高動態遷移下無人機自組網路由協議研究?

（南京理工大學 南京 210094）

1 引言

近年來，多無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）協同作戰在現代信息化戰爭中扮演著重要的角色。無人機在其“零生命”風險、適應惡劣作戰環境上相對于人機有著巨大的優勢。在軍事領域，無人機集群作戰擁有著單平臺作戰無法比擬的優勢，可在戰術偵察、多方位協同打擊等任務中大顯身手，因此一個可靠的通信網絡至關重要。與傳統的衛星通信高時延、高成本的特點相比，搭建一個近距離、低成本、低時延、高吞吐量的多跳自組織網絡更能發揮無人機的能力。但是無人機集群通信網絡是一個高動態性網絡，需要適應高機動性、動態拓撲結構、間歇性網絡鏈路和多變鏈路質量的通信環境［1］。移動自組網（Mobile Ad Hoc Network，MANET）有著多跳、自組織的特點，非常適合無人機群這種以空對空多跳通信來擴大網絡覆蓋范圍的方式［2］。

目前國內外各高校研究機構相繼開展了無人機自組網的研究［3］。王旭東［4］等提出了一種基于位置信息的速度加權OLSR算法，他將無人機節點的位置信息通過HELLO數據包進行傳輸，節點根據接收到的位置信息來計算該條鏈路的速度加權ETX值，并以此來輔助路由決策。Amira Chriki［5］等從網絡通信挑戰的角度對無人機自組網進行研究，揭示了用于解決無人機之間通信和協作問題的路由協議和移動軌跡模型設計思路。其次無人機遷移模型也是無人機自組網中的一個研究熱點［6］。為了仿真高動態的機載網絡，需要精確的節點物理移動模型，許多模型只是簡單模擬了速度和方向的突變，這種運動方式是極端變化的非自然運動，是隨機、無記憶行為，不適用于高機動性無人機節點［7］。本文利用基于內存的三維遷移模型--三維高斯馬爾科夫移動模型（3D Gauss-Markov mobility，3D-GMM）來仿真無人機飛行行為。

本文采用NS-3網絡仿真工具，針對無人機群組網的特定場景，對幾種常見的MANET路由協議進行了對比，從吞吐量、丟包率、時延和時延抖動方面分析了幾種協議的性能。對后續研究更適合無人機網絡的路由協議做了先驗性實驗。

2 移動自組網路由協議

移動自組網（MANET）中的節點是自組織，自管理的，其通信過程中不需要借助任何預先存在的基礎設施。此外每一個節點可以不同的速度和方向移動，這些速度和方向可能是不恒定的，也可能是隨著時間的推進而迅速和不可預測地變化的。因此MANET被認為是一個無基礎設施的移動網絡，其中的每一個節點可以將數據包中繼到另一個節點，再轉發至目的節點。MANET非常適用于特殊的戶外活動、沒有無線基礎設施的地區通信、緊急情況或者自然災害以及軍事行動。近年來，許多路由協議被提出應用于MANET，本文在性能分析中，選取了常見的MANET路由協議:OLSR，AODV，DSDV。

OLSR（Optimized Link State Routing，優化鏈路狀態路由協議）是一種標準化主動式（或表驅動式）優化鏈路狀態路由協議。它使用周期性消息廣播機制來維護每一個節點上的網絡拓撲信息。協議的關鍵技術就是選擇中繼節點（MPR節點）來轉發廣播數據包，其余非中繼節點只接收而不轉發數據包，以此來減小控制分組的泛洪范圍［8］。最后根據跳數選擇最優的路由鏈路進行數據傳輸。

AODV（Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing，無線自組網按需平面距離向量路由協議）是一種被動式（或反應式）路由協議。源節點通過廣播RREQ消息發起路由查找，中間結點接收到后建立該節點到源節點的反向路徑，然后轉發，目的節點接收到后發送RREP應答消息，完成路由建立。在數據傳輸過程中，節點周期性地檢查鏈路狀態，更新路由信息；在沒有數據傳輸時，節點之間不進行路由信息交換，因此極大地減少了路由開銷和維護路由的成本［9］。

DSDV（Destination-Sequenced Distance Vector Routing，目的節點序列距離矢量協議）也是一種典型的主動式路由協議［10］。節點周期性廣播探測報文來維護路由表。在路由表中，每條路由信息的序列號為路由度量，序列奇偶表示鏈路狀態，序列號大的路由為最優路由選擇。

3 移動模型:3D-GMM移動模型

模擬無人機節點在空中飛行的運動，必須遵循自然飛行規律。這就意味著一個無人機節點的路徑不完全是隨機的，它在任意時間、任意位置點上的下一步運動軌跡與速度取決于它之前的位置和速度矢量。因此，運動模型必須要有記憶性［11］。無記憶移動模型的特點是在方向和速度上存在非常急劇的和突然的變化。如NS-3內置的隨機方向模型、隨機行走模型、隨機路點模型、恒定速度和恒定加速度模型［12］。

傳統的二維高斯-馬爾科夫移動模型中是一個相對簡單的基于內存的模型［12］。其有一個調優參數α，決定了節點運動的內存量和可變性。在計算新運動狀態時，每一個節點都有一個初始速度和方向，以及一個平均速度和方向，每一個時間步長內計算出下一刻新的速度與方向，并且每一個時間步長中重復如此。新的速度與方向矢量計算方式如下:

其中sn是第n時刻的速度，dn是第n時刻的方向向量，和是平均速度和方向參數，sxn-1和dxn-1分別表示遵循高斯隨機變量分布的速度與方向上的變量。α是調優參數，其取值范圍為α∈[0 , 1]。當α=0時，模型沒有了高斯擾動記憶，新的速度和方向完全基于平均速度、方向變量和高斯變量這三個值的初始化量；當α=1時，運動將會失去所有的隨機性，即節點將在一條直線上移動。所以設置0＜α＜1體現了運動模型不同程度上的隨機性和記憶能力。

本文所使用的3D-GMM移動模型是將二維高斯-馬爾科夫模型擴展到三維。在二維的基礎上添加第三個變量來跟蹤移動節點相對與地平線的垂直俯仰，如下所示:

其中pn代表了飛行速度矢量與地平線的實際夾角度。在根據公式計算出上述三個變量后，可以計算出一個新的速度矢量，該矢量映射到三維坐標系計算為

vx表示沿三維坐標軸x軸上速度，vy表示y軸上的速度，vz表示z軸上的速度。

通過上述方法可以根據前一刻節點的運動方式，獲取到下一時刻的運動方式。圖1表示在單個無人機在連續的時間中運動軌跡。

圖1 單個無人機飛行三維軌跡圖

4 仿真

我們在Ubuntu18.4 Linux操作系統中安裝了NS-3，這是一個離散的事件模擬器，能夠很好地仿真無人機群自由運動和網絡事件的發生［13］。

4.1 仿真假設

在本次實驗仿真中，我們模擬了無人機群在一個40km×40km×10km的區域內執行自由偵察任務的仿真狀況，無人機群自由運動組成一個MANET網絡通信。對仿真場景做出如下假設:

1）由于仿真區域較大且無人機體積較小，認為無人機是飛行區間中的一個質點，不考慮飛行期間碰撞問題；

2）假設飛行空間自由空間，設置NS-3無線傳輸模型為Free Space模型，在三維Free Space模型中，通信范圍為一個以發射方為球心的球形；

3）忽略地面曲率，假設飛行空間為一個長方體形。

仿真參數詳見表1。

表1 仿真參數設置

4.2 仿真結果

在保持其他參數不變的情況下，改變節點數和節點移動速度這兩個參數，對OLSR、AODV和DSDV三種協議的網絡負載與網絡遷移性進行分析。評價指標有平均傳輸時延、吞吐量、丟包率、平均時延抖動。網絡性能在負載和遷移的情況下變化分別如圖2和圖3所示。

網絡遷移性分析:在仿真實驗中，我們以節點的高速移動來表現網絡拓撲結構快速變化。設置10個節點以相同的移動速度遵循3D-GMM模型以不同的軌跡在自由空間中移動。統計了速度從300m/s遞增到600m/s（遞增量為50m/s）不同速度時期的路由性能指標，如圖2所示。從圖中可以看出在高遷移情況下，OLSR和AODV相比DSDV有著較高的吞吐量和較低的丟包率。但是AODV在時延和時延抖動方面不如OLSR和DSDV。DSDV較其他兩種協議有著低時延、低抖動的特點，但是吞吐量低、丟包率高。在400m/s速度以上，OLSR性能表現優異，吞吐量高于其他兩種協議，丟包率位于AODV與DSDV之間，時延性能接近DSDV，時延抖動也很平穩。

網絡負載分析:在模擬中，我們選用了在遷移性仿真中各協議表現較好的550m/s遷移速度，節點數從10遞增至50，節點遞增量為10，統計不同網絡負載下各協議的網絡吞吐量、丟包率、時延和時延抖動表現，具體情況如圖3。從圖中可以看出，隨著節點數增加，OLSR與DSDV的吞吐量高于AODV且有著上升的趨勢，丟包率低于AODV且有著下降的趨勢，并在40個節點后趨于穩定。而AODV在節點負載低的情況下有著吞吐量高，丟包率低的特點，但隨著節點數增加，吞吐量隨之下降，丟包率隨之上升。在時延與時延抖動方面，隨著節點數增加，各協議的時延都有增加且OLSR協議增加明顯，AODV時延波動劇烈，其他兩種協議平穩。

圖2 網絡遷移性能分析

圖3 網絡負載性能分析

5 結語

在本文中，利用3D-GMM仿真UAVs在高遷移的機載網絡場景飛行軌跡，比較了OLSR、AODV和DSDV路由協議以不同節點速度、不同節點數量下的四個性能指標，即吞吐量、丟包率、時延和時延抖動，并對其進行分析。在仿真結果分析中我們得出結論，OLSR與AODV在網絡高遷移性環境下有著更好的吞吐量、更低的丟包率表現。但是AODV有著高時延的缺點，所以OLSR更適合高移動性的網絡。同樣在網絡負載分析中，OLSR在吞吐量、丟包率和時延抖動性能最優，但有時延增加的缺點。至此，在高遷移的飛行自組織網絡中，OLSR協議是組建Ad hoc機載網絡較好的解決方案。