LB-OPAR：面向协作无人机网络的负载均衡优化预测自适应路由
网络与互联网体系结构
2022-05-17 v1 多智能体系统
性能
摘要
协作自组织无人机网络已成为在无法建立通信基础设施情形下的主要解决方案集。灾后的搜索与救援以及情报、监视和侦察（ISR）是无人机节点需要将其收集的数据协作发送到中央决策单元的两个例子。最近提出的基于SDN的解决方案在管理此类网络的不同方面表现出极佳性能。然而，针对高度动态无人机网络的路由问题尚未得到充分解决。需要一种与SDN设计和此类网络高度动态特性兼容的最优、可靠且自适应的路由算法来改善网络性能。本文提出一种负载均衡优化预测自适应路由（LB-OPAR），一种用于协作无人机网络的基于SDN的路由方案。LB-OPAR是我们最近发布的路由算法（OPAR）的扩展，可平衡网络负载并优化网络在吞吐量、成功率和流完成时间（FCT）方面的性能。我们分析建模了高度动态无人机网络中的路由问题，并提出了一种轻量级算法方案，以的时间复杂度找到最优解，其中为网络链路总数。我们使用ns-3网络模拟器详尽评估了所提算法的性能。结果表明，LB-OPAR在FCT上比基准算法优20%，在流成功率上平均优30%，在吞吐量上最高优400%。
引用
@article{arxiv.2205.07126,
title = {LB-OPAR: Load Balanced Optimized Predictive and Adaptive Routing for Cooperative UAV Networks},
author = {Mohammed Gharib and Fatemeh Afghah and Elizabeth Serena Bentley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07126},
year = {2022}
}
备注
38 pages, 5 figures