一種多分簇的數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)維護(hù)算法

一種多分簇的數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)維護(hù)算法

0下技術(shù)途徑提高機(jī)動(dòng)戰(zhàn)術(shù)打擊近岸海上目標(biāo)的能力近海作戰(zhàn)已成為未來(lái)海上作戰(zhàn)的基本形式之一。海上的具體目標(biāo)主要是指在距離海岸數(shù)公里的港口停留或航行的船舶。由于近岸海域和陸岸復(fù)雜地物背景會(huì)對(duì)導(dǎo)彈使用造成很大影響,使得反艦導(dǎo)彈攻擊近岸目標(biāo)存在很大的局限性。當(dāng)前主要運(yùn)用以下技術(shù)途徑提高導(dǎo)彈打擊近岸海上目標(biāo)的能力:一是采用紅外成像末制導(dǎo)技術(shù)有效分辨攻擊的目標(biāo);二是采用人在回路技術(shù)提高導(dǎo)彈的命中精度。雖然,紅外成像/人在回路反艦導(dǎo)彈作為一種遠(yuǎn)程精確制導(dǎo)的高技術(shù)武器裝備,成為遠(yuǎn)程精確打擊近岸海上目標(biāo)的重要手段。但是在信息化體系作戰(zhàn)中取得優(yōu)勢(shì)并不僅僅取決于遠(yuǎn)程精確打擊,同時(shí)也取決于作戰(zhàn)體系整體對(duì)抗能力。在這種情況下,單個(gè)武器已經(jīng)很難充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用,因此,多枚反艦導(dǎo)彈協(xié)同攻擊近岸海上目標(biāo),是有效提高體系作戰(zhàn)整體對(duì)抗能力的一種新的作戰(zhàn)樣式。無(wú)論是運(yùn)用紅外成像/人在回路技術(shù)實(shí)現(xiàn)精確打擊近岸海上目標(biāo),還是協(xié)調(diào)多枚反艦導(dǎo)彈作戰(zhàn)從而提高對(duì)體系目標(biāo)打擊效能,數(shù)據(jù)鏈都在其中起到非常關(guān)鍵的作用。因此研究反艦導(dǎo)彈協(xié)同攻擊近岸目標(biāo)中數(shù)據(jù)鏈的組網(wǎng)技術(shù)具有非常高的軍事價(jià)值。1船機(jī)動(dòng)群成員角色文中實(shí)現(xiàn)協(xié)同攻擊的基本模型為:將反艦導(dǎo)彈群中的成員分為決策成員、探測(cè)成員、攻擊毀傷成員、戰(zhàn)術(shù)誘騙成員和通用(備用)成員等不同角色,如圖1所示。1.1分布式運(yùn)行反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)可看作是一種特殊的無(wú)線移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò),導(dǎo)彈可看作是一個(gè)帶有無(wú)線收發(fā)裝置的移動(dòng)節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的地位平等,分布式運(yùn)行,具有路由功能,負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和維護(hù)到其它節(jié)點(diǎn)的路由,向鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送和轉(zhuǎn)發(fā)。構(gòu)建數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的主要方法就是采用適當(dāng)?shù)姆执厮惴?gòu)造三層分級(jí)結(jié)構(gòu),如圖2所示。在分級(jí)結(jié)構(gòu)中,每個(gè)分簇由一個(gè)簇首和若干簇成員組成。簇首作為整個(gè)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的二級(jí)管理節(jié)點(diǎn),它負(fù)責(zé)管理本簇范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn),控制簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的通信,分配節(jié)點(diǎn)成員角色,帶領(lǐng)本簇成員完成攻擊任務(wù),同時(shí)接受中心管理者的管理和控制。1.2基于最高節(jié)點(diǎn)度的取得近幾年,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種無(wú)線移動(dòng)自組織網(wǎng)分簇算法,有幾種算法受到了廣泛的認(rèn)可。最小ID分簇算法是由Baker和Ephremides提出的一種簡(jiǎn)單的分簇算法,這種方法分配每個(gè)節(jié)點(diǎn)唯ID標(biāo)識(shí),選具有最小ID號(hào)的節(jié)點(diǎn)作為簇首。這種分簇算法計(jì)算量小,實(shí)現(xiàn)方便,算法收斂較快。該算法的缺點(diǎn)在于傾向于選擇具有較小ID的節(jié)點(diǎn)作為簇首,且該算法沒(méi)有考慮負(fù)載平衡等因素。最高節(jié)點(diǎn)度分簇算法最初是由Gerla和Parekh提出的,該算法選取具有最高節(jié)點(diǎn)度的節(jié)點(diǎn)作為簇首,當(dāng)度數(shù)相同時(shí)則選擇ID號(hào)最小的節(jié)點(diǎn)作為簇首,簇首的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)成為該簇的普通成員節(jié)點(diǎn)。該算法雖然減少了分簇的數(shù)目,但是由于該算法對(duì)簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)不加限制,當(dāng)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)量過(guò)多時(shí),節(jié)點(diǎn)的吞吐量將急劇下降,使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能也隨之降低。此外,當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性較強(qiáng)時(shí),簇首更新頻率急劇上升,從而引人了大量的維護(hù)開(kāi)銷(xiāo)?；谝苿?dòng)性分簇算法是由ByBeongkuAnandSymeonPapavassiliou提出來(lái)的。該方法是選取某一區(qū)域中ID號(hào)最小且相對(duì)速度滿足給定閾值的節(jié)點(diǎn)為簇首。因考慮了節(jié)點(diǎn)的相對(duì)速度,該方法形成的簇的穩(wěn)定性明顯要優(yōu)于最小ID和最高節(jié)點(diǎn)度算法。但其并沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的能耗和網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡性?；跈?quán)值的分簇算法選取簇首節(jié)點(diǎn)綜合考慮了以下4方面的因素:理想的臨近節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)的傳播功率、移動(dòng)性和耗能,該算法可以提高分級(jí)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,但現(xiàn)有算法中每種因素在權(quán)重中所占的比重不確定,且算法中某些參數(shù)的獲得是節(jié)點(diǎn)間信號(hào)的強(qiáng)弱作為準(zhǔn)則,具有一定的局限性。文中在研究已有分簇算法的基礎(chǔ)上,提出了基于地理位置信息對(duì)反艦導(dǎo)彈進(jìn)行分簇,之后再進(jìn)行分簇的簇首選舉的數(shù)據(jù)鏈組網(wǎng)算法,使簇首的選擇更加簡(jiǎn)單合理。同時(shí)在數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)維護(hù)過(guò)程中充分考慮反艦導(dǎo)彈完成協(xié)同攻擊的作戰(zhàn)任務(wù)實(shí)際,使文中數(shù)據(jù)鏈組網(wǎng)算法更具實(shí)戰(zhàn)軍事價(jià)值。2節(jié)點(diǎn)間距利用節(jié)點(diǎn)的地理位置信息來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)分簇的算法依據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理坐標(biāo)計(jì)算出節(jié)點(diǎn)之間的距離,它以距離值作為反艦導(dǎo)彈分簇的依據(jù),算法不需要節(jié)點(diǎn)保持?jǐn)?shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)錁?gòu)造信息,故網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)比較小,并且能夠快速適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渥兓?.1不同約束條件下的分簇定義1令數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的集合M={mi|i=1,2,…,n},其中mi為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),n=|Μ|n=|M|;數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理分簇的集合ΜG={Gi|i=1,2,?,k,k≤n}MG={Gi|i=1,2,?,k,k≤n},滿足k∪i=1Gi?Μ∪i=1kGi?M;令ghi∈Gi為對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)管理分簇Gi的簇首,則有Gi＼{ghi}為對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)管理分簇Gi的成員節(jié)點(diǎn)集。區(qū)域約束條件:設(shè)定數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)管理分簇為矩形塊,L(Gi)和W(Gi)分別表示矩形塊的長(zhǎng)和寬,Lmax為矩形區(qū)塊的長(zhǎng)和寬允許范圍最大值,則應(yīng)滿足L(Gi)≤Lmax和L(Gi)≤aW(Gi),a為常系數(shù)。容納約束條件:設(shè)定反艦導(dǎo)彈攻擊組可容納的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的門(mén)限為Nmax、Nmin,則網(wǎng)絡(luò)管理分簇Gi應(yīng)該滿足:Νmin≤|Gi|≤ΝmaxNmin≤|Gi|≤Nmax。定義2令數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)管理候選分簇集合Μc={Ci|i=1,2,?,k,k≤n}Mc={Ci|i=1,2,?,k,k≤n},若Ci∈Mc滿足區(qū)域約束條件和容納約束條件,則該候選分簇成為網(wǎng)絡(luò)管理分簇,否則需要通過(guò)再整合,即分割或融合操作形成最終的網(wǎng)絡(luò)管理分簇。在數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)組建過(guò)程中,中心管理者將實(shí)時(shí)地獲取和計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置信息,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一定位,并進(jìn)行數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的初始分簇。就網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的地理位置信息而言,由于網(wǎng)絡(luò)本身采用GPS定位,則可直接獲取。首先,沿整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的矩形區(qū)域劃分多個(gè)水平和垂直帶狀區(qū)域,帶狀區(qū)域數(shù)量取決于攻擊組邊長(zhǎng)和網(wǎng)絡(luò)的大小;之后計(jì)算水平和垂直帶狀區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目,并在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布的谷值點(diǎn)處進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分割;最后,整個(gè)的網(wǎng)絡(luò)被劃分為多個(gè)矩形地帶——矩形塊,即候選分簇Mc,如圖3所示。2.2影響多元融合社會(huì)影響的算法在初始的數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)管理候選分簇內(nèi),節(jié)點(diǎn)相對(duì)集中,分布密度較高,因此需要對(duì)已有的矩形塊,即候選分簇進(jìn)行再整合,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理分簇的區(qū)域約束和容納約束實(shí)現(xiàn)候選分簇的融合和分割。1)計(jì)算候選分簇中Ci∈MB的節(jié)點(diǎn)數(shù)量|Ci||Ci|;構(gòu)建集合符合容納約束條件的候選分簇集合Μ′C={Ci|Νmin≤|Ci|≤Νmax}M′C={Ci|Nmin≤|Ci|≤Nmax},低于最低容納約束條件的候選分簇集合Μmin={Ci|0<|Ci|≤Νmin}Mmin={Ci|0<|Ci|≤Nmin},超過(guò)最高容納約束條件的候選分簇集Μmax={Ci||Ci|>Νmax}Mmax={Ci||Ci|>Nmax}。2)如果|Ci|=0,則直接從MB中刪除該候選分簇,即MB=MB＼{Ci}。3)計(jì)算低于最低容納約束條件的候選分簇集合Mmin的數(shù)量|Μmin|,如果|Μmin|>0;則對(duì)候選分簇Ci∈Mmin進(jìn)行融合:①尋找與Ci左右和上下相鄰的候選分簇Cl、Cr、Ct和Cb,建立候選融合鄰居分簇集合V={Cl,Cr,Ct,Cb};②對(duì)候選融合鄰居分簇集合V進(jìn)行篩選,刪除集合V中使得|Ci|+|Cn|>Νmax的元素,即V=V\{Cn||Ci|+|Cn|>Νmax};③如果|V|>1,則選取融合后邊長(zhǎng)增加值最小的鄰居作為融合對(duì)象Cj;如果|V|=1,即集合V中只有一個(gè)元素滿足融合條件,則直接將它作為融合對(duì)象;④進(jìn)行Ci和Cj的融合,將Ci內(nèi)的節(jié)點(diǎn)劃分至Cj,更新定義的各個(gè)集合:如果Cj∈Mmin,則Mmin=Mmin＼{{Ci}∪{Cj}}、{Cj}={Ci}∪{Cj}、M′C=M′C∪{Cj};如果Cj∈M′C,則Mmin=Mmin＼{Ci}、{Cj}={Ci}∪{Cj}、M′C=M′C∪{Cj},本輪融合結(jié)束;⑤如果|V|=0,即集合V中沒(méi)有一個(gè)元素滿足融合條件,選取Ci左右和上下相鄰的候選分簇Cl、Cr、Ct和Cb中融合后節(jié)點(diǎn)數(shù)量最多的分簇Cj與Ci進(jìn)行融合操作,將Ci內(nèi)的節(jié)點(diǎn)劃分至Cj,更新定義的各個(gè)集合:如果Cj∈Mmin,則Mmin=Mmin＼{{Ci}∪{Cj}}、{Cj}={Ci}∪{Cj}、Mmax=M′C∪{Cj};如果Cj∈M′C,則Mmin=Mmin＼{Ci}、{Cj}={Ci}∪{Cj}、Mmax=M′C∪{Cj},如果Cj∈Mmax,則Mmin=Mmin＼{Ci}、Mmax=Mmax＼{Cj}、{Cj}={Ci}∪{Cj}、Mmax=M′C∪{Cj},結(jié)束。4)計(jì)算超過(guò)最高容納約束條件的候選分簇集合Mmax的數(shù)量|Μmax|,如果|Μmax|>0;則對(duì)候選分簇Ci∈Mmax進(jìn)行分割:①當(dāng)(|Ci|/Νmax)≤2時(shí),對(duì)候選分簇Ci進(jìn)行平均分割;②當(dāng)(|Ci|/Νmax)>2時(shí),沿整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的矩形區(qū)域劃分多個(gè)水平或垂直帶狀區(qū)域(由Ci左右和上下相鄰的候選分簇Cl、Cr、Ct和Cb的節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少的決定),從而構(gòu)建[|Ci|/Νmax]+1個(gè)候選分簇。5)經(jīng)過(guò)候選分簇的融合和分割之后,當(dāng)所有候選分簇都滿足容納約束條件時(shí),對(duì)所有候選分簇進(jìn)行區(qū)域約束檢驗(yàn),使不滿足區(qū)域約束條件的矩形塊通過(guò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)進(jìn)行區(qū)域調(diào)整。使所有候選分簇都滿足區(qū)域約束的條件,從而成為整個(gè)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)初始分簇:MG={Gi|Gi=Ci;i=1,2,…,k,k≤n}。3控制網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)中心管理者通過(guò)實(shí)時(shí)地獲取和計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置信息,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一定位,并進(jìn)行數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的初始分簇。此時(shí),需要為網(wǎng)絡(luò)管理分簇選取簇首和中心管理者一起分級(jí)管理好數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò),保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)高效有序的運(yùn)行。在數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)mi都具有唯一的標(biāo)識(shí)ID(mi),可以基于節(jié)點(diǎn)的功能和資源對(duì)其進(jìn)行賦值。ID(mi)只用于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的身份識(shí)別和權(quán)值相同的簇首選取。中心管理者通過(guò)計(jì)算賦予每個(gè)節(jié)點(diǎn)mi一個(gè)權(quán)值weight(mi),通過(guò)權(quán)值的比較來(lái)選擇網(wǎng)絡(luò)管理分簇的簇首。在權(quán)值的計(jì)算中,將綜合考慮節(jié)點(diǎn)所處的地理環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。1分簇公式塊中的位置節(jié)點(diǎn)mi與鄰居節(jié)點(diǎn)的相對(duì)速度以及它在網(wǎng)絡(luò)管理分簇矩形塊中的位置。簇首與鄰居節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)速度越低,節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置變化越小;節(jié)點(diǎn)位置和矩形塊中心越近,數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)管理結(jié)構(gòu)越穩(wěn)定。2節(jié)點(diǎn)mi及gn/mi的權(quán)值計(jì)算節(jié)點(diǎn)mi與鄰居節(jié)點(diǎn)的平均距離。簇首節(jié)點(diǎn)除了要完成本身的通訊任務(wù)外,還要維護(hù)分簇的結(jié)構(gòu)。回應(yīng)其成員節(jié)點(diǎn)的通訊請(qǐng)求、簇間尋路等。因此簇首與鄰居節(jié)點(diǎn)之間的平均距離越小,消耗的能量越小,網(wǎng)絡(luò)通信處理速度越快。節(jié)點(diǎn)mi的權(quán)重計(jì)算公式為:weight(mi)=waAi+wbBi(1)其中:weight(mi)、wa、wb、Ai、Bi分別表示節(jié)點(diǎn)mi的權(quán)值、地理狀態(tài)權(quán)重、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)權(quán)重、地理狀態(tài)值和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)值,且有wa+wb=1。調(diào)整wa、wb可以適應(yīng)多種作戰(zhàn)任務(wù)的需求。例如在導(dǎo)彈在巡航過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓^小,節(jié)點(diǎn)相對(duì)移動(dòng)較慢,而簇首需處理的數(shù)據(jù)量大,此時(shí)機(jī)可以將wb設(shè)置較大一點(diǎn),以保證網(wǎng)絡(luò)通信處理速度。Ai本身也是一個(gè)加權(quán)值,它包括網(wǎng)絡(luò)管理分簇中節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)間的平均相對(duì)移動(dòng)速度ˉvi和節(jié)點(diǎn)距矩形塊中心的距離di。單位時(shí)間ΔT內(nèi)節(jié)點(diǎn)mi相對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)mj移動(dòng)的距離為ΔS(i,j),節(jié)點(diǎn)mi∈Gn平均相對(duì)移動(dòng)速度ˉvi的計(jì)算公式為:ˉvi=|Gn|-1∑j|ΔS(i,j)/ΔΤ||Gn|-1(2)節(jié)點(diǎn)距矩形塊中心(坐標(biāo)(x0,y0))的距離di的計(jì)算公式為:di=√(xi-x0)2+(yi-y0)2(3)采用最小-最大規(guī)范化方法對(duì)ˉvi和di進(jìn)行歸一化:ˉVi=ˉvi-ˉvminˉvmax-ˉvmin,ˉDi=ˉdi-ˉdminˉdmax-ˉdmin(4)則有地理狀態(tài)的計(jì)算方法:A=w1ˉVi+w2ˉDi(5)式中w1+w2=1。Bi它是節(jié)點(diǎn)mi與鄰居節(jié)點(diǎn)之間的平均距離bi歸一化的值。由于bi=|Gn|-1∑j|d(i,j)||Gn|-1(6)則得到Bi=bi-bminbmax-bmin(7)經(jīng)過(guò)以上公式的計(jì)算可得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)mi一個(gè)權(quán)值weight(mi),其中權(quán)值越小的成為數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)管理分簇的簇首ghn∈Gn。如果其中存在權(quán)值相同的節(jié)點(diǎn),則ID最小的節(jié)點(diǎn)成為簇首。4加入時(shí)分簇結(jié)構(gòu)的影響在拓?fù)浣?jīng)常變化的數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的離開(kāi)和加入都會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理分簇結(jié)構(gòu)造成影響。分簇結(jié)構(gòu)的頻繁改變會(huì)增加控制和通信開(kāi)銷(xiāo),降低系統(tǒng)性能,為此需要設(shè)計(jì)一種分簇維護(hù)機(jī)制來(lái)盡量保持分簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。4.1第三,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模式通用的無(wú)線移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)分簇維護(hù)算法大都是基于節(jié)點(diǎn)“隨機(jī)布朗運(yùn)動(dòng)”的前提而設(shè)計(jì)的。但在真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中,反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)中作戰(zhàn)單元節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)卻是相互關(guān)聯(lián)的,由于攻擊組中的作戰(zhàn)節(jié)點(diǎn)須協(xié)同對(duì)同一目標(biāo)實(shí)施攻擊。與無(wú)線移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)相比,反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模式具有幾個(gè)顯著的特點(diǎn):1)簇內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方式高度相似,且不同簇之間要交換運(yùn)動(dòng)信息;2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的方向與速度都不是隨機(jī)的;3)在同一個(gè)簇內(nèi),通常網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度較大,相對(duì)位移較小。4.2分簇維護(hù)機(jī)制的描述鑒于反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),對(duì)于分簇的維護(hù),不能像維護(hù)通用的無(wú)線移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)對(duì)分簇的在理想狀態(tài)下進(jìn)行,在維護(hù)過(guò)程中必須結(jié)合作戰(zhàn)實(shí)際。因此需要設(shè)計(jì)一種考慮作戰(zhàn)實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)管理分簇維護(hù)機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的有效運(yùn)行。為此定義5種不同的事件,在分簇維護(hù)過(guò)程中觸發(fā)不同的執(zhí)行結(jié)果事件:事件Φ1表示反艦導(dǎo)彈在攻擊組內(nèi)的移動(dòng);事件Φ2表示反艦導(dǎo)彈在飛行過(guò)程中有導(dǎo)彈要加入攻擊組;事件Φ3表示反艦導(dǎo)彈攻擊組有導(dǎo)彈消失;事件Φ4表示反艦導(dǎo)彈攻擊組完成對(duì)目標(biāo)的摧毀;事件Φ5表示反艦導(dǎo)彈攻擊組未能完成對(duì)目標(biāo)的摧毀。同時(shí)假定一個(gè)反艦導(dǎo)彈攻擊組負(fù)責(zé)打擊一個(gè)目標(biāo)?，F(xiàn)針對(duì)以上所提出的不同事件發(fā)生時(shí),分簇維護(hù)機(jī)制的具體描述如下:1)如果事件Φ1發(fā)生,對(duì)于分簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)來(lái)講,仍然在其所屬分簇的區(qū)域范圍內(nèi)移動(dòng),這種移動(dòng)會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)之間的位置發(fā)生變化,即引發(fā)地理狀態(tài)值和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)值的變化,從而導(dǎo)致分簇中的節(jié)點(diǎn)mi一個(gè)權(quán)值weight(mi)發(fā)生變化。但是為了盡量保持分簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定,分簇Gi和簇首ghi不發(fā)生變化。2)事件Φ2是應(yīng)作戰(zhàn)需要,由中心管理者控制而發(fā)生的。對(duì)于分簇Gi來(lái)講,節(jié)點(diǎn)mj的加入造成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化,產(chǎn)生新的分簇Gj=Gi∪{mj}。新的分簇Gi中節(jié)點(diǎn)的地理狀態(tài)值和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)值也將發(fā)生較大變化,因此需對(duì)分簇中的節(jié)點(diǎn)mi進(jìn)行權(quán)值weight(mi)的計(jì)算,重新選取簇首ghj。分簇的集合更新為MG=MG＼{Gi}∪{Gj}。3)如果事件Φ3發(fā)生,同時(shí)消失的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可能是組員也可能是簇首。當(dāng)分簇中節(jié)點(diǎn)數(shù)量滿足分簇容納約束條件,如果消失的節(jié)點(diǎn)mj為組員時(shí),為了盡量保持分簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定,分簇Gi除進(jìn)行元素的更新外,即Gi=Gi＼{mj},且簇首ghi不發(fā)生變化;當(dāng)消失的節(jié)點(diǎn)mj為簇首時(shí),分簇控制中心遭到破壞,產(chǎn)生新的分簇Gn=Gi＼{mj},對(duì)分簇中的節(jié)點(diǎn)mi進(jìn)行權(quán)值weight(mi)的計(jì)算,重新選取簇首ghn,更新分簇的集合MG=MG＼{Gi}∪{Gn}。如果完成以上操作后,分簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)不滿足分簇的容納約束條件,則遠(yuǎn)程指控中心調(diào)配一枚導(dǎo)彈加入攻擊組,之后進(jìn)行發(fā)生事件Φ2的操作。4)當(dāng)事件Φ4發(fā)生時(shí),如果攻擊組的導(dǎo)彈全部用完,即分簇Gi消失,直接更新分簇的集合MG=MG＼{Gi}。如果攻擊組導(dǎo)彈還有剩余,且數(shù)量不足以組成一個(gè)新的攻擊組,則遠(yuǎn)程指控中心將剩余的導(dǎo)彈調(diào)配至其它攻擊組,其它分簇進(jìn)行發(fā)生事件Φ2的操作?；蛘邘讉€(gè)攻擊組都有剩余導(dǎo)彈的重新運(yùn)用分簇生成算法組成一個(gè)攻擊組,等候遠(yuǎn)程指控中心確定新的打擊目標(biāo)。5)當(dāng)事件Φ5發(fā)生時(shí),即攻擊組的導(dǎo)彈全部用完,即分簇Gi消失,直接更新分簇的集合MG=MG＼{Gi}。如果其它攻擊組有導(dǎo)彈剩余,則按照發(fā)生事件Φ4進(jìn)行操作,遠(yuǎn)程指控中心組成新簇對(duì)分簇Gi未能摧毀的目標(biāo)進(jìn)行打擊。5算法分析5.1網(wǎng)絡(luò)分簇仿真仿真的反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)包括32個(gè)節(jié)點(diǎn),初始隨機(jī)的均勻分布在18km×12km區(qū)域中,整個(gè)仿真區(qū)域大小為1500km×1000km;節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)方向可以在(-π12,π12)內(nèi)隨機(jī)分布,節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度為970～1000km/h,模擬時(shí)間為100個(gè)單位時(shí)間(0.01h)。參數(shù)配置:Lmax=6km,a=1.5;Nmax=10、Nmin=5;wa=0.3、wb=0.7,w1=0.4、w2=0.6。到目前為止雖然研究人員已經(jīng)提出了多種分簇算法,但最高節(jié)點(diǎn)度算法和最小ID算法是受到廣泛認(rèn)可的分簇算法。為了準(zhǔn)確的說(shuō)明文中算法的特點(diǎn),借助于仿真模擬的方法對(duì)這3種算法進(jìn)行了比較。仿真選取的主要指標(biāo)為:整個(gè)仿真過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)管理分簇建立的數(shù)目、單位時(shí)間內(nèi)簇首集GΗ={ghi|i=1,2,?,ngh}的平均更新次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡因子LBF。LBF