[发明专利]一种基于AUV组网的UWSNs多跳路由方法

说明书

本发明公开了一种基于AUV组网的UWSNs多跳路由方法，包括：建立第一虚拟管道、第二虚拟管道和第三虚拟管道；基于第一虚拟管道，使用离线强化学习的方法，得到第一最佳中继节点；基于第二虚拟管道，使用离线强化学习和在线强化学习方法，得到第二最佳中继节点；基于第三虚拟管道，采用“存储‑携带‑转发”机制，将AUV多次采集的数据同时转发给第三最佳中继节点；通过第一最佳中继节点、第二最佳中继节点和第三最佳中继节点，将采集的数据转发给第一Sink节点、第二Sink节点和第三Sink节点，完成数据转发任务。本发明提供了一种有效解决UWSNs中数据投递率低、能量消耗大、网络寿命短的路由协议。

技术领域

本申请属于网络通信技术领域，具体涉及一种基于基于AUV组网的UWSNs多跳路由方法。

背景技术

我国的海上石油、天然气资源，潮汐能/风能资源，渔业资源等海洋资源丰富，有效地开发和保护海洋资源、维护海洋安全具有很高的经济价值和战略意义。

在众多新兴的海洋科技领域中，水下传感器网络因近年来在水体污染监控、水下资源勘探、海洋地理气象数据收集、地震/海啸灾难预防等方面的应用受到日益广泛的关注。例如，在海洋地理数据收集方面，UWSNs网络利用水面、水下布放的传感器，协作采集三维海洋地理数据。因此，该技术对沿海地区水文气象数据采集，灾害灾难预报方面有着重要意义。

自治式水下航行器(AUV)是目前水下移动组网观测比较成熟的几类平台。其中，AUV具有活动范围大、无脐带纠缠、不需要庞大水面支持系统、运行和维修费用低等优点，是一种理想的测量仪器平台，逐步成为海洋观察和探测的重要手段。基于AUV的水下移动无线传感器网络扩大了传统水下传感器网络对环境的监控范围，提高了网络对海洋物理现象的跟踪和探测能力。

对陆地无线传感器网络，许多基于智能算法的路由协议被相继提出，但是在这些协议中可以应用于延长水声传感器网络寿命的却很少。在这些智能算法中，基于模糊逻辑的路由协议已经应用到了UWSNs中，基于增强学习的路由协议也逐步成为一个热门的研究课题。在基于Q 学习的自适应路由协议(QELAR)中，根据传感器节点的剩余能量定义奖励函数，通过选择具有更多剩余能量的下一跳节点延长网络寿命，但是每个节点需要通过交互元数据包学习周边网络环境来决定下一跳的转发节点，这样会导致每个节点消耗更多的能量；此外QELAR在选择具有更多能量的下一跳节点时没有严格控制网络端到端延迟；再者，依赖于即时奖励的路由算法会使路径选择陷入局部最优，并非全局最优。在同样基于Q学习的延迟敏感QDAR路由协议中，通过定义综合考虑剩余能量和传播延时的行为-效用函数，自适应选择路由以延长网络寿命，但是源节点在发送数据包时要提前向网络广播准备信息，水面接收器接收到该信息做出路径规划后沿着规划的路径将此路由信息传递到源节点，源节点再发送该数据包，被选中的转发节点传递该数据包，此过程在具有长延时的水声传感器网络中将耗费大量的能量。

针对UWSNs对于以AUV为源节点探测水下信息并将数据传递到 Sink节点的研究，目前还没有有效解决UWSNs中数据投递率低、能量消耗大、网络寿命短的路由协议，因此需要科研人员重视并致力于这方面的研究，以期建立更加高效低耗的水下无线传感器网络。

发明内容

本发明提出了一种基于AUV组网的UWSNs多跳路由方法，旨在提高UWSNs数据投递率，减少节点之间数据传输的能量消耗，降低洋流运动导致的无法寻找到最佳中继节点的问题，同时减少强化学习回报表收敛过程中的时间消耗以及能量消耗问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于 AUV组网的UWSNs多跳路由方法，具体如下：

S1、建立第一虚拟管道、第二虚拟管道和第三虚拟管道；

S2、基于所述第一虚拟管道，使用离线强化学习的方法，得到第一最佳中继节点；

S3、基于所述第二虚拟管道，使用所述离线强化学习和在线强化学习的方法，得到第二最佳中继节点；