19、灾害救援中有效应急运输与通信策略

灾害救援中有效应急运输与通信策略

1. 引言

自然灾害如地震、海啸和台风每年都会发生。在灾难发生后的48 - 72小时内，是拯救生命的黄金时期。当灾难发生时，救援团队之间的快速通信至关重要，网络的生命周期以及数据包传输时间等参数也起着关键作用。由于基础设施网络可能被部分或完全破坏，且难以在短时间内部署，因此自组织网络在这种情况下具有重要意义。自组织网络不需要互联网或固定网络线路，能建立更灵活、强大的通信，适用于自然灾害和人为灾害。在灾难场景中，多跳通信是常见的通信方式，节点移动性也给MANET带来了路由和通信问题。

2. MANET特点、路由和移动性模型

2.1 MANET特点

• 多跳性 ：数据包通过多个中间节点到达目的地，没有预定义的路由器。
• 移动性 ：节点随机移动，拓扑分析用于模拟设计、协议分析和QoS参数评估。
• 自组织性 ：节点智能生成信息并自行配置，无需外部实体指导。
• 能量有限 ：节点由电池供电，能量决定网络的生命周期。
• 可重构性 ：自组织网络可重新配置和自我恢复。

节点使用电池供电，能量管理很重要，原因包括有限的能量存储和灾难场景下电池更换困难。每个节点在发送、接收、空闲和睡眠状态下都会消耗能量，能量感知路由的标准包括最小化每数据包的能量消耗、最大化网络分区时间、最小化节点功率水平差异、最小化发送数据包的成本和节点的最大成本。

2.2 路由协议

MANET中的路由分为两个步骤：将数据包转发到下一个节点和将数据包路由到目的地。路由协议分为主动式和按需式。主动式路由协议如DSDV和OLSR，路径始终可用，但DSDV协议由于其主动性质会产生更多延迟。按需式路由协议如DSR、AODV和AOMDV，在需要时获取通信路径。AODV、DSR和AOMDV更适合防止数据包丢失，因为它们具有反应性。

路由协议类型	具体协议	特点
主动式	DSDV、OLSR	路径始终可用，DSDV有延迟
按需式	DSR、AODV、AOMDV	需要时获取路径，反应性强

2.3 移动性模型

移动性模型指定了网络内节点的移动模式，可分为随机移动、时间依赖、空间依赖和地理限制。常见的移动性模型包括RWP（随机移动）、曼哈顿移动模型（节点按选定路径移动）和RPGM（模拟组行为）。在灾难场景中，DM模型将区域划分为IL、PWT、CCS、APP和TOC等区域，该模型考虑了障碍物，更适合灾难场景。

DM模型的数学描述如下：
$ r = (l ; P_{stat}; e_{trans}; ar; N_{r}^{stat}; V_{r}^{stat}; T_{r}^{stat}; G_{r}^{stat}; N_{r}^{trans}; V_{r}^{trans}; T_{r}^{trans}; G_{r}^{trans}; Z_{r}^{trans}) $
其中，$l_{r} \in {IL, PWT, CCS, APP, TOC}$；$P_{r}$是区域；$e_{r}$和$a_{r}$是边界点；$N_{r}^{trans}$和$N_{r}^{stat}$是节点；$V_{r}^{trans}$和$V_{r}^{stat}$是节点速度；$T_{r}^{trans}$和$T_{r}^{stat}$是暂停时间；$G_{r}^{trans}$和$G_{r}^{stat}$是组大小；$Z_{r}^{trans}$是运输节点移动周期。

IL区域包含救援团队、志愿者和受害者；PWT区域包含医疗团队、志愿者和患者；CCS区域包含专业医疗团队，对受害者进行急救后送往TOC；TOC区域包含各种运输节点，团队领导者在此指导整个行动。

3. 强化学习（RL）

传统的路由算法在选择最短路径时，只考虑跳数，不考虑实际网络流量。在高流量网络中，最短路径可能不是最优的，甚至可能导致网络拥塞。因此，需要设计自适应路由算法，根据网络的实际状态选择路径。

强化学习通过奖励 - 惩罚策略，让移动代理在每个节点学习，以设计动态路由算法。基于Q学习框架的自适应路由算法在1994年被提出，每个节点包含Q表，用于估计数据包的剩余传输时间，并在数据包传输后更新。目前有许多Q - 路由协议，如CQ路由使用置信值来提高探索质量，但在处理高移动性网络时仍不足。

路由协议	特点
Q路由	自适应路由，无监督学习
CQ路由	使用置信值提高探索质量
CDRQ路由	收敛快，低负载性能好，但低流量下找不到最短路径

为了优化这些算法，可以使用内存记录Q值以预测未来的Q值，使用优先队列保存最佳Q值，并在网络中传播邻居节点的重要估计变化。

4. 研究方法

当节点进入新网络时，首先进行路由发现过程，传播路由发现消息以发现到目的地的新路径，并频繁发送HELLO消息以保持信息更新。每个节点检查Q表，找到到目的地的最佳路径，数据包包含反向探索值，经过多跳传输，同时更新Q表和置信表。

提出的策略将探索量加倍，反向探索值更精确，使用C值时Q值更可靠。该方法更新所有节点的Q值，学习率更可靠，对流量变化的适应时间更短，在链路或节点故障时能快速恢复到原始路由策略。同时，更新选定节点的C值以减少开销，使用可变衰减常数方法更新非选定节点的C值。

5. 结果与讨论

有多种网络模拟器可供选择，如NS、OPNET、NetSim等。模拟方法有助于了解节点移动性和通信行为，BonnMotion用于设计不同的移动模式。

5.1 移动性模型测试

将组移动性模型与DM模型进行比较，分析延迟和平均能量利用率。结果表明，DSDV协议由于其主动性质，在灾难区域移动性中更适合，能减少延迟和能量消耗。

数据包大小	协议	DM模型延迟（秒）	组移动性延迟（秒）	DM模型能量（焦耳）	组移动性能量（焦耳）	能量节省
1000字节	DSDV	2.64	2.88	3.08	3.62	14%
200字节	DSDV	0.06	0.108	1.54	1.68	7.5%

数据包速率也会影响网络流量，通过改变间隔进行延迟和能量利用率分析。结果显示，DSDV协议在DM模型下能减少延迟和能量消耗。

5.2 算法比较

将提出的算法与DSDV、AODV、DSR和AOMDV等路由协议进行比较。分析参数包括数据包传输率（PDR）、延迟和平均能量利用率。结果表明，DM模型在不同区域之间的通信损失最小，时间更短，平均能量消耗更低。提出的方法在PDR和延迟方面有改进，吞吐量和能量也得到了改善，但控制开销有所增加，可以通过优化技术减少额外的控制数据包。

6. 结论

研究实现了自适应路由协议的研究目标。强化学习在探索和利用之间取得平衡。实验表明，DM模型在灾难场景中更有效，提出的基于RL的优化方法比基于距离向量的其他路由协议表现更好。灾难区域移动性模型非常适合灾难场景，在灾难救援中起着关键作用。

综上所述，在灾难救援中，自组织网络、强化学习和合适的移动性模型对于实现快速通信和有效运输至关重要，能够减少人员伤亡和自然灾害的医疗后果。

灾害救援中有效应急运输与通信策略

7. 实际应用中的考虑因素

在实际的灾害救援场景中，除了上述的技术因素外，还需要考虑一些实际应用方面的问题。

7.1 设备部署与维护

• 快速部署 ：在灾难发生后，需要能够快速部署自组织网络的节点设备。这要求设备具备易于携带、安装简单的特点。例如，可以使用便携式的无线基站，能够在短时间内搭建起基本的通信网络。
• 设备维护 ：由于灾害现场环境恶劣，设备容易受到损坏。因此，需要准备充足的备用设备，并培训救援人员进行简单的设备维护和更换操作。
• 能源供应 ：MANET节点设备通常由电池供电，在灾难场景中，能源供应可能成为一个瓶颈。可以考虑使用太阳能板等可再生能源设备为节点充电，以延长设备的使用时间。

7.2 人员培训与协作

• 救援人员培训 ：救援人员需要接受关于自组织网络和路由协议的培训，了解如何使用设备进行通信和数据传输。例如，培训他们如何操作节点设备、如何解读Q表等信息。
• 多团队协作 ：在灾害救援中，涉及到多个团队，如消防、医疗、警察等。不同团队之间需要进行有效的协作，确保信息的及时共享和救援行动的协调一致。可以建立统一的指挥中心，负责协调各团队的行动。

7.3 数据安全与隐私

• 数据加密 ：在通信过程中，需要对传输的数据进行加密，以确保数据的安全性。可以使用对称加密算法或非对称加密算法对数据包进行加密。
• 隐私保护 ：在收集和使用救援相关数据时，需要保护受害者的隐私。例如，对患者的个人信息进行匿名处理，避免信息泄露。

8. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，灾害救援中的应急运输与通信也将迎来新的发展趋势。

8.1 人工智能与机器学习的融合

• 智能决策 ：将人工智能和机器学习技术进一步融合到路由算法中，实现更智能的路径选择和资源分配。例如，使用深度学习算法对网络流量进行预测，提前调整路由策略。
• 自动化救援 ：利用人工智能技术实现救援设备的自动化操作，如无人机自动搜索救援目标、智能机器人进行伤员搬运等。

8.2 物联网技术的应用

• 设备互联 ：通过物联网技术将更多的设备连接到自组织网络中，实现设备之间的互联互通。例如，将传感器设备部署在灾害现场，实时监测环境参数和人员状态。
• 数据共享 ：物联网设备产生的大量数据可以实现共享，为救援决策提供更全面的信息支持。例如，通过共享传感器数据，救援人员可以更好地了解灾害现场的情况。

8.3 5G技术的应用

• 高速通信 ：5G技术具有高速率、低延迟的特点，可以大大提高灾害救援中的通信效率。例如，在救援现场实时传输高清视频，为远程专家提供更准确的信息。
• 大规模连接 ：5G技术支持大规模设备的连接，可以满足更多节点设备的通信需求，进一步扩展自组织网络的规模。

9. 总结与建议

在灾害救援中，有效应急运输与通信对于拯救生命和减少损失至关重要。通过采用自组织网络、强化学习和合适的移动性模型，可以实现快速通信和有效运输。

为了更好地应对灾害救援的挑战，提出以下建议：
- 加强技术研发 ：持续投入研发资源，不断优化路由算法和移动性模型，提高自组织网络的性能和可靠性。
- 建立标准规范 ：制定统一的技术标准和规范，确保不同设备和系统之间的兼容性和互操作性。
- 加强国际合作 ：灾害救援是全球性的问题，需要加强国际间的合作与交流，共享技术和经验。

10. 相关技术对比总结

技术类型	代表技术	优点	缺点
路由协议	DSDV	延迟低，适合低移动性场景	能量消耗大，高移动性下性能差
	AODV	反应性强，适合高移动性场景	路径建立有延迟
	DSR	路径信息存储，快速响应	缓存更新开销大
移动性模型	DM模型	适用于灾害场景，节点移动可控	不适用于随机移动场景
	RWP模型	简单随机移动	不适合灾害救援的有序行动
强化学习算法	Q路由	自适应路由	低负载下不如最短路径路由
	CQ路由	提高探索质量	处理高移动性不足
	CDRQ路由	收敛快，低负载性能好	低流量下找不到最短路径

11. 流程图：灾害救援通信与运输流程

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([灾害发生]):::startend --> B(启动自组织网络部署):::process
    B --> C{节点进入网络}:::decision
    C -->|是| D(进行路由发现):::process
    D --> E(节点检查Q表选路径):::process
    E --> F(数据包多跳传输):::process
    F --> G(更新Q表和置信表):::process
    G --> H{是否到达目的地}:::decision
    H -->|否| F
    H -->|是| I(完成数据传输):::process
    C -->|否| J(等待节点加入):::process
    J --> C
    I --> K(救援行动开展):::process
    K --> L(运输伤员到医院):::process
    L --> M([救援结束]):::startend

通过以上的分析和总结，我们可以看到在灾害救援中，有效应急运输与通信是一个复杂的系统工程，需要综合考虑技术、人员、设备等多个方面的因素。只有不断地探索和创新，才能提高灾害救援的效率和效果，最大程度地减少人员伤亡和财产损失。