CN111148178A - 一种基于无人机自组网的dsr路由协议实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,步骤为:1)扩展所有节点状态信息;2)扩展源节点路由请求选项,在原请求选项的基础上增加衡量因子标志位;3)源节点对步骤2)扩展的路由请求分组初始化后,发起路由请求;4)中间节点接收到步骤3)广播的路由请求,中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求,中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转播该请求;5)目的节点收到路由请求,对请求的源节点回复路由应答。该方法减少了传输时延,降低了网络控制消息的开销,提高了业务数据接收的稳定性。

Description

一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法。
背景技术
无人机自组网是一种不需要依靠固定基础设施,可以灵活部署的无线局域网络,具有无中心、多跳性、自组织、动态拓扑等特性。由于无人机节点运动的原因,自组网拓扑结构会发生剧烈变化,从而对网络的稳定性产生了严重影响,无人机拓扑结构的局剧烈变化是导致网络性能下降的主要原因。设计简单高效的路由协议来均衡网络中节点流量、降低网络的开销和提高传输链路的稳定性,对无人机自组网通信具有重要意义。
传统的动态源路由协议(Dynamic Source Routing,DSR)是一种简单高效的路由协议,但该协议也存在一些问题。在路由发现时,该协议只依据最短路径进行转发数据,没有考虑节点移动性和链路稳定性,如果最短路径的节点移动速度较快、拥塞程度高或者节点能量不足,容易导致网络时延较长、网内流量不平衡和网络瘫痪的问题,这严重影响着网络的稳定性和性能。
发明内容
本发明的目的在于解决传统DSR协议应用于无人机自组网时网络性能不佳、稳定性较差的问题,而提供一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法。
实现本发明目的的技术方案是:
一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,包括如下步骤:
1)扩展所有节点状态信息;
2)扩展源节点路由请求选项,在原请求选项的基础上增加衡量因子标志位;
3)源节点对步骤2)扩展的路由请求分组初始化后,发起路由请求;
4)中间节点接收到步骤3)广播的路由请求,中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求,中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转播该请求;
5)目的节点收到路由请求,对请求的源节点回复路由应答。
步骤1)中,所述的扩展节点状态信息,是在原来节点信息的基础上,增加节点的移动速度状态信息、节点缓冲区的拥塞状态信息和节点能量消耗状态信息,扩展信息的定义如下:
Figure BDA0002356033650000021
Figure BDA0002356033650000022
Figure BDA0002356033650000023
上述式中,SFi为节点i的速度因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,Vi为节点i当前的速度值大小,Vmax为网络中节点移动速度的最大值,Bi为当前节点i缓冲队列大小,Bmax为节点缓冲区容量,Eit为节点i发送数据包消耗的总能量,Eir为节点i接收数据包消耗的总能量,E0为节点初始总能量。
步骤2)中,所述的扩展路由请求选项,是在保留原有DSR协议请求选项的选项类型、选项数据长度、选项序列号、请求目的地址、跳地址列表的基础上,增加衡量因子标志位。
步骤3)中,所述的源节点是指自组网中数据发送的始发节点,发起路由请求是指当节点有发送业务数据任务时,启动路由发现过程。
步骤4)中,所述的中间节点是指自组网中承担转发数据任务的节点,具体包括如下步骤:
4-1)中间节点收到路由请求,首先判断该节点的速度因子和能耗因子是否均小于设定的阀值SFth和EFth,若大于阀值,则销毁该请求数据;若小于阀值则接收该请求,判断请求选项衡量因子标志为是否为空,若为空,则说明节点首次收到路由请求,计算该节点的衡量因子,衡量因子WFi的计算公式如下:
WFi=(1-CFi)×(1-EFi)
式中,WFi为当前节点i的衡量因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,将WFi插入到请求选项的衡量因子标志位后转播该路由请求;
4-2)若请求选项衡量因子标志位不为空,则解析路由请求选项中的衡量因子,判断路由请求选项的衡量因子数值是否大于设定的阀值WFth,若小于则丢弃该路由请求;若大于,则将请求选项的衡量因子更新为本节点的衡量因子后,转播该路由请求;
4-3)重复步骤4-1)-步骤4-2),直到最终中间节点将路由请求数据包转发传递至目的节点。
步骤5)中,所述的目的节点是指自组网中业务数据的最终接收节点,目的节点收到中间节点发送的请求数据后,表明路由请求过程已经完成,目的节点沿着请求路径逆向往源节点发送路由应答,源节点收到路由应答后,开始发送数据。
与现有技术相比,本发明具有以下特点:
本发明提出的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,将影响网络性能的节点移动速度、拥塞率和节点能量因素融入协议路由发现过程中,在路由请求时规避高速移动的无人机节点、拥塞程度较高的节点和剩余能量较低的节点,从而使网络的传输路径更稳定;由于减少链路断裂导致的路由重启,从而减轻了网络的路由开销,降低了数据传输的时延。改进后的DSR协议在节点不断移动的无人机场景下,减少了传输时延,降低了网络控制消息的开销,提高了业务数据接收的稳定性。
附图说明
图1为本发明方法的工作流程示意图;
图2为本发明方法的路由请求流程示意图;
图3为端到端时延对比图;
图4为业务数据接收对比图;
图5为路由开销数据接收对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容做进一步阐述,但不是对本发明的限定。
如图1所示,一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,该方法适用拓扑结构不断变化的无人机自组网中。在无人机自组网中,由于无人机节点高速移动,导致网络拓扑结构剧烈变化,造成网络中各节点数据流量不平衡、传输链路容易断裂的后果。本发明通过引入无人机节点的移动性和链路稳定性判据,优化路由算法,有效平衡了网络的数据流、提高了传输链路的稳定性,从而使DSR协议更适用无人机场景的自组织网络。本发明方法具体包括如下步骤:
1)扩展的节点状态信息,在原来节点信息的基础上,增加节点的移动速度状态信息、节点缓冲区的拥塞状态信息和节点能量消耗状态信息,扩展信息的定义如下:
Figure BDA0002356033650000041
Figure BDA0002356033650000042
Figure BDA0002356033650000043
上述式中,SFi为节点i的速度因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,Vi为节点i当前的速度值大小,Vmax为网络中节点移动速度的最大值,Bi为当前节点i缓冲队列大小,Bmax为节点缓冲区容量,Eit为节点i发送数据包消耗的总能量,Eir为节点i接收数据包消耗的总能量,E0为节点初始总能量。
2)扩展路由请求选项,如下表1所示,在保留原有DSR协议请求选项的选项类型、选项数据长度、选项序列号、请求目的地址、跳地址列表的基础上,增加衡量因子标志位。
表1
选项类型
选项数据长度
请求序列号
请求目的地址
衡量因子
跳地址[1]
跳地址[2]
跳地址[n]
3)源节点对步骤2)扩展的路由请求初始化后发起路由请求,如图2所示,所述的源节点是指自组网中业务数据的始发节点,当源节点有业务数据发送需求时,初始化请求分组后广播路由请求,启动路由发现过程。
4)中间节点接收到步骤3)广播的路由请求,中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求,中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转发该请求;
所述的中间节点是指自组网中承担转发数据任务的节点,具体包括如下步骤:
4-1)中间节点收到路由请求,首先判断该节点的速度因子和能耗因子是否均小于设定的阀值SFth和EFth,若大于阀值,则销毁该请求数据;若小于阀值则接收该请求,判断请求选项衡量因子标志为是否为空,若为空,则说明节点首次收到路由请求,计算该节点的衡量因子,衡量因子WFi的计算公式如下:
WFi=(1-CFi)×(1-EFi)
式中,WFi为当前节点i的衡量因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,将WFi插入到请求选项的衡量因子标志位后转播该路由请求;
4-2)若请求选项衡量因子标志位不为空,则解析路由请求选项中的衡量因子,判断路由请求选项的衡量因子数值是否大于设定的阀值WFth,若小于则丢弃该路由请求;若大于,则将请求选项的衡量因子更新为本节点的衡量因子后,转播该路由请求;
4-3)重复步骤4-1)-步骤4-2),直到最终中间节点将路由请求数据包转发传递至目的节点。
5)目的节点收到路由请求,对请求的源节点回复路由应答。目的节点收到该请求数据,表明路由发现过程已经完成,目的节点沿着请求路径逆向往源节点发送路由应答,源节点收到路由应答后,开始发送数据。
实施例
本发明效果可以进行具体仿真实例说明:
采用OPNET modeler 14.5作为仿真工具,具体仿真参数如下:
1)无人机自组网部署面积为5000m×5000m,节点个数为30个,随机分布在部署面积内,各节点的运动模型选择Random Waypoint,节点的移动速率范围为1-10m/s。
2)通信连接数量为5条单向数据流,采用Expoential Bit Rate来模拟产生的数据包,间隔0.2s产生1024bit报文。
3)节点初始能量E0设为60J,发送单个报文消耗0.0085J,接收单个报文消耗0.0063J,速度因子SFth阀值设为0.9,能量因子阀值EFth设为0.9,衡量因子阀值WFth设为0.33,仿真时长为15分钟。
仿真结果
通过对比传统方法与本文提出的方法,对比网络的端到端延迟、数据业务的接收速率和网络控制消息开销三项指标,其中,DSR为传统方法,SCE-DSR为本发明提出的方法。图3的仿真结果表明,本发明提出的改进方法能有效降低了平均端到端时延;图4的仿真结果表明,本发明提出的改进方法能大大提高业务数据接收的稳定性和接收速率;图5的仿真结果表明,本发明提出的改进方法能减少无效的路由洪泛,从而降低路由数据的网络开销。
综上所述,本发明能减少网络端到端延迟、降低网络开销的情况下,提高业务数据的接收速率和接收稳定性,不足之处是增加了请求数据包的大小。仿真实验结果证明了本发明的有效性。

Claims (6)

1.一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)扩展所有节点状态信息;
2)扩展源节点路由请求选项,在原请求选项的基础上增加衡量因子标志位;
3)源节点对步骤2)扩展的路由请求分组初始化后,发起路由请求;
4)中间节点接收到步骤3)广播的路由请求,中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求,中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转播该请求;
5)目的节点收到路由请求,对请求的源节点回复路由应答。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,步骤1)中,所述的扩展节点状态信息,是在原来节点信息的基础上,增加节点的移动速度状态信息、节点缓冲区的拥塞状态信息和节点能量消耗状态信息,扩展信息的定义如下:
Figure FDA0002356033640000011
Figure FDA0002356033640000012
Figure FDA0002356033640000013
上述式中,SFi为节点i的速度因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,Vi为节点i当前的速度值大小,Vmax为网络中节点移动速度的最大值,Bi为当前节点i缓冲队列大小,Bmax为节点缓冲区容量,Eit为节点i发送数据包消耗的总能量,Eir为节点i接收数据包消耗的总能量,E0为节点初始总能量。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,步骤2)中,所述的扩展路由请求选项,是在保留原有DSR协议请求选项的选项类型、选项数据长度、选项序列号、请求目的地址、跳地址列表的基础上,增加衡量因子标志位。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,步骤3)中,所述的源节点是指自组网中数据发送的始发节点,发起路由请求是指当节点有发送业务数据任务时,启动路由发现过程。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,步骤4)中,所述的中间节点是指自组网中承担转发数据任务的节点,具体包括如下步骤:
4-1)中间节点收到路由请求,首先判断该节点的速度因子和能耗因子是否均小于设定的阀值SFth和EFth,若大于阀值,则销毁该请求数据;若小于阀值则接收该请求,判断请求选项衡量因子标志为是否为空,若为空,则说明节点首次收到路由请求,计算该节点的衡量因子,衡量因子WFi的计算公式如下:
WFi=(1-CFi)×(1-EFi)
式中,WFi为当前节点i的衡量因子,CFi为节点i当前缓存队列的拥塞因子,EFi为当前节点i的能耗因子,将WFi插入到请求选项的衡量因子标志位后转播该路由请求;
4-2)若请求选项衡量因子标志位不为空,则解析路由请求选项中的衡量因子,判断路由请求选项的衡量因子数值是否大于设定的阀值WFth,若小于则丢弃该路由请求;若大于,则将请求选项的衡量因子更新为本节点的衡量因子后,转播该路由请求;
4-3)重复步骤4-1)-步骤4-2),直到最终中间节点将路由请求数据包转发传递至目的节点。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法,其特征在于,步骤5)中,所述的目的节点是指自组网中业务数据的最终接收节点,目的节点收到中间节点发送的请求数据后,表明路由请求过程已经完成,目的节点沿着请求路径逆向往源节点发送路由应答,源节点收到路由应答后,开始发送数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111787594A (zh) * 2020-08-13 2020-10-16 桂林电子科技大学 基于决策树算法的无人机自组网dsr协议实现方法
CN113727415A (zh) * 2021-07-22 2021-11-30 桂林电子科技大学 动态感知的无人机自组网改进aodv路由协议的方法
CN114422444A (zh) * 2022-01-26 2022-04-29 华北电力大学 一种面向输电线无人机巡检的网络拥塞控制方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101415248A (zh) * 2008-11-21 2009-04-22 中山大学 基于负载均衡的跨层动态源路由协议的建立方法
CN101932062A (zh) * 2010-09-03 2010-12-29 电子科技大学 一种Ad Hoc网络环境下的多路径路由方法
CN101980565A (zh) * 2010-09-25 2011-02-23 重庆邮电大学 一种基于QoS的Ad Hoc网络自适应节点速度多路径路由方法
CN102769888A (zh) * 2012-06-04 2012-11-07 上海交通大学 用于车载Ad Hoc网络基于改进AODV协议的方法
US20130188513A1 (en) * 2012-01-25 2013-07-25 Cisco Technology, Inc. Fast-tracking approach for building routing topologies in fast-moving networks
CN107086957A (zh) * 2017-04-21 2017-08-22 桂林电子科技大学 基于BeagleBone‑Black的Ad‑Hoc路由协议验证方法
CN108449271A (zh) * 2018-04-13 2018-08-24 吉林大学 一种监测路径节点能量和队列长度的路由方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101415248A (zh) * 2008-11-21 2009-04-22 中山大学 基于负载均衡的跨层动态源路由协议的建立方法
CN101932062A (zh) * 2010-09-03 2010-12-29 电子科技大学 一种Ad Hoc网络环境下的多路径路由方法
CN101980565A (zh) * 2010-09-25 2011-02-23 重庆邮电大学 一种基于QoS的Ad Hoc网络自适应节点速度多路径路由方法
US20130188513A1 (en) * 2012-01-25 2013-07-25 Cisco Technology, Inc. Fast-tracking approach for building routing topologies in fast-moving networks
CN102769888A (zh) * 2012-06-04 2012-11-07 上海交通大学 用于车载Ad Hoc网络基于改进AODV协议的方法
CN107086957A (zh) * 2017-04-21 2017-08-22 桂林电子科技大学 基于BeagleBone‑Black的Ad‑Hoc路由协议验证方法
CN108449271A (zh) * 2018-04-13 2018-08-24 吉林大学 一种监测路径节点能量和队列长度的路由方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
U. R. BHATT等: "Enhanced DSR: An efficient routing protocol for MANET", 《2014 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ISSUES AND CHALLENGES IN INTELLIGENT COMPUTING TECHNIQUES (ICICT)》 *
余马超等: "基于Hello消息的预先感知AODV路由协议", 《桂林电子科技大学学报》 *
朱斌等: "能量高效与移动预测的路由算法分析", 《重庆大学学报》 *
苏娇娆: "DSR路由协议的改进", 《电子科技》 *
郑相全等: "一种基于跨层设计和蚁群优化的自组网负载均衡路由协议", 《电子学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111787594A (zh) * 2020-08-13 2020-10-16 桂林电子科技大学 基于决策树算法的无人机自组网dsr协议实现方法
CN113727415A (zh) * 2021-07-22 2021-11-30 桂林电子科技大学 动态感知的无人机自组网改进aodv路由协议的方法
CN113727415B (zh) * 2021-07-22 2023-12-19 桂林电子科技大学 动态感知的无人机自组网改进aodv路由协议的方法
CN114422444A (zh) * 2022-01-26 2022-04-29 华北电力大学 一种面向输电线无人机巡检的网络拥塞控制方法及系统
CN114422444B (zh) * 2022-01-26 2023-12-19 华北电力大学 一种面向输电线无人机巡检的网络拥塞控制方法及系统

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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