基于地理位置的无人机网络分段优化路由算法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.017

计算机与现代化 ›› 2018, Vol. 0 ›› Issue (09): 87-.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.017

基于地理位置的无人机网络分段优化路由算法

(海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001)

收稿日期:2018-03-08 出版日期:2018-09-29 发布日期:2018-09-30
作者简介:傅伟(1994-),男,山东烟台人,海军航空大学电子信息工程系硕士研究生,研究方向:现代通信理论与应用; 通信作者:周新力(1964-),男,山东寿光人,教授,博士生导师,研究方向:航空信息通信。
基金资助:
装备发展部预研基金资助项目(9140A24040714JB14387)

Sectional Optimization Routing Algorithm Based on Geographic Location in UAV Network

(Dept. of Electronic and Information Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)

Received:2018-03-08 Online:2018-09-29 Published:2018-09-30

摘要/Abstract

摘要： 在无人机网络中，由于节点具有较强的移动性，导致网络空洞出现的可能性和随机性增加，一般的地理辅助路由协议往往无法满足网络需求。为此，本文提出一种基于包回传的分段优化机制。该机制根据路径采取的转发策略设置分段点，在后续通信回传的过程中对绕行部分进行优化，及时应对已存在或新出现的网络空洞，同时考虑实际情况下无人机的巡航能力，按照实际应用需求，设计更为合理的节点选择判据公式。仿真表明，本文算法与普遍应用的GPSR算法及改进算法BOPF算法相比，能够优化传输路径，降低端到端时延，提升网络性能。

关键词: 无人机网络, 路由空洞, 反向优化, 节点判据

Abstract: Due to the strong mobility of nodes, the possibility and randomness of network holes are increasing in UAV network. The general geographic assistant routing protocols often fail to satisfy the demand of the network. A sectional optimization mechanism based on packet feedback is proposed. This mechanism sets segment points based on the route forwarding strategy, optimizes the detour path part, and guarantees to respond to the existing network holes or optimize a new network hole duly. Considering the actual situation of the UAV cruise capability, comprehensive criteria is provided for selection of nodes according to the actual application requirements. The simulation shows that compared with the GPSR algorithm and BOPF algorithm, the proposed algorithm can optimize the transmission path, reduce end-to-end delay and improve network performance.

Key words: UAV network, routing hole, feedback optimization, node criterion

中图分类号:

TP393

傅伟,周新力. 基于地理位置的无人机网络分段优化路由算法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(09): 87-.

FU Wei, ZHOU Xin-li. Sectional Optimization Routing Algorithm Based on Geographic Location in UAV Network[J]. Computer and Modernization, 2018, 0(09): 87-.

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