44、飞行自组织网络与无线传感器网络的高效路由及节点恢复策略

飞行自组织网络与无线传感器网络的高效路由及节点恢复策略

1. 飞行自组织网络（FANET）概述

飞行自组织网络（FANET）是移动自组织网络的一部分，它使用无人驾驶飞机（也称为无人机）来执行各种操作。这些无人机可以轻松安装在不确定区域，FANET 的应用领域广泛，包括采矿、导弹发射、投弹、摄像、摄影、水和作物监测、土壤监测、物流、交通监测、监视等。

无线自组织网络具有多种特性，如处理能力、存储、数据量、通信标准和路由协议等。而飞行自组织网络则有移动性模型、节点移动性、拓扑变化、能量消耗、计算能力、节点密度、定位和无线电传播模型等特性。

2. 萤火虫算法

萤火虫算法通过利用自然界中萤火虫的闪烁特性来解决许多优化问题。该算法的工作分为两部分：一是萤火虫的闪烁行为，二是逐步执行的过程，它定义了一系列规则或指令，按特定顺序执行以获得最佳期望输出。

萤火虫算法具有以下优点：
- 收敛速度快，能快速找到优化解决方案。
- 可与其他优化技术灵活结合。
- 对非线性模型和多模型优化有效。

萤火虫算法有不同的分类：
- 优化技术 ：
- 组合优化
- 连续优化
- 约束优化
- 多目标优化
- 动态和噪声优化
- 分类算法
- 工程应用 ：
- 用于天线设计
- 用于机器人和语义网
- 用于图像处理
- 用于无线网络
- 用于工业优化
- 用于土木工程
- 用于商业应用

3. 路由协议

飞行自组织网络使用多种路由协议，包括静态协议、主动协议、被动协议、混合协议、地理协议和分层路由协议。
| 协议类型 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 静态路由协议 | 专为小型结构化网络设计，用户和管理员易于维护 | 如邮件服务器 |
| 主动路由协议 | 以表格形式存储或维护数据，便于选择最佳路由 | 通用 |
| 被动路由协议 | 无需查找两个节点之间的路由时使用 | 特定场景 |
| 混合路由协议 | 结合主动协议和被动协议，具有动态特性 | 通用 |
| 地理路由协议 | 搜索多个节点之间的最佳可行位置，也称为位置路由协议，因内存需求大而复杂 | 需定位的场景 |
| 分层路由协议 | 在较低级别使用，通过节点层次结构维护节点结构 | 特定网络结构 |

4. 地理位置移动导向路由（GPMOR）协议

GPMOR 协议用于在高度动态的结构中找到最佳可用的下一跳网络。为了找到特定网络中的最佳下一跳，使用了高斯马尔可夫移动模型。

萤火虫算法用于在网络中搜索最短路径，具体步骤如下：
1. 开始（初始化目标函数）
2. 生成萤火虫（节点）的初始种群
3. 表达光强度和状态吸收系数
4. 当迭代次数 < 最大生成值（最大迭代次数）时，重复步骤 5 - 8
1. 对于 I = 1 到 N（N 表示所有 N 个萤火虫）
1. 对于 J = 1 到 I
1. 如果 J 的光强度 > I 的光强度，则根据距离改变配偶选择和猎物吸引
2. 根据 I 对 J 的吸引力移动萤火虫并评估新解决方案
2. 如果未找到结果，则返回步骤 4；否则，转到步骤 10
5. 显示最佳期望结果

graph TD;
    A[开始，初始化目标函数] --> B[生成初始种群];
    B --> C[表达光强度和吸收系数];
    C --> D{迭代 < 最大迭代值};
    D -- 是 --> E[外层循环 I = 1 到 N];
    E --> F[内层循环 J = 1 到 I];
    F --> G{光强度 J > I};
    G -- 是 --> H[改变配偶选择和猎物吸引];
    H --> I[移动萤火虫并评估新解];
    I --> F;
    G -- 否 --> F;
    F --> E;
    E --> D;
    D -- 否 --> J{结果是否找到};
    J -- 否 --> D;
    J -- 是 --> K[显示最佳结果];

5. 仿真与结果

通过三个参数来衡量高效路由协议的整体结果：
- 包交付率（PDR） ：GPMOR 的包交付率保持在较高水平，在高度动态环境下优于其他协议。
| 协议 | 包交付率（PDR） |
| ---- | ---- |
| GPMOR | 99.87% |
| AODV | 96.56% |
| DSR | 98.77% |
| DSDV | 98.65% |
| OLSR | 96.22% |

• 端到端延迟（E-to-E Delay） ：GPMOR 的端到端延迟有显著改善，显示为 100%。
  | 协议 | 端到端延迟 |
  | ---- | ---- |
  | GPMOR | 100% |
  | AODV | 84.27 |
  | DSR | 60.50 |
  | DSDV | 57.22 |
  | OLSR | 67.25 |

• 跳数 ：GPMOR 在飞行自组织网络中的跳数表现良好。
  | 协议 | 跳数 |
  | ---- | ---- |
  | GPMOR | 0.97 |
  | AODV | 0.14 |
  | DSR | 0.67 |
  | DSDV | 0.27 |
  | OLSR | 0.27 |

总体而言，GPMOR 协议的性能优于其他四种飞行自组织网络路由协议。

6. 无线传感器网络（WSNs）节点恢复模型

无线传感器网络由各种小型自主传感器节点组成，用于监测事件和感兴趣的区域。传感器节点将感测到的数据协同传输到基站或汇聚节点进行高级处理。然而，在恶劣环境中，节点容易因物理损坏、硬件故障、能量耗尽等因素而失效，这会对网络连接产生不利影响。

为了解决多个节点同时失效的问题，提出了一种基于飞蛾火焰优化算法（OPS - MFO）的覆盖感知和节能协议。该模型分为两个阶段：
- 分区内阶段 ：计算所有传感器节点的位置以实现更好的连接性。
- 分区间阶段 ：估计所有传感器节点相对于中继节点的位置。

7. 飞蛾火焰优化算法概述

飞蛾火焰优化算法基于飞蛾的横向定向导航方法。飞蛾在夜间以与月亮保持恒定角度的方式直线飞行，但会被人造光吸引。

该算法是基于种群的算法，首先初始化飞蛾和火焰的种群。飞蛾位置的初始化公式为：
[
M =
\begin{bmatrix}
m_{11} & m_{12} & \cdots & m_{1d} \
m_{21} & m_{22} & \cdots & m_{2d} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
m_{s1} & m_{s2} & \cdots & m_{sd}
\end{bmatrix}
]
其中，d 表示维度数，s 表示飞蛾的数量。

火焰位置的初始化公式为：
[
F =
\begin{bmatrix}
f_{11} & f_{12} & \cdots & f_{1d} \
f_{21} & f_{22} & \cdots & f_{2d} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
f_{s1} & f_{s2} & \cdots & f_{sd}
\end{bmatrix}
]

实验分析和评估表明，该模型优于现有算法，能够提高分区网络的连接性和覆盖率，同时实现节能。未来，负载平衡将是自组织网络研究的一个重要方向，并且可以进一步分析不同高度场景下的性能。

飞行自组织网络与无线传感器网络的高效路由及节点恢复策略

8. 相关工作回顾

在解决飞行自组织网络和无线传感器网络相关问题上，前人做了不少工作。比如有协议被提出用于解决节点间拓扑和路由问题，通过开销、吞吐量、信道利用率、端到端延迟和包交付率等参数来体现网络的重要性。也有对基于位置的路由协议进行调研，详细讨论了这些协议在飞行自组织网络中的优缺点。

对于萤火虫算法，有研究对其不同参数进行定义，如吸引力函数和计算距离等。还有工作讨论了交通信息的动态性质以提高准确性，以及分析了群体智能、萤火虫算法、莱维飞行、布谷鸟搜索算法的效率。在安全方面，有对执行时间的安全方法进行探讨，并基于能耗对不同算法进行比较。另外，也有用搜索启发式解释经典萤火虫算法，该技术与图 3 - 着色这一特定数学概念相关。

在无线传感器网络节点恢复方面，有提出让中继节点向网络中心移动以恢复连接的方法，也有利用安全机制结合机器学习和群体智能方法来提高移动自组织网络在恶意节点环境下的性能。还有提出基于注意力的深度学习模型用于交通流量预测，以及提出安全框架用于库存自动化等。

9. 优化概念在 FANET 中的应用

在飞行自组织网络（FANET）中，优化的概念是找到最佳路径（路由）。优化是通过 3D 视图，从所有可行和可能的解决方案集合中做出决策并提供最佳解决方案的行为。优化技术有三个主要参数：
- 编写要优化的函数。
- 从可能的解决方案中选择一个值。
- 遵循优化规则。

萤火虫算法用于在 FANET 中发现特定最短路径的可行（最优）解决方案。通过该算法的目标函数得到排序列表后，对每个数据包进行广播。然后从网络中选择最高值并检查中间节点，如果中间节点是目标节点，则返回源节点并更新目标函数以进行进一步实现，最终得到期望结果。

10. 无线传感器网络节点恢复模型的详细实现

在无线传感器网络中，为了实现基于飞蛾火焰优化算法（OPS - MFO）的覆盖感知和节能协议，具体操作如下：
- 分区内阶段 ：
- 计算每个节点的最佳 Bi 值，用于更新飞蛾位置。
- 根据飞蛾火焰优化算法，不断调整传感器节点的位置，以提高分区内的连接性。
- 分区间阶段 ：
- 估计所有传感器节点相对于中继节点的位置。
- 通过调整中继节点和传感器节点的位置关系，实现分区间的更好连接。

graph TD;
    A[开始] --> B[分区内阶段];
    B --> C[计算 Bi 值];
    C --> D[更新飞蛾位置];
    D --> E[调整传感器节点位置];
    E --> F[分区间阶段];
    F --> G[估计传感器节点相对中继节点位置];
    G --> H[调整节点位置关系];
    H --> I[结束];

11. 对比分析总结

通过对飞行自组织网络中不同路由协议（AODV、DSR、DSDV、OLSR 和 GPMOR）的对比分析，以及无线传感器网络中提出的基于飞蛾火焰优化算法的节点恢复模型与现有算法的对比，可以得出以下结论：
| 对比方面 | 飞行自组织网络 | 无线传感器网络 |
| ---- | ---- | ---- |
| 性能指标 | 包交付率、端到端延迟、跳数 | 连接性、覆盖率、能耗 |
| 最优方案 | GPMOR 协议 | 基于飞蛾火焰优化算法的 OPS - MFO 模型 |
| 优势体现 | 在高度动态环境下表现出色，能提供更高效的路由 | 提高分区网络的连接性和覆盖率，实现节能 |

12. 未来研究展望

虽然目前在飞行自组织网络和无线传感器网络方面取得了一定的成果，但仍有许多值得研究的方向。在飞行自组织网络中，负载平衡是一个重要的研究点，它可以进一步提高网络的性能和效率。在无线传感器网络中，可以深入分析不同高度场景下节点的性能，以及如何更好地应对复杂环境下的节点失效问题。此外，还可以探索将不同的优化算法和技术进行结合，以获得更优的解决方案。

总之，随着技术的不断发展，飞行自组织网络和无线传感器网络将在更多领域得到应用，对其高效路由和节点恢复策略的研究也将持续深入。