基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议_易华辉.pdf

基金项目：西安市智能兵器重点实验室项目（编号：2019220514SYS020CG042）收稿日期：2022119基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议*易华辉，李垒，黄金香，王雨璇，丁瑞（西安工业大学 兵器科学与技术学院，西安710021）摘要：近年来，随着多无人机系统在抗灾救险、环境勘测、军事作战等场景中的广泛应用，高效、灵活的无人机群组网研究已成为当下热点之一。现阶段无人机自组网存在拓扑变化频繁，网络开销增大和能量有限等特点，对OLSR（Optimized Link State Routing）路由协议进行了分析研究。分析发现现阶段OLSR协议存在HELLO和TC消息包冗余或不能及时更新路由信息等问题，为此提出了一种基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议。首先综合考虑节点移动性、链路的变化情况等因素反映网络的拓扑变化情况，通过拓扑的变化控制节点HELLO消息的广播周期；其次提出一种新的MPR选择算法，考虑链路稳定问题和节点剩余能量（生存时间）因素，根据MPR集的更新频繁程度控制TC消息的洪泛周期。通过NS2仿真实验表明，相比传统的OLSR协议，M-OLSR在数据传输率方面提高了1%以上，能量消耗和网络开销均降低了10%左右。关键词：自组网；无人机；OLSR路由；MPR；节点剩余能量中图分类号：V279；TN929.5文献标志码：A文章编号：10099492(2023)03011106SL-MPR Selection Algorithm Based M-OLSR Routing ProtocolYi Huahui，Li Lei，Huang Jinxiang，Wang Yuxuan，Ding Rui（College of Ordnance Science and Technology,Xian Technological University,Xian 710021,China）Abstract:In recent years,with the wide application of multi-UAV systems in disaster relief,environmental survey,military operations andother scenarios,efficient and flexible UAV swarm network research has become one of the current hot spots.At present,UAV Ad Hoc networkshave the characteristics of frequent topology changes,increased network overhead and limited energy,and the OLSR(Optimized Link StateRouting)routing protocol is analyzed and studied.By studying the problems of HELLO and TC message packet redundancy or inability toupdate routing information in time in the OLSR protocol at this stage,an M-OLSR routing protocol based on SL-MPR selection algorithm isproposed,that is,firstly,factors such as node mobility and link changes are comprehensively considered to reflect the topology changes of thenetwork,and the broadcast cycle of HELLO messages of nodes is controlled through the change of topology.Secondly,a new MPR selectionalgorithm is proposed,which takes into account the link stability problem and node residual energy(survival time)factors that are notconsidered by the original MPR selection algorithm,and controls the flood period of TC messages according to the update frequency of the MPRset.NS2 simulation experiments show that compared with the traditional OLSR protocol,M-OLSR improves the data transmission rate by morethan 1%,and reduces energy consumption and network overhead by about 10%.Key words:Ad-Hoc networking;UAV;OLSR routing;MPR;Node residual energy2023年03月第52卷第03期Mar.2023Vol.52No.03机电工程技术MECHANICAL&ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGYDOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2023.03.022易华辉，李垒，黄金香，等.基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议 J.机电工程技术，2023，52（03）：111-116.0引言飞行自组织网络（Flying Ad-Hoc Networks，FANET）是移动自组织网络（Mobile Ad-Hoc Networks，MANET）在无人机领域的扩展应用。但相对于 MANET，FANET在空中移动不受地形因素限制，节点速度更快，网络拓扑变化更频繁。在无人机群的协同作业中，其路由技术是核心技术之一，现阶段很大一部分应用于移动自组网中的路由协议技术是由无线传感器网络（Wireless SensorNetwork，WSN）嫁接而来，但并不适合高速移动的FANET。因此要根据FANET对网络环境的需求改进原有的路由协议。参考 MANET网络，基于拓扑结构划分，路由协议可以分为平面路由协议和分级路由协议。平面路由协议又可以划分为主动式路由协议和被动式路由协议，又叫先验式和反应式。综合主动路由和被动路由特点分析应用的场景1-8，这里本文以主动式路由中的具有代表性的一种路由OLSR协议基础，对其进行优化以适应所需场景。国内外对OLSR路由协议和无人机自组网做了大量研究。文献9-10都考虑了通过优化HELLO和TC消息的方式来对OLSR路由协议进行改进。文献10还提出了通过增加路由获取途径维护多跳链路的稳定性。文献11-14都对OLSR路由协议的MPR集的选择算法提出了新的想法。在MPR集的选择上综合考虑节点运动状态、连接111时间、节点链路速率变化率、链路拥塞度和节点剩余能量等各方面因素达到提高数据传输成功率和网络的稳定性，降低丢包率、网络开销和时延的目的。文献15-17参考了智能集群算法对无人机自组织网络进行了优化应用，但其最大的缺陷是此类算法对无人机的计算能力要求很高，且启动时间较长，可应用的实际场景范围十分有限。综上所述，目前国内外针对于OLSR的优化方案大多集中于MPR选择算法的优化和通过集群求解最优解优化等方面，但是过度复杂的优化算法反而会导致无人机群在算法数据处理上面得开销更大，反应灵敏度降低。因此，考虑到以上因素和OLSR协议本身特性，为达到降低网络开销，提高网络稳定性和增加网络生存时间的目的，本文提出了基于SL-MPR选择算法的OLSR优化协议，将链路稳定问题和节点剩余能量（生存时间）因素考虑进来，根据MPR集的更新频繁程度对TC消息的洪泛周期进行控制。最后开展NS2仿真实验进行验证。1OLSR路由协议的优化优 化 链 路 状 态 路 由 协 议（Optimized Link StateRouting，OLSR）是 主 要 用 于 MANET 网 络（MobileAd-Hoc Network）的路由协议。传统的链路状态路由算法中，网络中的每个节点向其他节点广播自己的链路状态分组，这个过程称为泛洪。每个链路状态分组都包含节点所连接的链路标识和开销，最终经过泛洪，网络中的每个节点都能得到一副相同的网络拓扑图18。而OLSR对传统算法进行了优化，这里边的核心机制就是 MPR（多点中继）集的选取和MPR工作机制。选取少量节点作为MPR节点，只允许MPR节点进行广播泛洪传播控制消息，以此减少泛洪次数和泛洪节点数从而减少信息的传输量来降低网络开销19。OLSR适合使用于大规模，节点密度高的场景。对于OLSR的优化，本文给出了两个优化方案，一是通过拓扑变化控制消息的广播周期，二是针对传统MPR选择算法存在的缺陷，提出了新的MPR选择算法。通过以上两种优化方案，实现在原OLSR协议的基础上，M-OLSR协议性能上更优，如路由开销和能量消耗更小，消息投递率更高等。1.1HELLO消息的广播机制OLSR维护路由信息是由网络中的节点定期的广播HELLO消息和MPR集转发TC消息来进行的，HELLO消息用来建立本地链路信息库以及相邻接点信息库。但是在网络拓扑变化不大，节点状态稳定时，如果还按照原来的广播周期来进行进行消息的发送，就会产生不必要的操作，导致大量冗余的网络开销和能量消耗。而如果网络拓扑变化频繁，网络波动大，节点状态不稳定时，而原来设定的消息发送间隔又会使OLSR不能及时对网络状态进行更新，导致网络性能下降。所以本文考虑通过节点的信息来定义网络的拓扑状态，通过网络的拓扑状态来控制消息的泛洪周期。对网络拓扑状态的判断，本文通过网络中每个节点与其所有一跳邻居节点的相对移动性和链路状态判断。（1）节点相对移动性定义节点i为网络中的任意节点，j为节点i的任意一跳邻居，则t1时刻节点j相对于节点i的移动速度为：Vij=()Vix-Vjx2+()Viy-Vjy2（1）其中，因在工作场景中，无人机的移动过程可以近似看做同一平面，大幅度三维动态变化情况较少，且变化较小，故此数学建模将无人机看做同一水平面移动，并未建立三维坐标系。Vix为节点i在坐标系中水平方向速度，Viy为节点i在坐标系中竖直轴方向速度；Vjx为节点j水平方向速度，Vjy为节点j竖直方向速度。t1时刻节点j相对于i的相对距离为：Sij=()Xi-Xj2+()Yi-Yj2（2）Xi和Xj为节点i和节点j在坐标系中水平方向的位置变化，Yi和Yj为节点i和节点j在坐标系中竖直方向的位置变化。T为节点i泛洪周期，t1定义为T前一刻时间，t2为T时间后时刻，则t2时刻的节点j相对于i节点移动速度为Vij，则t2时刻的节点j相对于i节点相对移动距离为Sij。T时间范围内的速度变化和距离变化分别表示为：V=|Vij-Vij|（3）S=|Sij-Sij|（4）定义M为节点相对移动性，则M表示为：M=aV+bS（5）式中：a、b为权值，且a+b=1。定义节点i的一计数变量Na和节点间移动性阈值m，Na初始化值为0，当节点i与节点j的相对移动性Mm时，Na值加1。（2）节点链路状态节点链路状态由式（6）定义：NLinks=Nnei+NSym+NAsym（6）式中：Nlinks为节点当前链路状态，通过监控节点自身信息表的变化推断周围节点网络拓扑的变化情况。Nnei为一个Hello消息发送时间间隔内节点周围邻居节点的变化数目（增加和减少）；NSym为一个Hello消息发送时