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题名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
于云龙
顾金玲
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机构
空军工程大学防空反导学院
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《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
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-708)资助课题.
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文摘
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。
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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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Keywords
AdHoc unmanned aerial vehicle(UAV)network
ant colony algorithm
dynamic source routing algorithm
polymorphism-aware
congestion level of route
stability of route
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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