计算机工程

作者：赵蓓英, 姬伟峰, 翁江, 吴玄, 李映岐

单位：空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710177

关键词：无人机自组织网络,路由攻击,信任模型,Q学习,启发式函数

基金：国家自然科学基金（61902426）；中国博士后科学基金（2021M692502）。

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。

来源：2022年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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