李安然　趙曉東　李嘉俊　武曉勇

摘? 要：隨著多無人機(jī)協(xié)同工作的興起和發(fā)展，無人機(jī)網(wǎng)型協(xié)同合作的研究已成為當(dāng)前熱門話題。無人機(jī)組也存在如傳輸寬帶有限，安全性能低，信道捕獲力低等問題，除此外也存在自身的特性和優(yōu)勢(shì)：功能多樣性，節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)性，網(wǎng)絡(luò)“自管理”性。現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)用GPS系統(tǒng)，為節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)提供定位和時(shí)間等信息，使無人機(jī)自組網(wǎng)路由理論到實(shí)現(xiàn)變得更為簡單。文章對(duì)LEACH算法進(jìn)行了介紹和說明，并進(jìn)行了仿真和分析，并將其與SEP算法比較，有效驗(yàn)證了其長續(xù)航能力的特性及協(xié)議的有效性、實(shí)用性和建模分析的正確性。

關(guān)鍵詞：無人機(jī);組網(wǎng)技術(shù);LEACH;低能耗

中圖分類號(hào)：TN929.5;TP212.9 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）02-0068-03

Abstract：With the rise and development of multi UAV cooperative work，the research of UAV network cooperation has become a hot topic. There are also some problems in the UAV，such as limited transmission bandwidth，low security performance and low channel capture power. In addition to its own characteristics and advantages，such as the diversity of functions，the high-speed mobility of nodes，and the “self-management” of the network. The existing technology uses GPS system to provide real-time positioning and time information for nodes，which makes the theory and implementation of UAV ad hoc network routing easier. In this paper，LEACH algorithm is introduced，simulated and analyzed，and compared with SEP algorithm，which effectively verifies the characteristics of its long endurance capability，the validity，practicability of the protocol and the correctness of modeling analysis.

Keywords：UAV;networking technology;LEACH;low energy consumption

0? 引? 言

在自組網(wǎng)絡(luò)中，通過無線通信技術(shù)，每架無人機(jī)的位置、速度、剩余能量等數(shù)據(jù)信息可以被實(shí)時(shí)共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效利用。與單無人機(jī)相比，多無人機(jī)的合作將面臨通信條件、高能耗低壽命等問題。文獻(xiàn)[1]針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的傳輸沖撞問題，提出了環(huán)形通信算法。文獻(xiàn)[2]提出了無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的抽象信道和構(gòu)成模型，并仿真和分析了無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能。文獻(xiàn)[3]對(duì)無人機(jī)飛行運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行了建模與仿真研究，建立了六自由度非線性飛行運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型。在文獻(xiàn)[4]中，研究者基于OPNET網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，對(duì)VANET的位置路由協(xié)議進(jìn)行研究，提出一種改進(jìn)的EGPSR協(xié)議。在文獻(xiàn)[5]中，研究者對(duì)基于節(jié)點(diǎn)剩余能量和位置的分簇算法進(jìn)行了仿真和研究。在文獻(xiàn)[6-8]、[11-15]中，基于LEACH算法，作者提出并仿真測(cè)驗(yàn)了其衍生算法，有效降低了能耗，延長了生存時(shí)間。文獻(xiàn)[9]中，研究人員重點(diǎn)討論了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的根基理論及其關(guān)鍵技術(shù)和仿真情況。文獻(xiàn)[10]中，作者運(yùn)用Matlab仿真，證明了LEACH算法的節(jié)能性。本文針對(duì)基于節(jié)點(diǎn)剩余能量和位置的分簇算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）低功耗自適應(yīng)分簇算法進(jìn)行驗(yàn)證和仿真，并與SEP算法進(jìn)行比較，進(jìn)一步驗(yàn)證了其能量高效利用的特性，以實(shí)現(xiàn)攜帶有限的電源，擁有更長生存時(shí)間。

1? 系統(tǒng)模型

無人機(jī)組網(wǎng)系統(tǒng)模型圖如圖1所示，無人機(jī)系統(tǒng)可分為無人機(jī)組網(wǎng)部分及地面基站，網(wǎng)絡(luò)共享每架無人機(jī)的數(shù)據(jù)信息，并可進(jìn)行分工和配合，實(shí)現(xiàn)功能的多樣化和最大化。當(dāng)臨時(shí)簇頭節(jié)點(diǎn)將自己的剩余能量、位置等簇內(nèi)信息傳遞給基站節(jié)點(diǎn)之后，基站節(jié)點(diǎn)則擁有該網(wǎng)絡(luò)中的全部信息。

1.1? 無人機(jī)飛行的任務(wù)維度和工作效率

一般情況下，單無人機(jī)飛行只執(zhí)行單任務(wù)，執(zhí)行下一任務(wù)需返回更換模塊或直接更換無人機(jī)。無人機(jī)組網(wǎng)完成后，可以同時(shí)起飛多架具備不同功能的無人機(jī)，形成一個(gè)多任務(wù)的有機(jī)整體，從而大大節(jié)省飛行往返的時(shí)間，提高工作效率。

1.2? 無人機(jī)的可控性和實(shí)時(shí)應(yīng)變能力

傳統(tǒng)的無人機(jī)飛行都要依據(jù)人工提前設(shè)定好的路線，特別是對(duì)于中遠(yuǎn)程無人機(jī)而言，由于現(xiàn)有通信技術(shù)的原因，一旦超過一般的極限距離，無人機(jī)就會(huì)立刻和基站失去聯(lián)系，進(jìn)入一個(gè)不可以精確良好控制的環(huán)境，也就是飛行盲區(qū)。之前由于學(xué)科的相互分離以及技術(shù)的不先進(jìn)，這類問題得不到良好的解決，即便是利用人造衛(wèi)星等輔助通信手段也只能在一定程度上改善這一現(xiàn)狀，而如圖1所示，無人機(jī)組網(wǎng)通信之后，核心控制中心通過鏈接各個(gè)無人機(jī)之間的節(jié)點(diǎn)，搭建空間立體組網(wǎng)，對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行間接的有效控制，這樣的方法可以在非常高的程度上以高效率減小盲區(qū)的存在空間，無人機(jī)群體可以快速有效地應(yīng)對(duì)各種突發(fā)狀況，進(jìn)一步提高了我們對(duì)無人機(jī)的控制能力和無人機(jī)的飛行能力。

2? 組網(wǎng)算法說明及仿真驗(yàn)證

2.1? LEACH算法說明

LEACH又名低功耗自適應(yīng)分簇算法。LEACH算法的主要思想是通過將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分為多個(gè)簇，在將簇劃分好之后，尋找一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為相應(yīng)簇的簇頭。隨后，系統(tǒng)將在簇頭中隨機(jī)并循環(huán)地選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，并將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配給各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，從而使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能源的消耗減小，使網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間增加。

由準(zhǔn)備階段及傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段兩個(gè)部分可組成LEACH協(xié)議的工作過程。簇的建立過程可以在準(zhǔn)備階段完成，而數(shù)據(jù)的傳輸過程可以在穩(wěn)定階段完成。

節(jié)點(diǎn)在準(zhǔn)備階段的選取有一些設(shè)定好的基本法則，在選取節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，要掃描檢查目前的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，知曉成為過節(jié)點(diǎn)的簇頭的數(shù)目及其應(yīng)用情況，查知下一步應(yīng)用所需的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。具體應(yīng)用方法如下：采用計(jì)算機(jī)常用的0和1作為標(biāo)識(shí)，以傳感器節(jié)點(diǎn)為發(fā)起源，以隨機(jī)選取的方式在之前掃描到的符合要求的節(jié)點(diǎn)中選取一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的簇首節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)的作用是引導(dǎo)組成網(wǎng)的信息傳遞以及能量的傳輸。簇首節(jié)點(diǎn)一經(jīng)選定，就要以傳播擴(kuò)散的方式向其他的非簇首節(jié)點(diǎn)放出信號(hào)，宣布自己的簇首位置。

在簇的穩(wěn)定階段，簇首節(jié)點(diǎn)用于收集簇內(nèi)非簇首節(jié)點(diǎn)的有關(guān)信息，并在合并信息完成后遞發(fā)給地面基站。在保持該階段一段時(shí)間后，其網(wǎng)絡(luò)將再次進(jìn)入準(zhǔn)備階段。

LEACH算法的優(yōu)點(diǎn)主要是節(jié)點(diǎn)能量分布均勻，節(jié)點(diǎn)消耗能量更低，簇頭的選取充分的考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量，避免因傳輸距離增加而造成能耗高，延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間。而在無人機(jī)組網(wǎng)中，多個(gè)無人機(jī)共同執(zhí)行任務(wù)時(shí)，無人機(jī)群處于一種無中心、分布式、自組織的狀態(tài)。而在此過程中，可利用LEACH算法，將多個(gè)無人機(jī)看作一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，而將無人機(jī)看作節(jié)點(diǎn)，從多個(gè)無人機(jī)節(jié)點(diǎn)中，按照LEACH協(xié)議選取簇頭的方法選出一個(gè)無人機(jī)簇頭，從而使整個(gè)無人機(jī)組網(wǎng)節(jié)點(diǎn)能量分布均勻，節(jié)點(diǎn)消耗能量更低，使整個(gè)無人機(jī)組網(wǎng)可執(zhí)行任務(wù)的時(shí)間更長。

判斷簇點(diǎn)的流程圖如圖2所示，在初始化網(wǎng)絡(luò)的前提下，對(duì)簇點(diǎn)進(jìn)行判斷，分類及計(jì)數(shù)。其中，r是簇點(diǎn)個(gè)數(shù)，E是剩余能量。

2.2? 仿真及分析

首先建立一個(gè)120*120的圖表，在這個(gè)區(qū)域里面設(shè)置120個(gè)節(jié)點(diǎn)，高級(jí)節(jié)點(diǎn)的比例為0.1，在初始的狀態(tài)下，高級(jí)節(jié)點(diǎn)是隨機(jī)分布的，每次的一個(gè)循環(huán)都會(huì)產(chǎn)出一批新的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，然后普通節(jié)點(diǎn)將自身的數(shù)據(jù)和信息交給高級(jí)節(jié)點(diǎn)，再由高級(jí)節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)與接收器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞。

低能耗剩余節(jié)點(diǎn)的能量圖如圖3所示，在低能耗條件下，LEACH算法和SEP算法下的剩余節(jié)點(diǎn)的能量一直隨著時(shí)間周期的進(jìn)行而減少，直至大約第280周期下降為0。

LEACH初始能量的節(jié)點(diǎn)位置圖如圖4所示，☆號(hào)表示LEACH算法初始的時(shí)候隨機(jī)選取的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，其擁有較好的能量，而o表示的是普通的能量節(jié)點(diǎn)。

LEACH剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量圖如圖5所示，隨著時(shí)間周期的推移，剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個(gè)存活節(jié)點(diǎn)，之后緩慢減至0。

SEP初始能量的節(jié)點(diǎn)位置圖如圖6所示，☆號(hào)表示SEP協(xié)議初始的時(shí)候隨機(jī)選取的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，o表示的是普通的能量節(jié)點(diǎn)。

SEP剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量圖如圖7所示。

隨著時(shí)間周期的推移，剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個(gè)存活節(jié)點(diǎn)，之后緩慢減至0。與圖5對(duì)比，SEP協(xié)議中的第一死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比較早，而LEACH算法可以很好地延緩第一死亡節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)。

3? 結(jié)? 論

針對(duì)多無人機(jī)的合作所面臨的高能耗低壽命問題，本文對(duì)LEACH算法及SEP算法仿真驗(yàn)證的對(duì)比結(jié)果，可以看出，LEACH算法通過避免因傳輸距離增加而增加能耗，來延緩第一死亡節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)，從而延長了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，所以通過LEACH算法能夠延長無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，使得無人機(jī)組可攜帶少量電源，就能提供較長且穩(wěn)定的通信續(xù)航時(shí)間，讓其生存時(shí)間大幅度提高。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐俊.多無人機(jī)的組群飛行特性與控制分析 [D].南京：南京理工大學(xué)，2017.

[2] 陳明輝.無人機(jī)組網(wǎng)及網(wǎng)絡(luò)信息共享的研究 [D].南京：南京航空航天大學(xué)，2005.

[3] 榮輝，李冬，殷堂春.基于Matlab無人機(jī)數(shù)學(xué)模型仿真分析與研究 [J].科學(xué)技術(shù)與工程，2008（6）：1510-1512+1535.

[4] 德力克.車載自組網(wǎng)位置路由協(xié)議研究 [D].大連：大連海事大學(xué)，2009.

[5] 黃鶯.虛擬仿真技術(shù)在技工院校計(jì)算機(jī)實(shí)訓(xùn)教學(xué)應(yīng)用研究

——以“計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”課程為例 [J].現(xiàn)代信息科技，2019，3（12）：78-80.

[6] 孫寶霞，熊俊濤.基于能量簇頭選舉算法中選舉系數(shù)的研究 [J].中國科技信息，2008（22）：65-66.

[7] 王沁飛，南建國，黃金科，等.基于加權(quán)的無人機(jī)集群組網(wǎng)分簇算法 [J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2019，36（5）：1500-1503+1514.

[8] 苗慶松，黃曉霞.基于LEACH路由算法的研究與改進(jìn) [J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2010，6（16）：4535-4537.

[9] 彭力.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用 [M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2014.

[10] 潘華，陳佳品，丁凱，等.一種基于多跳與按數(shù)據(jù)量-距離分發(fā)的LEACH協(xié)議優(yōu)化 [J].電光與控制，2018，25（11）：89-92.

[11] 王改云，胡方舟.針對(duì)智能家居應(yīng)用中的LEACH協(xié)議改進(jìn) [J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2018，41（17）：11-14.

[12] 劉亮，陳秋蓮.基于LEACH的節(jié)能高效路由算法的研究 [J].微計(jì)算機(jī)信息，2012，28（9）：442-444.

[13] 覃海生，吳文俊，何傳波，等.基于LEACH協(xié)議節(jié)能路由算法的研究與優(yōu)化 [J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2015，32（7）：105-107+172.

[14] 孫文勝，朱為佳，苗紅亮.基于最低能耗的改進(jìn)LEACH分簇算法 [J].軟件導(dǎo)刊，2017，16（4）：44-48.

[15] 酈元宏，王澤民.基于蟻群算法的LEACH協(xié)議在WSN中的研究 [J].聲學(xué)與電子工程，2017（3）：37-39.

作者簡介：李安然（2000-），女，漢族，云南昆明人，本科在讀，研究方向：電子信息工程;趙曉東（2000-），男，漢族，寧夏石嘴山人，本科在讀，研究方向：通信工程;李嘉?。?000-），男，漢族，黑龍江鶴崗人，本科在讀，研究方向：通信工程;武曉勇（2000-），男，漢族，河南濮陽人，本科在讀，研究方向：通信工程。