0 概述

无人机自组网(Unmanned Aerial Vehicle Ad hoc Network, UAVANET)^[1]是多个无人机进行通信^[2]和协调的平台, 能够智能快速地发送信息, 是一种特殊的移动无线自组网^[3-4]。UAVANET具有高度的移动性^[5-7], 其拓扑结构变动频繁, 容易造成链路中断, 因此, 设计高效的UAVANET路由^[8]是目前的研究热点。

AOMDV协议^[9]能够在路由发现过程中寻找多条路径, 适用于拓扑结构变动频繁的UAVANET。为使AOMDV路由协议找到更稳定的传输链路, 研究人员提出多种改进方案。文献[10]通过对节点的能量进行分级, 提出AOMDV_EC协议, 使用能量级别高的移动节点作为下一跳, 避免因能量影响造成链路中断。文献[11]提出PE-AOMDV协议, 在选择路由时寻找剩余能量最多的链路作为传输链路。文献[12]提出AOMDV-PD协议, 通过设定相关因子寻找分离路由的路径集合, 防止因一个节点失效造成多条链路失效。文献[13]提出LET-AOMDV协议, 通过计算链路生存时间获取最稳定的链路传输数据。文献[14]提出RED-AOMDV协议, 通过考虑每个节点的能量和时延, 使已有路径均衡承担转发数据。文献[15]提出BB-AOMDV协议, 通过获取各节点到目的节点的第二跳信息, 在路径失效时绕过断点并通过断点上下游建立的旁路实现数据的正常传输。

上述协议主要针对移动节点速度变化小和方向变化单一的场景, 在速度变化大、方向多变的情况下难以找到稳定的链路, 并且缺乏对已寻找到链路^[16]的修复, 当拓扑结构频繁变动时会不断发起路由寻找过程, 因此, 在用于强动态UAVANET^[17]时链路容易断裂且链路修复效率低。针对该问题, 本文提出一种基于节点差异的AOMDV路由协议, 用以增强UAVANET路由稳定性, 提高网络性能。

1 AOMDV协议

AOMDV路由协议^[18-19]在一次路由寻找过程中建立多条路径, 只有在全部路径都中断的情况下才需要重新寻找路由, 适用于频繁发生链路中断的强动态性移动自组网, 其路由发现和修复过程如下:

1) 路由发现。当节点需要一条路由到达某个目的节点时, 首先检查路由表中是否有相应的链路, 若存在则直接发送数据; 若没有发现可用路由, 则广播一条路由请求RREQ消息。与AODV协议^[20-21]不同, 当中间节点收到重复的路由请求RREQ消息时, AOMDV不直接丢弃而是判断首跳域, 与具有相同源节点的不同邻居节点建立反向路径, 因此, 其在路由发现过程中会建立多条路径。

2) 路由修复。活动路由上的节点会周期性广播HELLO消息包给相邻节点, 若相邻节点在设定时间内没有收到任何邻居节点的广播消息, 说明链路已经断裂。当节点断裂处距离目的节点较近, 则启用本地修复。当本地修复失败时, 断裂处的上游节点会发送RERR给源节点, 重新发起路由寻找过程。

2 ND-AOMDV协议

AOMDV虽然能够在寻找路由期间计算多条路由, 减少动态网络中路由寻找时延长、路由寻找频率高对无人机网络性能的不利影响, 但也存在链路易断裂和链路修复效率低的问题。为此, 本文提出ND-AOMDV路由协议。在发现路由时, 通过比较无人机速度向量的变化, 选择节点差异最小的路径作为路由路径; 在修复路由时, 从断开处寻找上下游节点能量最强的共同相邻节点, 重新建立链路。

2.1 速度向量模型

在三维坐标系中, 每一个无人机都可以用一个向量表示(如图 1所示), 从中分别取与x、y、z轴方向相同的3个单位向量(i, j, k)作为一组基底向量, 若a为该坐标系内的任意一个向量, 以坐标原点O为起点P为终点作向量p = a, 如图 2所示。

单个无人机的速度向量模型如图 3所示。由空间基本定律可知, 有且只有1组实数对$\left(x_{\mathrm{u}}, y_{\mathrm{u}}, z_{\mathrm{u}}\right) $表示向量的坐标, 使得$\mathit{\boldsymbol{a}} = \mathit{\boldsymbol{p}} = {x_{\rm{u}}}\mathit{\boldsymbol{i}} + {y_{\rm{u}}}\mathit{\boldsymbol{j}} + {z_{\rm{u}}}\mathit{\boldsymbol{k}} $, 因此, 称实数对$\left(x_{\mathrm{u}}, y_{\mathrm{u}}, z_{\mathrm{u}}\right) $为向量a的坐标, 记作$ \mathit{\boldsymbol{a}} = \left( {{x_{\rm{u}}}, {y_{\rm{u}}}, {z_{\rm{u}}}} \right)$, 其中$\left(x_{\mathrm{u}}, y_{\mathrm{u}}, z_{\mathrm{u}}\right) $也即点P的坐标, 是每个无人机速度向量的坐标。

在UAV中, 所有无人机都可以看作一个向量, 在坐标系中用坐标表示, 并且俯仰角L_c为无人机移动方向与平面yoz之间的夹角, 偏航角l为无人机移动方向与平面xoy之间的夹角。无人机速度向量的模为速度大小, 方向为移动方向^[22]。无人机速度向量的坐标分量表示如下:

$ x_{\mathrm{u}} =|v| \cos L_{\mathrm{c}} \cos l $

(1)

$ y_{\mathrm{u}} =|v| \cos L_{\mathrm{c}} \sin l $

(2)

$ z_{\mathrm{u}} =|v| \sin L_{\mathrm{c}} $

(3)

2.2 速度变化系数

由于无人机自组网中的节点具有高度的移动性, 拓扑结构频繁变化, 容易发生链路中断, 因此在选择下一跳无人机节点时必须比较节点之间的速度。当速度相近时, 建立的路由不容易断裂, 能够使链路更具持久性。

假设无人机a和b的速度分别为v_a和v_b, 则速度变化系数表示如下:

$ S=\frac{|| v_{\mathrm{b}}|-| v_{\mathrm{a}}||}{\left|v_{\mathrm{a}}\right|} $

(4)

根据节点信息计算速度变化系数, 当超过设定的阈值S时, 则丢弃数据包。

2.3 角度变化系数

由于自组网中的节点具有不同的运动方向, 当无人机节点之间的角度较大时, 无人机高速的移动会导致无人机之间的距离不断变大, 这样建立的链路容易发生断裂, 因此在比较节点速度变化的同时, 也要比较节点运动方向的变化, 当角度变化较小时, 能够使建立的链路保持更长的时间。

假设无人机a和b的向量坐标分别是$ \left( {{x_{\rm{a}}}, {y_{\rm{a}}}, {z_{\rm{a}}}} \right)$和$ \left(x_{\mathrm{b}}, y_{\mathrm{b}}, z_{\mathrm{b}}\right)$, 它们之间的夹角用θ表示, 则2架无人机之间夹角的余弦和角度差异系数A表示如下:

$ {\cos \theta = \frac{{{x_{\rm{a}}} \times {x_{\rm{b}}} + {y_{\rm{a}}} \times {y_{\rm{b}}} + {z_{\rm{a}}} \times {z_{\rm{b}}}}}{{\sqrt {x_{\rm{a}}^2 + y_{\rm{a}}^2 + z_{\rm{a}}^2} \times \sqrt {x_{\rm{b}}^2 + y_{\rm{b}}^2 + z_{\rm{b}}^2} }}} $

(5)

$ {A = 1 - \cos \theta } $

(6)

根据节点信息计算角度变化系数, 当超过设定阈值A时, 则丢弃数据包。

2.4 节点差异系数

本文综合速度和角度的变化, 给出节点差异系数的计算公式:

$ R=A+S $

(7)

R越小表示2架无人机之间的速度和角度越接近, 节点间差异越小, 建立的链路越稳定。

2.5 能量修复模型

节点可以通过本地广播HELLO消息来提供连通性信息。若节点在寿命时间内没有接收到该相邻无人机节点的任何信息, 则说明该节点到达该相邻节点的路由是失效路由。

由于断开处的上游节点缓存数据, 因此寻找断开处上下游节点的共同邻居节点可重新建立链路。在寻找断裂处上下游节点的共同邻居节点时, 通过定义数组node_set[]来记录共同邻居节点。遍历断裂处上游节点的相邻节点, 如果它也存在于下游节点的邻居列表中, 则说明该节点是上下游节点的共同相邻节点, 将其存放在数组中, 然后遍历数组中的元素, 能够找到能量最大的共同邻居节点。

ND-AOMDV协议引入通知消息包, 在断裂处的上游节点发送通知消息给断裂处上下游节点的共同邻居节点, 告知其目的节点是断开处的下游节点。如图 4所示, 当链路中节点B和节点C之间发生断开时, 发起路由修复, 节点E和节点I是断裂处上下游节点B和C的共同邻居节点, 比较节点E和节点I的能量大小, 选择节点能量大的节点E作为断裂处的下一跳节点, 重新建立链路。

2.6 控制消息结构

图 5和图 6显示了ND-AOMDV路由协议RREQ消息和RREP消息的格式。

2.7 路由表结构

ND-AOMDV协议中的路由表结构如图 7所示, 由于其中增加了节点差异系数, 因此可以在选择链路时选择节点差异系数最小的链路。

2.8 协议描述

ND-AOMDV协议描述如下:

1) 路由发现。与AOMDV路由协议路由发现过程不同, 当无人机节点接收到其相邻无人机节点发送的一个控制分组后, ND-AOMDV协议按照RREQ中携带的相邻节点的信息以及本节点信息计算速度变化和角度差异, 在速度变化超过设定域值或者角度变化超过设定域值时丢弃数据包, 如果这两者都符合, 则将其相加计入节点差异系数中, 最后选用一条节点差异系数最小的路由转发数据。

2) 路由修复。断开处上游无人机节点查看自己的邻居列表信息, 找到所有的相邻无人机节点, 遍历上游节点的所有相邻节点, 若上游无人机节点的相邻节点同时也是下游无人机节点的相邻节点, 说明该无人机节点是断裂处上下游节点的共同邻居节点, 将其存放在node_set[]中, 然后遍历数组中的节点, 找到能量最高的节点重新建立链路。

3 仿真与结果分析 3.1 仿真环境

为验证ND-AOMDV路由协议的性能, 本文利用网络仿真软件NS2.35在相同条件下对AOMDV、PE-AOMDV和ND-AOMDV协议进行仿真分析, 仿真参数设置如表 1所示。

3.2 结果分析

本文通过平均端到端时延、节点剩余能量、路由恢复频率和路由开销4个评价参数来比较3种协议的性能。其中:平均端到端时延是指所有分组从源节点发送到目的节点接收的时间差的均值; 节点剩余能量是指节点初始能量与传播消息消耗的能量的差值; 路由恢复频率是指每秒初始化的路由寻找进程的总次数; 路由开销是指路由消息总数据量与接收分组总数据量的比值。

图 8所示为AOMDV、PE-AOMDV和ND-AOMDV协议的平均端到端时延对比。当无人机节点最大速度为100 m/s时, ND-AOMDV协议的平均端到端时延相比于AOMDV协议降低了90.3 %, 相比于PE-AOMDV协议降低了89.5 %。ND-AOMDV协议因结合节点差异和能量修复算法, 可避免数据转发到容易发生链路断裂的节点处, 减少了数据包重传的可能性, 同时又对最优路由进行维护, 提高了数据包的转发效率, 降低了传输时延。

图 9所示为AOMDV、PE-AOMDV和ND-AOMDV协议的节点剩余能量对比。当无人机节点最大速度为100 m/s时, ND-AOMDV协议的节点剩余能量相比于AOMDV协议提高了42.7 %, 相比于PE-AOMDV协议提高了35.1 %。ND-AOMDV协议因结合节点差异和能量修复算法, 减少了路由发起次数, 同时在路由修复时选择能量高的节点, 保留了节点能量。

图 10所示为AOMDV、PE-AOMDV和ND-AOMDV协议的路由恢复周期对比。当无人机节点最大速度为100 m/s时, ND-AOMDV协议的链路恢复频率相比于AOMDV协议降低了79.1 %, 相比于PE-AOMDV协议降低了79.7 %。ND-AOMDV协议因在路由寻找时选择速度和角度相近的节点, 使链路更加稳定, 同时提高了修复效率, 减少了路由发起次数。

图 11所示为AOMDV、PE-AOMDV和ND-AOMDV协议的路由开销对比。当无人机节点最大速度为100 m/s时, ND-AOMDV协议的路由开销相比于AOMDV协议降低了50.3 %, 相比于PE-AOMDV协议降低了26.9 %。ND-AOMDV协议在路由发现过程选择节点差异系数小的路径, 同时在路由修复中选择能量最大的共同邻居节点, 减少了链路断裂和数据包重传的次数, 避免许多无用的开销。

4 结束语

针对AOMDV路由协议用于强动态UAVANET时链路易断裂和链路修复效率低的问题, 本文提出ND-AOMDV路由协议。在路由发现过程中, 根据无人机速度向量的变化选择节点差异性最小的路径作为路由路径, 而在路由修复过程中, 则从链路断开处寻找上下游节点能量最高的共同相邻节点重建链路。仿真结果表明, 当无人机移动速度较快时, ND-AOMDV路由协议能够增强路由的稳定性, 提高网络性能。但该协议修复路由时只考虑节点的能量, 未考虑共同邻居节点的速度和移动方向, 下一步将对此提出改进方案。