航空集群网络可靠性估计路由选择策略

航空集群网络可靠性估计路由选择策略

曹芳波，吕

娜，陈柯帆，张步硕，刘

创

CAOFangbo,LVNa,CHENKefan,ZHANGBushuo,LIUChuang

空军工程大学信息与导航学院，西安710077

SchoolofInformationandNavigation,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710077,China

CAOFangbo,LVNa,CHENKefan,etal.Reliabilityestimationroutingstrategyofaviationclusternetwork.Com-puterEngineeringandApplications,2017,53（24）：129-135.

Abstract：Tosolvetheproblemofinternodecommunicationreliabilityguaranteeinfutureaviationclusternetworks,amobilepredictionbasedlinkreliabilityestimationroutingstrategyisproposed.Firstofall,preciouslypredictinghasbeendoneforneighbornodelocationbyusingthemobilelocationpredictionmethod.Secondly,accordingtothepredictingresults,thecommunicationrangeofthecurrentnodeispartitioned,thelinkreliabilityofdifferentneighbornodeareaareestimatedbythereliableestimationofthecorrespondingfunctionvalue.Accordingtotheobtainedreliabilityfunctionval-ues,theprobabilisticselectionmodelisadoptedandthehopfactoriscombinedtorouteselection.Finally,theOLSRpro-tocolisusedasthecarriertodescribetheroutingpolicydetails.Simulationresultsshowtheeffectivenessoftheroutingstrategyproposedinthispaper.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyimprovethereli-abilityofcommunicationbetweennodesintheapplicationofaviationclusternetwork.Keywords：aviationdatalink;aviationclusternetwork;mobileprediction;reliability;routing摘

要：针对未来航空集群网络中节点间通信可靠性保障问题，提出一种基于移动预测的链路可靠性估计路由选择

策略。首先，使用基于地理位置的移动预测方法对邻居节点的位置进行准确预测。其次，根据预测结果对当前节点的通信范围进行分区，对不同邻居节点所在区域的链路可靠性分别估计得到相应的可靠性估计函数值。根据得到的可靠性函数值使用概率选择模型并结合跳数因子进行路由选择。最后，以优化链路状态路由协议（OptimizedLinkStateRoutingprotocol，OLSR）为基础对路由选择策略细节进行描述，并仿真验证了提出的路由选择策略的有效性。实验结果表明，该策略在适用于航空集群网络的基础上，能有效提高网络中节点间通信的可靠性。关键词：航空数据链；航空集群网络；移动预测；可靠性；路由选择文献标志码：A

中图分类号：TN915

doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0378

1引言

因素的复杂多变，仅依靠少数、单一类型平台执行作战近年来，随着航空数据链[1]的广泛应用，空中作战模

任务的方式已无法灵活适应于此类战场环境，因而无法式已经发生了深刻的变化。其中以高速移动的空中平确保作战任务的高效完成。为有效应对这一难题，受生台为基本通信单元，采用航空数据链互联组成可传输多物集群行为启发，研究人员将集群概念[3]应用到航空通种类型战术数据的机载网络[2]成为有力保障平台间协同信领域，提出航空集群网络的概念。作为军事通信网未执行作战任务的通信基础。战术机载网络不仅可以确来的发展方向之一，航空集群网络的基本思想是：在保保平台间共享各种状态信息，增强平台间协同能力，还证可靠性通信的基础上，一定范围内空中平台间可互相能保障作战平台对武器的实时控制，极大地提高了武器通信，交换指挥引导、协同控制、制导及态势等信息，自命中目标的精度。

动建立一个能够完成各种作战任务的通信网络。当前由于作战场景、态势以及对象等多种战场环境

航空集群网络不仅具备传统MANET（MobileAdhoc

基金项目：国家自然科学基金（No.61472443）。

作者简介：曹芳波（1993—），男，硕士研究生，主要研究方向为军事航空通信，E-mail：574126373@qq.com；吕娜（1970—），女，博士

生导师，主要研究方向为航空数据链；陈柯帆（1991—），男，博士研究生，主要研究方向为软件定义无线自组织网络。

收稿日期：2017-07-25

修回日期：2017-09-12

文章编号：1002-8331（2017）24-0129-07

1302017，53（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

Networks）所固有的特点，如多跳、自组织、无中心等，也本上都是围绕自组织网络展开的。文献[6]利用权重思有自身的独特性。飞机执行作战、训练任务的不确定性想研究链路稳定性进行路由选择；文献[7]使用信号接较大，一旦执行突发任务需随时组建通信网络，相比传收功率及节点间相对运动趋势判断链路是否可靠，以此统的MANET具有更强临时性。不同类型飞机飞行速来辅助路由建立和维护；文献[8]使用链路稳定性预测率变化范围较大，从亚音速到多倍音速不等。在执行不模型提高路由生存时间以增强路由可靠性；文献[9]提同任务过程中，分布于不同区域的飞机需在某一时限前出一种基于信号强度的MANET可靠性QoS（Quality及时快速机动至某一指定区域组成作战子网。这期间ofService）路由选择策略，利用接收信号强度变化估计网络拓扑变化剧烈，导致其呈现阶段性高动态变化的特链路可靠性，并将该可靠性信息加入路由请求和应答分点。同时，网络中平台种类、功能多样，且网络规模较组中以合理选择满足QoS要求的更可靠路由；文献[10]大，分布范围广阔。航空集群网络中平台数量一般为几通过建立数学模型，使用概率计算方法推导了表征自组十到上百个，且节点单跳通信半径可达数百公里，因而织航空网络链路可靠性的指标；文献[11]采用一种基于多个节点连接成的通信路径能达到数千公里以上。而过渡带思想的贪婪转法策略，转发节点通过剔除过渡带根据不同作战任务需求引导，飞机可多架成编队飞行，内的邻节点，在保留的可靠性较高的节点中选择中继节也可单独行动，导致在有限空域范围内平台密度分布点通信。不足之处是该方法滤除边缘邻节点的同时也不均。

缩小了节点有效通信范围，减少了单跳通信范围，导致航空集群网络采用动态组网、动态路由和无线中继路径上节点数量增多和可供选择路由数量减少。这对等技术，使空中平台互联互通，具备自组织、自修复能力航空集群网络而言不利于提高路由可靠性。以上方法和快速、高效组网优势，是对现有航空通信网络的进一在可靠性路由方面都进行了不同程度研究，但基本上都步发展，可满足特定条件下军事通信需求。因此，航空是从传统MANET场景和特点出发得出的研究成果，而集群网络具有重要理论研究和实用价值。相比传统依据航空集群网络作战场景进行的可靠性路由策略研MANET，航空集群网络复杂得多。以上所述新特点为究成果极少。由于这些方法未有效考虑因位置、移动状航空集群网络的研究与发展带来众多新挑战。其中，保态不同导致节点间链路可靠性波动的情况和路径上节障通信的可靠路由[4]策略是航空集群网络亟待解决的关点数量对路由可靠性的影响，导致其应用于对可靠性要键技术之一。本文针对航空集群网络对可靠性路由的求较高的航空集群网络场景时可行性不足。

需求，提出一种分区机制对节点单跳链路可靠性进行估本文对现有可靠性路由成果研究后，针对航空集群计，并使用概率选择模型和节点数量对路径可靠性进行网络特点和面临的主要问题综合考虑链路可靠性和跳衡量，从而选择可靠通信的最佳路由。

数因子指标，提出航空集群网络可靠性估计路由选择策略。本文结构安排如下：前两章为引言和相关研究；第32相关研究

章，使用基于地理位置的移动预测方法对邻节点位置进航空集群网络中，节点间通信链路可靠性对路由影

行准确预测；第4章，根据预测结果对当前节点通信范响较大。一方面，同处于当前节点通信范围内的不同邻围分区，对不同邻节点所在区域链路可靠性分别估计得居节点，由于所处位置、移动状态等因素差异导致其与到相应可靠性估计函数值；第5章，根据得到的函数值当前节点间的链路可靠性不同。例如，处于通信范围边使用概率选择模型结合节点数量进行路由选择。第6、7缘的邻居节点将可能导致通信暂盲现象[5]发生。如果不章，以OLSR协议为基础对本文提出路由选择策略细节考虑这些因素将使选择的通信链路可靠性波动较大，建进行描述并仿真分析。

立的路由容易中断。另一方面，由于不同节点状态相互，从源到目的节点间存在路径上节点数量越多，影3基于地理位置的移动预测方法

响路由可靠性的通信链路数量也越多。因此，路径上节3.1问题描述

点数量应尽量少，以减少通信链路数量对路由可靠性的因网络中拓扑控制消息周期固定，节点在两次接收影响。通信过程中，邻节点处于通信范围边缘时容易出到邻节点发出信标交换消息的间隔内对该邻节点的位现通信暂盲情况。而节点与邻居位置较近时会使单跳置、移动状态等信息无法实时掌握。例如，当中继节点通信距离变短，导致整条路径节点数增多。这两种情况S选择邻节点O作为下一跳时，由于下一时刻节点O

都会不同程度降低路由可靠性。因此，需准确估计当前已经移出其通信范围导致通信暂时中断。在面向无连节点与邻节点间链路情况并选择可靠性波动较小、节点接网络协议中，这种情况对上游节点来说是暂盲的，该数量较少的路由，以保障在航空集群网络通信过程中所现象被称为通信暂盲。为有效避免此问题，有必要采用建立路由的可靠性。

移动预测机制[12]对两次信标交换消息间隔内邻节点位目前，在可靠性路由方面已有的一些相关研究，基

置进行准确预测，实现对暂盲期间通信链路状况的有效

曹芳波，吕娜，陈柯帆，等：航空集群网络可靠性估计路由选择策略2017，53（24）131

估计及进行路由选择，并有效解决由此导致路由可靠性式中，1≤m≤k,β为相关记忆参数，表示节点当前时隙

低的问题。通信暂盲现象如图1所示。

与前一时隙在速度和航向上的相关性，取值范围为Y/km前一时刻位置[0,1]，

可通过调整β大小调节节点当前时刻与前一时刻当前时刻位置下一时刻位置速率和航向上的相关性；初始时刻预测值与真实值相

等，即vj(tn)=vj(tn),θj(tn)=θj(tn)。vˉ和θˉ表示Δt时间内R的平均速度和平均方向角。可通过式（1）和（2）以及初SOD始时刻的速度vj(tn)和方向角θj(tn)递推得到tn+ΔT时刻节点j的速度vj(tn+ΔT)=vj(tn+kΔt)和方向θj(tn+OX/kmΔT)=θj(tn+kΔt)。

图1通信暂盲现象

当前节点根据式（1）~（4）及tn时刻邻节点移动状态3.2建模分析

和位置信息预测该邻居节点下一时刻（即tn+ΔT）移动假设：飞机可通过北斗导航系统获取自身地理位置

状态和位置信息。计算邻节点在tn+ΔT时刻所处的预坐标，已知速度、航向等状态信息；飞机间通信半径为R；测位置如下：

不同飞机飞行高度差在几百米到几公里内，与水平距离x

j(tn+ΔT)=xj(tn)+相比对通信影响可忽略，即在平面空间描述飞机运动。

∑k

vj(tn+pΔt)Δtcosθj(tn+pΔt)

（3）

定义1Q=[0,S]×[0,S]表示当前节点运动区域，其p=1

中S表示网络的横向或者纵向覆盖范围，“×”运算表示yj(tn+ΔT)=yj(tn)+

横向和纵向覆盖范围分别为S公里的网络覆盖面积为S×S，即S乘以S。

∑k

vj(tn+pΔt)Δtsinθj(tn+pΔt)

（4）

p=1

定义2用图G=[U,E]来描述航空集群网络，其中U为网络中所有节点构成的集合，E为网络中任意两

4单跳链路可靠性估计

个存在双向通信链路的节点对构成的集合。

在移动预测基础上，本文提出一种分区机制对当前

定义3U=[u1,u2,⋯,un]表示节点集合，ui表示第节点通信范围进行分区，估计不同邻节点所在区域链路i个节点。

可靠性函数值，得到当前节点与不同邻居间单跳链路可定义4(ui,uj)∈E表示第i个与第j个节点间距离靠性情况，为下一步进行路径可靠性估计提供保证。

小于通信距离R，即存在双向通信链路。

根据邻节点移动状态与地理位置，当前节点对自身定义5∀ui∈U,(xi,yi)∈Q表示第i个节点所处的通信覆盖范围分区。一方面，当前节点根据位置和移动位置。

状态，可判断邻节点是否将离开其通信范围，从而起到定义6vi表示第i个节点的实际速度，θi表示第i

预警作用；另一方面，当前节点构造函数对其通信覆盖个节点实际速度vi与X轴的夹角；

vi表示第i个节点范围内处于不同区域的邻节点通信链路进行可靠性估的预测速度，θi表示第i个节点预测速度vi与X轴的计。设单跳链路可靠性估计函数为Rel(t)。不同区域预测夹角。

中，当前节点对其与邻节点间链路可靠性估计的函数值因节点在下一时刻tn+1移动状态和位置均只与其不同。移动预测分区示意如图2所示。

当前时刻tn移动状态和位置有关，而与当前时刻之前的移动状态和位置无关，因此使用高斯马尔科夫链描述节Y/kmΔTttn之前位置点移动方式。将两次信标交换时间间隔离散化，即tn时刻位置n之后位置ΔT=tn-tn-1=kΔt，其中Δt为离散时间步长，k为所分时隙数量。tSn时刻节点i通过信标交换获得邻居节点jRD的速度为vj(tn)，方向角为θj(tn)，位置为(xj(tn),yj(tn))，则预测在tn+mΔt时刻节点j的速度和方向角为：

Dthvj(tn+mΔt)=βvj(tn+(m-1)Δt)+

OX/km1-β2

vj(tn+(m-1)Δt)+(1-β)v

ˉ（1）

图2移动预测分区示意图

θj(tn+mΔt)=βθj(tn+(m-1)Δt)+

分区机制：根据地理位置信息和节点间通信半径R，节点S可实时预测节点D即将离开S通信范围时

1-β2

θj(tn+(m-1)Δt)+(1-β)θ

ˉ（2）

在ΔT间隔内沿S径向离开的距离Dth：

1322017，53（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

Dth=[x

j(tn+ΔT)-xi]2+[yj(tn+ΔT)-yi]2-如下：

[xj(tn)-xi]2

+[yj(tn)-yi]

2

（5）

Tsur=

R-DSOD(t+ΔT)

th

×ΔT

（6）

网络中各节点相对运动过程中，针对不同场景当前则此时邻节点的可靠性函数为：

节点对自身与邻居间的链路可靠性估计的流程如图3所示。当邻节点靠近或与当前节点相对静止时DRel(t)=T

th≤0ΔsurT（7）

（即邻节点处于“靠近”场景中），此时不存在通信超出范将当前节点i与邻节点j视为一个系统单元。经围的情况，链路可靠性估计函数Rel(t)恒为1；当邻节点过进一步拓展，可将节点j靠近或与i保持相对静止的远离当前节点时Dth＞0（即邻节点处于“远离”场景情况包含进去。此时系统单元链路可靠性函数Rel(t)中），此后邻节点将可能移出其通信范围，当前节点i需可用表示为：

要对其通信范围分区，分区阈值为R-Dth。

ì1,Dth＜0

Rel(t)=ï

ítn时刻节点接收ï

1,Dth≥0且R-Dth＞DS0(tn+ΔT)（8）

tn+1时刻节点接邻居HELLO消息收邻居HELLOîTsur/ΔT,Dth≥0且R-Dth≤DS0(tn+ΔT)

提取移动状态提取移动状态5路径可靠性估计

和位置信息和位置信息传统MANET中对路由选择往往从局部出发选取

预测时刻T+ΔT邻居位置信息计算Dth最优的下一跳中继节点，没有充分考虑位置和路径上节点数量。这在一定程度上忽视了通信双方路径上多条“靠近”场景是可靠性不同的单跳链路对路由的综合影响，导致局部最

Dth≤0?计算DSO(tn+1)优解而产生全局次优化问题。为有效解决此问题，本文否从路径可靠性出发根据分区估计得到单跳链路的可靠性，采用一种系统可靠性概率选择模型[13]对源到目的节“远离”场景点间的路由进行选择。

计算阈值R-D系统及其单个或多个组成单元失效的情况比较常th见，因而系统可靠性概率选择模型在工程实践中应用较多。例如在多中继通信过程中，中继单元失效有时会造内部区域是R-Dth-DSO(tn+1)>0?成局部通信故障，严重时将影响远距离多中继连接的双方通信失效。应用该可靠性选择模型，一方面可以根据否费用开销、距离长短、可靠性等因素对任务的规划方案外部区域进行权衡，以便选择最佳任务方案；另一方面也可以为计算可靠性函数值Rel后续可靠性估计、路径失效分析等提供反馈。本文将处于航空集群网络中相互通信的源和目的节点间路径视获得不同场景链路为一个系统，以路径上相邻两个节点间链路为基本单估计函数值Rel(t)元，多个单元依次链接形成整个系统，从而可以应用该图3单跳链路可靠性估计过程

模型进行路径选择。

设DSO(tn+1)=[xj(tn+ΔT)-xi]2+[yj(tn+ΔT)-yi]2

模型假设：

表示t（1）系统各单元均为二态事件，即工作或失效。n+1时刻节点j与i真实距离，其中tn+1=tn+ΔT。根据分区阈值R-D（2）不同子系统或者单元发生故障相互。th和tn+ΔT时刻邻居节点j真实地理位置(x（3）若系统单元在某一时刻故障，则其在以后的时j(tn+ΔT),yj(tn+ΔT))，当前节点i判断j当间内将保持故障状态。

前所在区域。

系统可靠性概率选择模型包括串联模型、并联模（1）若满足R-Dth-DSO(tn+1)＞0则节点j处于阈型、表决模型（即k-out-of-n模型）等，而串、并联模型值划分内部区域，链路可靠性函数Rel(t)为1。

可视为表决模型在一定条件下的特例。表决系统模型（2）若满足R-Dth-DSO(tn+1)≤0则节点j处于阈如图4所示。其中n表示基本单元个数，

r表示系统有值划分外部区域。预测当下一个ΔT时刻到来时，节点效工作时需要正常工作的基本单元个数。设α1,α2,⋯,j将很可能超出通信范围。因此，设置链路剩余保持时

αm是影响第i个单元可靠性的不同因子，m表示影响

间Tsur，作为对其链路可靠性的评估。Tsur的数值计算因子个数。对于n个单元组成的系统，第i个单元失效

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1路状态算法计算出到达整个网络中其他所有节点的路由表。

2r/n6.2路由选择

︙在OLSR协议中，应用本文提出的链路可靠性估计

n策略。节点在向其邻居发送的HELLO消息预留字段中

图4

表决系统模型

加入节点自身移动方向、速度等状态信息和当前位置坐标。节点接收到来自其邻节点发出的HELLO消息后，概率可表示为系统可靠性影响因子的函数，记为Fi=对下一时间间隔邻节点状态和位置进行准确预测。根fi(α1,α2,⋯,αm)，其中i=1,2,⋯,n。系统失效概率Pf=据OLSR运行机制，网络中每个节点保持一张TC消息g(F1,F2,⋯,Fn)，式中函数g(⋅)表示各个单元之间的串

重复记录表，因此从源S到目的节点D的任何两条路并联关系。则系统的可靠度则为Rs=1-Pf。表决系径不会交叉。路径上每两个邻节点作为一个系统单元，统模型中，系统可靠性可用公式（9）计算：

任一条从S到D的路径都是一个多单元串联系统。根

Rn

s(t)=∑Ci

[∏i

(1-Fn-i

（9）

据式（11）可得到由多单元链接构成的路径可靠性估计=1

p)⋅∏Fq=1

q]

i=1

np值REVAL。在综合路由跳数基础上，节点D将选择最当k=n时系统等效于串联系统，而通信过程中，源优路径并将其添加进路由表中，节点更新路由表的详细到目的节点路径上多条链路处于“串联”状态。此时可过程如图5所示。

由公式（9）推导出路径的可靠性计算公式（10）如下：

n

源S产生TCRs(t)=∏(1-Fp)

（10）

p=1更新拓扑表通过应用该模型，可以对源和目的节点间多条路径第1单元RelS的MPR节点A和TC的Rel的可靠性情况分别估计。在此基础上，利用e指数函数恒为正且单调递增的特性综合跳数对路由的影响，构造转发TC出式（11）所示函数对路径的可靠性进行综合估计。

n

多单元Rel路径上多个更新拓扑表(1-F和TC的RelREVAL=e

∏p=1p)

中继节点HOP（11）

转发TC6基于可靠性估计的路由选择策略

n单元Rel目的D根据选择模型更新拓扑表在先应式路由协议[14]

的基础上，本文选择优化链路

第计算路径可靠性估值和TC的Rel状态路由协议（OLSR）作为本文可靠性估计路由选择策略的验证基础。将该路由选择策略应用到OLSR路由根据式（11）选择最优路径过程，利用现有机制对该策略的性能进行研究。具体实现细节如下。

更新路由表6.1简介

图5路由更新过程

OLSR是为满足一般MANET要求而对经典链路状

源节点S在自身产生的TC消息预留字段中加入对态算法（即Dijistra）进行优化的路由协议。协议的关键应的MPR选择者邻节点的链路可靠性估计值Rel。不是使用多点中继（MultiplePointRelay，MPR）技术，减同的MPR节点转发同一个由S产生的TC消息时，按照少网络中控制消息洪泛规模。OLSR使用HELLO、TC公式（11）计算TC消息已经历路径的可靠性估计值，用等多种消息进行网络中拓扑控制、路由发现和维护等。该估计值替换掉TC消息中当前保留的Rel值，并转发HELLO消息用于邻居发现和MPR节点集合的计算等，修改后的TC消息同时更新自己保持的拓扑表和路由包含发送节点所有邻节点地址和它们之间的链路状态表。节点D收到来自S的TC消息后，从接收到的TC等信息，且不会被任何节点转发。TC消息用于洪泛链消息中提取出其中记录的S到D路径估计值Rel。目路状态和计算拓扑表、路由表等，包含发送者自身地址的节点D结合已建立的拓扑表并综合路由跳数，按照和它所有的MPR选择者地址等信息，只被转发者的式（11）计算估计值REVAL并选择一条最可靠且跳数较MPR转发。当运行OLSR的节点接收到周围节点发送少的传输路径，并及时更新路由表表项。

的消息后，按照一定步骤填充完相应数据库，并使用链

在路由表建立好之后通信过程中，受到一些因素如

1342017，53（24）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

不可抗拒力的影响，网络中可能会出现突发性路由中断表1

仿真参数设置

或因通信路径上链路单元可靠性降低导致出现可预测参数名数值的路径可靠性下降情况。其中，突发性路由中断情况在节点数量51维护时可采用本地修复和源路由重建的维护策略。即场景大小/km2

1500×1500

网络中节点通过周期性拓扑控制消息交互获得最新局通信半径R/km

200网络层协议OLSR部或全网络拓扑情况，从而建立新的局部路径，修复源MAC层协议TDMA与目的节点间中断的路由或重建整条路由；当路径可靠数据类型CBR性下降时，通过对TC消息周期性传播与处理，目的DTC周期/s5将自动计算并更新到源S不同路径的可靠性估计值。HELLO周期/s

2

因此，发生可预测的路径可靠性下降情况时，路由维护以上为仿真环境的构建。在完成仿真平台搭建的可在源与目的节点间可供选择的剩余路径中按照可靠基础上，在航空集群网络特点仿真环境下具体的实验步性估计值REVAL从大到小顺序选择REVAL最大的路骤如下：

径并与当前可靠性下降的路径进行比较和替换。

步骤1完成仿真平台的初始化。

步骤2继续将仿真平台运行一段时间，使网络拓扑7仿真分析

呈现出明显的阶段性高动态变化特点。

在系统可靠性估计分区机制基础上，本文结合

步骤3对本文采用移动预测方法的有效性进行性OLSR协议对提出的可靠性估计路由选择策略性能进能仿真。

行MATLAB环境下的仿真分析，并与现有移动感知可步骤4对传统的OLSR路由选择策略进行性能靠性路由选择策略AFE-OLSR[15]和传统的OLSR路由选仿真。

择策略进行对比。AFE-OLSR通过自动调整HELLO和步骤5对移动感知路由选择策略AFE-OLSR进行拓扑控制消息发送频率，实现移动感知。利用移动感知性能仿真。

结果，网络中节点将选择更稳定可靠的传输路由。

步骤6对本文提出的路由选择策略RE-OLSR进行按照航空集群网络特点，搭建网络节点数量为51性能仿真。

的仿真平台，编写平台运行过程中需要调用的各类函数仿真平台运行过程中，不同时间点节点移动速度、同时设置较大场景以便将高速移动的所有节点纳入其航向不同，并由此导致整个网络拓扑、已建立路径可靠中。仿真平台一开始给出所有节点地理位置坐标，随后性等随时间动态变化。本文在合理选择源和目的节点按照随机运动轨迹使51个节点在一段时间内呈现出航的基础上，在源端生成CBR数据，采用无线信道利用已空集群网络所具备的“网络分布范围广阔且在有限空域建立路径上各节点进行中继，将数据传输到达目的端。范围内平台密度分布不均”特点，至此完成平台的搭建为有效仿真本文提出的路由选择策略性能，目的端分别和初始化过程。在此基础上，利用平台搭建过程中已编统计采用不同路由选择策略时，节点处于不同移动速率好的速率分布函数为每个节点生成处于一定范围内的下的分组消息到达率以及统计网络中传输的战术业务移动速率值和航向值。节点移动速率符合不同类型空数据和控制消息量，按照控制消息在总的发送消息中所中平台差异较大这一特点。由于空中平台的航迹按照占比重，计算出控制消息所占开销。最后，本文对统计作战任务提前规划，一般为直线且主要由航向确定，而数据进行合理筛选，对不同路由选择策略的优势与不足航向为空中平台瞬时移动方向，因而平台将提前生成的进行比较和分析。

多条近似直线的随机曲线切线方向的采样值作为多个图6为仿真平台产生的真实网络拓扑与预测网络节点的航向。在移动过程中，不同节点将按照平台规划拓扑间的对比图。

的航向和生成的速率移动，使网络拓扑呈现出组建作战1200

1100实线：当前拓扑子网时的阶段性高动态变化特点。仿真平台将实时显1000虚线：预测拓扑示网络拓扑及单跳链路可靠性估计值等各项参数。由900800于航空集群网络通信以可靠性为先决条件，因此仿真过mk700/Y600程中，节点调用平台中采用本文提出的路由选择策略编500写的路径选择函数，事先建立和定期更新到其他所有节400300点可靠性最高的路由，一旦需要进行战术业务数据交互200100

可直接利用已建立的路径进行数据传输。仿真过程中0200400

600800100012001400

X/km

具体的参数设置见表1所示。

图6真实-预测网络拓扑

曹芳波，吕娜，陈柯帆，等：航空集群网络可靠性估计路由选择策略2017，53（24）135

由于空中平台在执行任务过程中航迹相对固定，因RE-OLSR预先对路径可靠性进行估计，选择可靠性最此设置相关记忆参数β=0.9。对移动预测方法的有效高的路由，确保较高分组交付率，故RE-OLSR受到影响性进行性能仿真的结果如图7。

较AFE-OLSR小。

1.0

图9为节点移动速率与控制开销关系图，随着节点0.9X-标准差0.8Y-标准差速率增大，三种策略控制开销均呈增加趋势。RE-OLSRm0.7位置标准差在OLSR基础上增加周期性信标交换开销，而AFE-OLSRk/0.6差0.5自适应调整拓扑控制消息发送频率。网络拓扑结构较准标0.4稳定时，RE-OLSR控制开销高于OLSR而AFE-OLSR0.30.2控制开销最小。随着网络拓扑高动态变化阶段到来，0.1OLSR建立路由的失效情况增加，可靠性逐渐降低，控

0

5

10

15

Δ20T/s

253030

制开销不断增加。此时，AFE-OLSR由于网络高动态变图7真实-预测轨迹标准差

化自适应增加拓扑控制消息发送频率，导致网络中控制消息开销大幅上升。而RE-OLSR由于事先选择可靠性图7为网络中节点真实轨迹与预测轨迹间标准最高的路径，因而路由失效情况相比OLSR和AFE-OLSR差。仿真结果显示：由预测方法得到的网络拓扑能较好较少，控制开销保持在较低水平且增幅相对较小。

反映当前网络拓扑变化趋势并能合理预测下一时刻网0.08络拓扑情况。节点位置预测数据与其真实位置的横坐0.07OLSR标、纵坐标及相对距间的标准差变化均在较小范围内。AFE-OLSR0.06RE-OLSR这些变化与节点间最大通信覆盖范围R=200km相比基销开0.05本可忽略不计。因此本文采用的移动预测方法能为节制控0.04点间单跳链路可靠性估计提供有效依据，同时也为后续0.03继续进行路径可靠性估计提供可靠根据。

0.02

在前一步仿真基础上，本文主要在分组到达率和控0.01

300350400450500550600650

制开销方面对几种路由选择策略进行仿真分析。即在节点速率（/m·s－1）

相同的场景下，将本文提出的可靠性估计路由选择策略图9控制开销对比

用于传统OLSR所得到的RE-OLSR（为方便比较，这里称本文提出的路由选择策略为RE-OLSR）与现有移动8结束语

感知可靠性路由选择策略AFE-OLSR和传统的OLSR本文以航空集群作战应用为背景，针对航空集群网

路由选择策略性能进行对比，仿真结果如图8。

络面临的可靠性问题，在给定节点数量和通信半径条件下，提出一种基于移动预测的链路可靠性估计路由选择10090OLSR策略。仿真结果表明：本文提出的路由选择策略在综合AFE-OLSR%RE-OLSR考虑节点位置、移动状态和节点数量对路由可靠性影响/80率的前提下，能有效进行路由选择和提高数据传输可靠性。

达70到组60分50参考文献：

40

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300350400450500550600650

节点速率（/m·s－1）

挥与控制学报，2015，1（3）：351-356.

图8分组到达率对比

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图8为节点移动速率与分组到达率关系图。当节2013.

点速率较低时，三种协议分组到达率均较高。随着网络[4]董丽.MANET网络可靠路由技术研究[D].成都：电子科技

拓扑高动态变化阶段（航空集群网络主要特点之一）到大学，2015.

[5]张衡阳，郑博，陈校平，等.基于链路断开概率的自适应信

来，节点移动速率增大导致几种方案建立路由的可靠标交换算法[J].计算机研究与发展，2013，50（3）：472-480.性均受到影响，分组到达率随节点速率下降。其中，[6]方堃，茹乐，于云龙，等.低空多无人机自组网数据可靠传

AFE-OLSR采用移动感知策略，一定程度抑制了由于输的跨层方法[J].计算机工程，2017，43（3）：140-146.

节点速率增加对路由可靠性下降的影响。相比之下，

（下转225页）

郭克友，王艺伟，郭晓丽：LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法2017，53（24）225

道线使用时间长短不一，可能存在不同程度的缺损，导DetectionAlgorithm（TFALDA）forautonomousdriving[J].致漆印不是很明显，进行LDA灰度化时，与道路之间的IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems，颜色差别不是很大，灰度化后效果不佳。

2004，4（4）：219-225.

车道线受相近颜色的影响。同样是受LDA灰度化[7]YooH，YangU，SohnK.Gradient-enhancingconversion

原理的影响，一些与车道线颜色相近的色彩信息对车道forillumination-robustlanedetection[J].IEEETransactions线的标记出现了一定的影响。如图15中最后一组图onIntelligentTransportationSystems，2013，14（3）：1083-片，车道线的检测受到了车前盖的颜色的影响。

1094.

[8]GioiRGV，JakubowiczJ，MorelJM，etal.LSD：afast

6结束语

linesegmentdetectorwithafalsedetectioncontrol[J].由于对道路图像进行了针对性的灰度化，结合LSD

IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntel-ligence，2008，32（4）：722-732.

直线检测算法，通过选取合适的种子点以及采用两种线[9]JelsovkaD，HudecR，BreznanM.Facerecognitionon

型拟合车道线，本文提出的车道线检测算法对结构化道FERETfacedatabaseusingLDAandCCAmethods[C]//路表现出了很好的适应性。准确率达到91%以上。在InternationalConferenceonTelecommunicationsand图像分辨率为512×160，硬件配置为2GB内存，2.83GHzSignalProcessing，2011：570-574.

主频的测试前提下，本文算法的处理速度达到10帧/s，[10]LiX，Wu，Q，KouY，etal.Lanedetectionbasedon

原测试视频的帧率为15帧/s，基本满足实时性要求。

spikingneuralnetworkandHoughtransform[C]//Inter-nationalCongressonImageandSignalProcessing，2015.参考文献：

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