卓 琨 ,張衡陽 ,鄭 博 ,2,戚云軍
(1.空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院 西安 710077;2.中國人民解放軍94188部隊 西安 710077)
無人機(unmanned aerial vehicle,UAV)具有用途多樣、靈活性強、裝配便利和開支較低等優(yōu)勢,在軍用、民用領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注和發(fā)展。多無人機系統(tǒng)(multi-UAV system)協(xié)同應(yīng)用比單個無人機系統(tǒng)具備可生存性更強、可擴展性更高、完成任務(wù)更快等優(yōu)勢,同時也帶來了諸多實際問題,其中最為重要的基礎(chǔ)性問題就是多無人機間的協(xié)同通信,如何設(shè)計適應(yīng)未來發(fā)展需求、高效的多無人機通信網(wǎng)絡(luò)已成為亟待解決的問題。
美軍在近期發(fā)布的《無人機路線圖》[1]和《無人系統(tǒng)一體化路線圖》[2]中都將無人機明確規(guī)劃為未來全球信息柵格(global information grid,GIG)中的重要節(jié)點,并指出自組網(wǎng)將會是未來無人機戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。無人機自組網(wǎng)(UAV Ad Hoc network,UANET)的概念在這種背景下應(yīng)運而生,它將移動自組網(wǎng) (mobile Ad Hoc network,MANET)和車載自組網(wǎng)(vehicle Ad Hoc network,VANET)的概念拓展到無人機網(wǎng)絡(luò)通信中,使網(wǎng)絡(luò)中的各無人機能夠分發(fā)和傳遞指控指令、感知態(tài)勢和采集數(shù)據(jù)等信息,具備有效擴展網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)規(guī)模,提供安全可靠、抗毀性強的網(wǎng)絡(luò)通信,支持多無人機戰(zhàn)術(shù)協(xié)同,有效降低無人機的載荷量、開支,可輔助其他通信方式,大幅提高無人機作戰(zhàn)平臺戰(zhàn)術(shù)效能等優(yōu)勢。
無人機自組網(wǎng),也稱無人機網(wǎng)絡(luò)(network of UAV)[3]或無人航空自組網(wǎng) (unmanned aeronautical Ad Hoc network,UAANET)[4],基本思想是:多無人機間的通信不完全依賴于地面控制站或衛(wèi)星等基礎(chǔ)通信設(shè)施,而是將無人機作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,各節(jié)點間能夠相互轉(zhuǎn)發(fā)指控指令,交換感知態(tài)勢、健康情況和情報搜集等數(shù)據(jù),自動連接建立起一個無線移動網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點兼具收發(fā)器和路由器的功能,以多跳的方式把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給更遠的節(jié)點。
無人機自組網(wǎng)采用動態(tài)組網(wǎng)、無線中繼等技術(shù)實現(xiàn)無人機間的互聯(lián)互通,具備自組織、自修復(fù)的能力和高效、快速組網(wǎng)的優(yōu)勢,可滿足無人機在特定條件下的應(yīng)用需求,是對現(xiàn)有無人機通信體系的補充和完善,具有重要的理論研究和實踐應(yīng)用價值。
無人機自組網(wǎng)是無線自組網(wǎng)的一類特殊形式,不僅具有固有的多跳、自組織、無中心等特點,還具備自身的特殊性,主要特點介紹如下。
(1)節(jié)點的高速移動和網(wǎng)絡(luò)拓撲的高動態(tài)變化
這是無人機自組網(wǎng)與傳統(tǒng)自組網(wǎng)最顯著的區(qū)別,參考文獻[1]指出,無人機的速度在30~460 km/h,這種高速移動會造成拓撲高動態(tài)變化,從而對網(wǎng)絡(luò)連通性和協(xié)議性能產(chǎn)生嚴重影響;同時,無人機平臺的通信失效和視距通信鏈路的不穩(wěn)定性也會造成鏈路中斷和拓撲更新。
(2)節(jié)點的稀疏性和網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性
無人機節(jié)點在空中分散分布,節(jié)點間的距離大都有幾公里,一定空域內(nèi)節(jié)點密度較低,因此網(wǎng)絡(luò)連通性是一個值得注意的問題。在無人機的實際應(yīng)用中,無人機還需要與地面站、衛(wèi)星、有人駕駛飛機、臨近空間平臺等不同平臺進行通信連接;自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)可能會包括不同類型的無人機或采用分層分布式結(jié)構(gòu)。在這些情況下,節(jié)點都存在差異性,整個網(wǎng)絡(luò)可能是異構(gòu)互聯(lián)的。
(3)節(jié)點能力較強和網(wǎng)絡(luò)臨時性明顯
節(jié)點的通信和計算設(shè)備都由無人機提供空間和能量,除mini型外一般都能滿足。相比于傳統(tǒng)MANET,無人機自組網(wǎng)一般不需要額外考慮節(jié)點的能耗和計算能力問題;GPS的應(yīng)用可為節(jié)點提供精確的定位、授時信息,便于節(jié)點獲得自身位置信息和進行時鐘同步;利用機載計算機的路徑規(guī)劃功能可有效輔助路由決策。無人機應(yīng)用大多針對特定任務(wù)展開,運行規(guī)律性不強,在一定空域內(nèi)存在著節(jié)點密度較低、飛行不確定性較大的情況,因而網(wǎng)絡(luò)具有更強的臨時性。
(4)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)的獨特性
傳統(tǒng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是建立對等連接,而無人機自組網(wǎng)也需要為無人機的協(xié)調(diào)和協(xié)作功能建立對等連接;其次,某些節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中還需要擔(dān)任數(shù)據(jù)收集的中心節(jié)點,功能類似于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),因此需要支持流量匯集;再次,網(wǎng)內(nèi)可能包括多類型傳感器,不同傳感器的不同數(shù)據(jù)交付策略都需要得到有效保障;最后,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所包括的圖像、音頻、視頻等,具有傳輸數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多元化、時延敏感性高等特點,需要確保相應(yīng)的QoS。
(5)移動模型的特殊性
移動模型會對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議、移動性管理等產(chǎn)生重要影響。不同于MANET隨機移動和VANET受限于公路移動,無人機節(jié)點也具有自身獨特的運動規(guī)律。在某些多無人機的應(yīng)用中,偏向于選擇全局路徑規(guī)劃,這種情況下無人機的移動具有規(guī)律性;但自動化無人機運行航跡不是預(yù)定的,飛行計劃也可能會在運行中變更。參考文獻[5]針對執(zhí)行偵察任務(wù)的UAV提出了兩種移動模型:第一種是實體隨機移動模型,依據(jù)預(yù)定的馬爾可夫過程進行左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)和直行方向的概率獨立隨機運動;第二種是群組分布式信息素排斥模型 (distributed pheromone repel mobility model,DPR),根據(jù)UAV偵察過程中產(chǎn)生信息素的數(shù)量來引導(dǎo)無人機移動,具有可靠的搜尋特性。參考文獻[6]針對在某一區(qū)域內(nèi)盤旋運動的UAV,提出了一種半隨機圓周移動(semi-random circular movement,SRCM)模型,利用一個二維圓形區(qū)域推導(dǎo)出節(jié)點移動概率的近似分布函數(shù)。參考文獻[7]針對UAV在運行航跡中需要克服急停和急轉(zhuǎn)現(xiàn)象、保持平滑航跡的需求,提出了一種增強型高斯馬爾可 夫 移 動 模 型 (enhanced Gauss-Markov mobility model,EGM),通過對GM模型(高斯馬爾可夫模型)的方向偏離進行修正,可有效實現(xiàn)邊界避免機制,并獲取更真實的UAV運動軌跡。
(1)提高多無人機系統(tǒng)的可擴展性
多無人機系統(tǒng)如果都只能與基礎(chǔ)通信設(shè)施進行通信,則其運行范圍就會局限在設(shè)施的覆蓋范圍內(nèi),如果某個無人機不能建立通信連接就會導(dǎo)致無法運行。而無人機自組網(wǎng)能夠拓展多無人機系統(tǒng)的運行范圍,即使某個節(jié)點無法與基礎(chǔ)通信設(shè)施連接,仍可與其他無人機建立多跳通信鏈路。
(2)提供可靠、抗毀性強的多無人機間通信
地形情況會對設(shè)施的覆蓋范圍和信號傳播產(chǎn)生一定的影響,如山脈、建筑物等障礙物,都會對信號傳播產(chǎn)生阻礙。無人機自組網(wǎng)能夠有助于多無人機系統(tǒng)在障礙物之間運行。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點通信受阻時,如采用自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)就可利用網(wǎng)絡(luò)自愈性,通過與其他無人機保持連通就能減少對基礎(chǔ)設(shè)施的依賴,增強了多無人機系統(tǒng)運行的可靠性。
(3)支持無人機集群戰(zhàn)術(shù)協(xié)同
無人機集群任務(wù)協(xié)同多采用分布式控制,成員間必須能夠相互通信以實現(xiàn)協(xié)調(diào)化,而自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)可有效防止集群內(nèi)成員的碰撞,有效協(xié)調(diào)各成員,從而完成各項任務(wù)。
(4)有效輔助其他通信方式
運用無人機自組網(wǎng)可對其他通信方式起到輔助作用??膳c地面測控站、無限傳感器網(wǎng)絡(luò)、高空衛(wèi)星、其他航空器等組成一體化空天地信息網(wǎng)絡(luò),通過多無人機的移動將不同層面的信息進行有效中繼,起到區(qū)域通信節(jié)點、有效補盲等作用。
(5)降低無人機的載荷量和開支
載荷重量對于無人機而言具有重要意義,重量越輕意味著飛行高度越高、航程越遠。在無人機自組網(wǎng)中只需小部分無人機配備較沉重、昂貴的基礎(chǔ)通信設(shè)備,而其他無人機攜帶較輕、便宜的自組網(wǎng)設(shè)備便能維持網(wǎng)絡(luò)運行,具有較高的靈活性和經(jīng)濟性。
無人機自組網(wǎng)是基于航空無線信道且高動態(tài)變化的無線網(wǎng)絡(luò),參考文獻[8]認為無人機節(jié)點的高速移動會帶來網(wǎng)絡(luò)拓撲的劇烈變化,從而造成傳統(tǒng)組網(wǎng)協(xié)議無法直接應(yīng)用。所面臨的主要問題包括如下幾個方面:
· 物理層需要考慮節(jié)點密度、節(jié)點間距離和通信鏈路變化,以解決多普勒頻移和衰落問題;
·MAC協(xié)議要實現(xiàn)公平接入機制,在共享的航空信道中實現(xiàn)數(shù)據(jù)接入的低碰撞概率、高速低時延傳輸;
·路由協(xié)議需要適應(yīng)帶寬受限和鏈路狀態(tài)快速變化的條件,以進行路由信息分發(fā)和維護,并能與其他網(wǎng)絡(luò)兼容互聯(lián);
·傳輸協(xié)議則要針對環(huán)境高動態(tài)變化加強網(wǎng)絡(luò)的流量控制和擁塞控制,避免造成網(wǎng)絡(luò)擁塞、降低網(wǎng)絡(luò)性能;
· 應(yīng)用層要針對通信需求和網(wǎng)絡(luò)條件的變化,協(xié)調(diào)協(xié)議棧各層協(xié)作;
· 需要特別注意,無人機一旦遭受竊聽、攻擊、欺騙等將會引起嚴重后果,必須對網(wǎng)絡(luò)的安全體系結(jié)構(gòu)和專用安全技術(shù)展開研究;
· 網(wǎng)絡(luò)管理涉及多個方面,包括地址管理、服務(wù)管理和移動性管理等,需要不同機制的協(xié)同應(yīng)用來解決相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)管理問題。
無人機自組網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和算法的設(shè)計應(yīng)綜合考慮多方面問題,在帶來最小性能下降的條件下確保網(wǎng)絡(luò)正常運行。
MAC協(xié)議直接控制無線信道上分組的收發(fā),對網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣起著決定性作用。無人機自組網(wǎng)除了要解決隱藏、暴露終端和公平性等自組網(wǎng)MAC層普遍性問題之外,節(jié)點的高移動性、通信距離不斷變化造成的鏈路質(zhì)量頻繁波動和突發(fā)優(yōu)先級高、實時性強的武器控制、安全類信息的實時可靠傳輸都是挑戰(zhàn)性問題。依據(jù)不同的信道接入策略,現(xiàn)有無人機自組網(wǎng)MAC協(xié)議的分類如圖1所示,具體介紹如下。
(1)基于競爭類MAC協(xié)議
圖1 無人機自組網(wǎng)MAC協(xié)議分類
基于競爭類MAC協(xié)議主要包括隨機競爭和預(yù)約競爭。由于隨機競爭類MAC協(xié)議的傳輸碰撞概率較大,會造成傳輸成功率、信道利用率隨業(yè)務(wù)量增長性能嚴重下降,一般多采用基于IEEE 802.11DCF的預(yù)約競爭類MAC協(xié)議,其核心機制是CSMA/CA。
第一個無人機自組網(wǎng)的實例采用了MANET中MAC層設(shè)計常用的基于全向天線的IEEE 802.11標(biāo)準(zhǔn)[9],大多數(shù)無人機自組網(wǎng)路由協(xié)議研究也默認采用該協(xié)議,通過使用RTS/CTS機制能有效解決隱藏終端問題,但航空環(huán)境中不可忽視的傳播時延會對協(xié)議性能造成較大影響。參考文獻[10]使用兩個無人機節(jié)點和一個地面節(jié)點建立了可重構(gòu)的IEEE 802.11s mesh網(wǎng)絡(luò),真實飛行結(jié)果表明IEEE 802.11s是一種有效方案。參考文獻[11]統(tǒng)計分析了單跳無人機自組網(wǎng)在衰落信道條件下非飽和流量數(shù)據(jù)分組的時延性能,其MAC層基于IEEE 802.11 DCF模型,通過將每個節(jié)點建模成排隊系統(tǒng)得到了平均時延。
(2)基于調(diào)度類MAC協(xié)議
基于調(diào)度類MAC協(xié)議主要分為輪替接入和固定接入兩類,通過對網(wǎng)絡(luò)資源的預(yù)先規(guī)劃來保證節(jié)點的通信需求。由于采用了沖突避免的預(yù)規(guī)劃方式,在網(wǎng)絡(luò)負載較重時仍可保證一定的吞吐量和時延性能,但無法保證高優(yōu)先級突發(fā)業(yè)務(wù)的實時傳送需求。
輪替接入多采用令牌環(huán)(Token)方式,參考文獻[12]中提出了一種基于全雙工和多分組接收的無人機自組網(wǎng)MAC層令牌協(xié)議,通過令牌結(jié)構(gòu)和信道狀態(tài)信息更新可有效消除碰撞,在不完全信道狀態(tài)信息條件下仿真驗證了MAC協(xié)議的有效性。參考文獻 [13]假設(shè)采用CDMA的無人機自組網(wǎng)節(jié)點具有多用戶感知能力,其MAC層采用了一種令牌循環(huán)方案來解決隱藏節(jié)點的查找、碼元分配和協(xié)作傳輸?shù)葐栴},理論分析和仿真結(jié)果表明,該方案在網(wǎng)絡(luò)負載較重時仍然適用。國內(nèi)空軍工程大學(xué)[14]針對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的無人機編隊,對固定TDMA協(xié)議加入了業(yè)務(wù)優(yōu)先級和競爭機制,使協(xié)議性能有了一定提高,但仍需進一步優(yōu)化。
對于常用MAC協(xié)議在無人機自組網(wǎng)中的應(yīng)用,不同類型的協(xié)議具有各自的特點和優(yōu)劣,在網(wǎng)絡(luò)負載較重時不同協(xié)議的性能比較情況見表1。
表1 無人機自組網(wǎng)MAC協(xié)議比較
從表1中可看出,傳統(tǒng)MANET MAC協(xié)議并不能直接在無人機自組網(wǎng)中應(yīng)用,這是由航空環(huán)境中節(jié)點間距離較遠、通信鏈路質(zhì)量波動頻繁等問題造成的,必須加以相應(yīng)改進才能應(yīng)用;無人機在其主要應(yīng)用的軍事場合中擔(dān)負情報偵查、目標(biāo)摧毀等任務(wù),對于移動目標(biāo)、武器控制等實驗敏感信息的傳輸有著極高的實時性、可靠性傳輸需求,但現(xiàn)有MAC協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)重負載時并不能提供有效支持 (競爭類碰撞概率較大、調(diào)度類無法解決分組接入的固定等待時延),因此有必要對具備優(yōu)先級區(qū)分、擴展性好、QoS保障、高速低時延傳輸能力的MAC協(xié)議展開研究。
現(xiàn)有MANET、VANET中的路由協(xié)議無法適應(yīng)無人機通信環(huán)境中的路由信息頻繁變化,而無人機自組網(wǎng)路由協(xié)議則要適應(yīng)節(jié)點高速移動帶來的拓撲變化劇烈、鏈路壽命短暫等特點。目前無人機自組網(wǎng)使用的路由協(xié)議分類情況如圖2所示,具體介紹如下。
(1)靜態(tài)路由
靜態(tài)路由是指具有靜態(tài)路由表且不需要更新的路由,多用于具有固定拓撲、無需任務(wù)更新的場合,但不具備容錯和適應(yīng)動態(tài)環(huán)境的功能。以下兩種路由屬于靜態(tài)路由。
負載攜帶和傳遞路由[15](load carry and deliver routing,LCAD):無人機自組網(wǎng)較早采用的路由協(xié)議,其目標(biāo)是在增加安全性的同時最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量,通過最小化跳數(shù)的方式實現(xiàn)批量數(shù)據(jù)傳輸和時延容忍需求,其不足之處在于隨著節(jié)點間通信距離的不斷增大,時延會明顯增加。
圖2 無人機自組網(wǎng)路由協(xié)議分類
數(shù)據(jù)中心路由[16](data centric routing,DCR):實際應(yīng)用中多無人機還存在著一對多的數(shù)據(jù)傳輸需求,該路由可為不同應(yīng)用模式提供相應(yīng)支撐。其典型應(yīng)用結(jié)構(gòu)是“發(fā)布—訂閱”模式,能在數(shù)據(jù)發(fā)布者和訂閱者之間實現(xiàn)自動連接,還可進行流量匯集;與泛洪的不同之處在于,只需給訂閱者調(diào)度已注冊的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)容。由于所需協(xié)同最小,當(dāng)系統(tǒng)包括有限數(shù)目的無人機并有預(yù)定規(guī)劃路徑時更傾向于選擇這種模式。
(2)先應(yīng)路由
此類路由也稱主動式路由協(xié)議,會對路由表進行周期性更新,不同協(xié)議的區(qū)別在于更新機制的不同。優(yōu)勢在于存儲了路由信息,無需等待即可選擇發(fā)送端到接收端的傳輸路徑;但缺點也是明顯的,會產(chǎn)生大量的控制開銷且收斂速度較慢。
SRIInternational首次對無人機自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)進行了實驗[17],采用了基于反向路徑轉(zhuǎn)發(fā)的拓撲廣播 (topology broadcast based on reverse-path forwarding,TBRPF)協(xié)議,用于最小化網(wǎng)絡(luò)層開銷。
[18]提出了無人機自組網(wǎng)的一種基于定向天線的定向優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由(directional optimized link state routing,DOLSR)協(xié)議,通過使用多中繼點降低傳輸開銷和最小化時延。參考文獻[19]提出了prediction-OLSR協(xié)議,利用GPS信息輔助路由決策,同時以節(jié)點間的相對速度對期望傳輸計數(shù)度量進行加權(quán)。
參考文獻[20]針對3種不同的先應(yīng)式路由協(xié)議:目標(biāo)序列距離矢量(destination-sequenced distance-vector,DSDV)、OLSR、hierarchical-OLSR的適應(yīng)性進行了比較分析,通過網(wǎng)絡(luò)仿真比對了不同移動速度對網(wǎng)絡(luò)性能 (包括交付率、開銷、平均跳數(shù)、平均時延)的影響。參考文獻[21]提出了一種基于移動性和負載感知的ML-OLSR協(xié)議,在OLSR協(xié)議中加入了移動性和負載感知算法,獲得了更好的交付率和時延性能。
(3)反應(yīng)路由
這類路由也稱為被動或按需路由協(xié)議,當(dāng)需要發(fā)送消息時才會按需尋找路徑,可有效減少控制開銷,但也會在路由尋找過程中產(chǎn)生高時延。
參考文獻 [22]開發(fā)了一種基于動態(tài)源路由(dynamic source routing,DSR)的無人機自組網(wǎng)試驗平臺,在該協(xié)議中,只有當(dāng)數(shù)據(jù)需要發(fā)送時源節(jié)點才會尋找到目的節(jié)點的路徑。參考文獻[23]發(fā)現(xiàn)因為節(jié)點的高移動性和拓撲的不穩(wěn)定性,DSR比先應(yīng)式協(xié)議更適合于無人機自組網(wǎng)。
參考文獻 [24]針對無人機自組網(wǎng)提出了一種改進的UAV-DSR協(xié)議,通過對擁塞狀態(tài)和能量等級的劃分來確立不同的RREQ響應(yīng)對策;參考文獻[25]針對強信號無人機網(wǎng)絡(luò)提出了一種限制路由請求最大跳數(shù)策略的REDSR,可節(jié)約節(jié)點的路由存儲空間并降低路由開銷;參考文獻 [26]針對小型無人機自組網(wǎng)偵查任務(wù)提出了一種UEDSR,引入能量平衡機制降低了熱點的過度能耗,延長了網(wǎng)絡(luò)壽命。
參考文獻[27]提出了一種基于時隙請求的按需距離矢量(Ad Hoc on-demand distance vector,AODV)路由協(xié)議,使用專用時隙供一個節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)分組,雖然增大了控制開銷,但有效提升了分組交付率,減少了碰撞。參考文獻[28]在AODV協(xié)議的基礎(chǔ)上,在路由發(fā)現(xiàn)過程中以最小化跳數(shù)為目標(biāo),采用路徑更新度、路徑長度、路徑可靠度作為路徑選擇準(zhǔn)則。
參考文獻[29]提出了基于節(jié)點可用鄰居數(shù)和移動性的路由協(xié)議AODV-NM,通過對其閾值進行設(shè)置,可對鏈路質(zhì)量進行判定并選擇可靠路由。
(4)混合路由
混合路由協(xié)議是先應(yīng)路由協(xié)議、反應(yīng)路由協(xié)議的結(jié)合,能夠克服先應(yīng)路由協(xié)議控制信息開銷較大和反應(yīng)路由協(xié)議路由發(fā)現(xiàn)時延較大的不足。
區(qū)域路由協(xié)議(zone routing protocol,ZRP)基于區(qū)域的概念,通過在域間使用先應(yīng)路由、在域內(nèi)使用反應(yīng)路由,可有效解決網(wǎng)絡(luò)擴展性問題。ZRP最關(guān)鍵的問題就是簇的構(gòu)造,參考文獻[30]提出了一種分簇算法,先在地面分簇并計算簇的劃分,然后依據(jù)地理信息推選簇首,依據(jù)任務(wù)信息調(diào)整分簇結(jié)構(gòu);參考文獻[31]提出了另一種移動預(yù)測分簇算法,通過對網(wǎng)絡(luò)拓撲的更新來解決簇更新問題,以字典trie結(jié)構(gòu)和鏈路失效時間移動模型來預(yù)測無人機群的移動,并以模型和鄰居節(jié)點推選簇首的權(quán)重進行加權(quán)運算。
參考文獻[32]在臨時按序路由算法(temporarily ordered routing algorithm,TORA)的基礎(chǔ)上提出了無人機自組網(wǎng)的RTORA,采用開銷減少機制克服了TORA反向鏈路失效造成的不利影響。
(5)基于地理位置的路由
由于無人機自組網(wǎng)節(jié)點的高移動性,先應(yīng)路由維持路由表的方式并不是最優(yōu)的,同時反應(yīng)路由中每個分組在發(fā)送前重復(fù)尋找路徑會造成大量開銷。針對這些問題,相關(guān)研究人員提出了采用基于地理位置信息的路由協(xié)議。
參考文獻[33]對無人機自組網(wǎng)的先應(yīng)、反應(yīng)和基于位置的路由協(xié)議進行了對比,顯示了貪婪周邊無狀態(tài)路由(greedy perimeter stateless routing,GPSR)協(xié)議性能要優(yōu)于先應(yīng)和反應(yīng)路由。參考文獻[34]開發(fā)了基于位置路由的仿真框架,驗證了GPSR協(xié)議適用于節(jié)點密度較大的無人機自組網(wǎng)。參考文獻 [35]提出了地理位置移動導(dǎo)向路由(geographic position mobility oriented routing,GPMOR),使用高斯馬爾可夫移動模型預(yù)測節(jié)點移動并確定下一跳。參考文獻[36]針對無人機自組網(wǎng)采用傳統(tǒng)貪婪轉(zhuǎn)發(fā)策略時,在路由空洞發(fā)生時采用分組回收策略。
參考文獻[37]針對無人機自組網(wǎng)的多媒體數(shù)據(jù)傳輸提出了一種改進的GPSR協(xié)議,兼顧了位置、速度、運動方向等因素來選擇最優(yōu)下一跳,并以路由節(jié)點所發(fā)送的反饋信息實現(xiàn)全局路徑優(yōu)化。
綜上,對無人機自組網(wǎng)中使用的基本路由協(xié)議進行橫向比較,比較結(jié)果見表2。
路由協(xié)議是無人機自組網(wǎng)的關(guān)鍵性問題之一,現(xiàn)有MANET路由無法完全滿足無人機自組網(wǎng)的應(yīng)用需求。針對不同的數(shù)據(jù)收集場景有著不同的應(yīng)用模式需求:數(shù)據(jù)中心路由可有效支撐流量匯集模式,但還需結(jié)合具體應(yīng)用場景需求進一步深入研究;平面對等模式對于無人機自組網(wǎng)成員的協(xié)調(diào)協(xié)作功能意義重大,由于節(jié)點自身具備了定位計算能力,GPSR協(xié)議展現(xiàn)出了更廣闊的應(yīng)用前景,但在具體場景下需結(jié)合不同數(shù)據(jù)類型的交付策略、QoS需求進行進一步改進;分層結(jié)構(gòu)適應(yīng)于大區(qū)域、多等級的布置,雖然能有效拓展網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、提升網(wǎng)絡(luò)性能,但簇的構(gòu)造、簇首推選、平面路由選取仍需針對特定場合加以研究改進。
傳輸協(xié)議的主要功能是增強信息傳輸可靠性,實現(xiàn)擁塞控制和流量控制。無人機自組網(wǎng)的應(yīng)用需求之一就是要提供可靠的通信結(jié)構(gòu),因而在高動態(tài)環(huán)境中建立可靠的傳輸機制是不可或缺的。
表2 無人機自組網(wǎng)路由協(xié)議比較
第一個無人機自組網(wǎng)實例采用了現(xiàn)有的傳輸協(xié)議,參考文獻[38]采用了IP體系,其傳輸層可同時支持TCP和UDP,但TCP在MANET中性能較差,并不適用于無人機自組網(wǎng)。其流量控制功能基于幀機制和窗口大小而改變,對往返時間的精確估計是一個挑戰(zhàn)性問題。
無人系統(tǒng)聯(lián)合結(jié)構(gòu)(JAUS)是無人系統(tǒng)的消息標(biāo)準(zhǔn),雖然最初是針對地面無人系統(tǒng)提出的,但后續(xù)將推廣到所有類型的無人設(shè)備。AS5669[39]定義了JAUS的數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu),使用了特有的分組格式和語義,JTCP/JUDP被設(shè)計為TCP/UDP的上層封裝。
STANAG 4586定義了北約無人機網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間通用的網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)傳輸協(xié)議,其目標(biāo)是針對聯(lián)合作戰(zhàn)應(yīng)用,增強地面控制站、無人機和C4I網(wǎng)絡(luò)之間的互通性[40]。與JAUS不同,STANAG 4586是專門為無人機系統(tǒng)而開發(fā)的。
無人機自組網(wǎng)因為節(jié)點的高移動性和航空信道的高誤比特率而有別于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),但無人機的測控完全通過無線鏈路實現(xiàn),因而可靠性對傳輸協(xié)議具有重要意義。在應(yīng)用中,不同類型的數(shù)據(jù)需求的可靠性等級不盡相同,設(shè)計新的協(xié)議也必須要使用不同場合的不同需求。目前對無人機自組網(wǎng)而言還沒有專門設(shè)計的傳輸協(xié)議,傳輸可靠性高、高效的傳輸協(xié)議值得進一步研究開發(fā)。
分層結(jié)構(gòu)雖然在有線網(wǎng)絡(luò)中取得了較好的應(yīng)用效果,但在無線網(wǎng)絡(luò)中無法完全勝任??鐚咏Y(jié)構(gòu)的提出就是為了解決無線網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化問題。
參考文獻[41]提出了無人機自組網(wǎng)的一種跨層結(jié)構(gòu),通過合并OSI參考模型的下3層來促進信息交互,并提出基于定向天線的MAC層IMAC-UAV協(xié)議,網(wǎng)絡(luò)層則使用了DOLSR協(xié)議,結(jié)果顯示這種跨層結(jié)構(gòu)可有效提升網(wǎng)絡(luò)性能。
參考文獻[42]提出了基于定向天線的網(wǎng)狀—樹算法,是一種結(jié)合MAC層和網(wǎng)絡(luò)層分簇、路由策略的協(xié)同方案,能用一個算法來處理基于TDMA的MAC層時隙分配、網(wǎng)絡(luò)層分簇和簇內(nèi)節(jié)點到簇首的路由。該算法是一個頑健性和可擴展性都較強的方案,仿真結(jié)果表明其可顯著提高網(wǎng)絡(luò)性能。
跨層結(jié)構(gòu)可有效滿足高動態(tài)無人機自組網(wǎng)的應(yīng)用需求,雖然目前對口研究還較少,但下一步仍具有廣闊的研究前景。借助于分層結(jié)構(gòu),多層之間的交互可有效提升網(wǎng)絡(luò)性能,例如鏈路狀態(tài)信息這類比較重要的物理層參數(shù),可對上層信道介入、路由轉(zhuǎn)發(fā)提供重要依據(jù);另一類思路是將多層協(xié)議合并為一個協(xié)議,可用于無人機自組網(wǎng)更高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計,值得注意的是,需要注意跨層結(jié)構(gòu)的普適性和實現(xiàn)復(fù)雜性控制。
在自組網(wǎng)的實際應(yīng)用中,節(jié)點的稀疏分布、移動性等會造成網(wǎng)絡(luò)的連通性無法保證,因此機會網(wǎng)絡(luò)[43]得到了廣泛的關(guān)注和研究。由于無人機自組網(wǎng)具有節(jié)點稀疏分布、拓撲高動態(tài)變化等特點,符合機會網(wǎng)絡(luò)不一定存在完整連通路徑的基本假設(shè),因此也有一些利用機會網(wǎng)絡(luò)對無人機自 組網(wǎng) 的 研 究 :Zhao Z L[44]和 Rosário D[45,46]等 認 為 無 人 機自組網(wǎng)的通信鏈路具有無法在任何時刻都保持連通的特點,可采用機會網(wǎng)絡(luò)的分布式單跳路由決策。參考文獻[44]提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)拓撲、鏈路質(zhì)量、地理位置等多類網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)調(diào)機制;參考文獻[45]提出了一種分布式信標(biāo)機會路由,采用跨層方案優(yōu)化,可支持多媒體信息傳輸QoE;參考文獻[46]提出了一種基于跨層鏈路質(zhì)量和地理感知信標(biāo)的機會路由,可支持多視頻流傳輸。
參考文獻[47]提出了一種可支持任意節(jié)點多發(fā)送連接的機會路由MSC,相比于傳統(tǒng)延遲容忍網(wǎng)絡(luò)(delay-tolerant network,DTN)路由,獲得了更好的時延和分發(fā)成功率性能。
無人機自組網(wǎng)機會網(wǎng)絡(luò)的研究有別于上述協(xié)議,網(wǎng)絡(luò)假設(shè)的基本連通條件有著本質(zhì)性差別,是在極端條件下的理論研究,對于推進無人機自組網(wǎng)的應(yīng)用起到補充完善作用。目前的研究還主要集中在機會網(wǎng)絡(luò)路由轉(zhuǎn)發(fā)策略對QoS、QoE的支持,下一步的研究中符合無人機節(jié)點相遇情況的移動模型、機會通信數(shù)據(jù)的分發(fā)、檢索機制、信任安全、節(jié)點協(xié)作機制、通信中間件等問題將需要進一步考慮。
為了將無人機自組網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)推向未來使用,全球各類研究機構(gòu)開發(fā)了不同的實驗平臺對網(wǎng)絡(luò)性能進行測試。依據(jù)不同類型可分為下列3類。
第一個無人機自組網(wǎng)的試驗平臺由University of Colorado實現(xiàn)[48],在小型無人機上開發(fā)和實現(xiàn)了基于IEEE 802.11b的無線設(shè)備,網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議選擇了DSR,同時在無線系統(tǒng)中嵌入了監(jiān)視模塊來詳盡地描述和分析網(wǎng)絡(luò)性能。
Berkley Aerobot Team(BEAR)[49]是另一個能支持無人機間通信的試驗平臺,研究設(shè)備包括BEAR直升無人機、固定翼無人機、無人地面機器人以及移動地面控制站等。BEAR中的旋翼無人機包含了能用于無人機自組網(wǎng)的IEEE 802.11模塊。
英國的無人傳感自動航空器(SUAAVE)項目[50]不僅僅局限于特定場景,還開發(fā)了基于搜尋—營救任務(wù)的平臺。雖然該項目的第一個樣本采用IEEE 802.11協(xié)議,但計劃繼續(xù)開發(fā)新的通信結(jié)構(gòu)和協(xié)議。
美國佐治亞理工學(xué)院 (Georgia Institute of Technology)的無人機研究實驗室(UAVRF)[51]通過運行不同的多無人機系統(tǒng)進行飛行測試來驗證研究結(jié)果,此外也開發(fā)了基于IEEE 802.11的通信硬件平臺[52]。
國內(nèi)研究方面,北京航空航天大學(xué)[53]開發(fā)了多無人機系統(tǒng),成功驗證了無人機自組網(wǎng)的有效性和靈活性;西北工業(yè)大學(xué)[54]實現(xiàn)了無人機自組網(wǎng)的驗證系統(tǒng),基于IEEE 802.11b/g實現(xiàn)了機載嵌入式模塊,網(wǎng)絡(luò)層采用EODV協(xié)議,傳輸層采用優(yōu)化的UDP,同時實現(xiàn)了基于H.264的視頻傳輸系統(tǒng)和基于離線數(shù)字證書的安全通信協(xié)議。
為了給快速原型和初始測試建立更可控的環(huán)境,也需要在受限可控空間內(nèi)建立室內(nèi)試驗平臺。
MIT航空控制實驗室利用無人機試驗平臺——實時室內(nèi)自動工具試驗環(huán)境(RAVEN)[55]進行運動捕捉。該系統(tǒng)能完成直升機和飛機等特技飛行的快速原型、多直升機的頑健協(xié)調(diào)算法、基于視覺的室內(nèi)飛行傳感算法。
通用機器人自動化感知(GRASP)[56]是由美國賓夕法尼亞大學(xué)(University of Pennsylvania)開發(fā)的室內(nèi)試驗平臺,通過微型無人機的動態(tài)飛行和相互協(xié)調(diào),支持偵查、監(jiān)視、操控和運輸?shù)热蝿?wù)應(yīng)用。
另一類對無人機自組網(wǎng)的平臺實驗方式是通過開發(fā)仿真平臺來研究相關(guān)算法。雖然目前有較多無線自組網(wǎng)仿真平臺,但絕大多數(shù)都無法直接對無人機通信鏈路進行建模。
澳大利亞悉尼大學(xué)(University of Sydney)的實時多無人機仿真平臺(RMUS)[57]是第一個能夠支持無人機通信鏈路的多無人機仿真平臺。它基于IEEE 802.11設(shè)計,由測試、驗證機制實現(xiàn)多無人機間分散傳導(dǎo)數(shù)據(jù)的融合與控制[58]。
美國哈佛大學(xué)(Harvard University)針對大量mini型、微型無人機群開發(fā)了一種開源的仿真試驗平臺——微型航空器群試驗(Simbeeotic)[59],能夠模擬無人機群的移動和機群間的通信,可支持快速原形、純仿真、半實物仿真實驗。
國內(nèi)國防科技大學(xué)[60]開發(fā)了基于HLA的無人機自組網(wǎng)仿真平臺,利用HLA分布式互操作、可重用構(gòu)建等優(yōu)勢,有效滿足網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的開發(fā)需求。
無人機自組網(wǎng)可對多無人機系統(tǒng)應(yīng)用提供有效通信保障,為拓展無人機應(yīng)用起到了基礎(chǔ)支撐作用。采用自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)能確保網(wǎng)絡(luò)運行的靈活性和頑健性,但在下一步面向?qū)嵱没倪^程中也就帶來了諸多問題和挑戰(zhàn),值得進一步深入研究。
(1)運行規(guī)章和任務(wù)執(zhí)行層面
運行規(guī)章是無人機安全運行的基礎(chǔ)。目前無人機還不具備足夠的安全等級,只能局限在預(yù)先批準(zhǔn)、規(guī)劃好的隔離空域內(nèi)運行,這就限制了無人機的多樣化應(yīng)用。隨著無人機應(yīng)用需求的不斷拓展和技術(shù)水平的深化提高,未來如何將無人機納入一體化空域管理改革、制定相適應(yīng)但又有特殊性的運行規(guī)章都是無人機自組網(wǎng)發(fā)展的前提背景。
無人機自組網(wǎng)運用的本質(zhì)目的是,為多無人機系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行能夠建立起有效的協(xié)調(diào)和協(xié)作機制提供通信手段保障。面對任務(wù)區(qū)域范圍廣闊和無人機數(shù)目眾多的情況,如何在多無人機之間構(gòu)建起高效的任務(wù)(包括路徑)規(guī)劃分配機制,將直接影響無人機自組網(wǎng)應(yīng)用效能的發(fā)揮。
(2)與其他通信方式的互聯(lián)互通
無人機自組網(wǎng)并不是孤立存在、應(yīng)用的,而是作為無人機通信體系結(jié)構(gòu)中的一個重要組成部分,只有保證與其他部分的互聯(lián)互通、高效協(xié)同才能更好地完成任務(wù)。首先,無人機必須要與有人駕駛飛機加強通信協(xié)作,執(zhí)行實時回傳偵查視頻圖像、實施電子干擾等不同任務(wù);其次,要確保與衛(wèi)星、地面網(wǎng)絡(luò)、其他平臺之間的互聯(lián)互通,便于快速形成統(tǒng)一的戰(zhàn)場態(tài)勢,增強無人機的作戰(zhàn)效能。
(3)組網(wǎng)技術(shù)層面
由于無人機節(jié)點的高速移動造成了網(wǎng)絡(luò)拓撲高動態(tài)變化、鏈路質(zhì)量頻繁波動,這都對組網(wǎng)技術(shù)提出了更高的要求和挑戰(zhàn),其中最主要的將是MAC協(xié)議和路由協(xié)議的設(shè)計問題。MAC層需要高效協(xié)調(diào)多節(jié)點共享有限頻譜,克服高速移動、遠距離傳輸造成的不利影響;網(wǎng)絡(luò)層要能適應(yīng)拓撲劇烈變化,建立安全可靠的路由機制。這對于有效支持無人機多樣化任務(wù)中不同類型業(yè)務(wù)的不同傳輸需求起到了關(guān)鍵作用,確保在高移動性的動態(tài)結(jié)構(gòu)中各類業(yè)務(wù)的不同QoS需求都能得到保證。
目前無人機的類型多樣,通行手段各異。在未來自組網(wǎng)的研究發(fā)展中,需要將組網(wǎng)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化作為一項重要的前期規(guī)劃內(nèi)容,便于未來不同類型無人機構(gòu)成的自組網(wǎng)結(jié)構(gòu)的實踐化應(yīng)用。
作為未來無人機網(wǎng)絡(luò)通信的發(fā)展方向,無人機自組網(wǎng)具有廣闊的研究和應(yīng)用前景,其中MAC協(xié)議和路由協(xié)議的設(shè)計將會是無人機自組網(wǎng)面臨的最大挑戰(zhàn)。MAC層所面臨的問題包括突發(fā)業(yè)務(wù)高速率和低時延傳輸、多優(yōu)先級支持、信道高效利用和差錯控制等;網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計的重點在于如何依據(jù)現(xiàn)有MANET路由協(xié)議建立起能適應(yīng)拓撲高動態(tài)變化、完全分布式、高效可靠的路由協(xié)議。此外,由于運行特性和網(wǎng)絡(luò)特征的相似性,航空自組網(wǎng)的相關(guān)研究對無人機自組網(wǎng)也具有一定的參考價值。無人機自組網(wǎng)的最終目標(biāo)是依據(jù)不同應(yīng)用建立起相應(yīng)的通信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,使無人機之間以及與其他通信設(shè)施之間實現(xiàn)可靠、高效通信。
參考文獻
1 DoD.U S Army Roadmap for Unmanned Aircraft Systems 2010-2035,2010
2 DoD.Unmanned Systems Integrated Roadmap FY2013-2038,2013
3 Li Y,St-Hilaire M,Kunz T.Improving routing in networks of UAVs via scoped flooding and mobility prediction.Proceedings of IFIP Wireless Days,Dublin,Ireland,2012
4 Shirani R,St-Hilaire M,Kunz T,et al.Combined reactive-geographic routing for unmanned aeronautical Ad Hoc networks.Proceedings of 8th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference(IWCMC-2012),Limassol,Cyprus,2012
5 Kuiper E,Nadjm-Tehrani S.Mobility models for UAV group reconnaissance applications. Proceedings of International Conference on Wireless and Mobile Communications,Wuhan,China,2006
6 Wang W,Guan X,Wang B,et al.A novel mobility model based on semi-random circular movement in mobile Ad Hoc networks.Information Science,2010,180(3):399~413
7 Biomo J-D,Kunz T,St-Hilaire M.An enhanced Gauss-Markov mobility model for simulations of unmanned aerial Ad Hoc networks.Proceedings of 7th Wireless and Mobile Networking Conference,Vilamoura,2014
8 Han Z,Swindlehurst A L,Liu K J R.Optimization of MANET connectivity via smart deployment/movement of unmanned air vehicle.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2009,58(6):3533~3546
9 Brown T X,Argrow B,Dixon C,et al.Ad Hoc UAV ground network(AUGNet).Proceedings of USENIX Technical Conference,Chicago,USA,2004
10 Patibandla S T,Bakker T,Klenke R H.Initial evaluation of an IEEE 802.11s-based mobile Ad Hoc network for collaborative unmanned aerial vehicles.Proceedings of IEEE International Conference on Connected Vehicles and Expo(ICCVE),Las Vegas,NV,2013
11 Li J,Zhou Y F,Lamont L,et al.Packet delay in UAV wireless networks under non-saturated traffic and channel fading conditions.Wireless Pers Commun,2013,72(2):1105~1123
12 Cai Y G,Yu F R,Li J,et al.Medium access control for unmanned aerial vehicle(UAV)Ad Hoc networks with full-duplex radios and multipacket reception capability.Journal Wireless Networks,2013,19(6):1469~1484
13 Li J,Zhou Y F,Lamont L,et al.A token circulation scheme for code assignment and cooperative transmission scheduling in CDMA-based UAV Ad Hoc network.Journal Wireless Networks,2013,19(6):1469~1484
14 韓海艷,馬林華,田雨等.無人機編隊中的自主定位與動態(tài)TDMA協(xié)議應(yīng)用.電光與控制,2012,19(9):29~32
Han H Y,Ma L H,Tian Y,et al.Slef-localization and application of dynamic TDMA in UAV formation.Electronics Optics&Control,2012,19(9):29~32
15 Cheng C M,Hsiao P H,Kung H T,et al.Maximizing throughput of UAV-relaying networks with theload-carry-and-deliver paradigm.Proceedings of IEEE Wireless Communications and Networking Conference(WCNC),Hong Kong,China,2007
16 Jong De E.Flexible data-centric UAV platform eases mission adaptation.http://www.rti.com/whitepapers/RTI-Data-Driven-Approach-to-UAV.pdf,2013
17 Bellur B R,Lewis M G,Templin F L.An Ad Hoc network for teamsofautonomousvehicles.Proceedings of1stAnnual Symposium on Autonomous Intelligence Networks and Systems,Los Angeles,USA,2002
18 Alshabtat A I,Dong L,Li J,et al.Low latency routing algorithm for unmanned aerial vehicles Ad Hoc networks.International Journal of Electrical and Computer Engineering,2010,6(1):48~54
19 Rosati S,Kruzelecki K,Traynard L,et al.Speed-aware routing for UAVAdHocnetworks.ProceedingsofGLOBECOM,Atlanta,GA,2013
20 張可,張偉,李煒等.無人機自組織網(wǎng)絡(luò)先應(yīng)式路由協(xié)議適應(yīng)性研究.計算機工程與應(yīng)用,2010,46(2):4~6
Zhang K,Zhang W,Li W,et al.Research of applicability for UAV Ad Hoc networks pre-active routing protocols.Computer Engineering and Applications,2010,46(2):4~6
21 Zheng Y,Wang Y W,Li Z Z,et al.A mobility and load aware OLSR routing protocol for UAV mobile Ad Hoc networks.Proceedingsof15th IEEE Information and Communication Technologies Conference,Nanjing,China,2014
22 Brown T,Doshi S,Jadhav S,et al.A full scale wireless Ad Hoc network test bed.Proceedings of International Symposium on Advanced Radio Technologies,Boulder,CO,2005
23 Khare V R,Wang F Z,Wu S,et al.Ad-hoc network of unmanned aerial vehicle swarms for search&destroy tasks.Proceedings of International IEEE Conference on Intelligent Systems,Varina,2008
24 李娟,張曉林,占巍等.無人機移動自組網(wǎng)路由協(xié)議研究.遙測遙控,2013,34(3):43~47
Li J,Zhang X L,Zhan W,et al.Research on routing protocol in UAV MANET.Journal of Telemetry,Tracking and Command,2013,34(3):43~47
25 Li J,Zhang X L,Bao J H,et al.A novel DSR-based protocol for signal intensive UAV network.Applied Mechanics and Materials,2013,241-244(12):2284~2289
26 Li J,Liu X C,Pang Y F,et al.A novel DSR-based protocol for small reconnaissance UAV Ad Hoc network.Applied Mechanics and Materials,2014,568-570(7):1272~1277
27 Forsmann J H,Hiromoto R E,Svoboda J.A time-slotted on-demand routing protocol for mobile Ad Hoc unmanned vehicle systems.SPIE 6561,2007
28 Biomo J-D M M,Kunz T,St-Hilaire M.Routing in unmanned aerial Ad Hoc networks:introducing a route reliability criterion.Proceedingsof7th IEEE Wirelessand MobileNetworking Conference,Vilamoura,Algarve,Portugal,2014
29 王頂,趙頤軒,馬娟.無人機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下AODV協(xié)議的優(yōu)化.計算機測量與控制,2013,21(6):1580~1583
Wang D,Zhao Y X,Ma J.Optimization of AODV routing protocol for UAV network.Computer Measurement&Control,2013,21(6):1580~1583
30 Kesheng L,Jun Z,Tao Z.The clustering algorithm of UAV networking in near-space.Proceedings of8th International Symposium on Antennas,Propagation and EM Theory,Kunming,China,2008
31 Zang C,Zang S.Mobility prediction clustering algorithm for UAV networking.Proceedings of GLOBALCOM,Houston,TX,2011
32 Zhai Z Q,Du J,Ren Y.The application and improvement of temporally ordered routing algorithm in swarm network with unmanned aerialvehicle nodes.Proceedingsof9th IEEE International Conference on Wireless and Mobile Communications,Nice,France,2013
33 Hyland M T,Mullins B E,Baldwin R O,et al.Simulation based performance evaluation of mobile Ad Hoc routing protocols in a swarm ofunmanned aerialvehicles.Proceedings of 21st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops,IEEE Computer Society,Niagara Falls,Ont,2007
34 Shirani R,St-Hilaire M,Kunz T,et al.The performance of greedy geographic forwarding in unmanned aeronauticalAd Hoc networks.Proceedings of 9th Annual Communication Networks and Services Research Conference,IEEE Computer Society,Ottawa,2011
35 Lin L,Sun Q,Li J,et al.A novel geographic position mobility oriented routing strategy for UAVs.Journal of Computational Information Systems,2012,56(8):709~716
36 Biomo Jean-Daniel, Kunz T, St-Hilaire M. Routing in unmanned aerial Ad Hoc networks:a recovery strategy for greedy geographic forwarding failure.ProceedingsofIEEE WCNC’14 Track 3(Mobile and Wireless Networks),Istanbul,Turkey,2014
37 石祥濱,王鋒.無人機自組網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)傳輸路由算法研究.沈陽航空航天大學(xué)學(xué)報,2012,29(2):32~36
Shi X B,Wang F.A routing algorithm for UAV Ad Hoc networks multimedia data transmission.Journal of Shenyang Aerospace University,2012,29(2):32~36
38 Elston J,Argrow B,Houston A,et al.Distributed atmospheric sensing using small UAS and doppler radar.Proceedings of AIAA Infotech@Aerospace Conference,Seattle,WA,2009
39 Network Environmental Committee. JAUS/SDP transport specification.http://standards.sae.org/as5669a/,2013
40 Frazzetta S,Pacino M.A STANAG 4586 oriented approach to UAS navigation.J Intell Robot Syst,2013,69(6):21~31
41 Alshbatat A I,Dong L.Cross-layer design for mobile ad-hoc unmanned aerial vehicle communication networks.Proceedings of International Conference on Networking Sensing and Control,Chicago,IL,2010
42 Huba W,Shenoy N.Airborne surveillance networkswith directional antennas.Proceedings of 8th International Conference on Networking and Services,Maarten,2012
43 張三峰,黃迪,陳州等.一種面向機會網(wǎng)絡(luò)路由的最優(yōu)停止決策方法.軟件學(xué)報,2014,25(6):1291~1300
Zhang S F,Huang D,Chen Z,et al.Optimal stopping decision method for routing of opportunistic networks.Journal of Software,2014,25(6):1291~1300
44 Zhao Z L,Ros ario D,Braun T,et al.Topology and link quality-aware geographical opportunistic routing in wireless Ad Hoc Networks.Proceedings of 9th IEEE Wireless Communications and Mobile Computing Conference,Sardinia,Italy,2013
45 Rosário D,Zhao Z L,Santos A,et al.A beaconless opportunistic routing based on a cross-layer approach for efficient video dissemination in mobile multimedia IoT applications.Computer Communications,2014,45(6):21~31
46 Ros ario D,Zhao Z L,Braun T,et al.Opportunistic routing for multi-flow video dissemination over flying Ad Hoc networks.Proceedings of 15th a World of Wireless,Mobile and Multimedia Networks,Sydney,Australia,2014
47 Xu C,Zhang X L.A routing algorithm forschismatic communication network based on UAV.Proceedings of 4th IEEE Electronics Information and Emergency Communication,Beijing,China,2013
48 Brown T X,Doshi S,Jadhav S,et al.Test bed for a wireless network on small UAVs.Proceedings of AIAA 3rd‘Unmanned Unlimited’Technical Conference,Chicago,USA,2004
49 Robotics B.BEAR:berkeley aerobot team.http://robotics.eecs.berkeley.edu/bear/index.html,2013
50 Cameron S,Hailes S,Julier S,et al.SUAAVE:combining aerial robots and wireless networking.Proceedings of 25th Bristol International UAV Systems Conference,UK,2010
51 Johnson E.Georgia tech UAV research facility.http://controls.ae.gatech.edu/wiki/UAV-Research-Facility,2013
52 Christmann H,Johnson E N.Design and implementation of a self-configuring Ad Hoc network for unmanned aerial systems.Proceedings of AIAA 2007 Conference and Exhibit,Rohnert Park,SUA,2007:7~10
53 Ji X Y,Wu S T,Liu X,et al.Research and design on physical multi-UAV system for verification of autonomous formation and cooperative guidance. Proceedings of 2010 International Conference on Electrical and Control Engineering,Wuhan,China,2010
54 陳旿,孫凱將,張力等.無人機自組網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009,27(6):854~858
Chen W,Sun K J,Zhang L,et al.Design and implementing self-organized unmanned aerial vehicle (UAV)Ad Hoc network.Journal of Northwestern Polytechnical University,2009,27(6):854~858
55 How J P,Bethke B,Frank A,et al.Real-time indoor autonomous vehicle test environment.IEEE Control Systems Magazine,2008,28(2):51~64
56 Michael N,Mellinger D,Lindsey Q,et al.The GRASP multiple micro-UAV testbed.IEEE Robotics& Automation Magazine,2010,17(3):56~65
57 Goktog an A H,Nettleton E,Ridley M,et al.Real time multi-UAV simulator.Proceedings of International Conference on Robotics and Automation,Vok,2003
58 Goktogan A H,Sukkarieh S.Distributed simulation and middleware for networked UAS.Journal of Intelligent&Robotics Systems,2009,54(3):331~357
59 Kate B,Waterman J,Dantu K,et al.Simbeeotic:a simulator and testbed for micro-aerial vehicle swarm experiments.Proceedings of 11th International Conference on Information Processing in Sensor Networks,Beijing,China,2012
60 蘇炯銘,梁加紅,陳凌等.基于HLA的MANET網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用研究.計算機仿真,2010,27(11):106~110
Su J M,Liang J H,Chen L,et al.Research on simulation and application of MANET based on HLA.Computer Simulation,2010,27(11):106~110