CN114430580A - 一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质 - Google Patents

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CN114430580A CN202210126209.7A CN202210126209A CN114430580A CN 114430580 A CN114430580 A CN 114430580A CN 202210126209 A CN202210126209 A CN 202210126209A CN 114430580 A CN114430580 A CN 114430580A
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Abstract

本发明公开了一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质，具体应用于无人机无线通信技术领域，其中方法包括：S1：以所述无人机自组网络中任意一个无人机节点为源节点，获取所述无人机节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，获取所述一跳节点集合及所述二跳节点集合中每个节点的STA值；S2：判断所述二跳节点集合中的二跳节点与所述一跳节点集合中的一跳节点是否仅有一条通路；若是，将所述一跳节点加入中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的二跳节点，当所述二跳节点集合为空时结束；本发明中继节点可以在一段时间内为源节点转发数据信息，延长了链路的存活时间，减少了数据转发时，因链路不存在而导致的数据丢失情况。

Description

一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质
技术领域
本发明涉及无人机无线通信技术领域，更具体的说是涉及一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质。
背景技术
目前，无人机已被广泛应用于众多行业。利用无人机作为通信中继是无人机的重要应用领域。与传统的固定中继相比较，无人机中继的建立不依赖于长期的基础设施建设，具有机动性高、构建高效迅速等特点，特别适合于紧急突发情况和危险环境下的临时通信网络搭建。在无人机自组织网络中，无人机之间的路由协议通常会使用多点中继(Multipoint Reply(MPR))机制，该机制通过某些选择标准，选取一跳对称节点作为MPR节点。MPR节点为源节点转发MPR节点集等信息的TC(Topology Control拓扑控制)消息至全网，各节点根据收到的TC消息建立网络结构与路由表。
但是，由于无人机具有高速移动性，容易导致MPR节点集合的更新速度跟不上UAV的移动速度，因此在某些时刻该无人机已经离开MPR节点的一跳通信范围，此时无法实现节点间的通信，但源节点未能实现更新链路信息，造成数据包丢失。若在选择MPR节点时，能考虑到节点位置与节点之间相对速度，就可以选择相对于源节点更稳定的一跳节点做为MPR节点，就极可能避免上述的数据丢失错误。
因此，如何提供一种能够解决上述问题的无人机中继节点优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质，MPR节点可以在一段时间内为源节点转发数据信息，延长了链路的存活时间，减少了数据转发时，因链路不存在而导致的数据丢失情况。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种无人机中继节点优化方法，基于无人机自组网络实现，其中所述无人机自组网络包括多个无人机节点，包括以下步骤：
S1：以所述无人机自组网络中任意一个无人机节点为源节点，获取所述源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取所述一跳节点集合中每个节点的STA值；
S2：判断所述二跳节点集合中的二跳节点与所述一跳节点集合中的一跳节点是否仅有一条通路；
S3：若是，将所述一跳节点加入中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的二跳节点，直至所述二跳节点集合为空时结束。
优选的，所述S3还包括：
S31：当所述二跳节点集合不为空时，判断此时所述二跳节点集合中二跳节点的STA值是否全部为零；
S32：若全部为零，判断所述二跳节点对应的所述一跳节点集合中的一跳邻居节点的可达性；
S33：选择所述可达性最大的所述一跳邻居节点加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳邻居节点覆盖的所述二跳节点。
优选的，所述S33具体还包括：
S331：当存在多个所述一跳邻居节点的可达性均为最大时，则获取所述一跳邻居节点的节点深度；
S332：选取所述节点深度最大时对应的所述一跳邻居节点加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳邻居节点覆盖的所述二跳节点集合中对应的所述二跳节点。
优选的，所述S32具体还包括：若不全为零，选取最大的所述STA值对应的一跳节点，加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的所述二跳节点。
优选的，所述S32还包括：当存在多个最大所述STA值对应的一跳节点时，随机选取任一个所述一跳节点加入至所述中继节点集合中。
优选的，还包括所述S34：判断此时所述二跳节点集合是否为空，若为空则结束操作，若仍不为空则重复执行所述S31-S33。
优选的，所述S1中获取所述一跳节点集合中每个节点的STA值的具体过程包括：
S11：获取所述源节点对应的一跳对称节点，初始化所述一跳对称节点的STA值为零；
S12：分别利用所述源节点及所述一跳对称节点各自的三维坐标及姿态信息获取二者对应的相对速度，计算所述源节点与所述一跳对称节点的相对速度，当所述相对速度小于第一预设阈值时，将所述一跳对称节点的STA值加1；
S13：获取所述一跳对称节点的加速度及速度在XOY平面的角度差，若所述角度差小于第二预设阈值时，将所述一跳对称节点的STA值加1；
S14：根据所述一跳对称节点的三维坐标，分别计算在上一时刻与当前时刻所述一跳对称节点与自身的距离差，当所述差值小于等于零时，将所述对应节点的STA值加1，为最终所述对应节点的STA值。
进一步，本发明还提供一种利用上述任一项所述一种无人机中继节点优化方法的优化装置，包括依次连接的获取模块、判断模块及处理模块；
所述获取模块用于获取所述源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取所述一跳节点集合及所述二跳节点集合中每个节点的STA值；
所述判断模块用于判断所述二跳节点集合中的二跳节点与所述一跳节点集合中包含的一跳节点是否仅有一条通路，并且用于判断当所述一跳节点集合中STA值不全为零的情况下，选取STA值最大的作为中继节点，当STA全为零但二跳节点集合不为空时，选取可达性最高，若可达性一致选取深度最大的一跳节点作为中继节点；
所述处理模块用于当所述判断模块中的判据成立时，将符合条件的一跳节点加入中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的二跳节点，当所述二跳节点集合为空时结束。
进一步，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的无人机中继节点优化方法。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种无人机中继节点优化方法、装置及可存储介质，充分利用方位信息结合加速度，姿态信息得到的STA值，用以衡量节点的稳定性。最终在一跳对称节点中选择稳定的节点加入MPR节点集合。这样的选择，首先不用频繁的更新MPR节点，网络工作量减少，弱化了拓扑结构的高动态性。其次，MPR节点可以在一段时间内为源节点转发数据信息，延长了链路的存活时间，减少了数据转发时，因链路不存在而导致的数据丢失情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种无人机中继节点优化方法的整体流程示意图；
图2为本发明实施例提供的获取STA值的流程图；
图3为本发明实施例提供的无人机节点运动分析图；
图4为本发明实施例提供的STA值计算的具体流程图；
图5为本发明提供的一种无人机中继节点优化装置的结构原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见附图1所示，本发明实施例公开了一种无人机中继节点优化方法，基于无人机自组网络实现，其中无人机自组网络包括多个无人机节点，包括以下步骤：
S1：以无人机自组网络中任意一个无人机节点为源节点，获取源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取一跳节点集合中每个节点的STA值；
S2：判断二跳节点集合中的二跳节点与一跳节点集合中的一跳节点是否仅有一条通路；
S3：若是，将一跳节点加入中继节点集合中，并删除一跳节点覆盖的二跳节点，直至二跳节点集合为空时结束。
在一个具体的实施例中，S3还包括：
S31：当二跳节点集合不为空时，判断此时二跳节点集合中二跳节点的STA值是否全部为零；
S32：若全部为零，判断二跳节点对应的一跳节点集合中的一跳邻居节点的可达性；
S33：选择可达性最大的一跳邻居节点加入至中继节点集合中，并删除一跳邻居节点覆盖的二跳节点。
在一个具体的实施例中，S33具体还包括：
S331：当存在多个一跳邻居节点的可达性均为最大时，则获取一跳邻居节点的节点深度；
S332：选取节点深度最大时对应的一跳邻居节点加入至中继节点集合中，并删除一跳邻居节点覆盖的二跳节点集合中对应的二跳节点。
在一个具体的实施例中，S32具体还包括：若不全为零，选取最大的STA值对应的一跳节点，加入至中继节点集合中，并删除一跳节点覆盖的二跳节点。
在一个具体的实施例中，S32还包括：当存在多个最大STA值对应的一跳节点时，随机选取任一个一跳节点加入至中继节点集合中。
在一个具体的实施例中，还包括S34：判断此时二跳节点集合是否为空，若为空则结束操作，若仍不为空则重复执行S31-S33。
参见附图2所示，在一个具体的实施例中，S1中获取一跳节点集合中每个节点的STA值的具体过程包括：
S11：获取源节点对应的一跳对称节点，初始化一跳对称节点的STA值为零；
S12：分别利用源节点及一跳对称节点各自的三维坐标及姿态信息获取二者对应的相对速度，计算源节点与一跳对称节点的相对速度，当相对速度小于第一预设阈值时，将一跳对称节点的STA值加1；
S13：获取一跳对称节点的加速度及速度在XOY平面的角度差，若角度差小于第二预设阈值时，将一跳对称节点的STA值加1；
S14：根据一跳对称节点的三维坐标，分别计算在上一时刻与当前时刻一跳对称节点与自身的距离差，当差值小于等于零时，将对应节点的STA值加1，为最终对应节点的STA值。
具体的，源节点首先进行邻居感知，确定在源节点的一跳通信范围内的无人机节点，并且判断与源节点是否有对称链路(即，是否可以双向收发消息)。若有，则将满足条件的无人机，称为一跳对称节点。
具体的，参见附图3所示，在一个固定时间(例如：2s)内，UAV1与UAV2由t0时刻运动到t1时刻，A0、B0为t0时刻的UAV1与UAV2，A1、B1为t1时刻的UAV1与UAV2(以下都用A、B代替UAV1与UAV2)。
GNSS(全球导航卫星系统)虽然受到干扰，但仍可得知UAV1与UAV2的三维坐标(XA,YA,ZA)、(XB,YB,ZB)，在一个固定时间内，利用公式v＝s/t可求得A,B的平均速度，考虑到实际情况中无人机不一定直线运动，根据惯性导航所提供的姿态信息
Figure BDA0003500483960000061
(偏转角，俯仰角，翻转角)，利用(t0,t1)时间内的姿态信息修正速度
Figure BDA0003500483960000062
得到更加精确的平均速度
Figure BDA0003500483960000063
利用三维坐标对速度分解得
Figure BDA0003500483960000064
速度作矢量相减，得到无人机之间的相对速度为：
Figure BDA0003500483960000065
即
Figure BDA0003500483960000066
(
Figure BDA0003500483960000067
表示相对速度大小，∠Pre表示相对速度的方向)。
当相对速度的方向∠Pre小于某一阈值∠Pmax(最大容忍角度差)时，可认为无人机之间进行相近飞行，记变量STA＝1，否则认为无人机之间相离飞行，STA＝0。
由加速度计可知无人机自身在(X,Y,Z)三坐标轴上加速度大小，由于Z轴的加速度主要为重力加速度，可忽略。即，加速度可表示为
Figure BDA0003500483960000071
(
Figure BDA0003500483960000072
为加速度大小，∠ξa为加速度在XOY平面上的投影方向)。无人机在XOY平面上的投影的速度可表示为
Figure BDA0003500483960000073
两个方位角作差，即Δa-v＝|∠ξa-∠PXOY|，当Δa-v小于某个阈值时，可认为无人机在未来一段时间内的飞行方向不会有大的改变，变量STA赋值为1，否则为0。
由图4可知，t0时刻A0,B0的距离为D1，t1时刻A1,B1的距离为D2。记D'＝D1-D2，D'≤0表明无人机之间相近飞行，则STA赋值1，否则赋值0。可知STA有四个状态值，0-3。每架无人机都通过上述的方法，对相邻的一跳对称节点进行STA值的计算。
参见附图5所示，本发明实施例还提供一种上述实施例任一项的一种无人机中继节点优化方法的优化装置，包括依次连接的获取模块、判断模块及处理模块；
获取模块用于获取源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取一跳节点集合及二跳节点集合中每个节点的STA值；
判断模块用于判断二跳节点集合中的二跳节点与一跳节点集合中包含的一跳节点是否仅有一条通路，并且用于判断当一跳节点集合中STA值不全为零的情况下，选取STA值最大的作为中继节点，当STA全为零但二跳节点集合不为空时，选取可达性最高，若可达性一致选取深度最大的一跳节点作为中继节点；
处理模块用于当判断模块中的判据成立时，将符合条件的一跳节点加入中继节点集合中，并删除一跳节点覆盖的二跳节点，当二跳节点集合为空时结束。
进一步，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任一项的无人机中继节点优化方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种无人机中继节点优化方法，基于无人机自组网络实现，其中所述无人机自组网络包括多个无人机节点，其特征在于，包括以下步骤：
S1：以所述无人机自组网络中任意一个无人机节点为源节点，获取所述源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取所述一跳节点集合中每个节点的STA值；
S2：判断所述二跳节点集合中的二跳节点与所述一跳节点集合中的一跳节点是否仅有一条通路；
S3：若是，将所述一跳节点加入中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的二跳节点，直至所述二跳节点集合为空时结束。
2.根据权利要求1所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，所述S3还包括：
S31：当所述二跳节点集合不为空时，判断此时所述二跳节点集合中二跳节点的STA值是否全部为零；
S32：若全部为零，判断所述二跳节点对应的所述一跳节点集合中的一跳邻居节点的可达性；
S33：选择所述可达性最大的所述一跳邻居节点加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳邻居节点覆盖的所述二跳节点。
3.根据权利要求2所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，所述S33具体还包括：
S331：当存在多个所述一跳邻居节点的可达性均为最大时，则获取所述一跳邻居节点的节点深度；
S332：选取所述节点深度最大时对应的所述一跳邻居节点加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳邻居节点覆盖的所述二跳节点集合中对应的所述二跳节点。
4.根据权利要求2所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，所述S32具体还包括：若不全为零，选取最大的所述STA值对应的一跳节点，加入至所述中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的所述二跳节点。
5.根据权利要求4所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，所述S32还包括：当存在多个最大所述STA值对应的一跳节点时，随机选取任一个所述一跳节点加入至所述中继节点集合中。
6.根据权利要求2所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，还包括所述S34：判断此时所述二跳节点集合是否为空，若为空则结束操作，若仍不为空则重复执行所述S31-S33。
7.根据权利要求1所述的一种无人机中继节点优化方法，其特征在于，所述S1中获取所述一跳节点集合中每个节点的STA值的具体过程包括：
S11：获取所述源节点对应的一跳对称节点，初始化所述一跳对称节点的STA值为零；
S12：分别利用所述源节点及所述一跳对称节点各自的三维坐标及姿态信息获取二者对应的相对速度，计算所述源节点与所述一跳对称节点的相对速度，当所述相对速度小于第一预设阈值时，将所述一跳对称节点的STA值加1；
S13：获取所述一跳对称节点的加速度及速度在XOY平面的角度差，若所述角度差小于第二预设阈值时，将所述一跳对称节点的STA值加1；
S14：根据所述一跳对称节点的三维坐标，分别计算在上一时刻与当前时刻所述一跳对称节点与自身的距离差，当所述差值小于等于零时，将所述对应节点的STA值加1，为最终所述对应节点的STA值。
8.一种利用权利要求1-7任一项所述一种无人机中继节点优化方法的优化装置，其特征在于，包括依次连接的获取模块、判断模块及处理模块；
所述获取模块用于获取所述源节点对应的一跳节点集合及二跳节点集合，并获取所述一跳节点集合中每个节点的STA值；
所述判断模块用于判断所述二跳节点集合中的二跳节点与所述一跳节点集合中包含的一跳节点是否仅有一条通路，并且用于判断当所述一跳节点集合中STA值不全为零的情况下，选取STA值最大的作为中继节点，当STA全为零但二跳节点集合不为空时，选取可达性最高，若可达性一致选取深度最大的一跳节点作为中继节点；
所述处理模块用于当所述判断模块中的判据成立时，将符合条件的一跳节点加入中继节点集合中，并删除所述一跳节点覆盖的二跳节点，当所述二跳节点集合为空时结束。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的无人机中继节点优化方法。
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