Essaims de micro-dronesLe réseau MESH est une autre application des réseaux mobiles ad hoc dans le domaine des drones. À la différence du réseau AD hoc mobile commun, les nœuds de réseau dans les réseaux maillés de drones ne sont pas affectés par le terrain pendant le mouvement, et leur vitesse est généralement beaucoup plus rapide que celle des réseaux mobiles auto-organisés traditionnels.
Sa structure de réseau est majoritairement distribuée. L’avantage est que la sélection du routage est effectuée par un petit nombre de nœuds du réseau. Cela réduit non seulement l'échange d'informations réseau entre les nœuds, mais élimine également l'inconvénient d'un contrôle de routage trop centralisé.
La structure du réseau de l'essaim de dronesRéseaux MAILLESpeut être divisé en structure planaire et structure groupée.
Dans la structure planaire, le réseau présente une robustesse et une sécurité élevées, mais une faible évolutivité, ce qui convient aux réseaux auto-organisés à petite échelle.
Dans la structure en cluster, le réseau a une forte évolutivité et est plus adapté aux réseaux ad hoc d'essaims de drones à grande échelle.
Structure planaire
La structure planaire est également appelée structure peer-to-peer. Dans cette structure, chaque nœud est identique en termes de distribution d'énergie, de structure de réseau et de sélection de routage.
En raison du nombre limité de nœuds de drones et de la distribution simple, le réseau présente une forte robustesse et une haute sécurité, et les interférences entre les canaux sont faibles.
Cependant, à mesure que le nombre de nœuds augmente, la table de routage et les informations sur les tâches stockées dans chaque nœud augmentent, la charge du réseau augmente et la surcharge de contrôle du système augmente fortement, ce qui rend le système difficile à contrôler et sujet à l'effondrement.
Par conséquent, la structure planaire ne peut pas avoir un grand nombre de nœuds en même temps, ce qui entraîne une mauvaise évolutivité et ne convient qu'aux réseaux MESH à petite échelle.
Structure de regroupement
La structure de clustering consiste à diviser les nœuds de drones en plusieurs sous-réseaux différents en fonction de leurs différentes fonctions. Dans chaque sous-réseau, un nœud clé est sélectionné, dont la fonction est de servir de centre de contrôle de commande du sous-réseau et de connecter les autres nœuds du réseau.
Les nœuds clés de chaque sous-réseau de la structure de clustering sont connectés et communiquent entre eux. L'échange d'informations entre les nœuds non clés peut être effectué via des nœuds clés ou directement.
Les nœuds clés et les nœuds non clés de l'ensemble du sous-réseau constituent ensemble un réseau de clustering. Selon différentes configurations de nœuds, il peut être divisé en clustering monofréquence et clustering multifréquence.
(1) Clustering à fréquence unique
Dans la structure de clustering à fréquence unique, il existe quatre types de nœuds dans le réseau, à savoir les nœuds tête de cluster/non-tête de cluster, les nœuds passerelle/passerelle distribuée. Le lien principal est composé de nœuds de tête de cluster et de passerelle. Chaque nœud communique avec la même fréquence.
Cette structure est simple et rapide pour former un réseau, et le taux d'utilisation de la bande de fréquences est également plus élevé. Cependant, cette structure de réseau est sujette à des contraintes de ressources, telles que la diaphonie entre les canaux lorsque le nombre de nœuds dans le réseau augmente.
Afin d'éviter l'échec de l'exécution de la mission causé par des interférences co-fréquence, cette structure doit être évitée lorsque le rayon de chaque cluster est similaire dans un réseau auto-organisé de drones à grande échelle.
(2) Clustering multifréquence
Différent du clustering monofréquence, qui comporte un cluster par couche, le clustering multifréquence contient plusieurs couches et chaque couche contient plusieurs clusters. Dans un réseau en cluster, les nœuds du réseau peuvent être divisés en plusieurs clusters. Différents nœuds d'un cluster sont divisés en nœuds chefs de cluster et nœuds membres du cluster en fonction de leurs niveaux, et différentes fréquences de communication sont attribuées.
Dans un cluster, les nœuds membres du cluster ont des tâches simples et n'augmenteront pas de manière significative la surcharge de routage du réseau, mais les nœuds principaux du cluster doivent gérer le cluster et avoir des informations de routage plus complexes à maintenir, ce qui consomme beaucoup d'énergie.
De même, les capacités de couverture de communication varient également en fonction des différents niveaux de nœuds. Plus le niveau est élevé, plus la capacité de couverture est grande. D'un autre côté, lorsqu'un nœud appartient à deux niveaux en même temps, cela signifie que le nœud doit utiliser des fréquences différentes pour effectuer plusieurs tâches, donc le nombre de fréquences est le même que le nombre de tâches.
Dans cette structure, le chef de cluster communique avec les autres membres du cluster et les nœuds des autres couches de clusters, et les communications de chaque couche n'interfèrent pas les unes avec les autres. Cette structure est adaptée aux réseaux auto-organisés entre drones à grande échelle. Par rapport à une structure de cluster unique, elle offre une meilleure évolutivité, une charge plus élevée et peut gérer des données plus complexes.
Cependant, comme le nœud principal du cluster doit traiter une grande quantité de données, la consommation d'énergie est plus rapide que les autres nœuds du cluster, de sorte que la durée de vie du réseau est plus courte que la structure de clustering à fréquence unique. De plus, la sélection des nœuds chefs de cluster à chaque couche du réseau de clustering n'est pas fixe et n'importe quel nœud peut fonctionner comme chef de cluster. Pour un certain nœud, sa capacité à devenir chef de cluster dépend de la structure du réseau pour décider de démarrer ou non le mécanisme de clustering. Par conséquent, l’algorithme de clustering de réseau joue un rôle important dans le réseau de clustering.
Heure de publication : 21 juin 2024
