检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2022年第2期49卷 342-352页

作者：黄鑫权刘爱军梁小虎王桁陆军工程大学通信工程学院天基信息系统教研室南京210007

针对多跳空中传感器网络(Aerial Sensor Network,ASN)中的负载不均衡问题,提出了强化学习(Reinforcement Learning,RL)理论辅助的队列高效地理路由(Reinforcement-Learning Based Queue-Efficient Geographic Routing,RLQE-GR)协议。RLQE-GR协议首先将ASN路由问题抽象为强化学习(RL)任务,其中每个无人机抽象为一个RL状态,而数据包的每跳成功转发则抽象为一个RL动作。其次,RLQE-GR协议中引入了新的奖赏函数来评估每次动作,该奖赏函数的值不仅与无人机节点地理位置和每跳链路质量相关,而且与无人机节点的可用路由队列长度密切相关。然后,根据所设计的奖赏函数,RLQE-GR协议利用Q函数分布式地更新每个动作的长期累积奖赏值(Q值),并使得每个节点根据本地Q值的大小采用贪婪策略转发数据包。最后,为了使全网的Q值快速收敛且最小化收敛过程中造成的路由性能损失,RLQE-GR采用周期性信标机制对Q值进行迭代更新。当Q值收敛时,RLQE-GR协议能够实现可靠有效的多跳数据传输性能。与现有地理路由协议相比,所提协议在转发数据包的同时考虑了节点之间的相对距离、每跳链路质量和中间节点路由队列利用率。这使得RLQE-GR协议能够在保证路由跳数以及数据包重传次数的限制下,实现ASN的负载均衡。此外,利用强化学习理论,所提协议可以实现近乎最优的路由性能。

关键词：空中传感器网络地理路由协议强化学习奖赏函数信标机制

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基于矩阵论的一致性控制算法收敛速度分析

引用

计算机科学 2021年第6期48卷 288-295页

作者：黄鑫权刘爱军梁小虎王桁陆军工程大学通信工程学院天基信息系统教研室南京210007

空中自组网(Flying Ad-Hoc Network, FANET)是支撑无人机集群系统(Unmanned Aerial Vehicle Swarm, UAV swarm)的关键技术,它由数量庞大且具有无线通信能力的小型无人机构成。FANET中的信标帧业务在实现集群一致性控制应用的过程中扮演... 详细信息

空中自组网(Flying Ad-Hoc Network, FANET)是支撑无人机集群系统(Unmanned Aerial Vehicle Swarm, UAV swarm)的关键技术,它由数量庞大且具有无线通信能力的小型无人机构成。FANET中的信标帧业务在实现集群一致性控制应用的过程中扮演着重要角色。然而,实际应用中FANET无线链路的不可靠性将会导致信标帧出现丢包现象,进而影响一致性控制算法的收敛速度(或收敛时间),即集群所有状态值趋于一致的快慢程度。从理论上分析一致性控制算法收敛性能与信标帧丢包率之间的解析关系,对一致性控制算法在未来FANET中的应用具有举足轻重的意义。针对上述研究背景,文中提出了一种基于随机有向图模型和矩阵论的收敛性能分析模型。该模型将每个周期内FANET中的信息流抽象为随机有向图,并采用指示矩阵来表示该随机有向图的拉普拉斯矩阵,有效地用矩阵多项式对一致性收敛过程进行建模。随后,基于矩阵运算和矩阵谱半径的相关知识,该模型给出了最终期望收敛值的解析表达式。利用该最终期望收敛值,所提模型定义了新的收敛速度量化方法。与现有收敛速度分析工作不同,文中通过评估所有节点的初始状态值收敛到期望收敛值的快慢来对收敛速度进行量化,而不是根据收敛到每个周期网络的平均状态值来进行量化。基于矩阵运算和矩阵谱半径相关知识,所提模型给出了该收敛速度与信标帧丢包率之间的耦合关系,并根据该耦合关系推导出了收敛时间的表达式。仿真结果表明,所提收敛性能分析模型能够准确地描述实际FANET中收敛速度随时间的变化情况。此外,该模型能够准确描述实际FANET中每条链路的平均丢包率、状态值初始分布以及无人机节点个数的变化趋势对收敛时间的影响。同时,相比现有收敛性能分析模型,所提模型得到的收敛性能曲线更接近实际FANET中的收敛性能曲线。

关键词：一致性控制算法随机有向图收敛速度收敛时间空中自组网

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