[发明专利]一种基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法

说明书

本发明公开了一种基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法。该方法采用离散马尔可夫链对无人机集群网络中节点动态接入的过程进行数学建模，使用定长时隙的方法准确区分网络中的瞬时冲突和持续冲突两种不同的冲突类型。该方法首先引入“伪状态”的概念建立了四维马尔科夫模型，并应用该模型对网络中节点的退避过程、传输过程和挂起过程进行分析。然后结合模型推导出的非空一步状态转移概率和归一化条件，进而推导出无人机集群网络节点所在链路的冲突概率和发送概率的表达式，最后求解出无人机集群网络的饱和吞吐量。模型求解出的饱和吞吐量理论值与无线网络仿真环境EXata中仿真实验的仿真值趋于一致，证明了该方法的有效性。

技术领域

本发明属于无线网络领域，特别涉及基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法。

背景技术

随着无人机集群的规模越来越大，其多变的任务模式和复杂的作战环境对无人机集群网络的性能提出了更高的要求。其中，数据链路层中的媒介接入控制协议控制着无线信道上数据的收发模式，媒介接入控制协议性能的优劣对网络性能有着较大的影响。在无人机集群网络中，除了会出现传统的隐藏终端、暴露终端以及公平性等常见问题以外，节点的高移动性和集群拓扑的快速变化性会带来节点密度变化、链路质量波动等问题，这都对媒介接入控制协议的设计提出了新的挑战。

附图1给出了一种具体的无人机集群网络媒介接入方式的流程图，其具体步骤如下：

步骤1：无人机集群网络中的节点向其邻居节点广播自身位置，使得每个节点已知其载波检测范围内的节点数量。

步骤2：无人机集群网络中节点以二进制指数退避法为基础，进入退避阶段，竞争信道以进行数据传输。

步骤3：当节点退避结束后，会进入数据传输阶段。完成退避的节点此时会向接收节点发送数据帧，并开启一个定时器，等待回复ACK。若定时器超时之前，节点收到了ACK回复，则表明数据已被成功接收，收发节点将开始发送新的数据包；若在定时器超时后仍未收到ACK回复，此时发送节点会重新竞争信道尝试发送数据包。接收节点在成功收到数据包之后，同时检测到信道处于空闲状态，在间隔一个最短帧间间隔(Short Interframe Space，SIFS)时长后向发送节点回复ACK。在接受DATA帧和回复ACK帧的过程中，持续冲突区域内的节点发送数据会引起冲突的产生，导致数据传输失败。此时发送节点会重新竞争信道，重新发送该数据包。

随着无人机集群技术的不断发展，人们对于集群中带宽的需求越来越高，如何定量分析研究无人机集群网络中饱和吞吐量对于提升协议性能具有重要意义。为了求解无人机集群网络中饱和吞吐量，本文采用离散马尔科夫链模型针对上述无人机集群网络信道接入方法进行数学建模，得出了无人机集群网络饱和吞吐量的数学表达式。

发明内容

本发明的目的是针对无人机集群网络环境，提出一种基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法。为了实现该目的，本发明所采用的步骤是：

步骤1：采用四维离散马尔科夫链对无人机集群网络中节点动态接入的过程进行数学建模，对于网络中任意节点n的状态可以由四维变量{i(n)，b(n)，k(n)，l(n)}表示。四个变量含义如下：

i(n)可取0，1，2，3，四个值，当i为0时，表示当前节点处于退避阶段；当i(n)取1时，表示当前节点处于发送成功阶段；当i(n)取2时，表示当前节点处于发送失败过程；当i(n)取3时，表示当前处于挂起过程。

b(n)和k(n)分别表示当前节点所处的退避阶数与当前节点剩余退避计数器的值。每一次退避时隙结束时，退避计数器的值会减1。当节点n首次发送数据包时，节点n会从最小退避窗口中选择随机退避值。若发送失败，退避阶数加1。当重传次数上限时，则会丢弃当前数据包，退避阶数重置为最小。当节点传输成功时，该节点会以不同的概率回到不同的退避阶数，等待下一次退避。