技术领域
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，更进一步涉及用于定义路由集成员技术领域中的一种基于宽窄带融合的无人机集群自组网通信系统及方法。本发明可应用于由多架无人机组建的无人机集群之间的自组网通信，满足在动态拓扑变化下对无人机集群管理维护的需求，实现实时地根据传输业务和最优路径选择对时隙资源的有效动态分配。
相关背景技术
[0002] 无人机自组织网络(Flying Ad Hoc Network，FANET)是指由无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)组成的自组织网络。随着民用无人机技术的快速发展，FANET开始引起更广泛的关注，并出现了一系列相关的研究和应用。近年来，FANET已经在农业、林业、环境监测、物流配送以及通信覆盖不便区域等领域得到了一定程度的应用和探索。FANET由于无人机节点运动速度快、拓扑变化频繁等特点，导致传统的自组网协议已不能适应高动态移动节点的需要，当前FANET在媒体接入(Medium Access，MAC)层遇到的挑战主要有动态拓扑、多通道操作和不稳定链路三个方面。因此需要设计更加适合FANET的协议解决方案。
[0003] 重庆大学在其申请的专利文献“一种适用于无人机自组网的多跳TDMA时隙分配方法”(申请号：202310096038.2申请日：2023.02.09申请公布号：CN 116131927 A)中公开了一种适用于无人机自组网的多跳TDMA时隙分配方法。该专利公开的方法的实现步骤是，第一步，将每个TDMA时帧按照时间先后划分为预约子帧和数据子帧，并定义控制短帧、业务长帧、时隙占用表；第二步，完成入网的各节点根据当前业务需求和时隙占用情况在其占用的预约周期对数据时隙发送预约申请帧和预约通知帧；第三步，一个TDMA时帧的预约子帧结束后，各节点之间预约到的数据时隙发送业务长帧进行通信。该方法存在的不足之处是，在无人机拓扑快速变化的环境下，该方法在处理多跳选路时未考虑集群动态拓扑变化的因素，动态拓扑变化会导致通信网络不稳定以及网络信息拥塞，因此该方法无法适用于高动态拓扑变化的无人机集群时隙分配问题。
[0004] 中国船舶工业系统工程研究院在其申请的专利文献“无人机集群自组织通信网络时隙资源动态分配方法”(申请号：202210140692.4申请日：2022.02.16申请公布号：CN 114650603A)中公开了一种无人机集群自组织通信网络时隙资源动态分配方法。该专利公开的方法的实现步骤是，第一步，网络成员节点计算节点度中心性、介数中心性、剩余电量系数以及信噪比估计，统计节点业务流量；第二步，头节点计算成员节点重要性加权系数；
第三步，头节点计算成员节点加权重要性和时隙分配参数，统计全网待分配的时隙资源，从而计算各成员节点应分配的时隙数量。该方法存在的不足之处是，该方法未考虑到在大规模集群具有高动态拓扑变化的场景下，分配的时隙数量较多，时延会相应地变高，从而不适应时间敏感信息的传输。
[0005] 南京航空航天大学在其申请的专利文献“面向战术无人机网络的MAC协议切换方法及系统”(申请号：202410212520.2申请日：2024.02.27申请公布号：CN 117938979 A)中公开了一种面向战术无人机网络的MAC协议切换系统。该专利公开的系统是由接收模块和决策模块组成，接收模块用于驱动所述簇首无人机收集全部簇内无人机的状态信息，决策模块用于根据计算得到的发送无人机数目以及网络流量负载来做出协议决策。该系统存在的不足之处是，该系统未考虑到在大规模集群的场景下，无人机的状态信息以及网络流量负载都会高速动态变化，频繁的协议切换会带来额外的开销，需要占用大量带宽进行频繁的协议切换以及集群维护，浪费通信资源。
具体实施方式
[0035] 下面结合附图和实施例，对本发明作进一步详细描述。
[0036] 参照图1，对本发明的系统做进一步详细描述。
[0037] 本发明的系统包括信道接入模块、集群形成模块、集群维护模块、时隙分配模块、多跳转发模块，其中：
[0038] 所述信道接入模块，用于管理各个无线电通道在集群不同的时期进行CSMA/CA与MC‑TDMA的协议切换。
[0039] 所述集群形成模块，对所有游离的无人机节点进行自组网，得到集群的头节点。
[0040] 所述集群维护模块，构建每个集群的拓扑图，维护集群内的拓扑信息，并在集群内部中进行节点的加入与退出握手交互；在有碰撞干扰的两个相邻集群之间，共享碰撞干扰信息用来维护拓扑信息，并在各个集群中头节点并行分配动态无线电频点。
[0041] 所述时隙分配模块，利用集群头节点收集下一周期的所有数据传输请求，对下一周期的时隙进行分配。
[0042] 所述多跳转发模块，利用负载感知与拓扑感知方法选择转发路径。
[0043] 参照图2，对本发明的无人机集群多通道通信过程做进一步的描述。
[0044] 图2中含有两个独立的集群，其中，含有红色标志的表示两个中心无人机、含有彩色标志的表示一个中继无人机、含有纯蓝色标志的表示九个成员无人机以及左上角的一个游离无人机；绿色直线表示数据通道(Wide Band Data Channel，WBDC)，黄色虚线表示集群内窄带管理通道(Intra‑cluster Narrow Band Management Channel，IntraC‑NBMC)，蓝色虚线表示集群间管理通道(Inter‑cluster Narrow Band Management Channel，InterC‑NBMC)，红色虚线表示集群数据辅助通道(Narrow Band Auxiliary Data Channel，NBADC)。
[0045] 本发明系统中的每个无人机都配备有一个宽带无线电(Wide Band Radio，WBR)和两个窄带无线电(Narrow Band Radio，NBR)，标记为NBR1和NBR2。对于宽带无线电WBR，作为数据通道，主要用于高速率要求的数据帧传输，用于集群成员节点间的双向数据传输。两个窄带无线电对于窄带无线电NBR1，主要用于集群内吞吐量要求较小的控制帧和管理帧的传输，用作集群内窄带管理通道，适用于集群头节点和集群成员节点之间的上行和下行的控制管理传输。对于窄带无线电NBR2，则根据节点在集群中所处的作用不同而有所区别，如果节点是集群头节点或者是不属于任何集群的游离节点，则NBR2用作集群间通信的管理通道，是集群头节点管理集群间通信以及广播本集群的存在或者游离节点用于发现和加入集群的基础，该通道的频段在所有集群中相同；如果节点是集群成员节点，则NBR2用作辅助集群数据通信的窄带通道，可用于数据帧的确认等操作，且为了减小对周围其他节点的干扰，将NBR2的传输范围调整到和宽带的传输范围一致。
[0046] 本发明的通信方法包括以下步骤：
[0047] 步骤1，信道接入模块管理各个无线电通道在集群不同的时期进行CSMA/CA与MC‑TDMA的协议切换。
[0048] 参照图3，对本发明的集群不同时期各通道的协议切换做进一步详细描述。
[0049] 图3中，灰色部分表示CSMA/CA，白色部分表示MC‑TDMA，对MAC协议切换的步骤作进一步的描述，虚线左侧表示集群形成初期或者未加入集群时期，虚线右侧表示集群稳定后或者已加入集群时期。
[0050] 在无人机未加入集群时期，游离无人机采用CSMA/CA的竞争式信道预约方式，用于邻居发现、数据汇集以及数据确认。
[0051] 在集群稳定时期，集群头节点主要使用MC‑TDMA对集群进行集中式的调度；在时隙预约和拓扑维护过程中，集群内各节点在数据通道WBDC上采用CSMA/CA自由竞争传输；对于集群头节点来说，窄带通道InterC‑NBMC主要用于集群间通信，因此采用CSMA/CA来适应灵活多变的环境。
[0052] 步骤2，集群形成模块对所有游离的无人机节点进行自组网，得到集群的头节点。
[0053] 在所有无人机的游离分布空间随机分布的游离无人机中，选出一个集群临时头节点，每个游离无人机的通信协议栈的MAC层都设置有一个集群临时头宣告定时器，宣告定时器的初始定时值是随机的，最早定时到期的无人机向其一跳邻域广播临时集群头宣告帧，从而成为集群临时头节点；集群临时头节点使用窄带通道对所有无人机节点的数据进行汇总，对收集的数据信息采用KMeans算法划分集群，并采用加权聚类算法选择一个固定的集群头节点。
[0054] 参照图4，对本发明中的集群划分中的KMeans算法以及集群头节点的选择中的加权聚类算法做进一步详细描述。
[0055] 图4中互相垂直的三条虚直线分别表示空间坐标系中的三条坐标轴，两个灰色节点表示无人机在空中所处的两个位置，并标记了无人机的空间速度vj。
[0056] 所述采用KMeans算法划分集群的步骤如下：
[0057] 第一步，按照下式，计算第i个无人机与第j个无人机之间的距离:
[0058]
[0059] 其中，pix、piy、piz示第i个无人机的空间坐标位置，pjx、pjy、pjz表示第j个无人机的空间坐标位置。
[0060] 第二步，按照下式，计算第i个无人机在一跳邻域内与其他无人机之间距离的平均值：
[0061]
[0062] 其中， 表示第i个无人机宽带传输范围内的所有一跳邻域的集合,|·|表示数值的大小，dij表示第i个无人机和第j个无人机之间的距离。
[0063] 第三步，按照下式，计算同一集群中的集群内平方和的最小值：
[0064]
[0065] 其中，X表示由平均相对速度和平均距离综合的观测值集合，X＝{x1，x2,…,xN},|2
|·||是通常意义上的L 范数，|Ci|是Ci的大小，C为初步分成的k个集群集合C＝{C1,C2,C3,…,Ck}。
[0066] 根据以上算法，将空间中所有无人机节点划分为较稳定的不同集群。
[0067] 所述采用加权聚类算法选择集群头节点的步骤如下：
[0068] 第一步，计算集群内每个无人机在一跳邻域与其他无人机之间相对速度的平均值ARVi，ARVi值越小说明该无人机越有可能成为集群的头节点，以保证集群头节点更新不那么频繁。
[0069] 第二步，计算每个无人机宽带传输范围内的一跳邻域的无人机个数的绝对值作为宽带节点度 计算每个无人机窄带传输范围内的一跳邻域的无人机个数的绝对值作为窄带节点度
[0070] 第三步，按照下式，计算第i个无人机的宽带节点变化率和窄带节点变化率：
[0071]
[0072]
[0073] 其中，M表示观测每个无人机节点度变化量的次数，3≤M≤10，CRNDi表示第i个无人机在M次观测后节点度变化率的平均值，ΔNDi,k(t)表示在第k次观测时的间隔时间Δt内的节点度变化量。
[0074] 第四步，按照下式，计算各个聚类适应度权值：
[0075]
[0076] 其中，ω表示每一个单独计算得出的聚类适应度权值，m表示聚类适应度权值序号，1≤m≤4，n表示集群中无人机的总数，ln(·)表示以自然常数e为底的对数操作，x′ij表示第i个无人机中第j个聚类适应度权值的观测值的归一化值。
[0077] 第五步，按照下式，计算集群内每一个无人机的综合得分：
[0078]
[0079] 其中，fi表示第i个无人机的适应度值，ω为聚类适应度权值，
[0080] 第六步，根据以上算法，将综合得分最高的节点设置成为集群头节点。
[0081] 步骤3，构建每个集群的拓扑图，维护集群内的拓扑信息，并在集群内部中进行节点的加入与退出握手交互。
[0082] 拓扑图中的每一个顶点对应于集群内每一个无人机，拓扑图中的每一条边对应于两个可以正常通信的无人机之间的连线；在集群内部，集群成员节点通过集群内的窄带链路向集群头节点发送节点信息，该信息包括当前无人机的位置信息、速度信息、宽窄带节点度与宽窄带节点度变化率。
[0083] 参照图5，对本发明的集群中节点的加入与退出握手交互作进一步的描述。
[0084] 图5中，黑色节点表示集群头节点，白色节点表示游离节点，灰色节点表示集群成员节点，虚线箭头表示数据发送的方向。
[0085] 第一步，当有游离节点通过集群间窄带公共管理通道InterC‑NBMC接收到附近集群的Beacon帧信息时，如果此节点想要加入此集群，便可通过InterC‑NBMC向附近集群的头节点发出加入集群请求(Join Cluster Request，JCREQ)。
[0086] 第二步，集群头节点经过身份认证后便可同意其加入成为集群成员节点，同时通过InterC‑NBMC回复一个加入集群的响应(Join Cluste Response，JCREP)。
[0087] 第三步，对于集群内的成员节点想要脱离集群时，通过集群内窄带管理通道IntraC‑NBMC向集群头节点发出退出集群请求(Exit Cluster Request，ECREQ)。
[0088] 第四步，头节点回复退出集群响应(Exit Cluster Response，ECREP)予以确认。
[0089] 集群头节点还负责对集群内每个成员节点维护一个生命期定时器(Lifetime Timer，CMNLT)，集群头节点每向集群成员节点发出消息时，其都会重置该定时器。如果某个成员的生命期定时器过期了，集群头节点便会向该成员节点发送一个待确认帧，如果该成员节点没有在规定的时间内发出确认，则集群头节点会将该成员节点移出成员列表。
[0090] 步骤4，在有碰撞干扰的两个相邻集群之间，共享碰撞干扰信息用来维护拓扑信息，并在各个集群中头节点并行分配动态无线电频点。
[0091] 当两个拥有相同通道号的集群相互靠近时，集群边缘节点会发生碰撞干扰，这时该边缘节点将此消息通知到本集群头节点，两集群头节点通过集群间窄带链路协商新节点，协商完成后在集群内广播，集群内各节点进行宽窄带通道的频点调整。
[0092] 对各个集群中头节点并行分配动态无线电频点作进一步的描述。
[0093] 在各个集群头节点中并行运行动态频点分配算法，在每一轮次中，集群头节点之间通过发送和接收信息来动态调整分配频点，直至所有的集群使用的信道互不冲突，算法才算成功结束，然后集群头节点将最新的频点f的索引号在整个集群内进行广播，同时还需要得到各集群成员的确认，然后整个集群将宽带通道和窄带通道(不包括集群间公共管理通道InterC‑NBMC)都调整到目标索引的频点上。
[0094] 步骤5，时隙分配模块利用集群头节点收集下一周期的所有数据传输请求，对下一周期的时隙进行分配。
[0095] 参照图6，对集群头节点对下一周期的时隙进行分配作进一步的描述。
[0096] 图6中的十一个灰色节点分别表示十一个集群成员节点，带箭头的边表示数据传输请求方向。
[0097] 集群成员节点2、3、6、7和9向集群头节点提出时隙预约请求，假设TR(A,B)表示节点A准备向节点B的传输请求，并且在本节中，节点A和节点B是一跳可达的，且只请求一个时隙。根据上图，请求的传输任务分别为：TR(2,1)、TR(3,4)、TR(6,3)、TR(7,4)和TR(9,10)。容易分析，成员节点2与成员节点3、成员节点2与成员节点9互为暴露终端，成员节点3与成员节点7互为隐藏终端，在传统TDMA分配方案中，头节点分别给这五个传输请求各分配一个时隙，需要五个时隙才能完成传输，而使用拓扑感知的时隙分配方案，将传输请求中互不干扰的节点放在同一时隙传输，即图中的TR(2,1)、TR(3,4)可以放在同一时隙进行传输，TR(6,3)、TR(7,4)以放在同一时隙进行传输，TR(9,10)放在任意一个时隙中都不会冲突。既不影响传输质量，同时降低50％传输时延，大幅提高了信道的资源利用率。同时，成员节点在向头节点申请时隙的同时，附带了任务的传输截止时间，头节点将尽量满足截止时间之前完成传输任务。
[0098] 下面详细叙述本发明中低时延时隙分配优化模型：
[0099] 将集群中各个节点之间的链接关系抽象为图网络(无向图)G＝(V,E)，V是集群中的节点的集合，E是节点间存在的链接关系的集合，当节点u向头节点发出向节点v的传输请求时，将边e＝(u,v)改为，即由于时隙预约请求，原来的无向图转化为混合图，同时，每个时隙预约请求即使一个事件，也是一条有向边。整合上述内容，问题为在混合图G中包含一组有向边集 表示有多个节点共发出了Nevent个传输请求；还包含一组时隙 其中 表示实际需要的时隙数；于是，问题转化为如何
将e中的传输请求尽可能多的安排到 个时隙中，同时尽可能满足最小化时延和最大化时隙利用率，即多目标优化问题。
[0100] 第一步，使用链接矩阵 表示集群中n各节点之间的一跳链接关系，使用传输请求矩阵TRn×n来表示哪些节点向头节点发送了时隙请求。
[0101] 第二步，生成冲突矩阵 来指定不能分配给同一时隙的传输请求。由冲突矩阵生成的图为GC＝(VC,EC)，其中传输请求ei抽象为图GC中的顶点vi，vi∈VC，彼此互相冲突的传输请求ei和ej等效为图GC中的一条边(vi,vj)∈EC。
[0102] 第三步，对传输请求ei分配时隙的问题一部分可等效为图着色问题。引入0‑1决策变量μk和λik，k
[0103]
[0104]
[0105] 假设时隙1的起始时间为a1，时隙间隔为t，则时隙k的起始时间为ak＝a1+(k‑1)·t。并且假设βi(βi≤t)为传输请求ei的预期传输时间，γi为传输请求ei的绝对截止时间，令ξik＝αk+βi‑γi为传输请求ei的时间松弛度指标，定义如下的事件松弛度δik:
[0106]
[0107] 由上式可知，δik值越小表示传输请求的时延越低，在值大于0的情况下，使用二次方添加更多惩罚项，以使时延要求高的传输任务尽可能地被安排在考前的时隙中，同时也使算法更快地收敛。根据前面提到的约束和目标要求，得到以下数学模型：
[0108]
[0109] 其中，1≤i≠j≤Nevent,1≤k≤Nslot。
[0110] 在上述优化模型中，约束关系的含义是：第一个约束的目的是使用尽量靠前的时隙，如果未使用前一时隙，即μk＝0的情况下，不能使用后一时隙即μk+1＝1。第二个约束条件表示每个时隙中的传输请求不能互相冲突，即冲突矩阵中的相邻的两个顶点vi,vj，即一对冲突的传输请求不能同时分配在k时隙。第三个约束条件为时隙分配情况的附加约束，第四个约束条件表示每个传输请求只能分配到一个时隙中。第一个目标函数是使分配给传输请求的总时隙数最小化，第二个目标函数表示尽可能先给时延要求较高的传输请求分配时隙，使整体的传输时延最小化。最终从该优化问题的解集中获取最优的时隙分配方案，集群头节点通过窄带广播告知成员节点，各成员节点在下一TDMA时段完成数据传输。
[0111] 步骤6，多跳转发模块利用负载感知与拓扑感知方法选择转发路径。
[0112] 当节点的传输请求目标节点在当前集群内且不在自身一跳范围内时，集群成员节点向集群头节点发出传输请求预约，集群头节点通过集群拓扑图寻找该业务下一跳地址，并分配时隙；当下一跳节点接收到该数据帧并确认该帧需要转发，再次向集群头节点申请时隙，并重复上述步骤直到传输给目标节点，每次传输结束后都会在窄带链路上发送ACK进行传输完成确认，确保数据传输的可靠性；
[0113] 当节点传输请求的目标节点在当前集群外，集群头节点通过窄带信道向周围集群广播集群间多跳发送请求，目标集群头节点接收到之后再向源集群头节点回复，并附带集群边缘拓扑表，源集群头节点在接收到该信息后选择最低时延路径以及网关节点，并进行时隙分配，将该集群间传输任务分解为集群内多跳转发请求与集群间单跳传输请求，网关节点将宽带数据链路与集群间窄带链路调整至目标集群信道进行集群间单跳传输，并通过CSMA/CA竞争接入信道完成集群间的数据传输，并在接收到目标节点的ACK确认后将宽带数据链路与窄带控制链路调整回原集群状态，并向集群头节点回复阶段性ACK确认，该帧在目标集群内的传输过程与上述流程相同；在最后一跳集群内传输完成之后，目的集群头节点通过集群间窄带链路向源集群头节点回复完全ACK确认，至此集群间多跳任务传输完成。
[0114] 参照图7，对集群内的多跳传输协议交互流程作进一步的描述。
[0115] 图7中的黑色节点表示集群头节点，三个灰色节点表示三个集群成员节点，虚线和直线箭头表示数据传输方向，黑色直线为宽带链路WBDC，红色直线表示窄带链路IntraC‑NBMC，绿色虚线表示窄带链路NBADC。
[0116] 下面以图6中多跳请求TR(1,9)为例，详细说明集群内多跳转发的过程。
[0117] 第一步，节点1通过窄带链路IntraC‑NBMC向集群头节点发出时隙预约请求(Timeslot Reservation Request，TR‑REQ)，请求生成到节点9的多跳转发路径。
[0118] 第二步，集群头节点通过窄带链路IntraC‑NBMC根据时隙分配的结果广播时隙预约响应(Timeslot Reservation Response，TR‑REP)回复节点1生成的结果，如果存在路径，则其会在转发响应(Forward Response，FREP)中包含唯一的转发标识符(Forwarding Identification，FID)和下一跳节点的地址(在此图中，下一跳为节点2)，同时为节点1安排好传输的时隙。在TR‑REQ中还包含传输请求是否为多跳传输的标志，如果是的话，则头节点会根据多跳转发请求的源节点和目的节点，按照多跳转发选路算法生成多跳转发路径，并根据(源节点地址,目的节点地址)生成唯一的FID进行区分，同时将FID写进TR‑REP中。至此，多跳传输服务已建立。
[0119] 第三步，节点1根据TR‑REP中安排的时隙将数据包转发给节点2。节点2接收到来自节点1的数据，接收无误后，会通过窄带链路NBADC给节点1回复ACK，以确认接收正确，否则，节点1将继续为此数据帧预约时隙并进行重传。
[0120] 第四步，节点2根据数据帧帧头中的目的地址标识符确定此帧需要继续进行转发，然后节点2将帧头中的FID和自己的地址写进TR‑REQ中，发给集群头节点，其根据FID查表得知此多跳转发的下一跳为节点9，于是形成传输请求TR(2,9)参与时隙分配，同时将下一跳的地址(节点9的地址)和时隙分配结果以TR‑REP的形式进行回复。
[0121] 第五步，节点9在接收到节点2传来的数据帧后，查看目的地址发现是发给自己的，在接收无误后，会给节点2回复一个ACK，同时通过集群头节点回复一个FACK给节点1。至此，一次集群内的多跳传输完成。
[0122] 参照图8以及图9，对集群间多跳转发协议交互流程作进一步的描述。
[0123] 图8中的黑色节点为两个集群头节点，其余均为集群成员节点，虚线和直线箭头表示数据传输方向，黑色直线为宽带链路WBDC，红色直线表示窄带链路NBADC，绿色虚线表示窄带链路IntraC‑NBMC，蓝色虚线表示窄带链路IntraC‑NBMC；在图9中，CH1和CH2表示两个独立集群的集群头节点，其余节点表示两个集群的集群成员节点，虚线和直线箭头表示数据传输方向，绿色直线为宽带链路WBDC，绿色虚线表示可能的宽带链路，蓝色虚线表示窄带链路InterC‑NBMC，黄色虚线表示窄带链路IntraC‑NBMC。
[0124] 下面以图9中多跳请求TR(5,20)为例，详细说明集群间多跳转发的过程。
[0125] 第一步，节点5通过窄带链路向集群头节点1发出时隙预约请求TR‑REQ，请求生成到节点20的多跳转发路径，集群头节点1首先查看本集群的节点拓扑表，发现不存在节点20，于是通过集群间公共窄带通道InterC‑NBMC广播到节点20的多跳转发请求FREQ。
[0126] 第二步，假设节点20存在于集群2内，头节点2在接收到来自头节点1的FREQ后，查看本集群的拓扑表后，通过InterC‑NBMC向头节点1回复一个成功找到目标节点的FREP，同时附带自己的边缘拓扑表(包含位置信息)和信道号。集群头节1通过对来自头节点2的边缘拓扑表的位置信息进行分析后，发现节点7和节点8可以作为集群网关节点CGN的候选节点。于是，集群头节1根据多跳选路算法选出一条最低时延的路径，假设这条路径在本集群的终点是节点7，于是选择节点7成为集群网关节点。
[0127] 第三步，集群头节点1将TR(5,20)的集群间多跳转发请求分解为TR(5,7)的集群内多跳转发请求和TR(7,12)的集群间单跳传输请求。集群间多跳传输流程同上所述，集群间单跳传输流程如下：节点7在接收到头节点的预约响应FREP时，将自己数据信道(WBDC)和窄带链路2(NBADC)的信道号调整到集群2对应的信道上，通过随机竞争接入数据信道，将数据传输给节点12。并在节点收到节点12的ACK确认后，将自己数据信道与窄带链路切换回原来的状态，并向头节点1回复阶段性的FACK，标志在本集群内完成多跳传输。
[0128] 参照图10，对集群内的多跳转发情况作进一步的描述。
[0129] 图10中各个节点均表示集群成员节点，蓝色箭头为数据传输请求方向。
[0130] 以图10中所示传输请求TR(A,G)为例，集群头节点在选择这两个节点之间的多跳路径时，需要综合考虑各条路径上节点的负载挤压程度，以及节点间的链路稳定性，因为对于动态拓扑来说即使当前一条路径具有最小转发时延，但如果其不稳定造成链路中断，从而导致重传，会引入更多的延迟。因此，本发明中多跳转发选路算法综合考虑负载感知和拓扑变化。集群头节点在进行多跳路径选择时为了使转发过程中的通信链路足够稳定，需要考虑宽带节点度变化率最小的节点；为了使转发过程中出现链路中断情况能更好的恢复和重新选路，需要选择宽带节点度最大的节点；为了使转发过程不发生堵塞，应考虑综合负载轻的路径。
[0131] 综上所述，形成以下多目标优化模型为：
[0132]
[0133] 其中，path＝{path1,path2,…,pathθ}为一个传输请求的路径集合，pathi＝{v1,v2,…vω}为其中一条路径，vi为路径上一个节点。在上述优化模型中约束关系主要表示自变量的取值范围。目标函数的含义是，第一个目标函数f1表示使得选择的路径上的各宽带节点度之和最大化，从而可以在路径失效的情况下进行恢复。第二个目标函数f2表示尽可能地选择节点度变化率较小的中间节点，这在一定程度上是为了缓解由于无人机高速移动带来的高动态拓扑和低预期链路寿命的影响。第三个目标函数f3表示在负载感知的前提下，选择轻负载的节点，从而可以保证数据包能够尽快地被转发。对于这个问题的求解，生成从源节点到目目的节点的可达路径集合path，然后根据目标优化算法，选择一条最合适路径。
