發(fā)布時間：2018-03-14 02:09

  本文選題：車載自組織網(wǎng)　切入點：社區(qū)檢測　出處：《北京工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：車載自組織網(wǎng)絡(luò)通過使車輛自主的建立多跳無線網(wǎng)絡(luò),形成道路交通網(wǎng)絡(luò)之上的信息分享平臺,能廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代交通管理、交通安全預(yù)防、城市車況監(jiān)控等領(lǐng)域,已經(jīng)成為當(dāng)前的一個研究熱點。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)是車載自組網(wǎng)數(shù)據(jù)交換的基礎(chǔ),而相關(guān)的路由協(xié)議則是影響網(wǎng)絡(luò)性能至關(guān)重要的因素。在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,由于車輛節(jié)點移動速度快,行駛受限于街道結(jié)構(gòu),以及交通規(guī)則的約束,路面通信環(huán)境惡劣,車輛分布不均,這些都導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)頻繁中斷等不利于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的因素。針對車載自組網(wǎng)的這一特性,本文研究基于社會網(wǎng)絡(luò)的車載網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制,具體內(nèi)容與貢獻(xiàn)包括:第一基于社會屬性的車載自組網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制。城市車輛移動具有較明顯的社會特性,考慮到一般社會網(wǎng)絡(luò)具有高度穩(wěn)定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),本文提出基于社會網(wǎng)絡(luò)設(shè)計車載自組網(wǎng)中的多跳數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制,能通過降低大量無效的車輛間消息交換,提高車載自組網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用率。同時,本文還結(jié)合城市車輛移動特征提出使用社區(qū)性與中心度兩項社會屬性刻畫節(jié)點社會特征,在此基礎(chǔ)上設(shè)計節(jié)點效用計算方法,以及分布式的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略。第二分布式社區(qū)檢測機制和節(jié)點中心度計算方法研究。同社區(qū)的節(jié)點間有相對較高的相遇概率,通常被作為消息路由的中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。在對比了代表性分布式社區(qū)檢測算法k-clique、MODULARITY,發(fā)現(xiàn)k-clique由于具有更低的時間與計算復(fù)雜度,適合VANET數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)場景。中心度反映了網(wǎng)絡(luò)中移動節(jié)點遇見不同消息目標(biāo)節(jié)點的能力。常見的社會網(wǎng)絡(luò)中心度衡量方法有度中心性、介數(shù)中心性等。其中介數(shù)中心性方法無法分布式實現(xiàn);而度中心性也由于車輛間的相遇次數(shù)較高,相對大小不易衡量,不適合車輛移動場景。提出使用移動熵值描述節(jié)點運動的規(guī)律性。第三提出基于分布式社區(qū)的路由算法DFDL,利用移動車輛間相遇時間間隔和相遇頻率確定車輛的社區(qū)標(biāo)簽,并根據(jù)車輛運動的移動熵計算節(jié)點運動中心度。在轉(zhuǎn)發(fā)過程中DFDL機制通過綜合判斷相遇車輛的社區(qū)標(biāo)簽以及運動中心度,為數(shù)據(jù)包消息選擇合適的中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。第四DFDL路由算法性能仿真,使用ONE仿真平臺,并針對大規(guī)模移動、分布式社會屬性學(xué)習(xí)等進(jìn)行了擴展,選擇了Helsinki的地圖作為仿真場景,確定了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大小、傳輸率隨時間的變化和數(shù)據(jù)包產(chǎn)生速率實驗指標(biāo),對比DFDL與BubbleRap性能。
[Abstract]:The vehicle-borne ad hoc network can be widely used in modern traffic management, traffic safety prevention, urban vehicle condition monitoring and other fields, by making the vehicle establish multi-hop wireless network independently, and form the information sharing platform on the road traffic network, which can be widely used in modern traffic management, traffic safety prevention, urban vehicle condition monitoring and so on. Data forwarding is the basis of data exchange in vehicular ad hoc networks, and related routing protocols are the most important factors affecting network performance. Because of the fast moving speed of vehicle nodes, restricted by the structure of the street and the restriction of traffic rules, the communication environment on the road is bad, and the distribution of vehicles is uneven, all of these lead to the instability of topological structure in the network. In view of the characteristics of vehicular ad hoc network, this paper studies the data forwarding mechanism of vehicular network based on social network. The specific contents and contributions include: first, the data forwarding mechanism based on social attributes for vehicular ad hoc networks. Urban vehicle mobility has obvious social characteristics, considering that the general social network has a highly stable topological structure. In this paper, we propose a multi-hop data forwarding mechanism based on social network design for vehicular ad hoc networks, which can improve the effective utilization of network resources in vehicular ad hoc networks by reducing a large number of invalid message exchange between vehicles. This paper also proposes to use two social attributes of community and centrality to depict the social characteristics of nodes, and then design a method for calculating the utility of nodes based on the characteristics of urban vehicle movement. And distributed message forwarding strategy. Second distributed community detection mechanism and node centrality calculation method. There is a relatively high probability of meeting with the nodes in the community. Compared with the typical distributed community detection algorithm k-cliquen MODULARITY, it is found that k-clique has lower time and computational complexity. Suitable for VANET data forwarding scenario. Centrality reflects the ability of mobile nodes to meet different message target nodes in the network. The method of intermediation centricity can not be implemented in a distributed way, and the degree of centrality is difficult to measure because of the high number of encounters between vehicles. Mobile entropy is used to describe the regularity of node movement. Third, a distributed community based routing algorithm, DFDL, is proposed to determine the vehicle community label using the time interval and encounter frequency between mobile vehicles. According to the moving entropy of the vehicle, the motion center degree of the node is calculated. In the process of forwarding, the DFDL mechanism synthetically judges the community label and the motion center degree of the encounter vehicle. Selecting appropriate relay forwarding node for packet messages. 4th DFDL routing algorithm performance simulation, using ONE simulation platform, and aiming at large-scale mobile, distributed social attribute learning, etc., selected the map of Helsinki as the simulation scene. The size of the network, the change of transmission rate with time and the experimental index of data packet generation rate are determined, and the performance of DFDL and BubbleRap is compared.
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495;U463.67

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本文編號：1609129