[发明专利]一种基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法

权利要求书

1.一种基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1)利用卡尔曼滤波算法得到节点下一个状态的仿真结果；

步骤2)计算现在的节点间距离N和预测的节点间距离M；

步骤3)判断现在的节点间距离N是否大于等于最大有效距离L且小于R,同时预测的节点间距离M大于R,其中R为节点的通信范围，若判断为是则执行下一步,若判断为否则执行步骤7)；

步骤4)得到其中公式中H是两个节点的Hello消息的广播周期，T是节点最大有效通信时间，R是节点的通信范围，N是现在的节点间距离，v是邻居节点的相对速度；

步骤5)路由协议发送第三个Hello信息，若为是则执行下一步，若为否则返回上一步；

步骤6)设定并返回第一步；其中公式中H是两个节点的Hello消息的广播周期，T是节点最大有效通信时间，R是节点的通信范围，N是现在的节点间距离，v是邻居节点的相对速度；

步骤7)判断节点是否是第一次收到新节点的Hello信息，若为是则执行下一步，若为否则返回步骤1)；

步骤8)将剩余两次Hello信息的H减小到最优值，同时不再接收任何新的Hello信息；

步骤9)对步骤8)的结果进行判断，若为是则将H恢复为默认值，同时返回步骤1)；若为否则返回步骤7)。

2.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述卡尔曼滤波算法为:

公式中k代表了节点发送Hello消息的离散时刻，是节点移动的状态向量，是在下一个发送Hello消息的离散时刻的节点移动预测状态向量，x和y是节点的位置坐标，vx和v_y是节点不同方向的相对速度，Φ是状态转移矩阵，B是噪声矩阵，H是观察矩阵，是无人机的加速度，短时间内视为白噪声处理，是可以从GPS系统中获得的观测矢量，是观测噪声，由GPS设备的精确度决定。

3.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述步骤2)的具体过程为：

节点收到Hello消息，获得邻居节点坐标(x,y)和相对速度v，计算此刻节点和邻居节点的距离N为卡尔曼滤波算法计算出的下一时刻节点的坐标(x′,y′)和相对速度v′，计算下一时刻节点和邻居节点的距离M为

公式中的d_ij为两个节点间的距离，x_i为节点i的横坐标，x_j为节点j的横坐标，y_i为节点i的纵坐标，y_j为节点j的纵坐标。

4.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述步骤3)的具体过程为：

当且时，若第二节点B距离第一节点A的通信边界仍有一定距离，并且此范围内的拓扑扰动忽略不计，两个节点的Hello消息广播周期H保持不变，此距离称为最大有效距离L，通过DT-OLSR预先设定。

5.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述步骤4)的具体过程为：

当第二节点B移动到最大有效距离L时，根据发送Hello消息的有效时间3H应小于等于节点最大有效通信时间T，即0＜3H≤T，所以H反推估算为其中

6.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述步骤6)的具体过程为：

当第二节点B以的广播周期发送完前两个Hello消息包后，DT-OLSR协议按当前的有效时间对H进行最终细算，即H维持这个高频率直到第一节点A更新路由表。

7.根据权利要求1所述的基于动态拓扑的无人机网络OLSR路由自适应方法，其特征在于上述步骤7)、步骤8)的具体过程为：

若第三节点C将要加入第一节点A的通信范围，第三节点C通常需要发送三个Hello消息才能被添加进路由表；当第一节点A一旦接收到第一个陌生的Hello消息后，将剩余两次Hello消息的广播周期减小到最优值，H维持这个频率一直到第一节点A完成路由表的更新。