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申请/专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所

摘要：本发明涉及一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，包括：基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署；其中，无人机节点分为覆盖无人机节点和连通无人机节点；基于多级模糊逻辑系统选择最佳中继节点，其中，多级模糊逻辑系统包括：第一子系统，用于根据节点剩余能量和MAC层缓存队列数计算节点质量；第二子系统，用于根据单跳链路寿命和跳数计算链路质量；第三子系统，用于根据节点质量和链路质量计算中继节点的适应度值，并基于适应度值选择最佳中继节点；基于最佳中继节点构建传输路由。本发明能够利用有限的无人机节点，在保证数据传输可靠性的同时，减少网络控制开销，减低数据传输时延。

主权项：1.一种基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法，其特征在于，包括以下步骤：基于地面普通节点的初始分布位置及移动信息，采用象群优化算法对无人机节点进行部署；其中，所述无人机节点分为覆盖无人机节点和连通无人机节点，所述覆盖无人机节点为与源节点组或目的节点通信的无人机节点，所述连通无人机节点为用于构建网络连通集、保证无人机节点之间通信的无人机节点；具体包括：利用源节点和目的节点的移动信息和位置信息对所述覆盖无人机节点位置进行优化，具体为：建立所述覆盖无人机节点的适应度函数Fcover，其中， 是所述覆盖无人机节点ui能够通信的普通节点个数，Nexpandui,i是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的扩展节点度，Tcoverui,i是覆盖无人机节点ui相对于待覆盖节点i的覆盖时长，vi为覆盖无人机节点ui的移动速度，Rcover为无人机节点与地面普通节点的有效通信半径，a、b为和为1的随机数；在待覆盖节点i的通信范围内随机选取Clan1组坐标值，每组有n1个坐标作为覆盖无人机节点的初始位置；将所述覆盖无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数Fcover进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组覆盖无人机节点的位置进行更新；将每组坐标中适应度值最低的覆盖无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；所有坐标中适应度值最高的选为待覆盖节点i的覆盖无人机节点的最佳部署位置；重复以上覆盖无人机部署，直至所有源节点和目的节点被所述覆盖无人机节点覆盖；利用网络连通集和节点度对所述连通无人机节点位置进行优化，具体为：建立所述连通无人机节点的适应度函数Fconnect，其中，并附带三个约束条件，Nexpanduj是连通无人机节点uj相对于其他无人机节点的扩展节点度，Ncover,uj是连通无人机节点uj能够通信的普通节点个数，所述三个约束条件分别为：网络连通性约束、覆盖有效性约束和无人机节点间通信约束；选取Clan2组坐标值，每组有n2个坐标作为所述连通无人机节点的初始位置；将所述连通无人机节点的所有坐标值带入所述适应度函数Fconnect进行计算，得到适应度值并排序，标记每组坐标中适应度值最大的为最佳坐标位置，同时对每组连通无人机节点的位置进行更新；将每组坐标中适应度值最低的连通无人机节点替换为一个新的随机坐标，并进行下一次适应度值计算和坐标更新，直至达到最大迭代次数；所有坐标中适应度值最高的选为所述连通无人机节点的最佳部署位置；重复以上连通无人机部署，直至网络中连通集个数S降为1或无法满足约束条件；基于多级模糊逻辑系统选择最佳中继节点，其中，所述多级模糊逻辑系统包括：第一子系统，用于根据节点剩余能量和MAC层缓存队列数计算节点质量；第二子系统，用于根据单跳链路寿命和跳数计算链路质量；第三子系统，用于根据所述节点质量和链路质量计算中继节点的适应度值，并基于所述适应度值选择最佳中继节点；基于所述最佳中继节点构建传输路由。

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百度查询： 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 基于中继无人机节点的移动自组网多源传输路由方法