Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim

解决的问题

UavNetSim 是一个基于 Python 的仿真平台，旨在建模和测试无人机（UAV）通信网络。它解决了物理信号干扰、MAC 协议、路由和无人机移动性等跨层交互的复杂性，用于评估网络性能指标，如分组投递率（PDR）和端到端延迟。

工作原理

基于 SimPy 库构建，该平台采用模块化架构来仿真整个网络栈：

• 物理层：建模无线信道，包括视距（LoS）和信号干扰（SINR 计算）。
• MAC 层：实现 CSMA/CA、Pure ALOHA 和 TDMA 等协议，以处理信道竞争。
• 网络层：提供多种路由协议，包括 DSDV、贪婪转发，以及多种基于强化学习（RL）的方法（例如 Q-Routing）。
• 移动性与控制：包含 3D 移动性模型（Gauss-Markov、随机游走、随机航路点）、用于避障的 A* 路径规划，以及基于虚拟力的拓扑控制。
• 能量模型：根据飞行速度和通信活动跟踪功耗。

适用对象

主要面向从事 UAV 辅助无线通信、飞行自组织网络（FANET）、空地一体化网络，以及开发无人机群 AI 路由或运动控制算法的研究人员和开发者。

主要亮点

• AI 集成：原生支持强化学习（RL）及其他基于 AI 的算法用于路由和控制。
• 跨层建模：可模拟从物理层到应用层的各层间交互。
• 可视化：提供 UAV 飞行轨迹和数据包转发路径的可视化追踪。
• 可扩展性：模块化设计允许用户轻松插入自定义协议或应用场景。