无人机自组网技术

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基于深度学习的无人机自组网分层入侵检测方法

基于深度学习的无人机自组网分层入侵检测方法在当今科技迅猛发展的时代，无人机技术如同一颗璀璨的星辰，在夜空中熠熠生辉。

然而，随着其应用领域的不断拓展，安全问题也日益凸显，尤其是自组网中的入侵问题，犹如一股暗流涌动，威胁着无人机系统的安全与稳定。

本文旨在探讨一种基于深度学习的无人机自组网分层入侵检测方法，以期为这一难题提供有效的解决方案。

首先，我们必须认识到，无人机自组网的入侵问题并非孤立存在，而是与整个网络环境紧密相连。

因此，我们的入侵检测方法也应具备全局视野，能够从宏观角度审视整个网络状况。

这就好比一位高明的棋手，不仅要关注眼前的棋局，更要洞察整个棋盘的走势，才能制定出最佳的应对策略。

在具体实施上，我们借鉴了自然界中“分层”的概念。

正如一座大山，由山脚到山顶，层次分明，各具特色。

同样地，我们的入侵检测方法也分为多个层次，每个层次都有其独特的功能和任务。

这种分层的设计不仅使得整个系统更加清晰有序，还便于我们在出现问题时快速定位并解决。

在底层，我们采用深度学习算法对无人机自组网的数据进行实时分析。

这些算法如同一群勤劳的蜜蜂，不断地采集、处理和分析数据，以便及时发现异常情况。

一旦发现可疑行为，它们会立即发出警报，提醒我们注意。

这种实时性的特点使得我们的入侵检测方法能够迅速响应各种安全威胁，从而保障无人机系统的安全稳定运行。

在中层，我们利用深度学习算法对底层上报的异常情况进行进一步分析和判断。

这一层的作用就好比是一位经验丰富的侦探，通过对各种线索的深入挖掘和分析，找出隐藏在背后的真相。

通过深度学习算法的强大计算能力和智能分析能力，我们能够准确地识别出真正的入侵行为，从而避免误报和漏报的情况发生。

最后，在顶层，我们结合实际情况和用户需求，对中层的分析结果进行综合评估和决策。

这一层的作用就如同一位明智的决策者，根据各种信息和数据做出最终的判断和决策。

通过综合考虑入侵行为的严重程度、影响范围以及可能带来的后果等因素，我们能够制定出最合适的应对措施，确保无人机系统的安全稳定运行。

无限自组网技术综述与设计

无线自组网技术综述和设计摘要无线自组织网络即MANET（Mobile Ad Hoc Network)是一种不同于传统无线通信网络的新型网络，具有自组织、多跳路由和动态拓扑等特点，在军事上和商业应用中有着很大的前景。

无线自组织网络可以不必依托于基础设备，组网拥有了动态性。

从现状看，自组织网络可被用作商业及军事，注重了网络本体的移动属性。

在各个领域内，无线架构的自组织网络获取了明显进步。

然而，受到自身约束，这类网络仍存有若干疑难有待于化解，例如隐暴终端、路由是否拥有最优的适应特性、系统配备的单向链路。

关键词：无线自组织网络；关键技术；应用现状AbstractWireless ad hoc networks, which are different from traditional wireless communication networks, have many characteristics, such as self-organization, multi hop routing and dynamic topology, which have great prospects in military and commercial applications. Wireless ad hoc networks do not have to rely on the infrastructure, the network has a dynamic. From the current situation, the self-organizing network can be used as the commercial and military, and it has a focus on the mobile property of the network ontology. In all areas, the wireless architecture of the self-organizing network has made significant progress. However, subject to its own constraints, there are still some problems to be resolved in this kind of network, such as the hidden storm terminal, routing has the best adaptive characteristics, the system is equipped with a one-way link.Keyword: MANET; key technology; Application status前言随着社会的发展和科技的进步，人们对信息的需求日益高涨，而随时随地获取所需信息的渴望更使无线网络得到飞速的发展，在过去的十年里，无线自组网已经成为移动通信技术研究的热点之一，正得到越来越广泛的应用，并将在未来的通信技术中占据重要地位。

无人机组网与控制技术研究

无人机组网与控制技术研究无人机近年来越来越受到关注，它们的应用范围也越来越广泛。

为了更好地解决一些实际应用中的问题，在无人机技术的研究中，无人机组网与控制技术的研究显得尤为重要。

无人机组网技术，正如其名，就是将多个无人机连接在一起，形成一个网络。

这种网络形式能够有效地提高无人机的作业效率，同时也可以加强无人机之间的协调性，避免因为操作失误等问题导致的意外事件发生。

无人机组网技术可以通过多种方式实现。

其中，通过WiFi或蓝牙连接的形式比较常见。

这种组网形式适用于开阔区域或者无遮蔽的环境下。

在相对封闭或遮蔽的环境下，可以考虑通过无线电波进行通信。

此外，还有适用于无线电干扰下的无人机组网技术，可以保证通信的稳定性。

然而，无人机组网并不仅仅是将多台无人机连接在一起。

更关键的是，需要将无人机之间的信息传递、任务分配等功能实现到位。

这就需要对无人机之间的通信协议进行设计和优化。

通信协议的合理性，不仅能确保无人机之间的良好通信，而且可以使得无人机组网的方案更加合理和高效。

对于无人机的控制技术，其研究的重点是无人机控制方案的设计和优化。

这涉及到无人机的飞行姿态控制、姿态估计、制导与导航等问题。

此外，如何提高无人机的航班安全性也是无人机控制研究的重要方向之一。

无人机控制技术的研究还可以细分为多个领域，其中之一就是遥感图像处理技术。

在人工智能的发展进程中，图像处理技术越来越得到重视。

遥感图像处理技术可以让无人机更好地应用于农业、环保等领域。

例如，在农业领域中，通过遥感图像可以对土地植被、现有农业设施等信息进行分类和掌握，提高农业作业效率；而在环保领域，无人机遥感图像技术可以对环保工作的实施过程进行有效监控，监测出环境污染源并及时处理。

无人机组网和控制技术的研究持续推进，为无人机在实际应用中发挥更大的作用提供了可靠的技术支撑。

而这一研究的发展势头也将一直持续下去，为人们的生产生活带来更多便利。

基于5G的无人机智能组网的应急通信技术开发及应用

科技创新基于5G的无人机智能组网的应急通信技术开发及应用赵磊（杭州迪佛通信股份有限公司，浙江杭州 310000）摘要：随着科技的发展，国家对受到灾害事故过后的应急通信能力越来越重视，为了解决灾后因为地面通信设备被损毁而导致无法正常通讯的问题，国家针对于这一问题，成立了国家应急管理部门。

而这一部门提出的无人机机载基站的创建，使天地一体化的网络应急通信方案受到了高度重视，本文论述了以5G技术作为基础手段开发无人机智能组网的应急决策方案。

关键词：无人机；5G网络；智能组网；应急通信技术最近这年，随着自然灾害的增多，在地震、洪水以及海啸、沙暴、大雪等大型自然灾害的救援工作当中在，对应急通信的需求量也在不断地增加。

由于灾害过后对地面通信设备的损害过大，导致救援工作实施困难，所以，应急通信对于灾后的救援等工作至关重要。

只有拥有完整的应急救援预案，才能提高政府等救援部门对应急事件的处理效率，保障人民群众的生命安全以及降低各种财产的损失。

1 基于5G的无人机智能组网的应急通信技术的优势随着无人机集群技术的高速发展，应急通信便可以从此方面入手。

又因为5G通信技术具有高速率，可靠，时延低等优点，便可以将无人机与5G通信技术相结合，实现无人机机载基站的创建。

5G 通信技术与4G等其他的移动通信技术来比较，5G更为迅速和稳定，可以满足应急通信的所有需求。

再者，无人机因为成本相对较低，灵活，又可以适应各种复杂多变的救援环境，早已将它用在一些特定的救援环境上，比如地震及海上救援。

将无人机智能组网作为网络节点，具有临时的多跳网络，可以通过无线技术，对灾难环境做出实时监控，并提前做好应急处理方案，降低人员和资源的损失。

2 基于5G和无人机智能组网的应急通信系统关键技术2.1 5G通信应用技术无人机配备5G通信基站，并利用高频和低频协作网络模式构建基于5G的应急通信网络，实现5G信号的基本覆盖，防止频率干扰；通信链路采用3.5 G的频率来覆盖5G信号，网络链路采用5,8g的频率来实现无人机和地面5g的通信聚合，基站使用波束形成技术来提高频谱效率。

节点密集型无人机自组网路由协议研究

ditional mobile ad hoc network. In this paper，according to the characteristics of high node density of UAV "bee swarm"，a
high-density UAV "bee swarm" is simulated in the scene of node intensive UAV ad hoc network，several common ad hoc network
固定传输速率 CBR（Constant Bit Rate）应用以 1 个/s
的速率发送数据包，数据包大小为 512B，CBR 连接
数量 20 个。为了仿真更加精确，除了要考虑传送
引言
无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）最早
产生于 20 世纪初期应用于军事领域。无人机拥有
多个领域，在民用领域用于抢险救灾，地质勘探［3］
等。然而，近年来随着无线通信技术的进步［4］以及
战场环境的日益复杂，无人机“蜂群”作战备受世界
很多优势，例如：机动性强，成本较低，战场敏感
总第 321 期
Vol. 41 No. 3
93
舰船电子工程
Ship舰Electronic
船电子Engineering
工程
2021 年第 3 期
节点密集型无人机自组网路由协议研究
李
操1
杨余旺 1
（1. 南京理工大学计算机科学与工程学院
摘
要
肖高权 2
谢勇盛 1
汤小芳 1
赵启超 1
210094）

自组织网络在无人机卫通链路中的应用和优化研究

Telecom Power Technology设计应用技术自组织网络在无人机卫通链路中的应用和优化研究亢超（中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北随着科技发展水平的提升，自组织网络技术水平越来越高，将其应用在无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）中，具有覆盖面广、安全可靠性高、数据传输速度高的应用优势。

因此，详细分析自组织网络在无人机卫通链路中的应用和优化，提高对自组织网络技术的研究力度，重点研究自组织网络在无人机中的应用方式，从而充分展现自组织网络在无人机卫通链路中的价值。

自组织网络；无人机（UAV）卫通链路；网络技术Research on Application and Optimization of SelfUnmanned Aerial Vehicle LinkKANG Chaoth Research Institute of CETC, Shijiazhuangthe level of scientific andorganizing network technology is getting higher and higher, and its application in Unmanned Aerial Vehicle(UAV) has 2024年2月10日第41卷第3期35 Telecom Power TechnologyFeb. 10, 2024, Vol.41 No.3亢超：自组织网络在无人机卫通链路中的应用和优化研究准。

由于Wi -Fi 技术的成熟，在不同的成本和功耗要求下，可以提供多种设备选择。

为提高设备的可靠性和灵活性，应支持双通道、双工作模式和双天线。

Ch2.物理层通信基础基本概念奈氏准则香农定理电路交换报文交换分组交换导向传输介质中继器集线器非导向传输介质2个公式lim编码与调制数据交换方式传输介质物理层设备传输介质&设备图1 物理层模型2.2.2 数据链路层自组织网络在无人机卫通链路中的数据链路层应支持多节点间的无线收发。

一种时分自组网无人机数据链的设计

• 172•数据链依托有线或无线通信信道，在载荷设备、控制设备、指挥平台之间传输信息，其搭载于无人机的使用方式已在电力巡检、海域监测、目标侦察等领域获得广泛应用。

采用无人机搭配数据链可代替人工在严苛的环境中作业，在要求的时间内完成传感器信息的有效采集，以及控制和状态信息的传递，将信息汇集到指挥控制平台中统一管理，为行业应用提供高效、便捷的实现手段。

随着行业技术革新，无人机逐渐向敏捷和多样化的趋势发展，其监视目标的范围逐渐扩大，传统的点对点传输很难高效完成任务，且常需要同时传输视频图像和控制信息等数据，信息量增大，对传输可靠性提出了更严格的要求。

为适应更多机型，数据链设备要小型化、低功耗，提高接口兼容能力和传输效率，增加多点传输功能实现多机同时作业。

从功能、应用和技术三方面考虑，设计了一种采用时分双工工作方式，可实现自动组网的数据链，具有串口、CAN 接口适用于多种类型传感器和控制设备，同时具备图传和数传功能，可接受高清和标清视频输入，集射频和数字电路于一体提高了设备集成度，自动组网的功能可实现点对多点的数据传输。

1 时分自组网数据链总体方案数据链分为机载端和地面端，机载端由机载设备和天线组成，搭配载荷、飞控设备使用；地面端由地面设备和天线组成，搭配计算机和显示器使用。

机载端和地面端之间建立无线信道，上行可实现对链路、飞机的控制，下行可实现视频图像、链路状态、飞机状态等信息的传输，发送控制指令和数据显示可在地面计算机的指挥控制界面中实现。

系统采用时分双工加时分多址的通信方式，采用BPSK 调制以提高链路传输可靠性，采用(4，3，7)卷积编码传输控制和状态信息，以减小延时、提高传输信息的实时性。

传输视频等数据量较大的信息时，采用3/4 LDPC 编码，抵抗多径干扰的同时能带来约3.5dB 的链路余量。

自组网的过程中系统自动分配时隙，减少了人工干预，提高了使用灵活性。

时分双工的设计免去了双工器的使用，相比频分双工的设计更容易实现小型化和低功耗。

一种无人机自组网分布式联邦学习方法和系统

专利名称：一种无人机自组网分布式联邦学习方法和系统专利类型：发明专利
发明人：董超,屈毓锛,沈赟,周福辉,吴启晖
申请号：CN202111251156.3
申请日：20211026
公开号：CN113971461A
公开日：
20220125
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种无人机自组网分布式联邦学习方法，包括：在每一轮训练过程中，每个无人机接收多个单跳邻居节点发来的本地模型参数，将接收的多个单跳邻居节点的本地模型与该无人机自身的本地模型进行聚合；在得到的聚合模型基础上进行模型更新生成新一轮本地模型；再将更新得到的新一轮本地模型参数广播给各个邻居节点；在每一轮训练开始之前，对无人机自组网结构进行重构以更新每个无人机的单跳邻居节点列表，再开始本轮训练。

本发明大大提高了无人机自组网联邦学习的鲁棒性，同时也能提高无人机网络中联邦学习的灵活性和敏捷性，使联邦学习能够更好地适应网络拓扑高动态的无人机网络。

申请人：南京航空航天大学
地址：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
国籍：CN
代理机构：南京钟山专利代理有限公司
代理人：徐燕
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一种采用Ad Hoc技术的无人机自组网系统模型

一种采用Ad Hoc技术的无人机自组网系统模型摘要:简述Ad Hoc的概念,提出了一种采用Ad Hoc技术的无人机自组网系统模型,并介绍其组成原理、工作方式、应用特点。

分析了无人机自组网系统模型的几个技术难点并提出了相应解决方案。

最后介绍了欧美国家无人机自组网的发展情况。

关键词:Ad Hoc 无人机自组网路由协议1 引言无人机在现代战争中的作用越来越重要,无人机具有体积小、机动性强、成本低等优点,已经广泛的应用于战场侦察、地形勘探等领域。

当一组无人机群实现自组网,其战斗力将有质的飞跃,本文介绍一种采用Ad Hoc技术来实现无人机的组网的实现模型,是目前该领域热点技术之一。

2 Ad Hoc网络介绍Ad Hoc网络是一种多跳的、无中心的、自组织无线网络, 又称为多跳网(multi- hop network) 、无基础设施网( Infrastructurelessnetwork) 或自组织网( self- organizing network) [1]。

整个网络没有固定的基础设施, 每个节点都是移动的, 并且都能以任意方式动态地保持与其它节点的联系。

在这种网络中, 由于终端无线覆盖取值范围的有限性, 两个无法直接进行通信的用户终端可以借助其它节点进行分组转发。

每一个节点同时是一个路由器, 它们能完成发现并且维持到其它节点路由[2]。

无线Ad Hoc网络在很多方面区别于其他通信网络[3],表现在: ①移动自组织。

除了网络节点外没有固定的基础设施, 每个节点都具有路由功能, 支持随时随地通信, 能自发组建移动网络; ②动态拓扑。

节点可以自由的加入或者离开ad hoc 网络, 这导致网络拓扑结构频繁变化; ③无线多跳通信。

由于无线信号的衰减特性, 无线通信范围外的通信需要由中间节点( 普通节点)完成路由转发功能;④完全分布式。

Ad Hoc网络是由对等节点构成的网络, 不存在中心控制, 管理和组网都非常简单灵活; ⑤严格的资源限制。

无人机智能化组网方案

无人机智能化组网方案无人机智能化组网方案，是指通过无人机携带的通信设备和智能化系统，实现无人机之间的通信和组网功能，以提高无人机的协同作战能力和工作效率。

下面是一个简要的无人机智能化组网方案：1. 网络拓扑建立：在无人机群中选择一架作为基站无人机，其他无人机以基站无人机为中心建立星形网络拓扑。

基站无人机负责与地面指挥中心通信，同时与其他无人机进行无线通信。

2. 通信功能实现：基站无人机安装有高功率天线和通信模块，具备较远的通信距离，能够与地面指挥中心建立可靠的通信链路。

其他无人机通过与基站无人机的通信，实现互相之间的信息传递。

3. 网络协议设计：为了保证无人机之间的通信质量和可靠性，设计适合无人机网络的通信协议。

协议可以包括网络拓扑管理、路由选择、链路质量监测等功能，以提高无人机组网的鲁棒性和稳定性。

4. 数据传输和处理：无人机通过组网可以实现数据的共享和传输。

当一个无人机探测到目标或者完成任务时，可以将数据上传到基站无人机，由基站无人机进行处理和分析。

基站无人机还可以向其他无人机下发指令和任务，并将处理好的数据传输给其他无人机。

5. 协同作战能力提升：通过组网，无人机之间可以建立紧密的协同关系，实现任务的协同执行。

当一个无人机发现目标后，可以将目标信息传输给其他无人机，由其他无人机进行跟踪和攻击。

同时，无人机之间可以相互协调，避免碰撞和冲突，提高系统整体的工作效率和安全性。

6. 智能化系统设计：为了提高无人机系统的智能化程度，可以引入人工智能技术。

通过对大量的无人机组网数据进行分析和学习，可以实现自主的无人机路径规划、目标识别和任务分配等智能化功能，提高无人机的自主性和智能化水平。

总之，无人机智能化组网方案通过建立无人机网络、实现通信和数据传输、提升协同作战能力和引入智能化系统，可以大幅提高无人机系统的工作效率和任务执行能力，是现代军事和民用领域中的重要技术创新方向。

基于5G的无人机智能组网的应急通信技术

基于5G的无人机智能组网的应急通信技术南昌局集团有限公司南昌通信段江西南昌 330002摘要：无人机在现阶段的地形测绘、侦查通信等多个领域都发挥着重要的作用。

尤其是对于应急通信通道和网络的搭建来说，无人机能够以高端的技术支持和最小化的人力成本支出，获得应急事件处理的良好效果。

通过突破客观环境困难的技术支撑，为突发事件处理中应急通信环节的工作提供重要的支持。

5G网络作为网络覆盖面大、信号质量高的网络系统，与无人机智能组网应急通信技术实现联动开发应用，有利于提升这项技术的应用成效、优化应急事件的处理工作质量。

关键词：5G；无人机；智能组网1. 应急通信系统的基本架构分析1.1 总体架构分析5G网络支持下的智能组网应急通信平台多为高空平台。

若对应急通信系统的基本架构进行进一步细分，可分为非系留式和系留式两种类型。

其中，非系留式架构的系统结构中，包括了基础基站高空平台、区域核心网络区域、回传终端区域等。

在实践应用中，主要通过高空平台完成通信网络的搭建。

由回传终端和机载基站进行应急通信网络的回传和覆盖，实现用户数据信息向核心网络区域的传达。

而核心网络区域，主要承担会话管理接入管理和用户数据的转发与管理功能。

而对于系留式应急通信系统而言，其整体架构的连接，需要借助专用电缆和电源。

1.2 高空平台区域分析高空平台在应急通信系统中具有非常严格的功能性要求。

具体来说，此平台在实践应用中，需要满足长时间续航的要求。

同时，运输和部署环节也应当快速而便捷。

现阶段，无人机在高中平台中的应用，也相对更加集中而广泛。

在无人机应用于高空平台进行通信传输时，需结合无人机的不同类型进行合理选择。

专业无人机，由于其能够长时间不间断地进行供电，因此，在应用的持续性和稳定性上更强。

目前，专用无人机中，旋翼无人机是应用在高空平台进行通讯信息传输的主要无人机类型。

2. 5G网络支持下无人机智能组网应急通信系统的应用优势分析2.1 有利于提高网络传输的基本性能在5G信息技术的支持下，无人机设备的应用灵活性会更进一步地增强。

基于无人机及自组网技术应急环境监测系统设计

２系统硬件设计
硬件系统由固定翼无人机平台、步进分离释放机构、任务传感器自组网模块等组成。２．１固定翼无人机平台采用固定翼无人机平台，其与目前常用的多旋翼无人机运载平台相比较而言，具有运载能力强、飞行速度快等特点。在相同能耗下固定翼无人机的飞行距离通常是旋翼平台的数倍。本设计的预期设计目标就要求无人机释放平台需要具有较大航程，并且可迅速部署。所以根据设计要求，即采用固定翼无人机平台。该平台采用自主设计Ｖ尾结构，双发冗余动力设置，起飞采用跑道滑跑方式，降落则采用伞降方式。经测试起飞距离小与１５Ｍ，无人机翼展１８１０ＭＭ，翼载荷达￣６２ｇ／ｄｍ，抗风能力达到六级。运载能力也足以携带３６枚传感器进行投放，最大覆盖面积达到１４４００平方公顷。同时具有手动操作模式及自动操作模式，定位系统包括一套北斗系统和ＧＰＳ系统。无人机拥有三台高清摄像头，通过无线传输方式，便于地面人员能够实时检测目标环境情况。２．２步进分离释放机构释放机构目的是在无人机进过预设航点时，自动释放机载任务传感器。基本工作流程如下：通过飞行控制器实时检测ＧＰｓ信号，经过与预设航点的对比后，当误差在Ｉ５ｍ之内时，将会触发释放信号。触发信号同时控制投放舱门伺服电机和释放步进电机从而带动机械联动装置，投掷一个任务传感器。释放机构一侧有弹簧机匣，用于储存传感器。而转轮具有六等分扇区，当转轮转动释放一个传

无人机飞行自组网通信协议

第7卷第1期2021年3月Vol. 7, No. 1March, 2021扌旨挥与控制学报JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL 无人机飞行自组网通信协议付有斌*1康巧燕1 王建峰1 胡海岩1收稿日期2021-02-25Manuscript received February 25, 2021国家自然科学基金(71801221)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (71801221)1.空军工程大学信息与导航学院陕西西.安7100771. Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi'an Shaanxi 710077, China摘要多无人机协同已经成为当前研究热点，而保证多无人机间快速、可靠的通信是其重要问题之一.基于自组织网络技术提岀来的飞行自组网(Flying Ad-Hoc Network, FANET),可为无人机群提供可靠并且实时的网络通信,成为解决多无人机间通信问题的一种良好解决方案.从无人机FANET 的节点高动态性和拓扑结构快速变化等特点入手，分析FANET 的性能需求; 分别从协议设计的挑战、现有协议及其优化协议在FANET 的应用现状和专门针对FANET 设计的协议发展现状3个方面，对 FANET 组网通信协议中的多址接入协议、路由协议研究进展进行综述;对无人机FANET 的当前重点研究问题和未来研究方向进行了总结和展望.关键词无人机，飞行自组网，通信协议,多址接入协议，路由协议，智能算法引用格式付有斌，康巧燕,王建峰，胡海岩.无人机飞行自组网通信协议[J].指挥与控制学报,2021, 7(1): 89-96DOI 10.3969/j.issn.2096-0204.2021.01.0089Communication Protocols for UAV Flying Ad-Hoc NetworkFU You-Bin 1KANG Qiao-Yan 1WANG Jian-Feng 1HU Hai-Yan 1Abstract Multi UAV cooperation has become a research hotspot, and ensuring fast and reliable communication between multi UAVs is one of its important issues. Flying Ad-Hoc Network (FANET) based on ad hoc network technology can provide reliable and real time network communication for UAV group, and becomes a good solution to solve the communication problems between multiple UAVs. Firstly, this paper analyzes the performance requirements of FANET based on the characteristics of high dynamic nodes and fast topology changes of UAV FANET. Secondly, this paper studies the multiple access protocol and routing protocol of FANET networking communication protocol from three aspects: the challenge of protocol design, the application status of existing protocols and their optimization protocols in FANET, and the protocol development specially designed for FANET. Finally, the current key research issues and future research directions of UAV FANET are summarized and prospected.Key words UAV, flying ad-hoc network, communication protocol, multiple access protocol, routing protocol, intelligent algorithm Citation FU You-Bin, KANG Qiao-Yan, WANG Jian-Feng, HU Hai-Yan. Communication protocols for UAV flying ad-hoc net- work[J]. Journal of Command and Control, 2021, 7(1): 89-96近年来，无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 凭借其体积小、成本低、不易被发现、便于部署等优势，在军事和民用领域的很多方面都得到了广泛应用，比如实时监控、自动跟踪、搜寻与救援、中继传输等[1].相比于单架无人机的应用，多无人机协同配合的应用将更加有效、快速、灵活，已成为当前研究热点.但是，多无人机的协同配合面临着一系列技术挑战,其中保证无人机之间快速、可靠的通信是确保多无人机之间相互协作的重要问题之一.基于自组织网络技术提出来的飞行自组网(Fly ing Ad-Hoc Network, FANET)[2],将移动自组网的思想拓展到空天领域，可以为多无人机间提供可靠实时的网络通信，以便多无人机之间可以快速协同完成各种任务，成为解决多无人机间通信问题的一种良好解决方案.无人机FANET 是无人机之间的自组织网络，无人机之间无需通过基础设施，可以直接进行通信.此外，部分无人机可以与有人机(后端控制)、地面控制台或是卫星进行通信.但由于UAV 节点的高动态性、拓扑结构快速变化等特点，FANET 对多址接入协议、路由协议等组网通信协议提出了更多挑战，尤其值得关注与研究.本文从无人机FANET 组网的角度入手，对 FANET 多址接入协议、路由协议等方面的研究成果进行总结、分析并讨论下一步研究方向.1飞行自组网性能需求分析FANET 可以看成是所有节点均为UAV 的移动自组网(Mobile Ad-Hoc Network, MANET)的一种新形式,UAV 间的通信通过自组织网络实现，这种新的通信模型也可以看作是由MANET 衍生出来的车载自组网(Vehicular Ad-Hoc Network, VANET)的一个子集[2].事实上，在正式定义FANET 之前，也有不少无人机自组网的相关研究，只是名称不一样,如联网90指挥与控制学报7卷空中机器人(Networked Aerial Robots)、无人驾驶航空自组网(Unmanned Aeronautical Ad-Hoc Network, UAANET)、无人机自组网(UAV Ad-Hoc Network)> 无人机网络(Networks of UAVs)>分布式航空传感器网络(Distributed Aerial Sensor Network)等⑶.FANET 的典型结构如图1所示.'洋图1 FANET 的典型结构Fig. 1 The typical structure of FANETFANET 衍生于 MANET 、VANET,具有与它们共同的网络特点，但作为自组织网络新兴的研究领域,FANET 也有其独有的特点，如节点的移动速度高、拓扑结构变化快、节点密度低等，表1从节点移动性、移动模型、拓扑变化性等方面，对FANET 与 VANET 、MANET 进行了比较[24].因此，在基于以上区别的同时,FANET 在通信传输相关技术上需要达到以下性能要求，具有一定的技术挑战[2,4].1）低时延需求.时延性是网络设计中的重要考虑因素之一,FANET 是面向任务的网络，其时延性的要求取决于无人机应用场景，但大部分的应用都要求尽量低的传输时延，如搜救工作、灾害监测等.2）网络适应性需求.无人机在飞行过程中存在多种不断变化且对FANET 产生影响的因素.首先, FANET 中的无人机节点高速移动，使得网络节点位置始终在变化，节点间的通信距离也在不断变化，从而带来网络拓扑的快速变化;其次,FANET 是基于任务的应用,无人机数量、飞行路线等会根据任务需求而改变;再次，飞行环境的变化,如遇到楼房、山脉等障碍物，会引起无人机链路质量的变化，部分无人机链路可能会失效，导致拓扑变化；最后，无人机可能在飞行期间发生故障，造成无人机数量减少,需要新无人机加入.因此,在设计FANET 通信协议时，需要着重考虑FANET 的网络适应性需求.表 1 FANET 、VANET 和 MANET 的比较Table 1 Comparison of FANET, VANET and MANET网络类型FANETVANETMANET简述基于多个可高速移动的空中节点以及少量的地面控制站所组成的自组织网络主要是车载节点与其周围车载节点以及道路上的通信单元所组成的自组织网络移动节点在其通信范围内与其他节点组成自组织网络主要节点无人机节点车辆节点移动节点节点移动性通常为高速飞行，根据应用不同,也可能为低速飞行，飞行速度在0〜100m /s 之间变化，最高可达138 m /s （500 km /h ）,大都在三维立体空间内移动中高速移动，通常在高速公路上的速度为20〜30m /s,在城市区域的速度为6〜 10m /s,移动可预测,受道路布局、交通量和交通规则限制慢速移动，通常速度为2〜10m /s 的随机移动移动模型预定路径采用常规模型，自治多无人机系统采用特殊移动模型常规移动模型（路径可预测）随机移动模型拓扑结构与控制中心组成星型网络，无人机之间组成自组织网状拓扑与路旁基础设施组成星型网络，车辆之间组成自组织随机拓扑随机拓扑拓扑变化性可快速变化,也有局部的拓扑变化比MANET 动态性更高，线性移动，拓扑变化速度快动态节点的加入和离开是不可预测的，变化速度较慢节点密度非常低高通常节点密度低,但在一些人口稠密的地方，密度较高无线电传播模型高于地面，大部分情况下,都是视距通信靠近地面，并非所有的情况下都是视距通信靠近地面,并非所有的情况下都是视距通信能耗限制微小型和小型无人机有能耗限制，电池影响重量和飞行时间多数节点基于汽车供电,能耗限制较低大部分节点是电池供电,需要考虑节能计算能力高高有限1期付有斌等:无人机飞行自组网通信协议913)高可靠性需求.UAV以及FANET的可靠性决定了系统的负载能力和接入能力.在敏感的军事和监视应用中，要求FANET具有可靠的数据传送能力.在FANET中需要在UAV之间建立足够可靠的传输网络，以至于如果一个UAV的传输链路损坏后,仍可以通过其他UAV来进行集群间相互通信或者与后端基站进行数据传输.4)网络可扩展性需求.不同的任务，所需要的无人机数量不一样，当任务改变时，网络规模随之改变,而随着任务和地形的复杂化,FANET中的UAV数量大量增加；且在许多情况下，无人机的任务完成情况与无人机的数量有关系，例如更多的无人机可以更加快速地完成搜索和救援的任务.因此,FANET通信协议的设计要满足网络的可扩展性需求.5)高带宽需求.多数FANET应用的目的是从外界收集数据，并且将数据传递给地面控制台.当前随着对高清晰图像和视频需求的增加，及对低时延传输的迫切要求，很多情况下，无人机的数据传递需要高带宽.但是无人机的带宽受到多种因素限制，如通信信道容量、无人机飞行速度等原因.FANET在设计时必须满足带宽容量需求，以便于满足对带宽要求较高的实时图像或视频的传输需求.6)低网络开销需求.由于无人机网络带宽受限,降低网络开销，可提高带宽的使用效率.另外，在微小型和小型无人机网络中，能耗受到一定限制[5],通过降低网络开销，可减小能量消耗，延长UAV和网络寿命，降低由于能量耗尽的无人机离开或毁掉而导致链路中断的概率.因此，在不降低网络性能的情况下尽量减少网络开销是必要的.2飞行自组网通信协议研究进展鉴于FANET相比于其他无线自组网系统的高动态及多变性，在协议设计方面集中在上层专用通信协议的研究上，主要是基于MAC层和网络层的协议设计与优化.因此，本节从组网的角度出发，对FANET多址接入协议、路由协议等方面的研究成果进行总结和分析.2.1飞行自组网的MAC协议2.1.1FANET MAC协议的设计挑战媒体接入控制协议(Medium Access Control, MAC)决定了无线信道的使用方式，在UAV节点之间分配有限的无线通信资源，用以构建网络系统的底层基础结构.由上节中FANET的特点及传输性能需求分析可知,FANET MAC协议的设计具有如下挑战：1)对于大部分FANET应用来说，高移动性是FANET最显著的特性之一，给MAC层带来了新的问题.由于高移动性和节点间距离的变化,FANET中的链路质量经常发生波动.链路质量的变化和链路中断直接影响FANET MAC的设计.2)分组延时是FANET MAC设计中的一个重要问题.特别是对于实时应用，数据包延时必须是有限制的，有的应用甚至要求达到毫秒级的节点接入时延,这大大增加了FANET MAC设计的难度.3)通常FANET节点密度非常低,节点间的通信距离较长，全向MAC协议有效通信范围较小，不能满足需求,需要考虑定向MAC协议,而定向MAC协议设计的关键问题在于节点的位置估计及共享，这对于具有高速移动节点的FANET来说,更具挑战性.因此，结合FANET组网性能需求设计符合高动态、低时延等特性的MAC层协议是FANET的关键技术之一.2.1.2现有MAC协议的适用性研究进展无人机之间通信可以在现有的通信协议中选择可适用的协议.在FANET中，将每一架无人机看作是一个移动节点，无人机之间的相互通信可以使用开放式系统互联通信参考模型(Open System Interconnection Reference Model,OSI)模型.物理层和数据链路层一般被认为是底层的网络，可以使用IEEE 802.11协议[6],这一协议的有效通信范围是几百米的视距通信.而IEEE802.11n已经具有更长的通信范围和相对高的数据速率(物理层吞吐量可高达600 Mb/s).由于无人机之间一般距离较远,802.11n协议更适宜于无人机之间的相互通信[7].802.11MAC协议主要是分布式协调功能(Distributed Coordination Function,DCF)机制，该机制是节点共享无线信道进行数据传输的基本接入方式，它把带有冲突避免的载波侦听多路访问(Car-rier Sense Multiple Access with Collision Avoidance，CSMA/CA)技术和确认(Acknowledge,ACK)技术结合起来，采用二进制指数回避策略来避免冲突，当数据长度较长时，可以选择采用RTS/CTS(Relay To Send/Clear To Send)机制来有效减小冲突发生的概率，且RTS/CTS可以解决暴露终端和隐藏终端问题. CSMA/CA是一种载波检测冲突避免技术，主要通过载波信号检测来判断某一信道中的信号能量是否达到一个基准点，如果信号的强度在这基准点之下，就表示该信道未被占用，因此,节点就可使用该信道来传输.但是,CSMA/CA在数据分组接入前，有一个提前对信道的侦听过程，该过程会使得信道的利用率降低，且多次握手过程也导致了端到端时延的增加,难以满足实时应用对网络时延的要求.此外,802.11 MAC协议耗费了相当多效率用作链路的维护，从而92指挥与控制学报7卷大大降低了系统的吞吐量.802.11n通过增加帧聚合技术和块确认技术改善MAC层，来减少固定的开销及拥塞造成的损失，但也仍然存在其基本协议CSMA/CA本身存在的问题.文献［8］提出把无线传感器网络中一种低速率、低功耗、低成本的无线通信协议IEEE802.15.4MAC 应用到分簇FANET的簇间和簇内通信，该协议在非信标使能模式下采用无时隙CSMA/CA协议简单的传输数据，适用于业务传输实时性要求较低的应用场合；在信标使能模式下，采用确保传输时隙(Guaranteed Time Slot,GTS)机制，具有较小的数据传输延迟；仿真结果表明，该机制适用于传输带宽不足、数据速率较低的FANET应用.文献［9］针对航空网络MAC协议端到端时延大、网络容量小、灵活性差、可扩展性不强等特点，提出一种基于信道状态感知的多优先级多信道MAC协议，该协议可根据信道实时占用状态，通过调度机制和退避算法控制不同优先级业务接入信道.仿真结果表明，该协议可以为航空网络中的各类业务传输提供QoS保障,而且提高了网络带宽资源利用率.2.1.3针对FANET设计的MAC协议研究进展基于统计优先级的多址接入协议(Statistical Priority-based Multiple Access Protocol,SPMA)［10］是美军新型数据链战术瞄准网络(Tactical Targeting Network Technology,TTNT)中使用的MAC层接入协议.SPMA协议借鉴了CSMA协议的运行机制，并对其进行改进，运用了数据优先级排队、突发拆分技术、Turbo编码、信道状态统计等技术，在网络层数据包到达时统计信道占用率，通过将信道占用率与数据包进行比较，来决定业务分组是否接入信道.该协议中高优先级业务分组的发送成功率不低于99%,且端到端时延不超过2ms,能很好地适应无人机FANET的高动态、低时延等需求.由于SPMA的低时延优势，研究者借鉴其基本思想提出了一些优化协议.如基于多信道统计优先级概念的MAC协议(Priority Statistics Based on Multichannel Access,PSMC)［11］,该协议通过统计某一段时间内收到的脉冲数来预测信道的忙闲程度，没有了对信道侦听的过程，从而降低了时延.而基于Turbo编码的多信道MAC协议(TurboNAC)［12］和基于突发技术的多信道MAC协议(BT-MAC)［13］都是在发送分组前先进行Turbo编码，通过增加冗余信息来确保数据传输的可靠性和吞吐量，同时避免了多次握手过程带来的时延.优先级与公平性协作的多信道MAC协议(PBLL/HL)［14］提出SPMA协议会给低优先级的业务造成较大的延迟，该协议降低了低优先级业务由于被截流而导致的时延，使得网络不会迅速拥塞.这些协议在SPMA协议的基础上针对不同的需求作出了一些改进.各协议对比如表2所示.表2基于SPMA优化协议的比较Table2Comparison of optimized protocols based on SPMA 协议/性能指标吞吐量时延有无QoS保障是否区分优先级PSMC高低有是TurboMAC中低无否BT-MAC中低无否PBLL/HL低中有是目前实现全向天线的MAC协议可能不适用于无人机执行的某些任务.这是由于节点之间的距离等不同因素造成的.无人机节点的高机动性和物理约束会对无线链路的性能造成影响，飞行器的姿态变化可能也会对数据传输造成一定影响.而定向天线可以解决这些问题，与传统的全向天线相比,使用定向天线更好地保障了链路的鲁棒性.现有的基于定向天线的MAC层大多是针对MANET和VANET提出的，对于采用定向天线的FANET MAC 层设计的研究还很少.文献［15］提出了无人机的自适应MAC协议(Adaptive MAC Protocol Scheme for UAVs,AMUAV).AMUAV使用全向天线发送其控制包(RTS、CTS和ACK),而数据包则通过定向天线发送.实验证明，基于定向天线的AMUAV协议可以提高多无人机系统的吞吐量、端到端时延和误码率，性能指标优于IEEE802.11.FANET中节点的高移动性增加了网络的复杂性,为了处理这种高移动环境,研究者提出了基于令牌的信息更新技术,也就是一种基于令牌的协议［16］.该协议工作的环境是无人机具有全双工无线电和多包接收能力.使用基于令牌的信息更新技术来更新信道的状态信息和链路的状态，使用基于令牌的结构消除了代码的冲突.全双工无线电技术有效地降低了时延，而多包接收能力提高了系统的吞吐量.在知道完全信道信息的前提下，该协议在吞吐量和时延这两个性能指标上的表现都是最优的.随着人工智能的兴起，人工智能技术中的一些方法被应用到MAC协议的设计中，以优化MAC协议的性能.如，基于位置预测的定向MAC协议［17］(Position-Prediction-based Directional MAC Protocol, PPMAC)，该协议可以根据节点状态变化和环境变化开发不同的通信操作，保证了通信链路的快速建立和数据成功传输的低时延，而且克服了可能出现的定向接收失败的问题，具有较高的鲁棒性和可靠性.1期付有斌等:无人机飞行自组网通信协议93为了提高MAC协议在FANET中的性能，研究者提出了一种自适应容错同步切换的MAC协议U8］(Adaptive MAC Protocol with Fault-Tolerant Synchronous Switching，FS-MAC).该协议提出了一种基于Q学习的分布式MAC切换方案,支持在FANET 中的CSMA/CA和TDMA协议之间自适应地互相切换.该协议包括MAC预选操作过程和一个实用的基于拜占庭容错(PBFT)的一致性决策来生成MAC切换决策.通过MAC预选操作,FANET中的每架UAV 节点可以准确评估自身性能，从而确定最适合自身的MAC协议;而后在基于PBFT的一致决策的辅助下，每个节点可以根据实时情况的变化实行容错同步切换.仿真结果表明,FS-MAC协议在平均吞吐量、时延和分组重传率等方面都明显优于基准协议.2.2飞行自组网的路由协议2.2.1FANET路由协议的设计挑战为了实现高效可靠的组网，必须设计合适的路由协议.路由的好坏很大程度上影响了网络的性能,路由技术是FANET中的一个核心［19］,也是FANET 最具挑战性的问题之一.1)由于应用的不同，无人机或高速飞行或低速飞行.对于大部分的FANET应用来说，其高移动性导致拓扑结构的高速变化，网络的链路状态也在不断地变化，如此频繁的变化必然导致路由频繁更新或者是节点位置的频繁更新，这些更新过程不仅会导致网络开销的增大，同时也会造成路由收敛困难,数据转发延迟增大，丢包严重,甚至导致协议失效等问题［20］.2)由于干扰或自然条件限制，链路可能会出现高误码率.无人机网络具有各种可靠性需求，而话音、数据和视频对带宽的要求也不同.由于FANET特有的挑战，现有的MANET、VANET路由协议不能完全适用于FANET.FANET 的路由设计,除发现最有效路由、允许网络扩展、控制延迟、保证可靠性等一般MANET的要求外，还要求位置感知、能量感知、网络分割、间歇链路强健、拓扑快速变化以及服务质量需求变化等，需要根据UAV及FANET特点设计快速、准确、高效、扩展性好、自适应能力强的路由算法.2.2.2现有路由协议及优化协议的适用性研究进展传统的路由协议大都是基于拓扑的路由协议,这类路由协议通过IP地址来定义网络节点，使用网络中现存的链路状态信息，选择合适的路径进行数据包的转发.这类路由协议可以分为主动路由协议和被动路由协议.主动路由协议也称先验式路由协议，该协议在节点之间可以定期更新和共享路由表，一定程度上确保了路径选择的实时性.但是FANET中拓扑结构变化相对频繁，而这类协议对变化频繁的拓扑结构的反应较为迟钝，这就会使得连接失败情况发生.主动路由协议中，典型的有链路状态路由协议(Optimized Link State Routing，OLSR).OLSR协议中，网络的每一个节点能够维护一个或者多个路由表，用以表示整个网络的拓扑结构，该协议在需要的时候能够快速提供合适的路由.OLSR 协议有两个特点：一是选择网络中的一个节点，将其作为其邻居节点的多点中继(Multi-Point Relay, MPR)选择器来减小控制包的大小；二是通过MPR 节点，可以不用将消息分散到网络中的所有节点.该协议通过使用MPR,可以减少整个网络的流量，也可以减少网络中的洪流.该协议可用于FANET,但随着节点的移动速度增高，网络的包传输速率、平均吞吐量和端到端时延等指标性能将恶化，文献［21］提出通过采用追逐移动模型对OLSR进行优化.文献［22］在OLSR协议上应用链路估计质量和速度加权ETX两个参数，改变了Hello信息和拓扑控制信息,改进后的LOLSR协议相对于OLSR协议端到端时延有明显的降低，而且吞吐量和数据包传输速率也有明显的提咼.文献［23］提出一种具有定向天线的OLSR协议，称为定向OLSR协议(DOLSR).DOLSR 可减少带定向天线的MPR数目，降低端到端的延迟.被动路由协议也称反应式路由协议，主要是针对主动路由协议的滥用带宽消耗问题，对于FANET 这一类高动态网络是一个合适的解决方案，典型的协议有按需距离矢量路由协议(Ad-Hoc On-demand Distance Vector Routing,AODV)［24］、动态源路由协议(Dynamic Source Routing,DSR)［25］.AODV路由协议有3个步骤，分别是路由发现、传输数据和路由维护.路由发现的作用是为了寻找从源节点到目的节点的最佳路由，正是由于路由发现过程的存在，从而导致该协议会产生较大的时延.但是AODV协议在需要进行通信时才会按照其需求寻找路径，可减少控制开销，且只会保留下一跳的路径,可以使得FANET网络中的带宽最大化.经证明, DSR协议可以应用在FANET中，但是并不容易实现［25］.文献［24］将AODV协议和DSR协议应用到FANET中，并进行性能比较，仿真结果表明，在包传输率、端到端时延和平均吞吐量3个指标上,AODV 协议均优于DSR协议，说明AODV协议比DSR协议更适用于FANET网络.文献［26］利用Hopfield神经网络对DSR协议进行优化，优化后的协议CHNN-DSR可以适应FANET节点的高速运动，极大改善了端到端平均时延、吞吐量和包传输率，同时提高了路94指挥与控制学报7卷由的稳定性.2.2.3针对FANET设计的路由协议研究进展随着当前人工智能的迅速发展，人们开始将智能算法和一些新的方法应用到路由协议上来,使得路由协议能够更全面地适应FANET网络.文献［17］提出了基于强化学习的自学习路由协议(Self-learning Routing Protocol Based on Reinforcement Learning,RLSRP)该协议通过强化学习优化了路由协议的计算速度，从而提高了灵活性和实用性,也提高了FANET中节点的自主控制能力.由于FANET网络中有大量的UAV节点，蜂群和蚁群算法等群体智能算法可以应用到FANET中,以改善路由协议相关指标.文献［27］提出了一种基于蜂群算法的FANET路由协议BeeAdHoc,和基于蚁群的路由协议AntHocNet,BeeAdHoc协议的主要特点是各节点作为蜂群中的一份子，通过各节点的局部寻优行为，最终在全局中获得最优值，收敛速度较快；AntHocNet协议将各节点作为群体中的一个个体，用各节点的行走路径表示待优化问题的可行解，路径较优的节点释放较多的信息素，信息素最多的路径便是最优解.研究表明［彳7-28］,AntHocNet、BeeAdHoc协议相对于AODV、DSDV和DSR协议而言，性能有很大提高，可更有效地运用于FANET中.除了人工智能算法在FANET路由协议的应用外，当前，发展前景较好的是地理位置路由协议.在这一类协议中，选取最佳路由只取决于节点的位置信息，而且不需要维护路由表.但是FANET中节点的高速运动会导致拓扑结构的频繁变化，拓扑结构的快速变化需要频繁地发送信标信息来保证路由选择的正确性.高信标发送频率会导致数据包的碰撞和信息传输的高延迟.为了解决这些问题，提出了基于地理路由的自适应信标方案［29］(Adaptive Beacon and Position Prediction，ABPP).ABPP协议能够自适应动态调整信标频率,并且能够预测UAV节点未来的位置，从而能提高该地理位置路由协议的性能.仿真结果表明,ABPP协议可以有效降低网络开销，也可以提高数据包的信息传输率.为了解决FANET中的实时路由、功率分配和功率控制问题，提出了一种异步的分层式跨层优化(Asynchronous Distributed Cross-layer Optimization,ADCO)方法［30］.该方法首先设计了一个时延约束的跨层优化框架，然后将联合优化问题分解为几个复杂度较低的子问题.在ADCO方法中，网络中的每一个中继节点都可以通过局部信息来完成对不同子问题的优化，同时可以用异步更新机制实现对偶变量更新.仿真结果表明，该方法可以有效提高系统吞吐量，也可以减少数据分组的超时率和功率消耗.现有的FANET系统中节点之间的通信主要依赖于数据传输速率较低、通信范围有限的未授权频段，给节点之间以及节点和地面控制站之间的通信带来了很大的不便.于是有研究者提出了一种高效低成本的混合通信方案.该方案将Wi-Fi和Bluetooth5两种通信方式混合，结合Wi-Fi的高数据传输率和Bluetooth5的低功耗的特点，使得系统在吞吐量和时延方面的性能均得到了很大的提升［31］.但是该混合方案对于FANET系统的回程链路的信息传输不太适用，为了解决该问题，可以考虑将WIMAX、LTE和5G通信方式结合或者单独应用到FANET系统的回程链路中.3问题及未来展望3.1研究问题分析对于FANET而言，节点的高速运动导致该网络的关键问题就是实现网络中节点之间的低时延高效通信，现有的大多数对于FANET的研究都集中于FANET的通信协议上，在现有的协议上对其进行改进，使得现有的协议变得更具优势.研究重点主要集中在以下方面:1)对现有的MAC协议进行改进.基于现有的MAC协议及其存在的不足，针对性地提出一些新的MAC协议，使得网络中节点之间能够快速建立可靠的通信链路，降低信息传输时延，提高系统的鲁棒性和可靠性.2)对现有的路由协议进行改进.在基础路由协议上提出一些优化的路由协议,在系统端到端时延、平均吞吐量和网络开销等指标上有一定程度的提升.随着人工智能和生物仿真技术的发展，更多的生物仿真智能算法(如蜂群算法、蚁群算法)被应用到路由协议中，使得网络性能得到大幅提升.3)FANET中的UAV节点的体积限制了节点的能量，节点的能耗决定了网络的工作时长，因此，节能也是一个研究重点.比如自适应Hello消息间隔方案［32］(Adaptive Hello Interval)，该方案能够降低系统中不必要的开销，从而提高系统的能量效率，降低能量消耗.除此之外，还有基于能量感知的集群的方法［34］,该方法的目的也是在有限的能量内产生最大的效益，包括低丢包率、大吞吐量和低时延等.该方法提出了一个EALC模型，在该模型内限制节点的传输范围，对网络中的节点进行聚类，优化了路由,从而节约了资源.该方法与ACO和GWO算法分析比较后得知，其集群构建时间和集群能耗上都更具优势.。

无人机蜂群的自组网络信道接入与相对定位协议

无人机蜂群的自组网络信道接入与相对定位协议摘要：无人机蜂群作战属于当前军事领域研究新概念，它由大量廉价化、小型化、高机动性的无人机节点所共同组成，在节点之间主要通过无线自组网络信道接入技术与相对定位协议来实现无人机互联，其所构建的智能作战体系是功能分布灵活且布局全面的，其军事应用价值非常之高。

本文中简单介绍了无人机蜂群的自组网络信道接入技术，并对其编队相对定位协议内容进行了阐释。

关键词：无人机蜂群；自组网络信道接入技术；相对定位协议无人机蜂群在执行任务过程中是与有人机共同搭配形成机组的，其充当了有人机的“眼睛”。

当无人机蜂群发现需要摧毁的目标时，它会将观察到目标信息实时回馈到有人机上，再选择对目标进行定点打击。

基于这一点，军事领域研究人员也提出了一种基于分层次结构的自组织网络，同时赋予自组网络不同的信道接入技术内容，形成了多智能分层结构方法，在仿真验证分层结构过程提升网络性能，与相对定位协议构建关联关系，提出协同空域作战概念，体现无人机蜂群作战优势。

一、无人机蜂群的自组网络信道接入技术研究无人机蜂群中的“蜂群”取自于生物界的“蚁群”，这说明了蜂群与蚁群一样，都具有相当强的自主与合作意识，对于各种环境适应速度较快。

在仿真实验中，通过为无人机机群建立“蜂群”组织结构，它专门采用到了马尔科夫链模拟无人机编队协同飞行方案，并预先设定无人机蜂群需要观察的目标，进行定点打击。

（一）无人机蜂群的管控技术研究由于未来战场中充满电磁干扰环境，所以要利用到无人机蜂群来执行特殊战斗任务，它主要通过有人机空中投放与地面放飞两种方式。

通常情况下，每一次参与作战任务的无人机蜂群数量都相当庞大，且具有较强的抗毁能力，在执行任务过程中如果损毁几架无人机对整体蜂群编队完成任务不会造成任何影响。

就以当前美军正处于服役中的“捕食者”无人机蜂群为例，它一般由30~40架无人机组成蜂群编队，由地面控制站进行远程控制指挥，另外地面站还有10~20架以上数量的无人机作为蜂群补充。

一种面向无人机自组网的路由协议设计及实现

一种面向无人机自组网的路由协议设计及实现丁峰;邵瑜;张东良【摘要】无人机系统中,协同作战能力对提高无人机作战效能和生存能力具有重要意义.无线自组网以其高度的自治性、抗毁性和拓扑动态可变性等突出优势,成为适合于组建无人机网络的技术.因此,介绍无线自组网的原理及特点,设计了一种基于表驱动的Ad Hoc网络路由协议.仿真实验结果表明,该协议在大规模自组网中相对于传统的自组网路由协议,能够在提高数据分组传递率、缩短网络收敛时间、降低路由开销方面取得良好的优化效果.%In the UAV systems, cooperative engagement capability is of great importance for improving UAV's survivability and operational efficiency. The wireless Ad Hoc network has become a technology suitable for the formation of UAV network because of its high autonomy, destruction and topology dynamic variability and so on. Therefore, the principle and characteristics of wireless Ad Hoc network are introduced, and a routing protocol based on table driven Ad Hoc network is designed. The simulation results indicate that the protocol achieves better optimization results in improving data packet delivery rate, shortening network convergence time and reducing routing overhead compared with traditional Ad Hoc network routing protocols in large scale Ad Hoc networks.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)012【总页数】6页(P2750-2755)【关键词】协同作战;无线自组网;路由协议;动态拓扑【作者】丁峰;邵瑜;张东良【作者单位】航天恒星科技有限公司,北京 100095;航天恒星科技有限公司,北京100095;航天恒星科技有限公司,北京 100095【正文语种】中文【中图分类】TN924无人机在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

无人机应用知识：无人机自组网与群体协同控制技术

无人机应用知识：无人机自组网与群体协同控制技术随着无人机技术的不断发展和成熟，无人机的应用场景也越来越广泛。

无论是在军事、民用还是商业领域，无人机都可以扮演重要的角色。

而无人机的自组网和群体协同控制技术，则是无人机应用中的重要一环。

无人机自组网无人机自组网，是指无人机之间能够自主地建立起互联互通的网络，实现数据交换、实时通信和群体决策。

自组网技术的出现，打破了传统上只能依靠地面基站或卫星信号进行通信的局限性。

自组网技术可以让无人机之间互相协作，实现更高效、更灵活、更智能化的任务执行。

具体而言，无人机自组网技术的实现需要满足以下几个方面的技术要求：1、自动发现和识别：无人机自组网需要自动发现和识别周围的无人机，确保网络中的每个节点都能被正确识别和连接。

2、网络拓扑构建：无人机自组网需要对网络拓扑进行建立和优化，确保网络连接稳定，并且以尽可能短的时间和最小的能量消耗，实现最终的网络优化。

3、数据传输：无人机自组网需要实现数据的传输和转发，确保网络内的数据流动方便快捷，同时兼顾数据传输的速度和实时性。

4、安全保障：无人机自组网需要实现对网络的安全保障，确保网络的各项操作不会被恶意的入侵或破坏。

5、群体协作：无人机自组网需要实现群体协作，以实现任务的合理规划和完成。

群体协同控制群体协同控制是指多个无人机之间通过互相协作，完成特定任务的控制技术。

群体协同控制可以使得无人机之间的任务协同更加紧密和高效，同时，也可以使无人机相互之间的交互更加灵活和自如。

群体协同控制主要包括以下三个方面：1、自适应协同控制：将无人机任务规划自适应地分配给不同的无人机。

通过自适应分配任务，可以让无人机之间相互协作，完成更加复杂和多元的任务。

2、群体动态路径规划：将无人机的路径规划有规律地进行组合或动态调整。

通过路径规划的动态调整，可以让无人机在复杂的环境下，实现更加高效和快速的任务完成。

3、基于分布式学习的智能协同控制：通过无人机之间的学习和协作，可以实现更加智能化和高效的任务完成。

无人机组网的网络结构与网络对抗应对之策

无人机组网的网络结构与网络对抗应对之策无人机组网的网络结构无人机组网是指将多台无人机通过网络互联，实现协同工作和信息共享。

无人机组网的网络结构可以分为集中式结构和分布式结构两种。

集中式结构是指所有无人机将数据上传到一个中央服务器，并由服务器进行数据处理和分发。

这种结构的优点是控制简单，能够有效管理无人机并协调它们的飞行任务。

集中式结构的缺点是中央服务器成为了单点故障，一旦服务器发生故障，整个无人机组网将无法正常工作。

分布式结构是指无人机之间直接通信和协作，无需中央服务器的参与。

每个无人机都可以与附近的其他无人机进行通信，并将自身的数据和任务传递给其他无人机。

这种结构的优点是具有较高的鲁棒性，即使某些无人机发生故障，其余无人机仍可以正常工作。

分布式结构也存在一些问题，如通信拥塞和网络安全问题。

为了解决集中式结构和分布式结构的问题，可以采用混合结构。

混合结构将集中式结构和分布式结构相结合，利用中央服务器进行无人机的管理和协调，同时允许无人机之间直接通信和协作。

这样既可以提高系统的可控性和鲁棒性，又能够减轻中央服务器的压力和提高系统的响应速度。

网络对抗应对之策无人机组网面临的主要挑战之一是网络对抗。

网络对抗可以指各种针对无人机组网的攻击和干扰行为，如干扰无人机之间的通信、入侵无人机的系统和控制、窃取无人机的敏感数据等。

为了有效应对网络对抗，可以采取以下策略：1. 建立安全的通信通道：无人机组网需要建立安全可靠的通信通道。

可以通过使用加密技术保护通信数据的安全性，如使用SSL/TLS协议对通信进行加密；采用身份认证机制，确保只有被授权的无人机可以访问网络；使用防火墙和入侵检测系统来检测和阻止未经授权的访问和攻击。

2. 多路径通信：为了增加无人机组网的鲁棒性，可以采用多路径通信技术。

多路径通信可以使无人机可以选择不同的路径传递数据，避免单一路径的拥塞和故障。

可以采用容错路由算法，以确保即使部分路径出现问题，数据仍可以正常传输。

无人机通信链路组网方案设计

对无人机组网方案进行研究需要对两个链路进行设计，即机间链路和空地链路。所谓机间链路的设计，指的是空中各无人机之间的通信链路设计；而空地链路的设计，指的是各无人机与地面指挥控制站之间的通信链路设计。由于机间链路与空地链路各有特点，对数据传输的方法、格式、速率等的要求不同，故其采取的组网方案也有所区别。为应对未来战争的要求，智能化、自组织、抗干扰能力强的组网方案成为了研究的热点和难点。本文研究的具体内容就是基于现有硬件条件，使无人机编队能够快速进行自主的通信组网、拓扑变换及编队协调。
无人机型号
数据链
工作频率
RQ一l Predator
BLOS,LOS
Ku band，C—band
RQ一2B Pioneer
现有的遥控与组网技术已不能完全满足无人机实现高等级自主控制的需求，迫切需要研究面向无人机的自主实时行动的一套通信组网方案。无人机网络一般由无人机群和基站组成，采用MANET（移动自组网络）多跳无线网络通信技术，组成无人机通信MANET网络，实时控制无人机群和传输侦察信号，增强无人机的通信能力和抗毁伤能力，将极大增强无人机对战场信息的感知获取能力，提高无人机协同执行任务的能力，以适应未来战争的需求。单无人机作为侦察和监视的有效手段在军事领域的应用已经有较长的历史，但是对多无人机通信组网的研究刚开始不久。组建具有较强信息感知与获取能力、通信能力和健壮性的无人机MANET网络已经成为多无人机通信研究的热点。
在这种情况下，对无人机组网方案和组网技术的研究已迫在眉睫，以美国为首的世界各军事强国加快了对无人机通信理论和技术的研究，并取得了一系列成果。然而，由于无人机机身尺寸和载重量的限制，许多大型设备无法搭载到无人机上，致使无人机在智能化的集群行动方面一直进展不大。而设备的小型化暂时难以实现，因此中小型无人机尚无法实现自主编队等要求。所以，基于现有设备，设计新的通信组网方案，实现无人机的自主编队是十分有必要的。

无人机自组织网络组网与接入技术的仿真设计与实现

无人机自组织网络组网与接入技术的仿真设计与实现高思颖;毛中杰;李东;徐鹏杰;赵天鹤;周杰;俞晖【摘要】描述了面向无人机(UAV)自组织网络的组网技术和接入技术,提出了针对时延的改进接入技术,以增加一部分低优先级消息的时延为代价,降低另一部分高优先级的消息的时延.选择基于C++和Python语言的网络模拟仿真软件NS3作为开发平台,编程实现UAV自组织网络的接入和组网技术仿真.【期刊名称】《上海师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(048)001【总页数】8页(P56-63)【关键词】无人机;自组网;接入技术;NS3;时延【作者】高思颖;毛中杰;李东;徐鹏杰;赵天鹤;周杰;俞晖【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240;中国航天电子技术研究院空间电子工程中心,北京100094;中国航天电子技术研究院空间电子工程中心,北京100094;中国航天电子技术研究院空间电子工程中心,北京100094;中国航天电子技术研究院空间电子工程中心,北京100094;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TN929.50 引言相比于长期演进(LTE)通信模式,自组网并不需要类似于基站的外部设施即可通信,因此自组网在构建小型无人机群组的通信网络中,具有重要地位.接入技术是将通信设备接入网络,实现通信设备间有效通信的技术.目前应用最为广泛的接入技术分为时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)、空分多址(SDMA)和码分多址(CDMA)等.其中,TDMA接入技术将时间划分为周期性的超帧,再将超帧划分为若干时隙,分配给各用户传输.TDMA接入技术具有通信质量高、保密好、系统容量大等优点,但需要对其进行精确的定时和同步,才能保证其时隙分配的正确性.自组网技术具有良好的同步机制,并且可以获取在线用户数量,适用TDMA接入技术.PATIBANDLA等[1]通过统计在衰落信道环境下,网络负载非饱和时单跳无人机(UAV)自组网的时延数据,分析了采用经典IEEE 802.11 分布式接入协议模型的MAC协议系统时延性能.CAI等[2]提出了一种采用令牌环(token)方式的接入MAC协议,通过仿真验证了协议的有效性.韩海艳等[3]提出了在固定TDMA协议中加入竞争机制并考虑优先级,使协议性能有一定程度的提高.本文作者基于网络仿真软件NS3,编程实现了无人机自组网的组网过程和传输过程,仿真过程中采用的接入技术是在文献[3]所提出方法的基础上进行改进的,将改进方案的时延性能与原方案进行对比,结果表明:改进方案的时延性能更优.1 自组网网络架构自组网是由独立通信终端相互通信并自行建立连接的网络[4].自组网中各个终端都具有主机和路由器的功能.路由器功能执行路由协议,进行路由转发和路由维护的工作;主机的功能是运行面向用户的各种应用程序.自组网路由协议应具备快速、准确且高效的特点,需尽量在最短的时间内查找到准确的路由信息,同时由于自组网终端一般是可移动的,路由协议需要适应网络拓扑的快速变化.在自组网建网过程中,由于各终端实现的功能较多,需要考虑其硬件的计算能力、电源容量和存储空间等因素的限制,应选择合适的接入策略和路由协议,以尽可能降低网络开销[5].一方面,由于自组网中没有类似基站的中转设施,各节点的时间无法校准,为实现节点同步,需要选出其中一个节点作为簇头,其余节点以它为标准进行同步;另一方面,在自组网中节点的传输距离有限,一般需要通过多跳转发,才能将数据包发送到目的节点,随着网络规模增大,数据包的转发次数随之增加,所占用的资源会随之增加,构建及维护路由的开销也会随之增大,导致无线网络的稳定性下降.综上所述,为了解决自组织网络的可扩展问题,提出分层树状结构的跳频自组网通信网络架构.树状分层网络中,同时存在中心控制结构和分布式控制结构,每一层中有多个簇,每一簇中含有一个簇头节点和若干成员节点.同一簇内的节点可以直接或间接进行通信,而同一层中不同簇的成员节点根据相应簇头节点进行转发.2 系统设计无人机自组网是自组网中的一种特殊形式,除了一般自组网的多跳、无中心等特点,还具备一些独有的特点.(1) 高速移动模型.无人机具有很高的移动速度,这种高速移动将造成网络拓扑频繁变化,进而对网络结构稳定性和协议性能带来冲击.(2) 低密度分布.由于空域广泛,无人机活动范围极广,节点在空中分散分布,彼此间距离以公里计算,这种低密度的分布将对网络连通性带来冲击.此外,在现实中,无人机还需要与地面控制台、卫星、有人驾驶飞机等不同的平台建立通信连接,在这些情况下,节点之间存在不确定性,会导致网络的异构性.(3) 节点能量强及网络临时性明显.无人机上的通信设备由飞机提供空间和能量,这使得无人机自组网不需额外考虑节点计算能力和能量耗费问题.无人机一般用于执行特殊任务,运动规律性不强,飞行不确定性大,网络临时性非常明显.(4) 独特的网络目标.传统自组网的连接目标是对等的,无人机自组网也是如此,此外网络中还需要部分担任数据收集的中心节点,因此需要支持流量汇聚.网内可能存在多种传感器,传输的业务包括图像、音频、视频等,具有时延敏感性高、数据业务量大、数据类型多元化等特点,需要保证相应的通信质量.基于上述特点,进行无人机自组网的仿真系统设计,具体实现主要包括网络参数设计、组网过程、接入技术及路由过程4个方面.其中,网络参数设计基于具体场景要求,路由过程已经有具体实例可以参考,因此,程序设计主要分为组网过程和接入技术2个部分.2.1 组网技术仿真设计分簇组网流程包括4个阶段:1) 簇头节点向第一跳节点发送时间同步消息,第一跳节点收到消息后,将本地时间与簇头节点时间进行校准;2) 各跳节点向下一跳节点发送tod同步消息,发送方案与1相同;3) 从最大跳数处开始广播路由信息,并在簇头节点汇聚子网内所有节点的在线情况,本阶段的路由信息只针对一个节点所知的所有在线节点,不包括节点之间的连接关系;4) 簇头在线广播全部节点的信息,节点根据收到的数据包更新本地其余在线节点的信息.本系统中采用自同步方进行前两个阶段的网络同步,后两个阶段实现各节点通信,以获取网络信息与网络结构.图1 组网流程程序框图本系统设置了一个5节点、 4跳结构的网络,组网阶段程序流程图如图1所示.仿真系统中,设置4个频点,在每个发送频点上发送8 ms的tod消息,接收频点则循环接收2 ms的消息,共循环4次.当发送节点和接收节点完成一次频率对齐后,数据收发成功.组网过程中,节点的通信方式均为广播.该方式下,不需要发送具体的目的地址,只需要将其socket连接到广播地址,并设置socket允许广播.该socket发送的所有数据包,均可被其他socket监听到.2.2 接入技术仿真设计采用竞争性TDMA接入技术,将时间分割成周期性的帧,每一帧中分成若干个时隙,各通信设备只能在特定的时隙进行收发通信,在时间轴上不会相互冲突.竞争TDMA时隙分配方法在遇到传输消息不平衡的情况时,可以调节时隙分配情况,节省时间资源.竞争TDMA时隙分配方法的帧结构如图2所示.图2 竞争TDMA技术帧结构图2中,1个完整的TDMA时帧包含3个子帧:声明子帧、应答子帧和信息子帧.作为控制子帧,声明子帧和应答子帧用于交换节点的消息信息,信息子帧则用于传输数据消息.在发送消息时,声明子帧在其主时隙中发送一个ready to send(RTS)分组,其中包括需要发送消息的节点编号及消息量大小标志.经过一轮监听,各节点获取了以自身为中心,一跳范围内的节点消息情况.整合收到RTS信息的节点消息,生成一个clear to send(CTS)分组,其包含需要发送消息的节点编号及消息大小标志.对于发送消息量较小的节点,安排其在信息子帧中的主时隙内发送消息,其他消息不能竞争其时隙.对于消息量较大的节点,除了自身主时隙安排发送消息外,还可以竞争2跳范围内空闲节点的时隙.多节点竞争同一个时隙时,以节点的优先级决定占用该时隙的节点次序.对于没有消息发送的节点,则使其让出信息子帧中的主时隙,节点处于空闲状态.活跃节点在分配的时隙里依次发送消息,空闲节点处于监听状态,以接收其他节点发送消息的请求,直到消息发送完毕.图3 竞争TDMA程序框图图4 总体设计概念图在网络消息负载重的情况下,依次发送节点的数据包.安排数据包中优先级较高的消息在优先级较低的消息之前发送,以增加低优先级消息的时延为代价,大幅降低高优先级消息的时延.由于TDMA帧由相同结构的声明子帧、应答子帧、信息子帧组成,可以统一计算出TDMA帧的执行时间间隔,每隔该时间间隔执行一次TDMA过程,程序框图如图3所示.当节点需要发送数据包时,由于接入部分没有网络拓扑结构的信息,节点可能需经过几个中继节点的转发,才能将数据包发送到目的节点,此时就需要OLSR(optimized link state routing)协议的协助[6].OLSR协议是由经典链路状态算法优化而成的表驱动式路由协议,协议规定将待发数据包的目的地址传输给路由,而路由返回给节点实际发送的下一跳节点地址,节点将数据包发送到下一跳节点,由下一跳节点再与路由交互,进行转发直至到达目的地址.图3中,由MAC层发送本节点的IP地址和目的节点IP地址至路由层,路由层返回下一跳节点IP地址.查询各节点的队列长度,若存在不为0的情况,则判定消息没有发送完,仍需开启下一个TDMA超帧.3 仿真及结果分析本系统总体设计概念图如图4所示.图4中,构建网络场景主要包括:设置节点数,安装网卡及协议栈,设置信道类型,设置移动模型,安装应用层协议,设计网络的拓扑结构,并且依据信道衰减模型,计算相应节点间的距离.当网络仿真的各项模块添加完成后,启动仿真,下达组网指令,所有节点开始组网.组网完成后,开始传输过程,将数据包的目的地址传到路由层,路由层返回数据包下一跳的目的地址,完成交互.图5 系统框架图图6 节点拓扑图采用NS3网络仿真软件对系统进行仿真设计.NS3中,simulator(事件调度器)的机制原理是建立一张离散事件安排表,可以在特定的时间设置发生一个事件,该事件则按时间顺序被放置在离散事件安排表的固定位置.仿真开始后,系统依据离散事件安排表依次执行事件,整个系统共用一个离散事件安排表,表中的事件也可以调用simulator设置子离散事件安排表,子离散事件安排表包含于主离散事件安排表中,表中的起始时间是设置该子离散事件安排表的时间,所有事件均在该时间之后执行.traced call back(数据包追踪机制)的原理是采用回调机制,通过异步调用,实现消息的通知.异步调用即接口的服务在收到消息时,主动调用客户方的端口,进入回调函数.图5中,节点的通信由socket负责,socket是协议簇(TCP/IP)与应用层之间的软件抽象接口,socket发送一个数据包需要在其内部结构中进行层层转发,经过UDP、IP、网络传输层、物理层,并通过信道传输到另一个节点.本次仿真实验中,设置总节点数为5个,分布在3跳范围内.每个节点在一个时隙内最大发包能力为5,空闲时隙将分配给重业务量节点发送,若存在多个重业务节点则查找优先级表进行判断.节点的拓扑结构如图6所示.3.1 组网仿真结果下达组网指令后,5个节点由于开机时间不同,其时间未获得同步,如图7所示.图7 组网开始节点开机时间图组网过程开始后,执行时间同步操作,图8为组网第一阶段的仿真结果.图8中,1号簇头节点,每隔1 ms广播一次,一共广播了32 ms.2号节点作为1号节点的1跳邻居,在第2 ms时收到1号节点的tod消息.组网第二阶段是各跳节点依次向下一跳节点广播tod消息,结果与图7相似.时间同步完成后,各节点的时间如图9所示.组网第三阶段是由最后1跳节点向前1跳节点广播消息,该消息包含本地在线节点列表.前1跳节点收到后,更新自己的在线节点列表,并继续向之前节点广播消息.重复该操作,直到消息到达簇头.第三阶段结束后,各节点的在线节点列表如图10所示. 图8 组网第一阶段仿真结果图9 时间同步结果图图10 第三阶段节点在线列表图10中,1号簇头节点的在线节点列表显示所有节点均在线,最后一跳节点的在线节点列表显示只有自己在线,这与理论吻合.图11 第4阶段节点在线列表组网第4阶段是1号簇头节点广播本地节点在线列表,告知全网其他节点的在线情况,仿真结果如图11所示.图11中,网络中各节点均更新了本地在线节点列表,至此,组网过程结束.3.2 基于TDMA的竞争时隙技术仿真传输过程的网络仿真结果如图12所示.图12中,一个TDMA超帧开始后,1号节点有8个消息包需要发送.在声明过程中,1号节点广播RTS分组,2号节点收到RTS消息;在应答过程中,2号节点广播CTS分组,1号节点收到CTS消息.此时1号节点2跳范围内的节点已经获知了发送消息的需求,在传输阶段,1号节点除了在本时隙发送5个数据包外,还可以占用2号节点的时隙发送剩余的3个数据包.在仿真实验中,将高优先级业务插入到队头,并通过增加低优先级业务的时延,达到降低高优先级业务的时延.设计高、低优先级消息的数量比为1∶4,不同网络负载下仿真结果图如图13所示.图13中,横轴表示业务负载,即一个TDMA超帧内包含的消息量,纵轴表示数据包的平均时延.另外,设置高、低优先级消息数量比为1∶2下的仿真结果,如图14所示.图12 传输过程仿真结果图图13 高、低优先级消息数量比为1∶4条件下的时延仿真结果图图14 高、低优先级消息数量比为1∶2条件下的时延仿真结果图高、低优先级消息数量比为1∶1情况下的仿真结果图如图15所示.图15 高、低优先级消息数量比为1∶1条件下的时延仿真结果图图13～15中,在正常排队情况下,高、低优先级消息的平均时延几乎没有差别,而在采用改进方案后,高优先级消息的平均时延较之前有明显降低,低优先级消息的平均时延也没有显著增加.另外,随着高优先级消息数量占比的增加,改进方案中两种消息的平均时延均会增加,并且在消息负载增大时,相较正常排队方案的平均时延,改进方案中低优先级消息增加了更多的平均时延,这是由于大量高优先级消息插到低优先级消息之前,使得系统性能受到影响.因此,改进方案在网络中,在较少高优先级消息、较多低优先级消息的情况下,具备较好的系统性能.4 结论研究了面向UAV自组织网络的接入与组网技术仿真,并且在NS3网络仿真软件上实现了面向UAV自组织网络的通信系统,提出了一种针对时延的改进接入技术,通过仿真分析了改进前后的系统性能,结果表明:本研究的改进系统较原系统,具备更优的性能.但当前系统仍然存在着一些问题,如在接入技术方面,对于相同优先级之间的排队问题欠缺考虑.在未来的工作中,仍需进一步改进.参考文献:【相关文献】[1] 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 [C]//International Conference on Connected Vehicles and s Vegas:IEEE,2014:145-150.[2] CAI Y,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 [J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2013,62(1):390-394.[3] 韩海艳,马林华,田雨,等.无人机编队中的自主定位与动态TDMA协议应用 [J].电光与控制,2012,19(9):29-32.HAN H Y,MA L H,TIAN Y,et al.Self-localization and application of dynamic TDMA in UAV formation [J].Electronics Optics and Control,2012,19(9):29-32.[4] ALSHBATAT A I,DONG L.Cross layer design for mobile ad-Hoc unmanned aerial vehicle communication networks [C]//International Conference on Networking,Sensing and Control.Chicago:IEEE,2010:331-336.[5] GOKTOGAN A H,NETTLETON E,RIDLEY M,et al.Real time multi-UAV simulator [C]//IEEE International Conference on Robotics and Automation.Taipei:IEEE,2003:2720-2726. [6] 郑伟明.OLSR路由协议研究及仿真 [D].成都:电子科技大学,2011.。