无人系统自组织集群网络中网关选举方法研究论文

无人系统自组织集群网络中网关选举方法研究^*

范喜全¹，白维学²，毛建兵²

（1.中国人民解放军32180部队，北京 100039；2.中国电子科技集团公司第三十研究所, 四川成都 610041）

摘要：无人系统在未来军事发展中具有广泛的应用需求，而集群化是无人系统的重要发展方向。无人系统集群化的关键在于实现多个具有独立任务属性子群的互联互通，形成大规模作战装备优势，显著提高作战效能。各个子群中被选举为网关的节点构成二级子网，实现子群间的互联互通。文中提出了一种通过邻居子网发现、多点信号侦听分离、相关能量检测结合网关选举规则来动态选举网关节点的方法。

关键词：无人系统；集群；能量检测；网关选举

0 引言

无人系统是影响未来战争制胜机理的颠覆性技术，而集群化是无人系统的重要发展方向^[1]。无人系统集群是指数十或数百套无人系统像“蜂群”那样成群结队执行任务，在局部区域迅速集结形成大规模作战装备优势，显著提高作战效能。未来战场空间将出现多种类型的无人系统大规模地联合开展作战行动，这些不同类型的无人系统将首先构成一个个的小群体，由小群体再联合形成更大规模的作战群体^[2]。

无人系统集群网络中“蜂群”数量动态可变，故其一般采用分层分群的网络结构设计，如图1所示。第一层为面向任务子群内成员间通信的网络，第二层为面向子群间通信的网络，第二层网络中的节点由第一层网络中节点动态自适应选举产生，实现各个子群之间的互联互通，因此也称子群间网络为“互联群”^[3]。

实现子群间互联的关键就在于子群间网关节点的动态选举，动态网关选举主要包括邻居子网发现、多点信号侦听分离、基于序列的相关能量检测和网关节点选取四部分组成^[4]。

“你撒谎，明明是你撞死了我哥哥，还想嫁祸夏冰，你还想欺骗我到什么时候？我最恨欺骗我的人。”说着，雪萤再一次举起匕首。

图1 无人系统集群网络分层网络结构

1 邻居子网发现机制

一级子网的建立将根据作者规划的任务子群自动建立，二级子网则需要由一级子网中的节点根据自身的能力和条件，有选择地“站出来”承担起子网间的通信任务。二级子网只有在有邻居子网存在的时候才会主动建立，因此需要一种适当的邻居子网发现机制。

蠕虫状链一直是分析DNA等生物大分子常用的模型,也是半刚性和刚性链高分子较为通用的模型.本工作对蠕虫状链模型作一介绍,并对均方末端距推导过程中存在的问题加以分析,最后提出解决方法.

在杨宗祥办公室外面的露台上，整齐摆放着一批色彩缤纷的表演用具，他颇为自豪地说，这是员工们为了公司30周年庆典排练用的。

在BHC信道的时针结构中，设计了数个子群探测（Detect）子时隙，每个一级子网对应一个Detect子时隙，每个一级子网的所有节点共同占用一个相同的Detect子时隙，如图2所示。在属于某个一级子网的Detect子时隙，本子网内所有节点在BCH信道执行信号发送；在属于其它一级子网的Detect子时隙，本子网所有节点切换到BCH信道执行侦听和接收处理，以判断是否有目标子网存在。

图2 邻居子网探测发现设计

2 多点信号侦听分离

邻居子网发现机制让子网内所有节点在同一个Detect子时隙内同时执行发送操作，因此侦听接收节点将收到多个节点同时发送的信号，信号存在混叠的可能。如图3所示，节点c和d同时在Detect子时隙内发送，侦听节点a和b根据所处位置通信条件不同，节点a仅收到来自节点c的信号，而节点b可能同时接收到来自节点c和d的叠加信号。

图3 子网探测时隙侦听接收

侦听节点通过接收处理Detect子时隙信号可以实现两个目的：

1）判断邻居子网的存在性；

无人系统自组织网络采用多信道分级网络结构，不同子网工作在不同的信道上，为了能够发现邻居子网，二级子网和每个一级子网共同拥有一个基本持有信道，简称为BCH信道（Basic Hold Channel）。

规则4：与同一子群网络连接的节点原则上不易过多，但当网络间通信业务强度增加而使得当前网络资源不足时，适当增加连接的节点数。

偏头痛是临床中极为常见的神经内科疾病，患者的临床表现较为多样，严重情况下疼痛会导致患者无法进行正常的活动，影响患者的生活和工作，目前临床中主要采用药物对患者进行治疗，并且具有较好的临床疗效，但是临床中使用药物较多，对于何种药物为最佳尚没有确切的研究[1]。

经研究分析可知，要达成目标1），可以通过简单的能量检测方式实现，该方法对是否存储信号混叠并不敏感。要达成目标2），可以通过将信号能量强度作为评估链路信噪比的依据来实现，但这种方法对信号混叠导致能量增强会形成误判。如图3中，若节点a侦听接收c的能量比节点b单独侦听接收节点c或d的强，但节点b侦听接收节点c和d的能量叠加后比节点a侦听接收c的强，这可能使得网络误判认为节点b更适合用于建立两个子网间的通信。

规则1：优先选择同时侦听发现了更多邻居子网的节点；

图4 单源信号相关能量检测

图5 多源信号相关能量检测

3 基于序列的相关能量检测

采用基于训练序列的同步检测技术来实现相关能量的检测^[5]。网络中每个节点在Detcet时隙上发射训练序列符号，接收节点可以通过接收信号处理实现符号同步，同时实现相关能量的检测，训练序列采用ZC（Zadoff-Chu）序列，ZC序列的定义为：

5.家校协作前行。家庭的配合是转化学困生的重要外部条件。小学生的学习，家校协同教育显得尤其重要。对于学困生的家长，我们更要多些理解，他们其实心里比谁都焦急，教师过多的抱怨和指责只会让家长和学生对教师敬而远之，遇到性急的家长或者会对孩子大声呵斥或对孩子大打出手，更让孩子心怀怨恨而产生厌学情绪。教师要教会家长基本的监督、指导方法，同时寻找孩子的闪光点，用激励的方式去引导，养成好习惯。

其中，μ 为ZC序列的根指数，不同的根指数条件下，ZC序列的自相关峰均值比有较大不同。通过仿真分析发现，根指数为720时，可达到最大的自相关峰均值比，如图6所示。故根指数设置为720^[6]。

图6 ZC序列不同根指数峰均值比

4 网关节点选取

由于子网间位置空间上的重合，通过上述邻居子网发现机制，网络中将可能有大量的节点发现其它邻居子网的存在，如果不加以选择控制，大量的节点都参与到二级子网的建立中去，将造成二级子网拥塞甚至瘫痪，严重浪费有限的信道资源，网络分层分级的意义也将失去殆尽，难以取得良好的效益。因此，必须要在邻居子网发现的基础上对有条件的节点进行选择控制^[7]。

图7 地域空间高度重合场景

图8 扁平分散边缘邻接场景

当不同的任务子群子网工作的地理区域在同一区域或较近时，不同子网在位置空间上存在较大的重合，主要典型的应用场景有地域空间高度重合场景（分为集结和覆盖两种样式）和扁平分散边缘邻接场景（分为围合和广泛两种样式），如图7、图8所示。

子网互联网关节点选取的规则设计如下：

为避免误判，节点侦听接收需要对来自多个节点的信号采用基于序列的相关能量检测技术进行一定程度的分离检测。通过节点发送具有良好相关性的特定序列，接收节点利用相关检测更为准确地提取信号中的能量。如图4、图5所示，通过多点信号侦听分离后的相关峰强度准确判断出适合建立子网间通信的最佳节点。

子网节点发现邻居子网后，通过基于相关序列的能量检测，并进行多点侦听分离后，依据以上四个规则，完成子网间网关节点的选择，从而实现多子网的互联互通^[8]。

规则3：面向每一个邻接子群子网，同等条件下尽量避免同一子网两跳范围内的节点同时成为互联通信的二级子网节点；

2）评估预期链路质量。

规则2：优先选择信号侦听检测中相关能量最强的节点；

根据“卓越计划”的特点，实施“3+1” 的模式：在校理论知识学习为3年，依靠本专业教师和企业导师联合指导与培养的实践教学环节累计1年的，使学生深入到与专业有关的流程中去，完成在企业实训阶段的学习任务。

5 结语

无人系统在未来军事发展中具有广泛的应用需求，而集群化是无人系统的重要发展方向。无人系统集群技术通过聚合大规模低成本小型无人系统，形成大型无人系统，可有效增加战斗中传感器和攻击武器的数量，形成规模优势，提高作战效能。无人系统的集群化将使得网络不仅要解决可靠、大容量自组织及可配置网络等问题，而且要根据无人集群特性，实现高速高动态拓扑变化的自主组网、高实时信息传输。

通常应用中，无线网络分为平面网络结构和分级网络结构两大类。平面网络结构中所有节点具有系统的级别权限和路由机制，易于组织且健壮性强，但随着节点数量的增加其路由信息的交互量成指数级上涨，会导致节点处理能力不足，资源过度消耗，故其主要适用于中小型网络。分级网络结构中，按照一定的规则将网络划分为多个组群，其计具有分级、分布式和群组化的特点，特别适用于大规模网络。而实现分级网络的关键是采用高效的网关选举算法选举网关节点来实现各个子群的互联互通。

在建筑构筑方式上，闽北古民居建筑之所以能够突出地域性发展木构架，一个重要的技术关键就是成功地结合了木构和夯土结构。在闽北古民居建筑的技术上，夯土台基起了很重要的作用，形成了闽北“平座式”的台基做法。梁架是闽北古民居建筑中的骨架形式，包括柱，梁，檩，枋，椽及附属构件等，单体建筑的构造方式一般是在垂直立柱上设置梁枋，圈制出“间架”，在主梁之上通过瓜柱架起层层短梁来支撑檩条，檩条贯通“间架”的两端，从梁架顶部降至檐枋，最后檩条之上设椽，这样就完成了整栋房屋的构架，木梁架全部裸露在外，集功能与审美为以一体。闽北古民居采用天井式院落布局，封闭式外观，窄小的天井，木结构承重，具有鲜明的闽北地域文化特色。

参考文献：

[1] System of system integration technology and experimentation(SoSITE). http://www.darpa.mil/program/system-of-system-integration-technology-andexpeirmentation.

[2] 申超，武坤琳，宋怡然.无人机蜂群作战发展重点动态[J].飞航导弹，2016,11：28-33．SHEN Chao, WU Kun-lin, SONG Yi-rang. Key Development Thrends of UAV Buzzer Colony Operations[J].Aerodynamic Missile Journal,2016,11:28-33.

[3] 吴静.自组网稳定多层分级结构及其关键技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.WU Jing. The Research of Stable Multi-layer Hierarchical Structure and Its Key Technologies in Ad Hoc Networks[D].Harbin: Harbin Engineering University,2009.

[4] 杨博.移动终端自组网分簇算法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2012.YANG Bo. Research on Clustering Algorithm of Mobile Adhoc Networks[D].Harbin: Harbin Institute of Technology,2012.

[5] 刘乐.基于OFDM的频谱感知算法研究[D].西安：西安电子科技大学，2013.LIU Le. Research on Spectrum Sensing Algorithms Based on OFDM System[D].Xi’an: Xidian University,2013.

[6] 孙虎.利用ZC序列的OFDM同步及稀疏信道估计[J].电子科技，2013，26(11):47-54.SUN Hu.OFDM Synchronization and Spare Channel Estimation by Using ZC Sequences[J].Electronic Science And Technology,2013,26(11):47-54.

[7] Schmidl T M, Cox D C. Robust frequency and timing synchronization for OFDM[J].IEEE Transactions on Communication, 1997, 45(12):1613-1621.

[8] 赵春晓，王光兴.自组网的网关选举算法的分布式实现[J].计算机工程，2004,30（24）：15-16.ZHAO Chun-xiao, WANG Guang-xing.Distributed Implementation of Gateway Selection Algorithm in Ad Hoc Networks[J].Computer Engineering,2004,30（24）：15-16.

Gateway Election Method in Unmanned System Self-Organizing Cluster Network

FAN Xi-quan¹, BAI Wei-xue², MAO Jian-bing²
(1.Unit 32180 of PLA, Beijing 100039, China; 2.No.30 Institute of CETC, Chengdu Sichuan 610041,China)

Abstract: Unmanned systems have a wide range of application demands in the future military development,and clustering is an important development direction of unmanned systems. The key to the unmanned system clustering is to realize the interconnection and interoperability of multiple sub-groups with independent mission attributes, and to form the advantages of large-scale combat equipment and significantly improve operational effectiveness. The nodes that are elected as gateways in each subgroup constitute a secondary subnet, which realizes interconnection and interworking between subgroups. A method for dynamically electing gateway nodes through neighbor subnet discovery, multipoint signal interception separation,correlation energy detection combined with gateway election rules is proposed.

Key words: unmanned system; clustering; energy detection; gateway election

中图分类号： TP393

文献标志码： A

文章编号： 1002-0802(2019)-11-2683-05

文献引用格式：范喜全，白维学，毛建兵. 无人系统自组织集群网络中网关选举方法研究[J]. 通信技术,2019,52(11):2683-2687.

FAN Xi-quan，BAI Wei-xue，MAO Jian-bin. Gateway Election Method in Unmanned System Self-Organizing Cluster Network[J].Communications Technology,2019,52(11):2683-2687.

doi: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.11.018

* 收稿日期： 2019-07-18；

修回日期： 2019-10-16 Received date: 2019-07-18；Revised date:2019-10-16

通讯联系人： bwxzxf@163.com Corresponding author：bwxzxf@163.com

作者简介：

范喜全（1973—）,男，博士，高级工程师，主要研究方向为军事指挥自动化、通信与信息系统；

白维学（1986—），男，硕士，工程师，主要研究方向为软件无线电及通信技术；

毛建兵（1981—），男，博士，高级工程师，主要研究方向为无线通信技术。

标签：无人系统论文; 集群论文; 能量检测论文; 网关选举论文; 中国人民解放军32180部队论文; 中国电子科技集团公司第三十研究所论文;