[发明专利]一种基于立方体空间区域划分的无人机网络路由选取方法

摘要

本发明公开了一种基于立方体空间区域划分的无人机网络路由选取方法，属于无线通信技术领域。本发明建立了无人机网络空间区域划分模型，将无人机网络空间区域假定为长方体，并划分为若干个小立方体，每个小立方体的边长由无人机最大通信距离确定；然后基于小立方体进行路由选择、最优无人机节点选择和求解最优路径。由于每个立方体中的无人机节点数量在很长一段时间内都保持稳定，所以更加适应于网络拓扑动态变化的多无人机网络，提高了路由的稳定性，克服了无人机的高速移动性对路由稳定性的影响，进一步提高无人机网络的服务质量。

主权项

1.一种基于立方体空间区域划分的无人机网络路由选取方法，其特征在于：包括如下步骤，第一步，建立无人机网络空间区域划分模型；假设多个无人机随机分布在三维的无人机网络空间中，且无人机类型一致，通信能力相同，移动速度从0到V_max随机选择，将无人机看成无人机网络空间中的一个节点，无人机节点之间的最小的安全距离为L_min，所有无人机均采用全向通信，即满足通信距离的无人机节点之间均可实现通信；假设无人机网络空间符合自由空间模型，且忽略任意两个无人机节点之间的干扰，则无人机节点i向无人机节点j传输信号的信号噪声比SNR_ij的计算公式为：其中，P_ij表示无人机节点i向无人机节点j传输信号的信号功率，d_ij表示无人机节点i和无人机节点j之间的初始距离，α为大尺度衰落模型的衰减指数，H_ij表示小尺度衰落信道的功率增益，N₀表示无人机节点i和无人机节点j传输信号的信道中的高斯白噪声，且N₀服从(0,N)分布，N为方差；则无人机节点i向无人机节点j传输信号的传输成功概率为：其中，η表示信噪比阈值；为了保证无人机节点i和无人机节点j之间通信链路的服务质量QoS，信号的传输成功概率应满足：P(SNR_ij≥η)≥ψ       (3)其中，ψ表示QoS在信噪比传输概率上的约束阈值，传输成功概率大于此约束阈值时信号才能被成功接收；根据公式(2)，当信号功率P_ij、信道中的高斯白噪声N₀、衰减指数α一定时，当信号的传输成功概率P(SNR_ij≥η)＝ψ时，得到无人机节点之间的最大通信距离d_max为：假定无人机网络空间为长为L_l、宽为L_w、高为L_h的大长方体，L_h满足L≤L_h≤2L，则无人机网络空间被分割为个边长为L的小立方体，所述小立方体的边长L为：第二步，基于小立方体的路由选择；第三步，小立方体中最优无人机节点的选择；第四步、求解最优路径；第二步所述的基于小立方体的路由选择，具体如下：假设无人机路由的最大跳数为4，定义源节点S所在小立方体的位置坐标为g_S(i,j,k)，定义目标节点D所在小立方体的位置坐标为g_D(i,j,k)；源节点S一跳到达的小立方体的位置坐标g_S1(i,j,k)应满足：max|g_S(i,j,k)‑g_S1(i,j,k)|＝1；源节点S两跳到达的小立方体的位置坐标g_S2(i,j,k)应满足max|g_S(i,j,k)‑g_S2(i,j,k)|＝2；源节点S三跳到达的小立方体的位置坐标g_S3(i,j,k)应满足max|g_S(i,j,k)‑g_S3(i,j,k)|＝3；目标节点D一跳到达的小立方体位置坐标g_D1(i,j,k)应满足max|g_D(i,j,k)‑g_D1(i,j,k)|＝1；目标节点D两跳到达的小立方体的位置坐标g_D2(i,j,k)应满足max|g_D(i,j,k)‑g_D2(i,j,k)|＝2；目标节点D三跳到达的小立方体的位置坐标g_D3(i,j,k)应满足max|g_D(i,j,k)‑g_D3(i,j,k)|＝3；以此类推；假设信息通过无人机网络空间中每个无人机节点时传输失败的概率相同且定义为p，若第i跳到达的小立方体中无人机节点的数量为C_i，则信息通过这个小立方体传输失败的概率为端到端连接成功的概率P_C计算公式如下：其中，h是端到端的跳数，C_i是第i跳到达的小立方体中无人机节点的数量；基于公式(7)，当第i跳到达的小立方体中无人机节点数量增加时，端到端连接成功的概率P_C也会增加；源节点到目标节点之间跳数h分如下四种情况：(1)当源节点到目标节点之间跳数h＝1时，源节点直接与目标节点实现通信；(2)当源节点到目标节点之间跳数h＝2时，第一跳到达的小立方体应在位置坐标为g_S1(i,j,k)的小立方体集合G_S1和位置坐标为g_D1(i,j,k)的小立方体集合G_D1的交集之中，通过使端到端连接成功的概率P_C最大化来选择出最优的第一跳到达的小立方体，从而得到最优路径；(3)当源节点到目标节点之间跳数h＝3时,第一跳到达的小立方体应在位置坐标为g_S1(i,j,k)的小立方体集合G_S1和位置坐标为g_D2(i,j,k)的小立方体集合G_D2的交集之中；同理，第二跳到达的小立方体应在位置坐标为g_S2(i,j,k)小立方体集合G_S2和位置坐标为g_D1(i,j,k)的小立方体集合G_D1的交集之中；如果选择第一跳到达的小立方体的位置坐标为g_one‑hop(i,j,k)，则第二跳到达的小立方体的位置坐标g_two‑hop(i,j,k)应满足|g_one‑hop(i,j,k)‑g_two‑hop(i,j,k)|＝1，遍历所有符合条件的小立方体路径，通过使端到端连接成功的概率P_C最大化来选择出最优的第一跳和第二跳到达的小立方体，从而得到最优的路径；(4)当源节点到目的节点之间跳数h＝4时，第一跳到达的小立方体应在位置坐标为g_S1(i,j,k)小立方体集合G_S1和位置坐标为g_D3(i,j,k)的小立方体集合G_D3的交集之中，如果选择的第一跳到达的小立方体的位置坐标为g_one‑hop(i,j,k)，接下来的过程同(3)，遍历所有符合条件的小立方体，通过使端到端连接成功的概率P_C最大化来选择出最优的第一跳、第二跳和第三跳到达的小立方体，从而得到最优的路径；第三步具体为，首先定义一个时间ΔT，满足L_min为任意两个无人机节点之间的最小安全距离，Δd_ij表示在ΔT时间内无人机节点i和无人机节点j的距离变化量，V_max表示无人机节点的最大移动速度，即在时间ΔT内，两个无人机节点之间距离的变化小于假设在ΔT这一时间段内无人机节点移动速度不变，则ΔT后无人机节点i和无人机节点j之间的距离变化为：其中，Δd_x(t)＝(x_i+V_ixt)‑(x_j+V_jxt)，Δd_y(t)＝(y_i+V_iyt)‑(y_j+V_jyt)，Δd_z(t)＝(z_i+V_izt)‑(z_j+V_jzt)；(x_i,y_i,z_i)表示无人机节点i的初始位置坐标，(V_ix,V_iy,V_iz)表示无人机节点i的移动速度；(x_j,y_j,z_j)表示无人机节点j的初始位置坐标，(V_jx,V_jy,V_jz)表示无人机节点j的移动速度；则无人机节点i和无人机节点j之间信号的传输成功概率表示为：无人机节点i和无人机节点j在ΔT时间内距离变化量为：其中：根据公式(9)得到：从公式(11)看出，P(SNR_ij≥η)的关键影响因素为初始距离d_ij、距离变化量Δd_ij和信噪比阈值η；由二项式展开得：根据公式(11)和(12)，在ΔT时间段内无人机节点i和无人机节点j之间信号的传输成功概率简化为：其中：由于端到端之间信号的传输成功概率应为信息经过每跳节点的传输成功概率P(SNR_ith‑hop≥η)的乘积，如公式(14)中得P_E2E所示：基于公式(13)和(14)，端到端信号的传输成功概率P_E2E简化为公式(15)：其中，d_ith‑hop表示第i跳无人机节点与第i‑1跳无人机节点的距离；第四步具体为，当每个小立方体中的无人机节点的初始位置和速度已知，s*t参数矩阵PAR_s×t(P_ij)的行s表示第几条路由、列t表示每个路由的第几跳无人机节点；矩阵元素P_ij＝P_i(SNR_jth‑hop≥η)表示信号通过第i条路由中第j跳节点时的传输成功概率，每个路由的端到端信息传输成功概率由PE_s×1(PE_i1)表示，则有，PAR_s×t(P_ij)＝{P_ij,P_ij＝P_i(SNR_jth‑hop≥η)}        (16)其中，S_s×1表示一个所有元素为1的s*1的矩阵，所以，得到最大的端到端信号的传输成功概率P_E2Emax和最优的路由N如下：P_E2Emax＝max(PE_s×1(PE_i1))            (18)N＝arg max(PE_s×1(PE_i1))            (19)。