Effektiv routing är en av de viktigaste utmaningarna med trådlösa nätverk för obemannade autonoma fordon (UAV) på grund av dynamisk förändring av kanal- och nätverkstopologi. Olika välkända mobil-ad-hoc routing protokoll, såsom AODV, OLSR och B.A.T.M.A.N. har föreslagits för att möjliggöra proaktiva och reaktiva beslut om routing. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt som utnyttjar kunskap om applikationslager som härrör från mobilitetskontrollalgoritmer som vägleder UAV:s beteende för att uppfylla en dedikerad uppgift. Därmed kan en förutsägelse om framtida banor för UAV integreras med routing-protokollet för att undvika oväntade vägbrytningar och paketförlust. Den föreslagna förlängningen av B.A.T.M.A.N. routing protokoll av en mobilitet förutsägelse komponent - kallad B.A.T.Mobile - har visat sig vara mycket effektiv för att förverkliga detta koncept. Resultaten av fördjupade simuleringsstudier visar att det föreslagna protokollet når en klart högre tillgänglighet jämfört med de etablerade tillvägagångssätten och visar robust beteende även i utmanande kanalförhållanden.
I REF presenteras ett tillvägagångssätt som utnyttjar kunskap om applikationslager som härrör från mobilitetskontrollalgoritmer som vägleder UAV:s beteende för att uppfylla en dedikerad uppgift.
B.A.T.Mobile: Leveraging Mobility Control Knowledge for Efficient Routing in Mobile Robotic Networks
{'venue': 'Globecom Workshops (GC Wkshps), 2016 IEEE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}