针对无人机自组织网络(Unmanned Aerial Vehicles Ad Hoc Network,UANET)因快速移动导致拓扑变化频繁,路由信息因未能及时根据邻居节点的变化而更新导致链路中断的问题,提出了基于卡尔曼-DNN(Deep Neural Network)节点位置预测的路由协...针对无人机自组织网络(Unmanned Aerial Vehicles Ad Hoc Network,UANET)因快速移动导致拓扑变化频繁,路由信息因未能及时根据邻居节点的变化而更新导致链路中断的问题,提出了基于卡尔曼-DNN(Deep Neural Network)节点位置预测的路由协议。该协议能够在卡尔曼预测邻居节点位置的基础上通过DNN的非线性运算对卡尔曼位置预测的结果进行修正,从而提高邻居信息的准确性,并根据邻居更新的结果计算路由。基于QualNet平台对该路由协议进行仿真,结果表明,基于卡尔曼-DNN的路由协议在一定程度上提高了邻居信息的准确性,并且满足了无人机自组网系统端到端时延低、数据分组投递率高的需求。展开更多
数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在...数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在保证算法安全性能的前提下,分别对Blowfish和GOST算法进行了优化,减小Blowfish算法的迭代次数,降低GOST算法的预处理数据的运算表数量;然后通过NS-3仿真平台模拟各种算法的执行时间、吞吐量及功率消耗情况,并对比了无人机CPU模块和无线电模块的功耗情况.对比结果表明:优化后的算法在处理数据传输时,加密和解密时间明显缩短,吞吐量均有显著提升,各无人机节点的CPU功率消耗均明显下降.可见,优化后的加密算法使UANET更节能.展开更多
在无人机自组织网络(UAV Ad Hoc Network, UANET)中,传统的基于单包接收的信号检测算法极大限制了多路传输共享的并发通信性能。针对此问题,利用迭代并行干扰消除技术和多输入多输出技术并联合机器学习设计出一种UANET多包接收智能信号...在无人机自组织网络(UAV Ad Hoc Network, UANET)中,传统的基于单包接收的信号检测算法极大限制了多路传输共享的并发通信性能。针对此问题,利用迭代并行干扰消除技术和多输入多输出技术并联合机器学习设计出一种UANET多包接收智能信号检测算法。该算法保留了迭代并行干扰消除算法的整体结构,采用最合适的深度神经网络来代替传统的基于信道模型的复杂计算,使得分簇UANET的簇头节点不仅可以对任意无记忆固定信道进行处理,而且也不需要去获取准确的信道状态信息便可以同时正确接收来自多个发送节点并发传输过来的数据包。仿真结果表明,该算法可以在不同场景下有效降低系统误码率(Symbol Error Rate, SER),从而有效增加UANET的通信并发度。在线性信道多节点通信场景下,所提出的算法相比于最优MAP(Maximum A Posteriori,最大后验概率)检测算法,系统误码率可以降低约25%。展开更多
为解决软件定义无人机自组网路由维护存在的控制开销和数据包延迟偏大的问题,基于现有的OpenFlow协议提出了一种高效自适应的软件定义无人机自组网路由维护机制(Efficient and Adaptive Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Ho...为解决软件定义无人机自组网路由维护存在的控制开销和数据包延迟偏大的问题,基于现有的OpenFlow协议提出了一种高效自适应的软件定义无人机自组网路由维护机制(Efficient and Adaptive Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network Routing Maintenance Mechanism Based on OpenFlow Protocol,OpenFlow-EARM)。新机制采用基于距离估计的自适应转发策略,根据无人机节点的历史流表项信息估算并选择时延最低的方式转发流表项缺失数据包,降低数据包传输时延;同时在路由维护过程中采用了基于周期恢复的消息聚合策略,减少控制包的发包次数,从而降低网络控制开销。仿真结果表明,新机制的平均端到端时延、网络控制开销和丢包率等方面性能优于现有的最优化链路状态路由(Optimal Link State Routing,OLSR)协议和OpenFlow协议。展开更多
针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing pr...针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing protocol based on multi-indicator and multi-path,MIMP-OLSR)。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了三个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的多点中继选择节点(multi-point relay selector,MPR_S)邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。展开更多
文摘针对无人机自组织网络(Unmanned Aerial Vehicles Ad Hoc Network,UANET)因快速移动导致拓扑变化频繁,路由信息因未能及时根据邻居节点的变化而更新导致链路中断的问题,提出了基于卡尔曼-DNN(Deep Neural Network)节点位置预测的路由协议。该协议能够在卡尔曼预测邻居节点位置的基础上通过DNN的非线性运算对卡尔曼位置预测的结果进行修正,从而提高邻居信息的准确性,并根据邻居更新的结果计算路由。基于QualNet平台对该路由协议进行仿真,结果表明,基于卡尔曼-DNN的路由协议在一定程度上提高了邻居信息的准确性,并且满足了无人机自组网系统端到端时延低、数据分组投递率高的需求。
文摘数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在保证算法安全性能的前提下,分别对Blowfish和GOST算法进行了优化,减小Blowfish算法的迭代次数,降低GOST算法的预处理数据的运算表数量;然后通过NS-3仿真平台模拟各种算法的执行时间、吞吐量及功率消耗情况,并对比了无人机CPU模块和无线电模块的功耗情况.对比结果表明:优化后的算法在处理数据传输时,加密和解密时间明显缩短,吞吐量均有显著提升,各无人机节点的CPU功率消耗均明显下降.可见,优化后的加密算法使UANET更节能.
文摘在无人机自组织网络(UAV Ad Hoc Network, UANET)中,传统的基于单包接收的信号检测算法极大限制了多路传输共享的并发通信性能。针对此问题,利用迭代并行干扰消除技术和多输入多输出技术并联合机器学习设计出一种UANET多包接收智能信号检测算法。该算法保留了迭代并行干扰消除算法的整体结构,采用最合适的深度神经网络来代替传统的基于信道模型的复杂计算,使得分簇UANET的簇头节点不仅可以对任意无记忆固定信道进行处理,而且也不需要去获取准确的信道状态信息便可以同时正确接收来自多个发送节点并发传输过来的数据包。仿真结果表明,该算法可以在不同场景下有效降低系统误码率(Symbol Error Rate, SER),从而有效增加UANET的通信并发度。在线性信道多节点通信场景下,所提出的算法相比于最优MAP(Maximum A Posteriori,最大后验概率)检测算法,系统误码率可以降低约25%。
文摘为解决软件定义无人机自组网路由维护存在的控制开销和数据包延迟偏大的问题,基于现有的OpenFlow协议提出了一种高效自适应的软件定义无人机自组网路由维护机制(Efficient and Adaptive Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network Routing Maintenance Mechanism Based on OpenFlow Protocol,OpenFlow-EARM)。新机制采用基于距离估计的自适应转发策略,根据无人机节点的历史流表项信息估算并选择时延最低的方式转发流表项缺失数据包,降低数据包传输时延;同时在路由维护过程中采用了基于周期恢复的消息聚合策略,减少控制包的发包次数,从而降低网络控制开销。仿真结果表明,新机制的平均端到端时延、网络控制开销和丢包率等方面性能优于现有的最优化链路状态路由(Optimal Link State Routing,OLSR)协议和OpenFlow协议。
文摘针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing protocol based on multi-indicator and multi-path,MIMP-OLSR)。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了三个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的多点中继选择节点(multi-point relay selector,MPR_S)邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。
