（南京理工大學(xué) 南京 210094）

1 引言

近年來，多無人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）協(xié)同作戰(zhàn)在現(xiàn)代信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中扮演著重要的角色。無人機(jī)在其“零生命”風(fēng)險(xiǎn)、適應(yīng)惡劣作戰(zhàn)環(huán)境上相對(duì)于人機(jī)有著巨大的優(yōu)勢(shì)。在軍事領(lǐng)域，無人機(jī)集群作戰(zhàn)擁有著單平臺(tái)作戰(zhàn)無法比擬的優(yōu)勢(shì)，可在戰(zhàn)術(shù)偵察、多方位協(xié)同打擊等任務(wù)中大顯身手，因此一個(gè)可靠的通信網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。與傳統(tǒng)的衛(wèi)星通信高時(shí)延、高成本的特點(diǎn)相比，搭建一個(gè)近距離、低成本、低時(shí)延、高吞吐量的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)更能發(fā)揮無人機(jī)的能力。但是無人機(jī)集群通信網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高動(dòng)態(tài)性網(wǎng)絡(luò)，需要適應(yīng)高機(jī)動(dòng)性、動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、間歇性網(wǎng)絡(luò)鏈路和多變鏈路質(zhì)量的通信環(huán)境［1］。移動(dòng)自組網(wǎng)（Mobile Ad Hoc Network，MANET）有著多跳、自組織的特點(diǎn)，非常適合無人機(jī)群這種以空對(duì)空多跳通信來擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的方式［2］。

目前國(guó)內(nèi)外各高校研究機(jī)構(gòu)相繼開展了無人機(jī)自組網(wǎng)的研究［3］。王旭東［4］等提出了一種基于位置信息的速度加權(quán)OLSR算法，他將無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的位置信息通過HELLO數(shù)據(jù)包進(jìn)行傳輸，節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的位置信息來計(jì)算該條鏈路的速度加權(quán)ETX值，并以此來輔助路由決策。Amira Chriki［5］等從網(wǎng)絡(luò)通信挑戰(zhàn)的角度對(duì)無人機(jī)自組網(wǎng)進(jìn)行研究，揭示了用于解決無人機(jī)之間通信和協(xié)作問題的路由協(xié)議和移動(dòng)軌跡模型設(shè)計(jì)思路。其次無人機(jī)遷移模型也是無人機(jī)自組網(wǎng)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)［6］。為了仿真高動(dòng)態(tài)的機(jī)載網(wǎng)絡(luò)，需要精確的節(jié)點(diǎn)物理移動(dòng)模型，許多模型只是簡(jiǎn)單模擬了速度和方向的突變，這種運(yùn)動(dòng)方式是極端變化的非自然運(yùn)動(dòng)，是隨機(jī)、無記憶行為，不適用于高機(jī)動(dòng)性無人機(jī)節(jié)點(diǎn)［7］。本文利用基于內(nèi)存的三維遷移模型--三維高斯馬爾科夫移動(dòng)模型（3D Gauss-Markov mobility，3D-GMM）來仿真無人機(jī)飛行行為。

本文采用NS-3網(wǎng)絡(luò)仿真工具，針對(duì)無人機(jī)群組網(wǎng)的特定場(chǎng)景，對(duì)幾種常見的MANET路由協(xié)議進(jìn)行了對(duì)比，從吞吐量、丟包率、時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)方面分析了幾種協(xié)議的性能。對(duì)后續(xù)研究更適合無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議做了先驗(yàn)性實(shí)驗(yàn)。

2 移動(dòng)自組網(wǎng)路由協(xié)議

移動(dòng)自組網(wǎng)（MANET）中的節(jié)點(diǎn)是自組織，自管理的，其通信過程中不需要借助任何預(yù)先存在的基礎(chǔ)設(shè)施。此外每一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以不同的速度和方向移動(dòng)，這些速度和方向可能是不恒定的，也可能是隨著時(shí)間的推進(jìn)而迅速和不可預(yù)測(cè)地變化的。因此MANET被認(rèn)為是一個(gè)無基礎(chǔ)設(shè)施的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，其中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以將數(shù)據(jù)包中繼到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)，再轉(zhuǎn)發(fā)至目的節(jié)點(diǎn)。MANET非常適用于特殊的戶外活動(dòng)、沒有無線基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)通信、緊急情況或者自然災(zāi)害以及軍事行動(dòng)。近年來，許多路由協(xié)議被提出應(yīng)用于MANET，本文在性能分析中，選取了常見的MANET路由協(xié)議:OLSR，AODV，DSDV。

OLSR（Optimized Link State Routing，優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由協(xié)議）是一種標(biāo)準(zhǔn)化主動(dòng)式（或表驅(qū)動(dòng)式）優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由協(xié)議。它使用周期性消息廣播機(jī)制來維護(hù)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?。協(xié)議的關(guān)鍵技術(shù)就是選擇中繼節(jié)點(diǎn)（MPR節(jié)點(diǎn)）來轉(zhuǎn)發(fā)廣播數(shù)據(jù)包，其余非中繼節(jié)點(diǎn)只接收而不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，以此來減小控制分組的泛洪范圍［8］。最后根據(jù)跳數(shù)選擇最優(yōu)的路由鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

AODV（Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing，無線自組網(wǎng)按需平面距離向量路由協(xié)議）是一種被動(dòng)式（或反應(yīng)式）路由協(xié)議。源節(jié)點(diǎn)通過廣播RREQ消息發(fā)起路由查找，中間結(jié)點(diǎn)接收到后建立該節(jié)點(diǎn)到源節(jié)點(diǎn)的反向路徑，然后轉(zhuǎn)發(fā)，目的節(jié)點(diǎn)接收到后發(fā)送RREP應(yīng)答消息，完成路由建立。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，節(jié)點(diǎn)周期性地檢查鏈路狀態(tài)，更新路由信息；在沒有數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，節(jié)點(diǎn)之間不進(jìn)行路由信息交換，因此極大地減少了路由開銷和維護(hù)路由的成本［9］。

DSDV（Destination-Sequenced Distance Vector Routing，目的節(jié)點(diǎn)序列距離矢量協(xié)議）也是一種典型的主動(dòng)式路由協(xié)議［10］。節(jié)點(diǎn)周期性廣播探測(cè)報(bào)文來維護(hù)路由表。在路由表中，每條路由信息的序列號(hào)為路由度量，序列奇偶表示鏈路狀態(tài)，序列號(hào)大的路由為最優(yōu)路由選擇。

3 移動(dòng)模型:3D-GMM移動(dòng)模型

模擬無人機(jī)節(jié)點(diǎn)在空中飛行的運(yùn)動(dòng)，必須遵循自然飛行規(guī)律。這就意味著一個(gè)無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的路徑不完全是隨機(jī)的，它在任意時(shí)間、任意位置點(diǎn)上的下一步運(yùn)動(dòng)軌跡與速度取決于它之前的位置和速度矢量。因此，運(yùn)動(dòng)模型必須要有記憶性［11］。無記憶移動(dòng)模型的特點(diǎn)是在方向和速度上存在非常急劇的和突然的變化。如NS-3內(nèi)置的隨機(jī)方向模型、隨機(jī)行走模型、隨機(jī)路點(diǎn)模型、恒定速度和恒定加速度模型［12］。

傳統(tǒng)的二維高斯-馬爾科夫移動(dòng)模型中是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的基于內(nèi)存的模型［12］。其有一個(gè)調(diào)優(yōu)參數(shù)α，決定了節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的內(nèi)存量和可變性。在計(jì)算新運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)初始速度和方向，以及一個(gè)平均速度和方向，每一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)計(jì)算出下一刻新的速度與方向，并且每一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)中重復(fù)如此。新的速度與方向矢量計(jì)算方式如下:

其中sn是第n時(shí)刻的速度，dn是第n時(shí)刻的方向向量，和是平均速度和方向參數(shù)，sxn-1和dxn-1分別表示遵循高斯隨機(jī)變量分布的速度與方向上的變量。α是調(diào)優(yōu)參數(shù)，其取值范圍為α∈[0 , 1]。當(dāng)α=0時(shí)，模型沒有了高斯擾動(dòng)記憶，新的速度和方向完全基于平均速度、方向變量和高斯變量這三個(gè)值的初始化量；當(dāng)α=1時(shí)，運(yùn)動(dòng)將會(huì)失去所有的隨機(jī)性，即節(jié)點(diǎn)將在一條直線上移動(dòng)。所以設(shè)置0＜α＜1體現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)模型不同程度上的隨機(jī)性和記憶能力。

本文所使用的3D-GMM移動(dòng)模型是將二維高斯-馬爾科夫模型擴(kuò)展到三維。在二維的基礎(chǔ)上添加第三個(gè)變量來跟蹤移動(dòng)節(jié)點(diǎn)相對(duì)與地平線的垂直俯仰，如下所示:

其中pn代表了飛行速度矢量與地平線的實(shí)際夾角度。在根據(jù)公式計(jì)算出上述三個(gè)變量后，可以計(jì)算出一個(gè)新的速度矢量，該矢量映射到三維坐標(biāo)系計(jì)算為

vx表示沿三維坐標(biāo)軸x軸上速度，vy表示y軸上的速度，vz表示z軸上的速度。

通過上述方法可以根據(jù)前一刻節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方式，獲取到下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方式。圖1表示在單個(gè)無人機(jī)在連續(xù)的時(shí)間中運(yùn)動(dòng)軌跡。

圖1 單個(gè)無人機(jī)飛行三維軌跡圖

4 仿真

我們?cè)赨buntu18.4 Linux操作系統(tǒng)中安裝了NS-3，這是一個(gè)離散的事件模擬器，能夠很好地仿真無人機(jī)群自由運(yùn)動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生［13］。

4.1 仿真假設(shè)

在本次實(shí)驗(yàn)仿真中，我們模擬了無人機(jī)群在一個(gè)40km×40km×10km的區(qū)域內(nèi)執(zhí)行自由偵察任務(wù)的仿真狀況，無人機(jī)群自由運(yùn)動(dòng)組成一個(gè)MANET網(wǎng)絡(luò)通信。對(duì)仿真場(chǎng)景做出如下假設(shè):

1）由于仿真區(qū)域較大且無人機(jī)體積較小，認(rèn)為無人機(jī)是飛行區(qū)間中的一個(gè)質(zhì)點(diǎn)，不考慮飛行期間碰撞問題；

2）假設(shè)飛行空間自由空間，設(shè)置NS-3無線傳輸模型為Free Space模型，在三維Free Space模型中，通信范圍為一個(gè)以發(fā)射方為球心的球形；

3）忽略地面曲率，假設(shè)飛行空間為一個(gè)長(zhǎng)方體形。

仿真參數(shù)詳見表1。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

4.2 仿真結(jié)果

在保持其他參數(shù)不變的情況下，改變節(jié)點(diǎn)數(shù)和節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度這兩個(gè)參數(shù)，對(duì)OLSR、AODV和DSDV三種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載與網(wǎng)絡(luò)遷移性進(jìn)行分析。評(píng)價(jià)指標(biāo)有平均傳輸時(shí)延、吞吐量、丟包率、平均時(shí)延抖動(dòng)。網(wǎng)絡(luò)性能在負(fù)載和遷移的情況下變化分別如圖2和圖3所示。

網(wǎng)絡(luò)遷移性分析:在仿真實(shí)驗(yàn)中，我們以節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)來表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)快速變化。設(shè)置10個(gè)節(jié)點(diǎn)以相同的移動(dòng)速度遵循3D-GMM模型以不同的軌跡在自由空間中移動(dòng)。統(tǒng)計(jì)了速度從300m/s遞增到600m/s（遞增量為50m/s）不同速度時(shí)期的路由性能指標(biāo)，如圖2所示。從圖中可以看出在高遷移情況下，OLSR和AODV相比DSDV有著較高的吞吐量和較低的丟包率。但是AODV在時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)方面不如OLSR和DSDV。DSDV較其他兩種協(xié)議有著低時(shí)延、低抖動(dòng)的特點(diǎn)，但是吞吐量低、丟包率高。在400m/s速度以上，OLSR性能表現(xiàn)優(yōu)異，吞吐量高于其他兩種協(xié)議，丟包率位于AODV與DSDV之間，時(shí)延性能接近DSDV，時(shí)延抖動(dòng)也很平穩(wěn)。

網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分析:在模擬中，我們選用了在遷移性仿真中各協(xié)議表現(xiàn)較好的550m/s遷移速度，節(jié)點(diǎn)數(shù)從10遞增至50，節(jié)點(diǎn)遞增量為10，統(tǒng)計(jì)不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載下各協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)吞吐量、丟包率、時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)表現(xiàn)，具體情況如圖3。從圖中可以看出，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，OLSR與DSDV的吞吐量高于AODV且有著上升的趨勢(shì)，丟包率低于AODV且有著下降的趨勢(shì)，并在40個(gè)節(jié)點(diǎn)后趨于穩(wěn)定。而AODV在節(jié)點(diǎn)負(fù)載低的情況下有著吞吐量高，丟包率低的特點(diǎn)，但隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，吞吐量隨之下降，丟包率隨之上升。在時(shí)延與時(shí)延抖動(dòng)方面，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，各協(xié)議的時(shí)延都有增加且OLSR協(xié)議增加明顯，AODV時(shí)延波動(dòng)劇烈，其他兩種協(xié)議平穩(wěn)。

圖2 網(wǎng)絡(luò)遷移性能分析

圖3 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載性能分析

5 結(jié)語

在本文中，利用3D-GMM仿真UAVs在高遷移的機(jī)載網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景飛行軌跡，比較了OLSR、AODV和DSDV路由協(xié)議以不同節(jié)點(diǎn)速度、不同節(jié)點(diǎn)數(shù)量下的四個(gè)性能指標(biāo)，即吞吐量、丟包率、時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)，并對(duì)其進(jìn)行分析。在仿真結(jié)果分析中我們得出結(jié)論，OLSR與AODV在網(wǎng)絡(luò)高遷移性環(huán)境下有著更好的吞吐量、更低的丟包率表現(xiàn)。但是AODV有著高時(shí)延的缺點(diǎn)，所以O(shè)LSR更適合高移動(dòng)性的網(wǎng)絡(luò)。同樣在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分析中，OLSR在吞吐量、丟包率和時(shí)延抖動(dòng)性能最優(yōu)，但有時(shí)延增加的缺點(diǎn)。至此，在高遷移的飛行自組織網(wǎng)絡(luò)中，OLSR協(xié)議是組建Ad hoc機(jī)載網(wǎng)絡(luò)較好的解決方案。