一種基于判定區域的AODV路由的自適應修復算法

劉 思 張德干 劉曉歡 張 婷 吳 昊

(計算機視覺與系統省部共建教育部重點實驗室(天津理工大學) 天津 300384) (天津市智能計算及軟件新技術重點實驗室(天津理工大學) 天津 300384)406690108@qq.com)

移動自組織網絡(mobile ad hoc networks， MANET)是不依賴基礎設施，自組織、可重構的多跳無線網絡[1-3].在搶險救災環境中，散布的節點之間的通信依靠MANET實現.在MANET網絡中，節點的移動性以及通信半徑的限制，使得數據的傳輸相比傳統網絡更加復雜[4-5].適用實際環境的高效路由技術的研究尤其重要.目前針對MANET的路由協議已取得一些成果，本文主要研究針對搶險救災環境，使用路由協議的自適應修復技術.

在實施搶險救災時，為了迅速實施救災，自組建立MANET.這是一種節點被統一調配的網絡，即節點接受統一調配的高速移動的MANET網絡.針對自組織網絡特點和路由需求，國內外相關研究人員和機構以避免路由環路、控制路由開銷、動態適應網絡為目的，設計開發了不同方式的路由協議[6-8].按照路由建立方式的不同，網絡路由協議可分為先應式路由協議、按需路路協議和混合型路由協議[9-12].無線自組網按需平面距離向量(ad hoc on-demand distance vector， AODV)路由協議作為典型的按需路由協議之一，可以自適應在移動自組織網絡中完成數據傳輸[13-16].路由建立的過程為：源節點首先通過組播方式廣播路由請求(routing request， RREQ)信息.網絡中的其他節點(不是目的節點)接收到RREQ后，在該節點緩存的路由記錄里搜尋包含可以傳送到目標節點的路由.如果包含，則該節點單向廣播路由應答(routing response， RREP)信息；不包含，則繼續廣播RREQ信息[17-20].

根據AODV的性質可知，當路由發生故障時，AODV路由自身會進行路由維護，如果在維護時間內路由沒有完成修復，故障節點則向源節點發送錯誤信息，源節點接收到錯誤信息以后，會再次發起路由建立的過程[21-24].關于AODV路由協議的防洪控制改進算法有一些進步，但是針對環境的自適應修復很少，所以基于防洪控制的自適應修復算法研究很有必要[25-27].

為了解決AODV路由在路徑失效后才進行路由修復引起的網絡延遲、擴大開銷、影響網絡生命周期等問題，提出了基于判定區域的AODV路由協議的自適應修復算法(an adaptive repair algorithm for AODV routing based on decision region， AR-AODV)，目的是使改善后的路由更適應搶險救災的MANET網絡.本文首先根據網絡中節點做統一性移動的特性，建立最優搜尋公式，并求出該公式的最優解；提出自修復過程發起的條件閾值；最后給出確定尋優區域的算法.仿真結果表明，該算法改善了平均端到端時延，減少了控制開銷，并提高了數據包分組交付率.

1 相關研究

已有的相關研究中，文獻[28]提出了一種具有速度感知的AODV路由改進算法SA-AODV.SA-AODV在路由發現階段，根據節點的位置和通信半徑以及節點間的相對移動速度選出一部分在通信范圍內且與數據發送節點相對移動速度較小的路由節點，然后通過節點間的相對移動速度評估出每條可到達目的節點的路由線路的有效生存時間，根據有效生存時間的長短選擇最佳路由方案.實驗表明，SA-AODV路由算法更適合運用在高速移動的節點網絡中.文獻[29]提出了一種基于網絡拓撲變化，結合源路由的按需距離矢量路由算法DS-AODV.DS-AODV協議根據網絡拓撲復雜性，采用高效的路由發現維護策略，使節點合理的使用網絡帶寬資源；根據對相鄰節點移動預測鏈路持續時間結合節點最大速度分析網絡拓撲穩定性，并通過不同穩定程度在路由發現過程加入源路由機制和路由維護周期更新機制，從而選擇穩定性高的路由.結果表明，在拓撲變化不同的各種環境下提出的方法的平均分組投遞率高，且綜合端到端時延小.

為了更適應搶險救災的MANET網絡，解決AODV路由在路徑失效后才進行路由修復引起的網絡整體效率的問題，提出了基于判定區域的AODV路由協議的自適應修復算法(AR-AODV).通過實驗仿真以及實際場景測試，證明該算法有效改善了路由的效率.

2 自修復算法原理

2.1 尋優算法原理

定義1.自修復節點.在AODV路由中任意一條數據傳輸路徑，如果在某一時間，鏈路發生故障，導致路徑失效，則該故障鏈路的上一跳節點稱為自修復節點.

定義2.最優節點.把自修復節點為了修復失效路由而搜索出的下一跳節點，稱為最優節點.

定義3.聯合概率密度.設最優節點分布在網絡拓撲中的位置為M(xt,yt)，自修復節點的分布位置設為G(xt,yt)，則自修復節點尋找最優節點的過程(尋優過程)與最優節點的分布位置的聯合概率密度設為pf(m,G)：

pf(m,G)dm=P[m≤M≤m+dm|SG(φ)],

(1)

其中，0≤φ≤t，SG(φ)表示自修復節點朝G(φ)這個方向沒有搜尋到最優節點.

搜尋最優節點的概率h：

(2)

其中，region表示最優節點在網絡中分布的范圍.

自修復節點搜尋最優節點的尋優過程的公式為

(3)

設T為自修復節點搜尋到最優節點的時間，則搜尋成功的所需要的平均時間為

(4)

假設在不同時間點對最優節點進行搜尋的過程是相互獨立的，則自修復節點在t1時的聯合概率分布為：

pf(mt+Δt,U)=pf(mt,U)(1-h(mt,U)Δt),

(5)

t1=t+Δt，h(mt,U)表示自修復節點沿著路徑U搜尋最優節點的概率函數.

得到統一性調配的尋優公式：

(6)

其中，N為網絡的最大節點數.

引理1.網絡拓撲中節點接受統一調配，此場景下自修復節點可以通過Ray-Algorithm搜尋出最優節點[30].

證明. 由節點接受統一調配，此場景下建立的尋優等式(6)得出：

(7)

(8)

且mj(0)=m0.

得出：

dpfdv=-pf[Ω+h(mt,t(φ),U(φ))],

(9)

pf(0)=pf0(m0).

利用Ray-Algorithm求式(9)的解，表示為

(10)

至此，采用Ray-Algorithm可計算出最優節點的尋優尋公式的解，即自修復節點可以通過Ray-Algorithm搜尋出最優節點得證.

證畢.

定理1.節點受統一性調配的MANET，對AODV路由的任意自修復節點采用Ray-Algorithm搜尋最優節點其搜尋結果是最優解.

證明. 1)根據引理1可知AODV路由的任意自修復節點采用Ray-Algorithm可以搜尋出最優節點.

2) 設在t時，最優節點在搜索范圍空間內的位置為m(x,y)，自修復節點為m(x0,y0)，使在t時以m(x0,y0)為起點的射線通過m(x,y).如果pf0(m(x0，y0))=0，有pf(mt(x,y),U)=0，算法結束；否則，根據等式(10)計算方程pf(mt(x,y),U)=0[30].所以，采用Ray-Algorithm搜尋的結果是最優解.

至此，節點受統一性調配的MANET，AODV路由的任意自修復節點采用Ray-Algorithm搜尋到的最優節點為最優解得證.

證畢.

定義4.尋優區域.根據定理1，將自修復節點搜尋最優節點區域設為以自修復節點為頂點、自修復節點與目的節點的連線為中軸線的扇形區域，稱為尋優區域.

設定的尋優區域可以在減少控制開銷的同時增大自修復過程的成功率.而尋優區域的半頂角ψ的取值由MANET網絡中節點運動狀態、移動速度和能量大小等決定.當ψ0=0時，尋優區域為經過目的節點的射線，搜尋到的節點則為通過Ray-Algorithm求得的最優解；當ψ0=2π時，尋優區域變成整個圓區域，尋優過程轉換為AODV路由自帶修復過程.所以，頂角增大，尋優區域就變大，而控制開銷則增多.

2.2 發起自修復的條件算法

AODV路由發生失效時，以全網泛洪的方式廣播路由信息[31]，增加了網絡的控制開銷，本文將通過限定區域來研究如何以更小的開銷，建立發起自修復與網絡環境的映射關系.

當節點A的傳輸路徑li=1，路由中任意節點A的最大傳輸距離為R，穩定傳輸距離為r.當節點A的鄰居節點位于穩定區域內時，傳輸路徑強健；而當鄰居節點移動到最大距離區域時，傳輸路徑開始變得不穩定.因此節點從傳輸穩定距離移出進入最大距離時，應為最佳發起自修復時刻，所以穩定傳輸距離的邊界設定為路由發起修復的條件.當節點B到達穩定傳輸距離邊界時，節點B向節點A廣播路由修復判定分組(route repair decision report， RRDR)，節點A接收到RRDR后，發起路由自修復.

為了減少控制開銷，本文以節點的接收功率來判斷節點移動變化，進而確定是否發起路由修復.也就是說，把穩定傳輸的距離的邊界接收功率設為條件閾值，建立距離與路由修復的映射關系，在路由情況變差前提前發起修復.如圖1所示：

Fig. 1 Initiating self-repairing mapping relationships圖1 發起自修復的映射關系

計算節點的接收功率Sr：

Sr=Srdn,

(11)

其中，d表示發送數據節點與接收數據節點間的距離,Ss表示節點的發送功率.n是可調參數，本文設n=3.

因為穩定傳輸距離的邊界接收功率為條件閾值，則發起路由修復的條件閾值為

Sth=Ssern,

(12)

其中，r=R-τ.

節點的接收功率的平均值為：

(13)

當Sr-av

算法1.發起路由修復的條件算法.

Ptmp=Pmatrix(hopE,:);*條件算法*

Precv=mean(Ptmp(find(Ptmp<100)));

ifPrecv

Trepair=Trepair+1;

CounterRRDR=1;*跳數計數器*

end if

ifflag1=1

ifdistance(hopE)>(distance(hopS)+transmat(hopS,hopE))

distance(hopE)=(distance(hopS)+transmat(hopS,hopE));

queue=[queue,hopE];

end if

end if

Fig. 2 The angle of nodes located in the network圖2 節點所處網絡的角度

2.3 尋優區域的判定算法

通過確定尋優區域，必先確定最優節點所在位置.為了計算方便，減少不必要的控制開銷，本文以最優節點的角度來代替其所處拓撲的位置.而節點的角度以節點接受數據的角度代替.AODV數據傳輸的是從上一跳節點向鄰居節點傳輸.以i代表節點Ai的跳數值.設節點Ai在網絡中的角度為αi，表示從跳數為i+1的節點接收數據的角度.跳數為i的節點直接向目的節點傳輸數據的角度為δi.如圖2所示：

(14)

其中，αj∈(-π,+π].如圖2所示，處于x軸上方的傳輸方向為正向.

節點的尋優區域的判定算法處理步驟，描述如下：

1) AODV中某條路由中節點C的傳輸路徑lC=1，某一時刻，計算得出節點C的平均接收功率小于閾值，判定傳輸路徑不穩定，節點C向上一跳節點B發送RRDR.RRDR包含IDMAC,Sr,tr三個信息，其中Sr代表節點的接收功率，tr代表節點的接收時間.當網絡中的節點收到一個RRDR，就在判定報告RRDR中更新IDMAC,Sr,tr信息.

2) 節點B接收到RRDR，發起路由自修復過程，廣播路由修復請求(query repair， QRYR)，QRYR記錄角度δB信息，并加入一個預設的半頂角ψ0.

3) 節點A收到QRYR，計算節點A、節點B與目的節點D的夾角∠ABD=ψ，由已知的節點A和節點E的角度αA和αE，可以計算得出ψ=|αA+αE+δB|，其中|αA|=-αA，|αE|=+αE，|δB|=-δB.如圖3所示:

Fig. 3 Calculating for all angles圖3 各個角度計算

4) 當ψ≤ψ0時，節點A位于尋優區域內.利用式(14)計算得到節點的δA，并記錄到QRYR中.如果當ψ>ψ0時，節點A不在尋優區域內，該節點刪除QRYR報告.

算法2.角度計算.

theta0=arctan((Y(hopE)-Y(hopS))

(X(hopE)-X(hopS)));*角度的計算*

ifflag2==1

theta0=arctan((Y(hopE)-Y(hopS))

(X(hopE)-X(hopS)));

dist2=dismatrix(hopE,:);

[V,I]=sort(dist2);

end if

2.4 AR-AODV算法描述

本節提出基于判定區域的AODV路由協議的自適應修復算法.首先對自修復節點搜尋最優節點建立尋優公式，根據Ray-Algorithm確定搜尋結果，并證明該搜尋結果即為搜尋最優節點過程的最優解；然后給出判定自修復的條件算法，確定自修復過程發起的條件閾值.為了減少控制開銷，給出尋優區域定義并提出確定尋優區域的算法.具體實現步驟如圖4所示:

Fig. 4 Searching for optimal nodes by self-repairing nodes圖4 自修復節點搜尋最優節點

具體描述如下：

1) AODV中路由的任意節點，據式(12)計算節點的條件閾值Sth.當節點B根據式(11)得出節點的接收功率的平均值Sr-av，此時，Sr-av

2) 當節點A收到記錄CounterRRDR的RRDR報告后，將在ψ0=π3尋優區域內廣播記錄節點A的與目的節點角度的QRYR修復數據包，調用算法2.根據式(6)(9)建立尋優公式搜尋，此處調用算法3，據式(10)在尋優區域內搜索最優節點.

3) 節點F收到QRYR數據包，計算夾角∠FAD，即ψ，當ψ≤ψ0時，則接收到QRYR報告的節點F位于尋優區域中.該節點根據式(14)計算得到δF，并將結果寫入QRYR中重新廣播發送.當ψ>ψ0時，節點F處于修復區域之外，該節點將丟棄接收到的節點A的QRYR報告.此處調用算法4.直到目的節點收到QRYR并發送新的QRYR，完成路由更新，則確定路由自適應修復完成.圖4給出了AODV協議中任意一個節點自修復的過程.

4) AODV中自修復節點與目的節點間的跳數之差距不能大于修復長度閾值MaxRepair_l，否則自修復節點不能發起修復.QRYR的修復長度Tli設為

max(MinRepair_l,0.5×ith)+LocalAdd_l,

其中ith表示超出傳輸范圍的節點的高度值，MinRepair_l+LocalAdd_l≤1.

5) 在修復定時器Tre時間內，自修復節點收到目的節點的QRYR報告，則AODV自適應修復完成.如果Tre超時，AODV的自修復節點將廣播刪除報告，刪除失效路由.

算法3.尋優搜索最優節點.

ifflag3==1*Ray-Algorithm的偽代碼*

Ker=3

forjj=1:Ker

theta(jj)=arctan((Y(I(jj))-

Y(hopS))(X(I(jj))-X(hopS)));

end for

end if

thetatotal=sum(theta);

ifthetatotal>theta0

iftransmat(hopS,hopE)≤MaxRepair_l

queue=[queue,hopE];

parent(hopE)=hopS;

end if

算法4.QRYR數據包處理算法.

ifPrecv

counter=0;

whileflag==1

counter=counter+1;

dist2=dismatrix(hopE,:);

[V,I]=sort(dist2);

Ker=3;

end while

ifKer+counter≥length(I)

flag=0;

forjj=counter:Ker+counter

theta(jj)=arctan((Y(I(jj))-

Y(hopS))(X(I(jj))-

X(hopS)));

thetatotal=sum(theta);

end for

end if

end if

ifthetatotal>theta0*位于修復區域之外*

queue=[];

flag4=1;

ifflag4==1

hNC=lenfth(queue);

sets=max(MinRepair_l,0.5×ith+

LocalAdd_l);

ifsets>MinRepair_l+LocalAdd_l

queue=[queue,hopE];

parent(hopE)=hopS;

end if

end if

end if

iftransmat(hopS,hopE)≤MaxRepair_l

queue=[queue,hopE];

parent(hopE)=hopS;

end if

3 議仿真與分析

3.1 仿真環境設置

本實驗借助MATLAB平臺，對本文提出的AR-AODV自適應修復算法進行仿真分析.將本文協議和經典的AODV協議及已提出的SA-AODV協議[28]和DS-AODV協議[29]進行對比.分別在不同的節點數據包發送速率、不同的節點移動速度、不同的網絡節點數目以及鏈路失效率，對節點之間平均端到端的時延、數據包分組交付率、路由拓撲控制開銷進行仿真分析.本節仍采用Random Way-point移動模型[30]仿真統一性調配運動.仿真參數如表1所示:

Table 1 Simulation Parameters表1 仿真參數

Continued (Table 1)

仿真實驗主要測量指標有3個：

1) 平均端到端時延.從節點產生數據流或者接收到數據后開始，到該數據成功被下一跳節點接收的平均延時時間.

2) 數據包遞交率.每個節點除了發送路由維護信息包之外，還需要發送自己的消息信息數據包，根據源節點發送的數據包數量和目的節點接收到的數據包數量，計算出數據包成功遞交率.

3) 拓撲控制開銷.由于AODV為按需路由協議，路由請求普遍采用泛洪廣播形式.且路由一旦建立，除非出現路由不再使用或路由異常中斷這2種情況，否則節點都會維護該路由.所以，對這些維護路由拓撲信息的數據包開銷進行分析.

實驗仿真的網絡拓撲如圖5所示：

Fig. 5 Network topology diagram of experimental simulation圖5 實驗仿真的網絡拓撲圖

3.2 仿真結果分析

圖6～8為在節點速度不變、不同數據包發送速率的情況下各種路由算法的網絡性能變化.

Fig. 6 Average end-to-end delay diagrams with different packet delivery rates圖6 不同的數據包發送率下平均端到端的時延

Fig. 7 Packet delivery rate with different packet delivery rates圖7 不同的數據包發送率下數據包分組交付率

Fig. 8 Routing topology control overhead with different packet transmission rates圖8 不同的數據包發送率下路由拓撲控制開銷變化

如圖6～8所示，隨著數據包發送率的提高，網絡的平均端到端時延、網絡的路由控制拓撲開銷都是增長趨勢，而數據包交付率則呈整體下降趨勢.因為隨著數據包發送率的提高，網絡中數據增多，導致整個網絡擁擠，發送數據需要排隊，更加重網絡的負載，導致網絡延時增大.但是本文提出的AR-AODV算法，相比傳統AODV時延減少30%左右，比DS-AODV減少時延21%大小，比SA-AODV減少10%左右.實驗仿真表明，提出的算法整體時延減少效果顯著.網絡負載增大、網絡控制請求大量增多導致網絡路由控制開銷增大.實驗仿真結果顯示，本文提出的AR-AODV路由算法，比傳統AODV控制開銷降低35%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，控制開銷分別降低28%和19%左右.控制開銷改進明顯.鏈路失效、網絡擁堵，導致的數據包傳輸需要排隊，導致交付率明顯降低，但是本文提出的算法交付率提高明顯.比傳統AODV數據包交付率提高31%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，數據包交付率分別提高15%和9%左右.

圖9～11在不同的節點速度下對網絡應用不同的改進路由所產生的網絡平均端到端時延、網絡的路由控制拓撲開銷和數據包交付率進行仿真分析.

Fig. 9 Average end-to-end delay variation with different node speeds圖9 不同節點速度下平均端到端時延變化

Fig. 10 Packet delivery rate with different node speeds圖10 不同節點速度下數據包分組交付率變化

Fig. 11 Routing topology control overhead with different node speeds圖11 不同節點速度下路由拓撲控制開銷變化

圖9表明隨著節點速度增大，4種改進路由的網絡的平均端到端時延都是增加趨勢.圖10表明隨著節點速度增大，4種改進路由的數據包分組交付率是減少的.圖11表明隨著節點速度增大，4種改進路由的路由拓撲控制開銷也是增大的.網絡的節點速度增大，導致整個網絡的移動性加大，鏈路失效率大大增加，從而導致數據傳輸受阻，傳輸數據進行排隊等待，網絡擁堵網絡時延增大明顯.而修復路由導致路由控制開銷增長、整個網絡數據交付率下降.但是本文提出的AR-AODV算法，在減少時延方面，比傳統AODV時延減少30%左右，比DS-AODV減少時延20%大小，比SA-AODV減少15%左右.比傳統AODV數據包交付率提高28%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，數據包交付率分別提高25%和20%左右；比傳統AODV控制開銷降低50%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，控制開銷分別降低33%和25%左右.控制開銷改進效果明顯.

圖12～14通過不斷增大網絡密度即增加網絡節點數目，來分析網絡應用不同的改進路由所產生的網絡的平均端到端時延、網絡的路由控制拓撲開銷和數據包交付率的變化規律.

Fig. 12 Average end-to-end delay with different number of nodes圖12 不同節點數目下平均端到端時延變化

Fig. 13 Packet delivery rate with different number of nodes圖13 不同節點數目下數據包分組交付率變化

Fig. 14 Routing topology control overhead with different number of nodes圖14 不同節點數目下路由拓撲控制開銷變化

圖12表明隨著網絡密度的增大，網絡的平均端到端時延增大.圖13表明隨著節點數目增多，數據包分組交付率也隨之降低.圖14所示隨著節點數目增多，路由拓撲控制開銷也增大.網絡中節點數目增多，路由失效率降低，路由修復導致的時延、開銷也增大，而數據包交付率降低速度也減慢.本文提出的改進算法隨著節點數目增多效果越明顯.提出的AR-AODV算法，在減少時延方面，比傳統AODV時延減少45%左右，比DS-AODV減少時延40%大小，比SA-AODV減少35%左右.比傳統AODV數據包交付率提高70%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，數據包交付率分別提高30%和25%左右；比傳統AODV控制開銷降低60%左右，與DS-AODV，SA-AODV相比，控制開銷分別降低30%和25%左右.整體控制開銷改進效果明顯.

Fig. 15 Average end-to-end delay with different link failure rates圖15 不同鏈路失效率下平均端到端時延變化

如圖15所示，在不同的鏈路失效率，對網絡應用不同的改進路由所產生的網絡的平均端到端時延的變化進行仿真分析.結果表明隨著鏈路失效率的增大，4種改進路由的網絡的平均端到端時延都是增加趨勢.網絡的鏈路失效率增大，數據傳輸受阻，網絡擁堵網絡時延增大明顯.但是本文提出的AR-AODV路由修復算法，在減少時延方面，比傳統AODV時延減少39%左右，比DS-AODV減少時延37%大小，比SA-AODV減少34%左右.在改進路由修復方面效果明顯.

3.3 實際場景測試

本文研究基于實際搶險救災等服從統一調配的應用背景下，即網絡節點做確定性移動的環境.為了驗證本改進算法的實際效果，我們在實際救險環境中，在1 000 m×1 000 m的范圍內實際隨機布置50個車載等移動網絡節點，統一調配.實驗參數布置如表2所示:

Table 2 Test Parameters表2 測試參數

Fig. 16 The topology of MANET network圖16 MANET網絡拓撲結構

MANET在被災害所導致無線基站被毀、通信線路癱瘓、道路交通受限的極端環境中仍能夠實現穩定高效的通信，滿足搶險救援過程中的通信指揮功能需求.MANET網絡拓撲結構如圖16所示:

Fig. 17 Network performance with different number of nodes圖17 不同節點數目下網絡性能變化

如圖17～1顯示，提出的AR-AODV改進算法在實際環境的結果略低于仿真效果，但是與仿真結果基本一致，且與SA-AODV協議[28]和DS-AODV協議[29]相比，無論在控制開銷、數據包交付率，還是端到端時延都有明顯的改善.說明所提出的算法在實際搶險環境中能夠取得期待效果，能夠降低控制開銷同時減少網絡時延.AR-AODV算法基本實現改進效果.

Fig. 18 Network performance with different link failure rates圖18 不同鏈路失效率下網絡性能變化

4 結 論

本文主要研究了針對搶險環境構建的MANET網絡在應用AODV進行數據傳輸時，網絡環境變化導致路徑失效后的修復問題.目的是使改進后的AODV更適應搶險救災網絡的數據傳輸.首先將AODV路由的修復問題轉換成自修復節點對最優節點的尋優問題,建立統一性調配網絡的尋優公式，求出公式解，并證明該解為最優解;然后將發起路由自修與節點距離建立映射關系，提出節點進行自修復的條件算法，計算出條件閾值，根據節點距離變化自適應地發起路由修復;最后提出自修復節點的尋優區域確定算法，既提高了路由的自修復的成功率，又減少了控制開銷.仿真結果表明，提出的AR-AODV自適應算法在改善網絡控制開銷方面效果明顯，在提高數據包分組交付率方面也獲得明顯的效果，明顯改善了節點之間平均端到端的時延.為了進一步分析所提算法的實際應用效果，以車載等移動設備為網絡節點，并服從統一調配，在實際搶險救災環境中進行測試.結果顯示，提出的AR-AODV算法在實際場景中大大減低了控制開銷，提高了數據包交付率，且改善了端到端時延，整體性能改善明顯.