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无人机自组织网络中双态自适应的随机双Q学习路由算法
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作者 孙晨 万家梅 +1 位作者 余苏奇 舒坚 《计算机应用研究》 2025年第9期2800-2809,共10页
无人机自组织网络(UANETs)的路由算法设计,需要考虑其应对动态网络变化的能力,以实现快速路径选择和确保数据传输的高效性和可靠性。针对现有的基于强化学习的路由算法应对高速动态网络变化的能力有限等问题,提出了一种双态自适应的随机... 无人机自组织网络(UANETs)的路由算法设计,需要考虑其应对动态网络变化的能力,以实现快速路径选择和确保数据传输的高效性和可靠性。针对现有的基于强化学习的路由算法应对高速动态网络变化的能力有限等问题,提出了一种双态自适应的随机双Q学习路由算法(2k-adaDQL)。该算法采用随机交替更新的双Q函数来降低传统Q学习中的高估偏差。为满足UANETs路由服务质量的多样化需求,结合多目标优化技术,设计了基于链路可靠性和时延相关的复合奖励函数,以提高算法的服务质量。针对高速动态变化的网络环境,创新性地提出了双态自适应参数调整机制,该机制依据网络状态的不同阶段,设计了灵活参数自适应调控策略,确保算法能够及时应对不同的网络环境变化,从而提升路由算法的适应性。仿真结果显示,与AODV、QMR、QGeo、LN-AODV等算法相比,2k-adaDQL算法在包到达率、平均端到端延时、最大端到端时延三个关键性能指标上均有提升;同时该算法的可扩展性和稳定性也得到了验证,其收敛速度明显快于基本算法QMR。这一结果表明,2k-adaDQL算法在UANETs环境中,特别是在节点分布稀疏且速度变化大的场景下,具有更优的性能表现。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 路由算法 双态自适应策略 随机双Q学习 多目标优化技术
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起源信息感知的无人机网络信任模型 被引量:3
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作者 张帆 高航 +2 位作者 刘亮 李宁伟 彭剑飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第10期2122-2130,共9页
无人机自组织网络是移动自组织网络的一种,节点的不间断移动可以使其随意的加入或者离开网络,使得混入其中的恶意节点可以针对网络信息进行窃取、篡改乃至攻击摧毁整个网络.开放的体系结构和动态的拓扑使得无人机网络容易受到来自各个... 无人机自组织网络是移动自组织网络的一种,节点的不间断移动可以使其随意的加入或者离开网络,使得混入其中的恶意节点可以针对网络信息进行窃取、篡改乃至攻击摧毁整个网络.开放的体系结构和动态的拓扑使得无人机网络容易受到来自各个网络层次的攻击.本文针对无人机自组网中可能存在的攻击行为以及恶意节点检测的问题,提出了一种起源信息感知的无人机网络信任模型(A provenance-aware trust model for Unmanned Aerial Vehicle Networks,UAVNpro),旨在实现准确的对等信任评估,在最大化报文交付率的同时减少资源受限的网络环境下的消息时延和通信成本.起源信息是指网络中传输报文的所有历史,基于报文的完整性可以对报文创建和操作节点的行为做出有效评判并生成观测证据.通过收集证据进行信任评估就可以识别网络中的恶意节点并进行路由隔离.UAVNpro采用数据驱动的方法减少识别恶意节点时的资源损耗,同时利用数字签名技术保证数据的安全传输.经过实验分析表明,UAVNpro与现有的无人机网络路由协议有良好的兼容性,可针对无人机网络中的丢包、注包、信息篡改、假身份等攻击行为做出有效的识别.UAVNpro在恶意节点检测率、报文的投递率和系统能耗上都要优于现有模型. 展开更多
关键词 无人机自组织网络 起源模型 信任评估 安全
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无人机自组网中基于蚁群优化的多态感知路由算法 被引量:12
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作者 孙明杰 周林 +1 位作者 于云龙 顾金玲 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2562-2572,共11页
无人机自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快、数据交互频繁、应用环境复杂等特点,采用传统的路由算法会使该网络在传输延时、丢包率、路由开销等方面性能均较差,以至于无法为多无人机协同执行任务提供有效的通信保障。为了解决... 无人机自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快、数据交互频繁、应用环境复杂等特点,采用传统的路由算法会使该网络在传输延时、丢包率、路由开销等方面性能均较差,以至于无法为多无人机协同执行任务提供有效的通信保障。为了解决该问题,提出一种基于蚁群优化的多态感知路由(ant colony optimization based polymorphism-aware routing,APAR)算法。该算法将蚁群算法与动态源路由算法相结合,通过感知路径长度、路径拥塞度和路径稳定性,计算出由路由发现过程得到路径的信息素水平,并将其作为选路标准,经过改进的信息素挥发机制也被引入该算法。同时,根据无人机编队的变化做出合适的调整,以保证其网络性能不下降。仿真结果表明,与其他经典算法相比,APAR算法提高了数据包成功传输率,降低了平均端到端延时,减少了路由开销,且在战场环境下有较高的可靠性。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 蚁群算法 动态源路由算法 多态感知 路径拥塞度 路径稳定性
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基于强化学习的无人机自组网路由研究综述 被引量:5
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作者 孙晨 莫国美 舒坚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期1937-1946,共10页
无人机自组织网络(FANET)被广泛应用于军事、应急救灾和环境监测等情况下的网络通信服务,良好的路由协议能为其在通信条件恶劣场景下的可靠传输提供保障。利用强化学习将路由选择描述为一个马尔可夫决策过程进行路由决策成为研究热点。... 无人机自组织网络(FANET)被广泛应用于军事、应急救灾和环境监测等情况下的网络通信服务,良好的路由协议能为其在通信条件恶劣场景下的可靠传输提供保障。利用强化学习将路由选择描述为一个马尔可夫决策过程进行路由决策成为研究热点。为了更进一步地介绍和挖掘基于强化学习的FANET路由协议研究现状,首先介绍近几年来FANET传统路由协议上的一些改进;其次,基于强化学习的FANET路由协议研究的最新调研结果进行详细的介绍;同时,对路由研究算法中的状态、动作和奖励等建模规律进行深度挖掘,从路由的优化标准和强化学习优化过程等方面进行了比较;最后,根据目前基于强化学习FANET路由协议的研究现状进行总结和展望。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 路由协议 强化学习
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基于定向天线的无人机自组网路由协议研究 被引量:3
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作者 董航 孙志刚 《电子测量技术》 2018年第18期85-90,共6页
无人机集群使用移动自组网的方式组成网络,采用多跳无线路由通信技术,拓展了无人机侦察打击的范围和距离,增强了网络的可靠性和抗毁性。传统移动自组网的全向通信方式必然被射频隐身性能好、抗电子干扰能力强的窄波束定向天线所替代。... 无人机集群使用移动自组网的方式组成网络,采用多跳无线路由通信技术,拓展了无人机侦察打击的范围和距离,增强了网络的可靠性和抗毁性。传统移动自组网的全向通信方式必然被射频隐身性能好、抗电子干扰能力强的窄波束定向天线所替代。针对无人机自组织网络中节点移动速度快、网络拓扑结构变化频繁的情况,紧密结合窄波束定向通信的特点,在链路拓扑控制的基础上,开展路由协议研究。在Aeronet实验平台的仿真结果表明,无人机自组网中基于定向天线的路由协议相对于传统自组网全向接入中的路由协议,能在分组到达率、端到端时延、路由开销等方面取得良好的优化效果。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 定向天线 定向时分多址接入协议 拓扑控制 路由协议
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加密算法优化对无人机的CPU功耗影响研究 被引量:2
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作者 吴杰宏 柔莹莹 +1 位作者 邹良开 李亚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第8期1774-1780,共7页
数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在... 数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在保证算法安全性能的前提下,分别对Blowfish和GOST算法进行了优化,减小Blowfish算法的迭代次数,降低GOST算法的预处理数据的运算表数量;然后通过NS-3仿真平台模拟各种算法的执行时间、吞吐量及功率消耗情况,并对比了无人机CPU模块和无线电模块的功耗情况.对比结果表明:优化后的算法在处理数据传输时,加密和解密时间明显缩短,吞吐量均有显著提升,各无人机节点的CPU功率消耗均明显下降.可见,优化后的加密算法使UANET更节能. 展开更多
关键词 无人机自组织网络 数据安全 密码学 微型无人机 功率消耗
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一种优化链路状态预测的路由协议 被引量:2
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作者 刘伟 张可 +1 位作者 张伟 李炜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期113-115,共3页
针对无人机自组织网络中节点运动快速且拓扑变化频繁的特点,提出一种优化链路状态预测的路由协议——OLSFR。OLSFR通过对无人机节点运动链路状态进行预测,并定义计算MPR集合的约束性参数以达到路由选路优化和提高性能的目的。仿真实验证... 针对无人机自组织网络中节点运动快速且拓扑变化频繁的特点,提出一种优化链路状态预测的路由协议——OLSFR。OLSFR通过对无人机节点运动链路状态进行预测,并定义计算MPR集合的约束性参数以达到路由选路优化和提高性能的目的。仿真实验证明,相比OLSR、DSDV等相关协议,OLSFR能有效改善无人机自组织网络的数据包传递成功率和端到端延时。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 多点中继 链路预测
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基于启发式Q学习的FANET可信路由算法 被引量:1
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作者 赵蓓英 姬伟峰 +2 位作者 翁江 吴玄 李映岐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期162-169,共8页
无人机自组织网络(FANET)是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANE... 无人机自组织网络(FANET)是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANET中的路由选择问题映射为有限马尔科夫决策过程,针对路由层面的黑洞攻击与泛洪攻击,引入数据包转发率与路由请求发送速率,通过模糊推理计算节点的信任值,同时考虑节点的邻居关系,提出一种模糊动态信任奖励机制。结合单跳链路状况设计启发式函数,采用改进的ε-贪婪策略来平衡利用-探索过程,引导当前节点选择最优可信下一跳节点。仿真结果表明,相对AOMDV、TEAOMDV与ESRQ算法,HQTR算法能够有效应对黑洞攻击与RREQ泛洪攻击,降低节点高速运动与网络规模变化所造成的影响,提高数据包投递率与吞吐量,减少路由开销与平均端到端时延。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 路由攻击 信任模型 Q学习 启发式函数
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