐量。
仿真结果表明：改进的OLSR路由协议通过优化MPR选择方法有效地降低了MPR集的冗余性，实现了网络中节点的均衡负载，网络的传输延时、吞吐量等网络性能得到了提升，因此，基于改进后OLSR路由协议的WMN网络能够更好地为无人机视频监控提供视频流传输。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.基于改进OLSR协议的多无人机自组织网络MPR节点选择方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：确定网络中源节点的MPR集、一跳相邻节点集N(s)和两跳相邻节点集N2(s)；将源节点的MPR集置空，设定一跳相邻节点集N(s)中的节点意愿程度，设定用于实时记录各一跳相邻节点负载的变量N_times，使其初值为0；其中，将N(s)中的节点意愿程度设为WILL_ALWAYS，变量N_times表示一跳相邻节点被其它节点选作MPR节点的次数；
步骤S2：计算N(s)中各节点的深度D(y)；
步骤S3：判断N(s)中是否存在达到某个两跳相邻节点的唯一通路的节点，如果存在就进入步骤S5，如果不存在，就进入步骤S4；
步骤S4：统计N_times的值，选择N(s)中N_times值最大的节点，如果有一个则删除掉对应的节点，如果有多个，删除其中可达性最小的，然后跳到步骤S3中继续进行；如果有多个N_times值最大的节点，存在不止一个可达性最小的节点，删除深度D(y)最小的节点；
步骤S5：将符合步骤S3条件的节点加入MPR集，并将其N_times的值加1；
步骤S6：在N2(s)中，删除步骤5中节点相连通的两跳相邻节点；
步骤S7：判断N2(s)是否为空，如果为空，结束步骤，得到源节点的MPR集，选择MPR集的节点作为转发节点；如果不为空，进入步骤S3中继续进行。
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