一种航空自组织网络无线链路稳定性预测方法

摘要

本发明公开了一种航空自组织网络无线链路稳定性预测方法。该方法首先构建了航空自组织网络节点移动模型，移动模型由七个状态组成：加速起飞、等速上升、平稳飞行、转弯、等速下降、减速停止和静止；其次根据上述移动模型中节点在各个状态的运动特征，确定在各个状态中的节点运动速率概率密度函数，以及节点之间相对速率的概率密度函数；然后在此基础上，结合移动节点之间的距离，以及节点相对运动方向信息，确定无线链路持续时间的分布函数；最后根据链路持续时间分布函数得出多跳无线链路的稳定性因子。飞机节点可将链路稳定性因子作为路由选择的重要依据，从而为航空自组织网络建立稳定性高的无线传输链路。QualNet仿真环境中的仿真实验证明了该方法的有效性。

主权项

一种航空自组织网络无线链路稳定性预测方法，所采用的步骤是：步骤1：构建航空自组织网络节点移动模型，移动模型由七个状态组成：加速起飞、等速上升、平稳飞行、转弯、等速下降、减速停止和静止；步骤2：根据上述移动模型中节点在各个状态的运动特征，确定在各个状态中的节点运动速率概率密度函数，具体方法为：对于等速上升、平稳飞行、转弯和等速下降这四个阶段，由于节点运动速率均保持不变，因此节点运动速率分布应满足均匀分布，如下式：$f\left(v\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{v_{max}-v_{min}}& v\in \left(v_{\min },v_{\max }\right)\\ 0& else\end{array}\right.---\left(1\right)$在加速起飞阶段，节点以初始速度v₀＝0，均匀加速到给定目标速度v_α，v_α均匀选取自[v_min，v_max]；在减速停止阶段，节点以初始速度v_α，均匀减速到0，v_α均匀选取自[v_min，v_max]；因此，在加速起飞阶段和减速停止阶段，节点运动速率的概率密度函数为：$f_{\alpha }\left(v\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{2}{v_{\max }+v_{\min }},& 0\le v\le v_{min}\\ \frac{2}{v_{\max }+v_{\min }}\left(1-\frac{v-v_{\min }}{v_{\max }-v_{\min }}\right),& v_{\min }<v\le v_{\max }\end{array}\right.---\left(2\right)$由上述过程可得到各个状态中节点运动速率概率密度函数；步骤3：根据节点在各个运动状态的速率概率密度函数，确定节点之间相对速率的概率密度函数，具体方法为：假设任意选择的两个移动节点的速度分别为v₁、v₂，则这两个移动节点的相对速度v′＝v₁‑v₂，夹角ω∈[0，π]，设v₁、v₂、v′的模分别为v₁、v₂、v′，则有$\left\{\begin{array}{c}{v}^{\prime }=\sqrt{{v_1}^2+{v_2}^2-2v_1{v}_2\cos w},\\ w=\arccos \frac{{v_1}^2+{v_2}^2-v^{\prime 2}}{2v_1{v}_2}·\end{array}\right.---\left(3\right)$由于v₁、v₂、ω是相互独立的，所以，v₁、v₂、ω的联合概率密度函数可以写为$f_{w,v_1,v_2}(w,v_1,v_2)=\frac{1}{\pi }{f}_{v_1}\left(v_1\right)f_{v_2}\left(v_2\right).---\left(4\right)$通过雅克比变换，可以得到v₁、v₂、v′的联合概率密度函数$\begin{array}{c}{f}_{v^{\prime },v_1,v_2}\left(v^{\prime },v_1,v_2\right)=f_{w,v_1,v_2}\left(w,v_1,v_2\right)\left|\frac{\partial w}{\partial v^{\prime }}\right|\\ =\frac{2v^{\prime }{f}_{w,v_1,v_2}\left(w,v_1,v_2\right)}{\sqrt{4{v_1}^2{v_2}^2-{\left({v_1}^2+{v_2}^2-v^{\prime 2}\right)}^2}}\\ =\frac{2v^{\prime }{f}_{v_1}\left(v_1\right)f_{v_2}\left(v_2\right)}{\pi \sqrt{4{v_1}^2{v_2}^2-{\left({v_1}^2+{v_2}^2-v^{\prime 2}\right)}^2}}.\end{array}---\left(5\right)$由式(5)可得出相对速率v′的概率密度函数为$f_{v^{\prime }}\left(v^{\prime }\right)={\int }_{v_{2,\min }}^{v_{2,\max }}{\int }_{v_{1,\min }}^{v_{1,\max }}\frac{2v^{\prime }{f}_{v_1}\left(v_1\right)f_{v_2}\left(v_2\right)}{\pi \sqrt{4{v_1}^2{v_2}^2-{\left({v_1}^2+{v_2}^2-v^{\prime 2}\right)}^2}}{\mathrm{dv}}_1{\mathrm{dv}}_2---\left(6\right)$定义状态集合S＝{α，β，γ，ζ，η，d，p}；然后，根据公式(1)和(2)得到的各状态的速率分布，结合公式(6)，可以获得任意两个状态下的相对速率的概率密度函数为$f_{v^{\prime }}^{E,G}\left(v^{\prime }\right)={\int }_{v_{G\min }}^{v_{G\max }}{\int }_{v_{E\min }}^{v_{E\max }}\frac{2v^{\prime }f\left(v_E\right)f\left(v_G\right)}{\pi \sqrt{4{v_E}^2{v_G}^2-{\left({v_E}^2+{v_G}^2-v^{\prime 2}\right)}^2}}{\mathrm{dv}}_E{\mathrm{dv}}_G---\left(7\right)$其中，E，G均属于S；定义p(E)，p(G)分别为节点某时刻处于E，G阶段的概率，则节点相对速率分布可表示为：$f_{v^{\prime }}\left(v^{\prime }\right)=\underset{E\in S}{\Sigma }\underset{G\in S}{\Sigma }p\left(E\right)p\left(G\right)f_{v^{\prime }}^{E,G}\left(v^{\prime }\right)---\left(8\right)$由上述过程可得到各个状态中节点运动速率的概率密度函数；步骤4：根据节点之间相对速率的概率密度函数，节点之间的距离，以及节点相对运动方向，确定链路持续时间的分布函数，具体方法为：考虑节点1与节点2之间的无线链路，以节点2作为参考节点，节点1与节点2的距离为d₀，两节点相对运动速度v′的方向与d₀之间的夹角为θ，R为节点传输距离；运用几何知识，得到链路持续时间的分布函数$\begin{array}{c}F\left(t\right)=P\left(T\le t\right)=P\left(\frac{d_1}{v^{\prime }}\le t\right)=P(\frac{d_{0}cos\theta +\sqrt{R^2-{d_0}^2{\sin }^2\theta }}{v^{\prime }}\le t)\\ =\underset{\frac{d_0\cos \theta +\sqrt{R^2-{d_0}^2{\sin }^2\theta }}{v^{\prime }}\le t}{\int \int \int }f(\theta ,d_0,v^{\prime }){\mathrm{d\theta dd}}_0{\mathrm{dv}}^{\prime }\end{array}---\left(9\right)$θ，d₀，v′三个变量是相互独立的，故式(9)可以表示为$F\left(t\right)=\underset{\frac{d_0\cos \theta +\sqrt{R^2-{d_0}^2{\sin }^2\theta }}{v^{\prime }}\le t}{\int \int \int }f\left(\theta \right)f\left(d_0\right)f_{v^{\prime }}\left(v^{\prime }\right){\mathrm{d\theta dd}}_0{\mathrm{dv}}^{\prime }---\left(10\right)$θ在区间[0，π]服从均匀分布，其概率密度函数为$f\left(\theta \right)=\frac{1}{\pi }---\left(11\right)$由$F\left(d_0\right)=P(d\le d_0)=\frac{\frac{4}{3}{{\mathrm{\pi d}}_0}^3}{\frac{4}{3}{\mathrm{\pi R}}^3}=\frac{{d_0}^3}{R^3}---\left(12\right)$可得$f\left(d_0\right)=\frac{3{d_0}^2}{R^3}---\left(13\right)$由限定条件$\frac{d_{0}cos\theta +\sqrt{R^2-{d_0}^2{\sin }^2\theta }}{v^{\prime }}\le t---\left(14\right)$可得$cos\theta \le \frac{v^{\prime 2}{t}^2+{d_0}^2-R^2}{2v^{\prime }{\mathrm{td}}_0}---\left(15\right)$令k＝∫f(θ)dθ                (16)则$k=\left\{\begin{array}{cc}0& \frac{v^{\prime 2}{t}^2+{d_0}^2-R^2}{2v^{\prime }{\mathrm{td}}_0}\le -1\\ \frac{\pi -\arccos \frac{v^{\prime 2}{t}^2+{d_0}^2-R^2}{2v^{\prime }{\mathrm{td}}_0}}{\pi }& -1<\frac{v^{\prime 2}{t}^2+{d_0}^2-R^2}{2v^{\prime }{\mathrm{td}}_0}<1\\ 1& \frac{v^{\prime 2}{t}^2+{d_0}^2-R^2}{2v^{\prime }{\mathrm{td}}_0}\ge 1\end{array}\right.---\left(17\right)$因此，式(10)可表示为$F\left(t\right)={\int }_0^{2{v^{\prime }}_{\max }}{\int }_0^{R}kf\left(d_0\right)f_{v^{\prime }}\left(v^{\prime }\right){\mathrm{dd}}_0{\mathrm{dv}}^{\prime }---\left(18\right)$将式(8)，(11)，(13)，(17)代入式(18)，即可求得链路持续时间分布函数F(t)的表达式；步骤5：根据链路持续时间分布函数计算多跳链路稳定性因子，具体方法为：考虑节点1与节点2之间的无线链路，以节点2作为参考节点，节点1与节点2的距离为d₀，两节点相对运动速度v′的方向与d₀之间的夹角为θ，R为节点传输距离；节点1与节点2之间无线链路的持续时间T₁₂为$T_{12}=\frac{d_{0}cos\theta +\sqrt{R^2-{d_0}^2{\sin }^2\theta }}{v^{\prime }}---\left(19\right)$将T₁₂与链路持续时间分布函数F(t)取值为0.9时所对应的链路持续时间相比，得到即${\hat{T}}_{12}=\frac{T_2}{T_{F\left(t\right)=0.9}}---\left(20\right)$本发明将节点1与节点2间的无线链路稳定性因子定义为$S_{12}=min({\hat{T}}_{12},1)---\left(21\right)$对于由(N‑1)条单跳链路组成的多跳无线链路，其无线链路稳定性因子定义为多条单跳链路稳定性因子的乘积，即S_1N＝S₁₂S₂₃S₃₄…S_(N‑1)N               (22)无线链路稳定性因子即可用于预测当前无线链路的稳定状况，在实际应用中，根据飞机移动模型中各运动状态参数的实际取值确定F(t)，然后由式(22)计算出节点间无线链路的稳定性因子，并将其作为路由选择的重要依据，从而为航空自组织网络节点建立稳定性高的无线传输链路。