Previsão e Reparação de Vazios de Roteamento em Redes de Sensores Acústicos Subaquáticos Assistidas por AUVs

As Redes de Sensores Acústicos Subaquáticos atraíram muita atenção devido a várias aplicações. No entanto, vazios de roteamento levam à degradação do desempenho das UASNs em termos de conectividade da rede e taxa de entrega de pacotes. Neste artigo, propomos um algoritmo de Previsão e Reparação de Vazios de Roteamento (RVPR) em UASNs assistidas por AUV, que utiliza AUVs para transportar nós de sensores para reparar os vazios de roteamento ao prever a ocorrência de vazios. Primeiro, a posição de reparo é calculada com base no algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas, maximizando a conectividade da área vazia e minimizando a distância de movimento da AUV. Em seguida, é proposta uma previsão de vazio de roteamento com base no modelo de cadeia de Markov para garantir que as AUVs realizem a tarefa de reparo antes que os vazios já tenham se formado. Em seguida, projetamos uma regra de seleção de tarefas para que as AUVs escolham a tarefa de reparo mais importante e urgente. Por fim, o RVPR aplica um mecanismo de interação energeticamente eficiente entre nós e AUVs, o que garante a operação confiável do algoritmo. Na simulação, o algoritmo RVPR é aplicado em vários tipos diferentes de protocolos de roteamento (HHVBF, QELAR, EAVARP). Os resultados da simulação mostram que o algoritmo RVPR melhora o desempenho dos protocolos em termos de taxa de entrega de pacotes e conexão de link. Mais especificamente, quando há 100 nós implantados na rede, a taxa de entrega de pacotes do HHVBF, EAVAPR e QELAR utilizando RVPR aumentou em 29,4%, 79% e 65%, respectivamente.