基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测.docx

### 基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测 #### 一、引言与背景 近年来，无人机技术迅速发展，并逐渐成为空天地一体化信息网络的关键组成部分。无人机以其高灵活性、高速移动能力以及相对较低的成本，在诸多领域展现出了巨大的应用潜力。在这一背景下，无人机集群组网技术成为了研究的热点之一。无人机自组网作为一种特殊的移动自组织网络，能够在不完全依赖地面控制站的情况下快速建立并维护网络连接，为各种应用场景提供了可能。 然而，无人机的高速移动和稀疏分布导致网络连通性难以保持稳定，尤其是在机会网络环境下，通信路径的完整性无法得到保障。因此，设计有效的链路预测算法，预测无人机之间形成连接的概率，对于理解网络的演化规律和支持高层路由协议至关重要。 #### 二、链路预测方法概述 链路预测方法主要包括三类：基于相似性的链路预测方法、基于似然分析的链路预测方法和基于机器学习的链路预测方法。 - **基于相似性的链路预测方法**：这类方法主要分为基于节点属性相似性的方法和基于网络结构相似性的方法。前一类方法通过分析节点间的属性相似度来预测节点间的关系，而后一类方法则利用共同邻居（CN）、Katz指数、Jaccard系数等指标来进行预测。例如，Ismail等人提出了一种混合了CN、Adamic-Adar、Jaccard等多种指标的链路预测方法，并使用时间序列模型来预测这些指标随时间的变化规律；Chuan等人在此基础上考虑了节点属性的相似度，提出了基于隐狄利克雷分配的混合相似性指标。 - **基于似然分析的链路预测方法**：此类方法通常基于最大似然估计，通过计算网络的似然性来预测节点间的连接可能性。Pan等人提出的基于哈密顿函数的框架可以计算网络连接的概率，并根据新增链路的条件概率来评估连接的可能性；Pech等人则通过线性求和展开得到最优似然矩阵的解析解，这种方法同样适用于有向含权网络。 - **基于机器学习的链路预测方法**：这类方法利用机器学习技术来提取更为复杂的网络特征。例如，Wang等人使用半监督的深度模型来表征网络，从而能够同时捕捉到网络的局部信息和全局信息；Pan等人则通过自编码器和变分自编码器进行网络嵌入，再由生成器预测网络的拓扑结构；Li等人使用循环神经网络实现图嵌入，并根据节点间的交互邻近度来判断连接的可能性。 #### 三、基于深度图嵌入的链路预测 尽管上述方法在某些方面取得了成功，但它们在处理大规模复杂网络时仍存在局限性。特别是，直接在图中进行机器学习具有挑战性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测方法。该方法首先使用时序化图嵌入模型（CGEM）来捕获无人机自组网的空间结构特征和上下文语义特征，然后利用长短期记忆（LSTM）网络提取这些特征中的时序信息，最终预测出无人机自组网的链路。 本文的主要贡献包括： 1. **提出时序化图嵌入模型**：该模型用于表征无人机自组网，并通过时序化采样捕获网络结构特征，同时采用对抗训练来提取目标节点的上下文语义特征。 2. **提出离散化采样方法**：基于线性概率计算采样间隔，提高了采样的效率。 #### 四、问题定义 在定义无人机自组网时，考虑到无人机的灵活性和高速移动性特点，需要对原始网络数据进行量化处理。具体来说，当某一个节点处于另一个节点的通信范围内时，将在两个节点之间形成一条有向连接，这表明两个节点之间建立了有效的通信链路。为了描述网络的动态特性，本文采用了一系列离散的网络快照 \( G = \{G_1, G_2, \ldots, G_T\} \) 来表示无人机集群的动态网络数据，其中每个快照 \( G_t = \{V_t, E_t\} \) 包含了该时刻的所有节点和连接。每条连接 \( e_{ij} = [v_i, v_j, w_{ij}] \) 表示从节点 \( v_i \) 到节点 \( v_j \) 的一条连接，其中 \( w_{ij} \) 为连接的权重。 基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测方法提供了一种新的视角来解决无人机网络中的链路预测问题，通过结合时序化图嵌入和深度学习技术，能够有效地预测未来网络状态，为无人机自组网的优化和管理提供了重要的理论和技术支持。