Un algoritmo de agrupamiento ponderado con restricción de capacidad para redes autoorganizadas de UAV bajo interferencia
Autores: Li, Siqi; Gong, Peng; Wang, Weidong; Liu, Jinyue; Feng, Zhixuan; Gao, Xiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un algoritmo de agrupamiento ponderado con restricción de capacidad para redes autoorganizadas de UAV bajo interferencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Redes ad hoc tradicionales
Redes autoorganizadas
Vehículo aéreo no tripulado (VANT)
Estructuras de clúster
Interferencia
Gestión de redes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En comparación con las redes ad hoc tradicionales, las redes autoorganizadas de vehículos aéreos no tripulados (VANT) se caracterizan por una alta movilidad de los nodos, vulnerabilidad a la interferencia, un amplio rango de distribución y una gran escala de red, lo que hace que la gestión de la red y el funcionamiento del protocolo de enrutamiento sean más desafiantes. Las estructuras de clúster pueden utilizarse para optimizar la gestión de la red y mitigar el impacto de los cambios de topología local en toda la red durante la ejecución de tareas colaborativas. Para abordar el problema de la inestabilidad de la estructura de clúster causada por la alta movilidad y la vulnerabilidad a la interferencia en las redes de VANT, proponemos un algoritmo de agrupamiento ponderado con restricciones de capacidad para redes autoorganizadas de VANT bajo interferencia. Específicamente, se desarrolla un algoritmo de partición con restricciones de capacidad basado en K-means++ para establecer las particiones iniciales de los nodos. Luego, se propone un algoritmo de selección de cabeza de clúster (CH) y cabeza de clúster de respaldo (BCH) ponderado, incorporando factores de interferencia en el proceso de selección. Además, se introduce un mecanismo de mantenimiento dinámico para la red de agrupamiento para mejorar la estabilidad y robustez de la red. Los resultados de simulación muestran que el algoritmo logra un agrupamiento eficiente de nodos en condiciones de interferencia, mejorando el equilibrio de carga del clúster, el tiempo promedio de mantenimiento de la cabeza de clúster y el tiempo de reconstrucción de fallos de la cabeza de clúster. Además, el método demuestra capacidades de recuperación rápida en caso de fallos de nodos, lo que lo hace más adecuado para su implementación en entornos complejos de rescate de emergencia.
Descripción
En comparación con las redes ad hoc tradicionales, las redes autoorganizadas de vehículos aéreos no tripulados (VANT) se caracterizan por una alta movilidad de los nodos, vulnerabilidad a la interferencia, un amplio rango de distribución y una gran escala de red, lo que hace que la gestión de la red y el funcionamiento del protocolo de enrutamiento sean más desafiantes. Las estructuras de clúster pueden utilizarse para optimizar la gestión de la red y mitigar el impacto de los cambios de topología local en toda la red durante la ejecución de tareas colaborativas. Para abordar el problema de la inestabilidad de la estructura de clúster causada por la alta movilidad y la vulnerabilidad a la interferencia en las redes de VANT, proponemos un algoritmo de agrupamiento ponderado con restricciones de capacidad para redes autoorganizadas de VANT bajo interferencia. Específicamente, se desarrolla un algoritmo de partición con restricciones de capacidad basado en K-means++ para establecer las particiones iniciales de los nodos. Luego, se propone un algoritmo de selección de cabeza de clúster (CH) y cabeza de clúster de respaldo (BCH) ponderado, incorporando factores de interferencia en el proceso de selección. Además, se introduce un mecanismo de mantenimiento dinámico para la red de agrupamiento para mejorar la estabilidad y robustez de la red. Los resultados de simulación muestran que el algoritmo logra un agrupamiento eficiente de nodos en condiciones de interferencia, mejorando el equilibrio de carga del clúster, el tiempo promedio de mantenimiento de la cabeza de clúster y el tiempo de reconstrucción de fallos de la cabeza de clúster. Además, el método demuestra capacidades de recuperación rápida en caso de fallos de nodos, lo que lo hace más adecuado para su implementación en entornos complejos de rescate de emergencia.