本文關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)路口場景下分簇算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,伴隨著社會和經(jīng)濟(jì)的飛速進(jìn)步及汽車的迅速普及,城市交通安全問題和交通堵塞問題日益嚴(yán)重。為了提供更加舒適和安全的交通體驗,針對車聯(lián)網(wǎng)及其相關(guān)技術(shù)的研究已經(jīng)引起了國內(nèi)外有關(guān)研究組織的高度重視。車聯(lián)網(wǎng)(Vehicular Ad Hoc Networks, VANETs)是移動自組織網(wǎng)絡(luò)(Mobile Ad Hoc Networks, MANETs)在車輛交通方面的典型應(yīng)用,是利用裝載在車輛上的電子設(shè)備獲取和道路和交通信息,在人與車、車與車、車與路邊設(shè)備、車與建筑物之間,進(jìn)行無線通信和信息交互,以實現(xiàn)智能交管控制、實時路況信息共享及乘客的娛樂和廣告發(fā)布等服務(wù)的一體化網(wǎng)絡(luò)。由于車聯(lián)網(wǎng)具有節(jié)點移動性強、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化迅速,節(jié)點移動軌跡受道路限制等不同于移動自組織網(wǎng)絡(luò)的特點,以往的移動自組織網(wǎng)絡(luò)MANET中的分簇算法將不再適用于車聯(lián)網(wǎng)。在這種情況下,設(shè)計更加符合車聯(lián)網(wǎng)特點,并且高效、穩(wěn)定、可靠的分簇算法已迫在眉睫。本文深入地研究和分析了車聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)特點和現(xiàn)有的分簇機(jī)制,并針對簇穩(wěn)定性、節(jié)點通信開銷、節(jié)點負(fù)載均衡和網(wǎng)絡(luò)安全等性能,設(shè)計了兩種新的分簇算法：1. LOSC (Low Overhead and Stable Clustering scheme)算法該算法針對車聯(lián)網(wǎng)路口場景,結(jié)合節(jié)點間的相對移動性和信道質(zhì)量,提出了個新的簇頭能力參數(shù)M,并基于該參數(shù)設(shè)計了LOSC簇生成算法：比較每個節(jié)點的簇頭選舉參數(shù)M的大小,選舉M值最小的節(jié)點成為簇頭并生成簇,進(jìn)而提高了簇的穩(wěn)定性。通過簇維護(hù)過程中的“簇頭預(yù)先選舉機(jī)制”(Cluster Head Electing in Advance Mechanism, CHE AM),幫助簇成員預(yù)測其在簇內(nèi)停留的時間,并在簇成員離開當(dāng)前簇前預(yù)先選擇下一任簇頭。以簇頭預(yù)先選舉機(jī)制為核心的LOSC簇維護(hù)算法,明顯地降低了車聯(lián)網(wǎng)中的孤立節(jié)點個數(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信開銷。2. EnLOSC (Enhanced Low Overhead and Stable Clustering scheme)算法該算法以LOSC算法為基礎(chǔ),針對簇維護(hù)策略的負(fù)載均衡和安全性等問題進(jìn)行了修正。EnLOSC算法沿用了LOSC算法中的簇頭預(yù)先選舉機(jī)制CHEAM,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了兩種新的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)表征參數(shù)：簇大小參數(shù)和節(jié)點密度參數(shù),并利用這些參數(shù)提出了簇合并和分裂機(jī)制(Cluster Merging and Splitting Mechanisms),該機(jī)制能夠保持網(wǎng)絡(luò)和簇的負(fù)載均衡。同時,為了防止惡意節(jié)點破壞簇內(nèi)以及簇間的通信,設(shè)計了惡意節(jié)點發(fā)現(xiàn)和剔除機(jī)制(Discovery Elimination Scheme, DES)。基于以上參數(shù)和機(jī)制,提出EnLOSC簇維護(hù)算法,在降低孤立節(jié)點個數(shù)和網(wǎng)絡(luò)開銷的同時,保證簇頭的負(fù)載均衡,以及簇內(nèi)和簇間通信的鏈接安全和用戶隱私。大量仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng)和移動自組織網(wǎng)絡(luò)分簇算法相比,LOSC算法生成的簇在穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)開銷的性能上有了極大的提升；EnLOSC相對于LOSC算法,雖然增加了算法復(fù)雜度,但EnLOSC算法不僅能大幅度提升簇的穩(wěn)定性和降低網(wǎng)絡(luò)開銷,還可以有效地均衡簇頭負(fù)載以及防止惡意節(jié)點破壞通信質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 簇生成和維護(hù) 負(fù)載均衡 簇穩(wěn)定性 網(wǎng)絡(luò)開銷
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 1 引言12-18
• 1.1 研究背景及意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排15-18
• 1.3.1 論文研究內(nèi)容15-16
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 2 車聯(lián)網(wǎng)及其分簇算法概述18-30
• 2.1 車聯(lián)網(wǎng)簡介18-23
• 2.1.1 車聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)18-20
• 2.1.2 車聯(lián)網(wǎng)主要特點20-21
• 2.1.3 車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用21-23
• 2.2 車聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議分類23-26
• 2.3 車聯(lián)網(wǎng)分簇算法26-29
• 2.3.1 MOBIC分簇算法27-28
• 2.3.2 其它分簇算法28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 3 LOSC：一種車聯(lián)網(wǎng)中低通信開銷且穩(wěn)定的分簇算法30-45
• 3.1 系統(tǒng)模型31-32
• 3.2 相關(guān)參數(shù)32-34
• 3.2.1 相對速度參數(shù)RVM32-33
• 3.2.2 功率損耗參數(shù)PLM33
• 3.2.3 簇頭能力參數(shù)M33-34
• 3.3 LOSC簇生成算法34-37
• 3.4 LOSC簇維護(hù)算法37-41
• 3.4.1 停留時間預(yù)測37-38
• 3.4.2 簇頭預(yù)先選舉機(jī)制(CHEAM)38-39
• 3.4.3 簇維護(hù)算法39-41
• 3.5 數(shù)據(jù)包格式41
• 3.6 仿真與性能分析41-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 4 改進(jìn)的LOSC算法：ENLOSC算法45-66
• 4.1 系統(tǒng)模型46-47
• 4.2 相關(guān)參數(shù)47-50
• 4.2.1 簇大小參數(shù)47-49
• 4.2.2 節(jié)點密度參數(shù)49-50
• 4.3 ENLOSC簇生成算法50-52
• 4.4 ENLOSC簇維護(hù)算法52-60
• 4.4.1 簇合并和分裂機(jī)制52-55
• 4.4.2 惡意節(jié)點發(fā)現(xiàn)和剔除機(jī)制55-57
• 4.4.3 簇維護(hù)算法57-60
• 4.5 數(shù)據(jù)包格式60
• 4.6 仿真與性能分析60-64
• 4.6.1 網(wǎng)絡(luò)性能仿真和分析60-63
• 4.6.2 安全性分析63-64
• 4.7 本章小結(jié)64-66
• 5 結(jié)論66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果71-73
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集73

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