【摘 要】
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无人机自组网克服了无人机之间的通信障碍,有效提高了无人机平台的效能,在军用和民用领域有广泛的应用需求。路由协议是影响无人机自组网通信质量的关键所在,动态源路由（Dynamic Source Routing,DSR）协议具有较低的路由开销和较好的网络性能,广泛应用于网络资源有限的自组网场景。本文聚焦于无人机自组网DSR协议的研究,主要研究内容如下:1.分析了无人机自组网的网络特性,在介绍DSR协议算
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无人机自组网克服了无人机之间的通信障碍,有效提高了无人机平台的效能,在军用和民用领域有广泛的应用需求。路由协议是影响无人机自组网通信质量的关键所在,动态源路由（Dynamic Source Routing,DSR）协议具有较低的路由开销和较好的网络性能,广泛应用于网络资源有限的自组网场景。本文聚焦于无人机自组网DSR协议的研究,主要研究内容如下:1.分析了无人机自组网的网络特性,在介绍DSR协议算法原理和仿真分析的基础上,对无人机自组网链路节点的稳定性和路由洪泛策略进行了初步探索,为接下来对无人机自组网DSR协议的深入研究做了铺垫。2.针对无人机自组网中链路节点稳定性难以保障,容易导致通信中断的问题,提出一种基于决策树算法的DSR协议改进方法（Decision Tree Dynamic Source Routing,DT＿DSR）。DT＿DSR利用能量消耗、移动速率和缓冲区拥塞三种影响无人机节点通信稳定性的重要因素,通过决策树算法的分类思想,在DSR协议中加入节点稳定性约束算法,根据无人机节点的实时飞行状态,筛选出稳定的节点转发请求数据包,确保数据转发节点的稳定性。基于OPNET Modeler的仿真结果表明,DT＿DSR在降低网络平均端到端时延、减少路由开销和丢包率的前提下,提高了业务数据的接收速率。3.针对DSR协议路由洪泛效率低下,导致网络开销较大的问题,借鉴群智能优化思想,提出一种基于萤火虫算法的DSR协议优化方法（Firefly Algorithm Dynamic Source Routing,FA＿DSR）。该方法综合利用影响无人机节点通信稳定性的重要因素和节点间的传输损耗来构建萤火虫的适应度函数,根据适应度函数来衡量萤火虫的荧光亮度。通过萤火虫初始化、萤火虫移动和更新荧光值等阶段的路由搜索过程,对DSR协议的路由洪泛和路由选择过程进行综合优化,解决传统洪泛算法效率低下,链路容易断裂的问题。仿真结果显示FA＿DSR提高了路由洪泛效率,显著提升了网络性能。
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