基于启发式Q学习的FANET可信路由算法

摘要

无人机自组织网络(FANET)是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANET中的路由选择问题映射为有限马尔科夫决策过程,针对路由层面的黑洞攻击与泛洪攻击,引入数据包转发率与路由请求发送速率,通过模糊推理计算节点的信任值,同时考虑节点的邻居关系,提出一种模糊动态信任奖励机制。结合单跳链路状况设计启发式函数,采用改进的ε-贪婪策略来平衡利用-探索过程,引导当前节点选择最优可信下一跳节点。仿真结果表明,相对AOMDV、TEAOMDV与ESRQ算法,HQTR算法能够有效应对黑洞攻击与RREQ泛洪攻击,降低节点高速运动与网络规模变化所造成的影响,提高数据包投递率与吞吐量,减少路由开销与平均端到端时延。