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QEHLR: Un algoritmo de enrutamiento altamente dinámico y consciente de la latencia, potenciado por Q-Learning, para redes ad-hoc voladoras

Autores: Xue, Qiubei; Yang, Yang; Yang, Jie; Tan, Xiaodong; Sun, Jie; Li, Gun; Chen, Yong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

QEHLR: Un algoritmo de enrutamiento altamente dinámico y consciente de la latencia, potenciado por Q-Learning, para redes ad-hoc voladoras


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Creciente utilización
Vehículo aéreo no tripulado inteligente
Protocolo de enrutamiento
Redes ad-hoc voladoras
Naturaleza dinámica
Pérdida de paquetes

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con la creciente utilización de grupos de vehículos aéreos no tripulados (UAV) inteligentes en los ámbitos militar y civil, el protocolo de enrutamiento de redes ad-hoc voladoras (FANETs) ha prometido un papel crucial en la facilitación de la comunicación entre clústeres. Sin embargo, la naturaleza altamente dinámica de la topología de la red, debido al rápido movimiento y cambio de dirección de los nodos aeronáuticos, así como los accesos y salidas frecuentes de la red, ha resultado en un aumento de la tasa de interrupción de los enlaces de FANETs. Mientras que los protocolos tradicionales pueden satisfacer los requisitos básicos de calidad de servicio (QoS) en redes ad-hoc móviles (MANETs) con cambios de topología relativamente fijos, pueden no lograr rutas óptimas y, en consecuencia, restringir la difusión de información en FANETs con cambios de topología, lo que finalmente conduce a un aumento de la pérdida de paquetes y retrasos. Este artículo lleva a cabo una investigación en profundidad de los desafíos que enfrentan los protocolos de enrutamiento actuales en escenarios de topología altamente dinámica, como el retraso y la pérdida de paquetes. Propone un algoritmo de enrutamiento altamente dinámico y consciente de la latencia, potenciado por Q-learning, para redes ad-hoc voladoras (QEHLR). Los algoritmos de enrutamiento tradicionales no pueden enrutar eficazmente los paquetes en FANETs altamente dinámicos; por lo tanto, este artículo emplea un método de Q-learning para aprender el estado del enlace en la red y seleccionar rutas de manera efectiva a través de valores Q para evitar la pérdida de conexión. Además, el tiempo restante de la vida útil del enlace o del camino se incorpora al protocolo de enrutamiento para construir la tabla de enrutamiento. QEHLR puede eliminar enlaces fallidos predichos en función del estado de la red, reduciendo así la pérdida de paquetes causada por la selección de rutas fallidas. Las simulaciones muestran que el algoritmo mejorado mejora significativamente la tasa de transmisión de paquetes, lo que aborda el desafío de la incapacidad de los protocolos de enrutamiento para adaptarse a varios escenarios de movilidad en FANETs con topología dinámica al introducir un factor de cálculo basado en el protocolo QEHLR. Los resultados experimentales indican que el algoritmo de enrutamiento mejorado logra un rendimiento de red superior.

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