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2013年，Bekmezci等人[1〗在綜合無人機系統技術、傳感技術、通信組網技術以及移動自組織網(Mobile Ad Hoc Network，MANET)[2〗技術的基礎上提出了無人機網絡(Flying Ad Hoc Network，FANET)的相關概念，即一種新型的無人機間自組織網絡，旨在解決無人機系統的空-空通信和空-地通信及組網等問題。相比于傳統的MANET和車載自組織網絡(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)[3]，FANET的遷移度和拓撲變化程度更高，組網時節點的算力和能耗更少，應用場景更靈活，能較好地適應軍、民用領域的信息化需求。
目前，隨著各領域網絡設備數量的指數級增長，應用需求不斷更新，傳統基于IP的FANET已無法滿足發展需求。在傳統的網絡模型中，無人機作為網絡節點不僅要負責數據的轉發，還要負責網絡中路由信息的交換與傳輸。由于無人機自身計算性能和續航能力有限，因此復雜路由協議運行效率也大受限制。并且一旦網絡有新業務需求，就要涉及到基礎設施相關功能的具體設置與修改。軟件定義網絡(Software Defined Network，SDN)作為一種新興網絡架構，為以上問題的解決給出了解決方案，這是因為其具備以下幾大優勢：一是SDN實現了控制平面與數據平面的分離，能夠適應網絡中服務和應用的具體要求抽象化基礎設施，提升網絡的靈活性[4]；二是SDN設置了開放的編程接口，方便了網絡的配置和管理，簡化了網絡運營商在網絡中部署應用的過程，降低了整體的網絡運營成本；三是SDN控制器通過收集轉發設備中的網絡信息監視網絡狀態，并能夠基于全局路由做出最佳決策，同時還能通過實現邏輯上的集中控制，以提升網絡的服務資源利用率[5]。因此，SDN能較好地適應網絡中頻繁的業務更新和任務拓撲變化，最大限度地降低網絡的運營成本，滿足FANET的發展需求。
本文基于SD-FANET的架構和算法研究，試圖從SDN控制器的部署方式入手對目前SD-FANET的發展現狀進行綜述，探討了MEC與SD-FANET結合的可能性。
1 SDN網絡架構
如圖1所示，SDN架構實現了轉發硬件與控制邏輯的分離，使得網絡在新協議和新應用的部署、網絡的可視化和管理以及中間件在軟件控制中的整合變得更加容易[6]。同時SDN架構設置了邏輯上集中的軟件實體，即SDN控制器，以承擔網絡操作系統的任務，同時還能為轉發設備、交換機和路由器提供集成接口，極大地簡化了網絡管理，減少了在分散的具體設備上執行策略和運行協議的過程，提升了網絡的可編程性、靈活性和擴展性[7]。
圖1 SDN網絡與傳統網絡對比
制定SDN標準接口的權威組織開放網絡基金會(Open Networking Foundation,ONF)給出了典型的SDN架構，如圖2所示。
圖2 ONF提出的SDN架構
該架構由上至下依次為應用平面、控制平面和數據平面。數據平面包含了各類網絡元素和基礎設施，負責建立連接不同規則的數據通路；控制平面則包含邏輯集中的SDN控制器，負責整個網絡的維護與管理；應用平面承載著各式各樣的應用，利用北向接口(Northbound Interface,NBI)接口向控制平面不斷更新需求和網絡狀態，而用戶則無需關心底層基礎設施的技術細節，只需要通過簡單的編程對新應用進行快速部署，進而實現網絡功能的定制化[8]。控制平面與數據平面之間則采用控制數據平面接口(Control-data-plane Interface,CDPI)進行通信，主要是依靠OpenFlow協議[9]。該協議是一種與廠商無關的協議，主要描述了如何對數據平面的交換機進行編程，并不影響數據平面以上的邏輯。
SD-FANET的具體架構如圖3所示，網絡中應用平臺和控制平臺設置在地面控制中心，而數據平面主要由無人機群和衛星網絡構成。在該架構中，無人機可以通過衛星網絡或地面基站與控制平面進行通信，而控制平面則基于地面網絡，管理與控制所有的無人機。由于無人機可以和控制器進行綁定，因此單個無人機能夠通過與控制平面通信獲取全局網絡拓撲結構。
圖3 SD-FANET架構[10]
2 SDN在FANET中的應用
2.1 SDN在傳統移動自組織網絡中的應用
由于SDN具有網絡管理簡單、可編程性、邏輯集中等特點，因此在不同類型的移動自組織網絡中均有所應用。文獻[11]研究了SDN在戰術MANET中的應用，針對存在多個SDN控制器的網絡架構中控制器之間的網絡狀態信息難以協調的問題，提出了一種SDN控制器分級部署方式，將控制器分為全局控制器、區域控制器和協同控制器三級，每一級的控制器被賦予了不同的定位，并根據對應的應用需求和能力要求進行設計。文獻[12]則研究探析了SDN在天基信息網絡中應用的可能性，具體做法是在利用空間網絡化技術實現天地骨干互聯互通的同時，簡化、分離網絡基礎設施的控制功能，在各層網絡中引入控制網元，實現由軟件對全網資源的集中配置、調度和管理。
FANET以移動性更快的無人機作為轉發節點，網絡拓撲更加復雜，對網絡結構和路由協議的要求也更高，與SDN結合的細節也因此不同。本文主要聚焦于SDN在FANET中的應用研究現狀，結合FANET特點探究SDN的應用前景和面臨的挑戰。
2.2 SD-FANET研究進展
FANET主要由地面基站(或衛星通信節點)和無人機群構成，其中無人機作為網絡節點構成一個自組網，節點之間能夠相互轉發數據，并兼具收發器和路由器角色，通過多跳轉發的形式與更遠的節點和地面基站(或衛星通信節點)進行通信。但是，區別于傳統移動自組織網絡，作為中繼節點的無人機為了應對長達數萬公里的通信距離，通常要實現數米每秒的運動速度，高速運動的無人機會導致高度變化的網絡拓撲和不穩定的鏈路連接。而SDN的引入解耦合了控制平面和數據平面，對于網絡組件具有較好的可控性和可見度，資源的分配和管理也更加靈活。文獻[13]描述了SDN支持無人機網絡的各種需求的潛力，包括高移動性、自適應交換和路由，以及處理非永久鏈路，其利用SDN網絡的可編程性對網絡進行高效配置，使得控制器在更改網絡協議和創建新路徑時更加簡單。
目前根據SDN控制器的部署情況主要分為集中式和分布式兩種形式，表1對這兩種形式的部分文獻成果進行了總結。
表1 SD-FANET部分文獻成果
表1(續)
2.2.1 集中式部署
由于傳統的基于IP的FANET是垂直整合的，控制平面和數據平面被捆綁在一起，網絡的靈活性和動態性是最小的，基于此，Chetna等[14]在無人機輔助的網絡中結合移動功能和WiFi接口，利用OpenFlow協議開發了無線場景下的SDN框架。框架中SDN控制器負責處理網絡和無人機信息，并與無人機控制器進行協商。為實現對網絡更加實時的監控，SDN控制器中還設置了監控平臺，能夠對無人機網絡采集到的數據進行檢查和處理。基于此，作者依賴監控平臺的數據信息，以提升端到端數據傳輸的服務質量(Quality of Service，QoS)為指標提出一種負載均衡算法，解決了動態的無人機輔助網絡中路由和鏈路的切換問題。仿真結果驗證了SDN框架和負載均衡算法的可行性。
Rahman等人[15]利用SDN框架解決面向災區的無人機通信網絡的部署問題，通過無人機節點實時上傳信息給SDN控制器，構建網絡狀態的全局視圖，并在其包含的網絡拓撲信息、數據速率需求和路徑信息的基礎上提出了一種基于禁忌搜索的無人機定位最大吞吐量算法。仿真表明，算法通過優化無人機定位，提升了26%的網絡吞吐量。
當無人機平臺在計算密集的地區頻繁轉移時，不僅會造成較大的吞吐量，與地面節點通信的身份認證同樣是不可忽視的安全問題。基于此，Kumar等人[16]提出了一種基于無線傳感器網絡節點傳輸密度的移動方案，利用SDN控制器提供了在移動中更新流的機會，從而適應動態拓撲，并通過預先安裝的流表更新合法的移動和節點認證。通過實驗仿真，該方案不僅實現了無線傳感器網絡和空中節點的認證和協調，還能極大地改善吞吐量、覆蓋率和延遲等指標。
針對軍事偵察和災區通信基礎差以及敵對勢力通信干擾強的現狀，Secinti等人[17]提出了一種新的SD-FANET路由框架。在基于軟件定義的控制平面中，無人機作為軟件開關，能夠執行轉發命令，并根據控制器指令確定首選路由，同時還使用了多層圖形模型，并在3D空間中創建了最大程度分離的路徑，以確保對干擾的彈性。最后基于降低時間延遲和提高針對干擾的彈性指標的綜合考慮，提出了一種彈性指標結合啟發式方法。通過實驗仿真，與傳統算法相比，該算法能夠降低12%的時間延遲，端到端中斷彈性提高了34%。
Zhao等人[18]研究了SD-FANET的無人機中繼節點優化布置問題，通過考慮無人機位置、運動軌跡和剩余能量等全局上下文信息，實現實時視頻服務和避免碰撞。在文獻[18]的基礎上，Pedro等人[19]考慮了控制信息對于網絡的影響，在網絡中設置了一個集中的控制器，能夠基于無人機的全局上下文信息在不需要控制消息傳輸的情況下對無人機信息進行預測。同時作者提出了一個基于集群的控制平面消息管理軟件定義飛行自組織網絡，稱為CAPONE。CAPONE通過Gap統計方法計算聚類數量，并將其作為模糊C-means方法的輸入值，定義聚類頭，并對每個聚類的節點進行分組。其中，作為聚類頭的無人機可以作為本地控制器執行更復雜的任務，如控制每個組成員，從非聚類頭的無人機收集數據進行數據聚合，并將聚合后的數據發送給控制器。如表2和圖4所示，通過與傳統SDN-FANET網絡架構以及只應用了預測算法的SDN-FANET進行仿真對比，CAPONE能夠有效地通過降低網絡開銷和能耗，提高控制消息管理的整體網絡性能，同時提高可擴展性和應用性能，為由更多數量的無人機組成的廣闊任務區域提供更好的性能。
表2 不同控制平面消息管理機制的開銷[19]
圖4 不同控制平面消息管理機制
模擬期間的剩余能量[19]
2.2.2 分布式部署
通過上一小節的綜述可知，在網絡中設置集中式的SDN控制器能夠較好地解決FANET中的網絡管理、負載均衡、吞吐量和時間延遲等問題，但也存在一定的局限性，如FANET的部分應用場景還存在用戶和基礎設施分布不均衡、單點控制器魯棒性差和網絡規模限制等問題，極大地限制了SDN架構在FANET中的作用發揮。基于此，Hu等人[10]提出了一種基于區塊鏈平臺的SDN控制器分布式平面。以區塊鏈的核心技術為基礎，在SDN控制平面設置多個不同物理分布的控制器，對一定區域的基礎設施進行管理，這樣就能在較好地增加網絡靈活性和可編程性的基礎上大幅度提升安全性能。具體做法是：利用了能夠抵御拜占庭攻擊的共識算法，防止分布式控制平面中少量控制器失控導致整個網絡癱瘓；區塊鏈通過P2P網絡提供了全局一致的信息視圖，這意味著無論無人機選擇哪個控制器或接入點，都可以獲得相同的信息視圖，無需考慮權限控制和隱私保護，真正實現了無處不在的接入；利用數據加密和哈希鏈技術保證了數據傳輸的真實性；針對控制器或無人機節點失控時協議的執行時間和執行過程發生變化的問題，利用區塊鏈的智能合約技術確保協議按照約定規則進行執行。
Zhou等人[20]提出了一種面向災害應急的分布式SD-FANET架構，將FANET分為了應用層、控制層、轉發層和訪問層。其中，應用層能夠根據控制層的無人機采集的數據情況，結合用戶需求來制定策略，包括路由策略計算、安全策略和資源管理策略，然后將策略發送至控制層無人機，以指導無人機間的通信。而控制層分為無人機控制層、空間控制層和地面控制層，其中SDN控制器以物理分散的形式布置在地面控制層。無人機控制層主要由3架高空無人機構成，能夠實現對整個網絡的覆蓋。高空無人機在收集了網絡的鏈路信息后，通過一致性協議實現與空間控制層和地面控制層的同步；應用層的指令能夠由地面控制層同步至無人機控制層，再轉發給其他無人機，該過程通過OpenFlow流表分發的形式完成；轉發層和訪問層分布的主要是只具備基本接入和轉發過程的中低空無人機，由于無人機中控制決策與轉發實現分離，因此相比于傳統FANET，配置這一類無人機的成本更低。實驗仿真表明，該架構能夠比傳統方案節省30%～50%的網絡能耗，降低了信令開銷，并且提供了一個相對穩定的業務響應能力，在顯著提高網絡的生命周期的基礎上滿足用戶的業務需求。
Qi等人[21]提出了一種具有SDN集群控制器和協同控制器的新型分簇飛行傳感器網絡(Flying Ad-hoc Sensor Network，FASNET)架構。為了提高網絡的可擴展性，在該架構設計中，無人機被分成幾個集群域，每個集群域由一個上層固定飛艇控制。控制器負責獲取整個抽象集群網絡視圖，實現網絡資源的統一調度，并指導數據的處理和轉發。此外，還有一種協作式飛艇控制器，旨在實現單域控制器之間的交互。一旦在應用層上編寫了多個模塊，FASNET體系結構就可以同時執行不同的任務。在此基礎上，作者還提出了一種集中式流量區分路由(Traffic-differentiated Routing,TDR)算法，該架構旨在保證時延敏感和可靠性要求較高的業務的QoS要求。不同的權重根據它們對延遲的敏感性和重要性級別被分配給不同的流程。特別地，在TDR中引入了一個既考慮鏈路可用性又考慮節點轉發能力的傳輸可靠性預測模型。仿真結果表明，TDR不僅降低了對延遲敏感的應用的平均延遲，而且提高了對可靠性要求較高的應用的數據完整性。
Fei等人[22]提出了基于消息隊列遙測傳輸(Message Queue Telemetry Transport，MQTT)的SD-FANET架構，充分結合了分布式和集中式的結構特點，能較好地應用于戰場、災區等惡劣環境。具體做法為：首先在無人機上設置控制器，然后在無人機蜂群中利用選舉機制選舉出主控制器和從控制器。兩者的差別在于從控制器在應用平面上不具備通信管理、編隊管理和安全管理功能，控制平面中，從機主要負責信息收集，主機則負責信息上傳。基于此，該結構不僅能夠有效地低于單點故障引發的整個網絡癱瘓的問題，還能始終保證網絡中存在一個指揮與決策的中心，保證任務執行的高效性。同時，集群中的每一架無人機都具有相同的內部部件和結構，該選舉機制還能夠支持主節點在無人機之間的遷移，一旦有任務需要或者主控制器發生癱瘓，其他從控制器就可以通過開啟某些部件和功能來充當主控制器的角色。作者還采用了一種具有低處理能力、低內存的輕量級網絡設備——MQTT作為簡化網絡應用運行和擴展的中間件，能夠較好地契合災區、戰場等惡劣環境資源受限的特點。
2.3 與MEC的結合
目前，SD-FANET中無人機計算能力還十分有限，難以承載的數據量較大的計算密集型任務，因此亟需一種穩定的就近的計算服務模式，承載高密度任務的數據處理任務，以保證更低的傳輸時延。基于此，移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)開始在SD-FANET領域實現應用。其核心思想即通過實現集中化的云計算平臺與網絡邊緣甚至用戶終端本身相融合，將原本在中心云上的計算資源“下沉”到邊緣側，以實現終端用戶在邊緣側就能獲得較好的計算服務，計算處理請求能及時得到響應，用戶的QoS獲得提高。鑒于無人機移動性能好，部署靈活方便，成本低廉，是作為承載MEC服務器的理想平臺。
圖5所示為基于MEC和SD-FANET架構結合的云邊端模型，分為三層：第一層為云服務器層，配置了相應的云SDN控制器；第二層為MEC服務器層，主要搭載在部分無人機和地面基站上，配置了相應的邊緣SDN控制器；第三層為用戶終端層。在網絡中，計算任務可以在用戶本地進行處理，也可以上傳到MEC服務器上，然后將處理結果回傳給用戶或者上傳給云服務器。通常，搭載了MEC服務器的無人機設置在距離用戶一跳或兩跳通信距離的網絡邊緣，對一定范圍的用戶進行通信覆蓋，能夠有效解決覆蓋范圍內用戶的計算卸載問題。與此同時，將網絡功能虛擬化(Network Functions Virtualization,NFV)的概念集成到MEC服務器中，將MEC服務器的計算和存儲資源虛擬化，以承載不同應用和服務的功能。SDN控制模塊也運行在啟用了NFV的MEC服務器上，利用網絡全局信息對虛擬化的資源進行有效分配。并且，每一個MEC服務器能夠將自己的狀態信息，包括從不同用戶上傳數據和QoS需求，通過預處理后上傳至云SDN控制器，控制器根據接收到的信息對MEC服務器之間的任務遷移做出決策[23]。
圖5 基于MEC和SD-FANET架構結合的云邊端模型
Zhao等人[24]提出了一種基于SDN的無人機輔助車載計算卸載優化框架，以最小化車載計算任務的系統成本。在該框架中，無人機承載的MEC服務器可以代表車輛用戶工作，執行延遲敏感和計算密集型任務。同時，無人機也可以作為中繼節點部署，協助將計算任務轉發到MEC服務器。作者將卸載決策問題描述為多玩家計算卸載順序博弈，并設計了無人機輔助車輛計算成本優化(UAV-assisted Vehicular Computation Cost Optimization,UVCO)算法。通過與未結合SDN的傳統方案，即基于車輛的云中繼方案[25](Vehicle-Based Cloudlet Relaying,VCR)和深度監督學習方法[26](Deep Supervised Learning，DSL)進行對比，從仿真結果上看，隨著數據大小的增加，UVCO算法所需的平均系統成本更少，提供的吞吐量更大，在性能上更具先進性。這正是得益于SDN架構中控制器提供的全局信息的設計，它可以節省大量的信息收集時間，避免資源浪費的現象發生，降低網絡中的成本，并且提升網絡的吞吐量。
Li等人[27]提出了一種基于MEC輔助SD-FANET的最優SDN控制器布置算法，并利用博弈論的思想，研究了降低控制器之間開銷、控制器與轉發無人機之間開銷以及兩者通信成本均衡的三種方案。通過實驗仿真，這三種方案在不同的場景下都具備一定的優勢，可根據業務需求靈活應用。
目前來看，針對MEC輔助SD-FANET的研究成果甚少，但本文認為面向MEC技術的結合會成為未來FANET和SD-FANET架構研究的一大趨勢。這是因為目前MEC系統已經在基于SDN的傳統移動自組織網絡[28-29]中實現了應用，而FANET中無人機具有移動迅速、空中通信阻礙少和臨時組網快等性質，相比于車輛和靜態的地面基站其承載MEC平臺更具優勢，而文獻[24]也驗證了SDN架構在基于MEC的無人機網絡中的可行性與先進性。
3 應用場景
由于SD-FANET具有一定的靈活性和可靠性，路由管理更加便捷快速，本節主要介紹該類網絡架構的應用場景。
3.1 臨時通信覆蓋
綜合上述研究來看，目前臨時應急通信已成為SD-FANAT常見的應用場景[15,17,20]。當大型自然災害發生時，災區的商業網絡往往會被破壞，此時面向災區的應急通信尤為重要。而SD-FANET由于移動性和適應性強，并且可以輕松跨越數平方公里，因此能夠極大地改善災后的通信環境。通常，應急SD-FANET的部署采用小型旋翼無人機系統，其價格低廉，但網絡拓撲也較為頻繁，而SDN的應用能夠較好地解決拓撲變化的問題，延長網絡的生命周期，提升網絡的QoS。
3.2 山地通信
相比于MANET和VANET，FANET具有更可靠的視距(Line-of-sight，LOS)鏈路[30]，能夠避免地面無線通信存在的路徑損耗、陰影效應以及多徑效應。山地地形復雜，不確定因素多，而SD-FANET的可編程性使得無人機在執行任務期間面臨突發事件能夠及時做出響應，實時根據任務情況調整無人機之間的相互合作關系。
3.3 海上通信
在6G移動通信中，“空天地海”無縫全球深度立體覆蓋一直作為典型的應用場景。盡管5G已經基本實現了陸地的通信覆蓋，但海面依舊是處在一個與外界孤立的狀態[31]。海面用戶(如漁船、軍事艦艇、石油作業海上平臺等)一般移動速度較快，分布面積廣泛，位置不固定，具有一定的臨時性，基于此，SD-FANET能夠作為中繼通信面向海面用戶，實現海面與外界的互聯互通。
3.4 戰術邊緣云
戰術邊緣通常遠離指揮中心，通信和計算資源十分有限，并且由于戰場環境具有高度動態性和復雜性，網絡連通性波動頻繁，拓撲變化迅速[32]，而SD-FANET能夠適應戰場變化，提供穩定的通信服務，部分無人機節點還能夠承載MEC服務器，為處于戰術邊緣環境的用戶提供就近計算和信息服務的邊緣云環境。
4 未來研究方向
SDN體系架構具有集中控制、可編程性和數控分離等特點，通過與FANET的結合能夠很好地解決網絡中的負載均衡、資源浪費、網絡延遲等問題，但是，在SDN應用于FANET之前仍有一些問題亟待。
4.1 SDN的可擴展性問題
SDN網絡將基礎設施的控制功能解耦合并，置于遠端的邏輯集中地控制平面，使SDN控制器能夠根據全局網絡視圖執行策略，但這也給網絡的可擴展性帶來了挑戰。由于SD-FANET中SDN控制器需要負責網絡中每一架無人機的協議轉發，一旦網絡規模擴大(主要是流量的增長和節點鏈數的增加)，控制平面的處理能力將會成為SDN網絡的瓶頸[33]。
4.2 網絡安全問題
大多數情況下，無人機網絡基于開放的無線環境，但SDN的概念最初是為數據中心網絡而提出的，并不具備多控制器協調的安全機制，節點之間的通信非常容易被竊聽和干擾。其次，由于缺乏完整的身份認證機制，惡意節點可能會假冒加入無人機網絡，向其他無人機或地面站發送虛假數據或指令，對整個無人機系統造成損害。再次，攻擊者可以對某些關鍵節點進行拒絕服務攻擊或分布式拒絕服務攻擊，導致關鍵鏈路被阻斷，從而導致整個系統故障。因此，無人機網絡既要保證網絡控制信息的真實性，又要能夠快速識別并抑制失控節點的惡意行為[34-35]。
4.3 移動切換問題
相比于MANET和VANET，大多數SD-FANET場景中無人機的移動速度較快，執行任務時跨越的區域也較廣，移動時會涉及不同的服務區之間切換問題，因此需要更加高效、穩定的切換方式，以保證業務連接的不間斷性。目前來看，傳統的切換方式較為復雜，即當無人機進入到新的服務區時，首先需要與該服務區的SDN控制器重新協商分配網絡資源，SDN控制器根據相應的拓撲變化更新OpenFlow流表，并且隨著云計算、邊緣計算和霧計算等計算服務的引入，還要涉及到實時遷移和服務器重定向，從而增加了切換的復雜度[36]。
5 結束語
FANET通過多架無人機的協調和協作，其在軍、民用領域發揮的效能遠超于同樣數量無人機的能力總和。目前，FANET面臨著任務拓撲高度變化、網絡鏈路連接不穩定、網絡安全防護脆弱以及應用程序的異構性等問題。基于此，SDN作為一種可編程和靈活的網絡架構，在FANET領域受到了廣泛關注。本文給出了SD-FANET的概述和最新研究進展，分析了SD-FANET的應用前景和存在的問題挑戰。未來需要設計一種改進的SD-FANET架構，并與MEC技術相結合，解決惡劣環境下用戶計算資源受限、網絡時延高、安全防護脆弱等問題。
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