[发明专利]一种无人机自组网定向接入协议优化设计方法在审

专利信息
申请号: 202110273497.4 申请日: 2021-03-06
公开(公告)号: CN113038512A 公开(公告)日: 2021-06-25
发明(设计)人: 雷磊;范兼睿;蔡圣所;张莉涓;王睿;黄加红;赵楠 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: H04W24/02 分类号: H04W24/02;H04W24/06;H04W40/24;H04W48/04;H04W84/18
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 210016*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 无人机 组网 定向 接入 协议 优化 设计 方法
【权利要求书】:

1.一种无人机自组网定向接入协议优化设计方法,具体包括以下步骤:

步骤1:给定无人机定向自组网接入协议结构,确定无人机自组网的节点数目,无人机运动速度、无人机天线波束宽度;

步骤2:根据无人机天线波束宽度计算网络中每架无人机的邻居发现速度;

步骤3:根据无人机天线波束宽度和无人机运动速度,计算无人机链路断开速度;

步骤4:建立最小化协议时间开销的协议单帧邻居发现子帧数目、网络期望链路数和协议时帧长度三参数优化模型;

步骤5:简化协议结构优化模型为只和网络期望链路数有关的单参数优化模型,对网络期望链路数进行一维搜索,求得全局最优的协议时间开销以及此时的协议单帧邻居发现子帧数目和协议时帧长度。

2.根据权利要求1所述的一种无人机自组网定向接入协议优化设计方法,其特征在于:无人机定向自组网接入协议结构,确定无人机自组网的节点数目,无人机运动速度、无人机天线波束宽度的具体步骤如下:

步骤1-1:设定MAC协议时帧结构为同步协议类型,把时间划分为连续同步的时帧,每个时帧均包含三个部分,即邻居发现阶段、邻居轮询阶段和数据传输阶段;

步骤1-2:设定每个时帧的邻居发现阶段中包含了η个发现子帧,而每一个发现子帧都包含一个基于随机退避的三次握手过程,也就是两个无人机节点会随机选择一个天线波束方向后,发送节点先发送TONE帧,接收节点会回复TONE-ACK帧,随后发送节点会回复ACK帧完成邻居发现,其中第一二个过程均需要进行选取一个[0,W]之间的整数作为退避值进行退避;

步骤1-3:设定数据轮询阶段包含若干个轮询子帧,每个轮询子帧内已经建立的通信链路中的两个无人机节点会相互通信进行周期性的链路维护工作;

步骤1-4:在数据传输阶段,无人机节点之间会相互进行正常的数据通信,交换上层数据包;

步骤1-5:确定网络中的无人机节点总数为n;

步骤1-6:确定无人机自组网中无人机平均运动速度为v;

步骤1-7:确定无人机自组网中无人机所带有的定向天线的波束宽度为θ。

3.根据权利要求1所述的一种无人机自组网定向接入协议优化设计方法,其特征在于:根据无人机天线波束宽度计算网络中每架无人机的邻居发现速度的具体步骤为:

步骤2-1:计算两个无人机相互对准后其天线波束边缘与无人机连线组成的三角形SΔ1面积的大小:

其中d1为无人机节点之间的距离,a为三角形的高,θ1和θ2分别为无人机连线与各自天线波束边缘的夹角;

步骤2-2:确定两个无人机节点间的距离的概率分布函数:

其中r为无人机节点的通信半径;

步骤2-3:计算得到SΔ1的概率分布函数:

其中有f(θ1)和f(θ2)分别为:

步骤2-4:计算得到SΔ1的期望:

E[SΔ1]=∫SΔ1f(SΔ1)dSΔ1; (5)

步骤2-5:计算得到两个无人机相互对准后天线波束共同覆盖范围的面积Sg的期望值:

E[Sg]=E[SΔ1]+E[SΔ2]≈2[SΔ1]; (6)

步骤2-6:计算两无人机天线波束不重叠的区域Sw的面积大小的期望:

Sw=2[θr2-Sg]; (7)

步骤2-7:确定不同区域内无人机节点的平均数量:

Nw=δE(Sw)

Ng=δE(Sg); (8)

Ns=δθr2

步骤2-8:建立无人机退避过程的马尔可夫链模型,以无人机退避计数器的计数值作为模型的状态,非空一步转移概率如下:

其中W为退避计数器最大计数值,p(i|j)代表无人机节点从状态i变为状态j的状态转移概率;

步骤2-9:计算无人机处于每个状态的概率值:

步骤2-10:根据马尔可夫链的归一化条件:

得到每个状态的稳态概率为:

步骤2-11:计算无人机节点A成功发送TONE帧并且无人机节点B成功接收的概率:

步骤2-12:计算无人机节点B能够成功发送TONE-ACK帧并和无人机节点A建立连接的概率:

步骤2-13:计算两个无人机节点A与B在一个特定的发现子帧内发现对方的概率:

PC=2C1C2; (15)

步骤2-14:计算两个无人机节点在第i个发现子帧能够相互发现的概率:

Fi=PC(1-PC)i-1; (16)

步骤2-15:计算一个无人机节点在至多J个发现子帧内发现一个特定邻居的概率:

步骤2-16:计算一特定的无人机节点,其在至多J个发现子帧中可以建立的链路数量:

f(J)=(n-1)PJ; (18)

步骤2-17:计算每个无人机节点的邻居发现速度:

vsearch=f′(J); (19)

步骤2-18:计算网络中所有无人机节点的在J个发现子帧内建立的所有链路的数量:

YJ=n(n-1)PJ/2; (20)

步骤2-19:计算无人机网络建立YJ条链路的所需要的发现子帧数量:

其中代表的含义为YJ的反函数;

步骤2-20:计算在当前无人机网络已经拥有YJ条链路的情况下在一个发现子帧中可以发现的邻居数量的期望,也就是邻居发现速度:

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