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J-GLOBAL ID：201802240212086042   整理番号：18A0680043

UAVのクラスタネットワークにおけるリンク品質予測に基づくオンデマンドルーティングアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Link Quality Prediction Based On-Demand Routing Algorithm for UAVs Swarm Network

著者 (5件)： Jia Xufeng (空軍工程大学无人机運用工程系,西安,710038) ,  Ru Le (空軍工程大学无人机運用工程系,西安,710038) ,  Le Bo (盲信号処理重点実験室,成都,610041) ,  Yu Yunlong (空軍工程大学无人机運用工程系,西安,710038) ,  Fang Kun (空軍工程大学无人机運用工程系,西安,710038)
資料名： Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban  (Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 18  号： 5  ページ： 48-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2706A  ISSN： 1009-3516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： UAVクラスタネットワークは,従来のアドホックネットワークと比較して,より速いノード速度とより強いトポロジー変化を有した。従来の経路選定アルゴリズムは,UAVのクラスタ化の要求を満たすことができなかった。そこで,リンク品質予測に基づくオンデマンド経路選定アルゴリズムを提案した。リンクの安定性とノードの混雑度によって現在のリンク品質を評価し、これをルート選択基準とする。同時に、灰色-WNN組合せ予測モデルを通じて、関連パラメータを合理的に予測し、そしてリンク安定性とノード混雑程度を推定し、さらにリンク品質に対して事前評価を行った。アルゴリズムは,リンク品質の予測値を最適化することによって,経路発見と経路維持のプロセスを最適化して,UAVの高い動的特性が,クラスタネットワークに及ぼす悪影響を避けることができた。シミュレーション結果により,本アルゴリズムは,AODVおよび他の関連改良アルゴリズムと比較して,ネットワーク性能を著しく改善し,そして,経路の破壊時間を減少し,そして,ノードの高速移動における経路選定オーバヘッドおよび平均遅延を,大いに減少させ,そして,パケット配信率を,著しく改善した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  経路選定 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  クラスタ化 ,  アドホックネットワーク ,  *品質
準シソーラス用語： パケット到着率 ,  オーバヘッド ,  ネットワーク性能 ,  AODV ,  経路発見 ,  *オンデマンド ,  経路選択アルゴリズム ,  *品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： UAV swarm ,  Ad Hoc network ,  Routing protocol ,  link quality prediction

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  クラスタ ,  リンク ,  品質予測 ,  提案