本文關(guān)鍵詞：基于歷史移動(dòng)軌跡的城市車載網(wǎng)絡(luò)路由算法研究

  更多相關(guān)文章： 車載網(wǎng)絡(luò) 路由協(xié)議 移動(dòng)模型 Geocast

【摘要】：車輛間的通信在車輛技術(shù)領(lǐng)域中是一種重要且新興的研究熱點(diǎn),美國(guó)、歐盟、日本等國(guó)家政府都相繼開展了智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems, ITS)的研究,以求創(chuàng)造一個(gè)無(wú)交通事故的道路安全環(huán)境。車載網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad Hoc Networks, VANETs)是ITS中重要的組成部分,為了使車輛間的通信能夠在車輛移動(dòng)速度快、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化和車輛節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的分布不均勻的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下有效運(yùn)行,車載網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議的高效性則扮演著重要的角色。由于車載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸是間歇性的,車載網(wǎng)絡(luò)的傳輸通信方式則采用類似于DTN的“存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”形式,當(dāng)節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi)沒(méi)有合適的轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)時(shí),節(jié)點(diǎn)會(huì)將信息儲(chǔ)存在緩存中,直到下一時(shí)刻遇到可轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)才將信息轉(zhuǎn)發(fā)。對(duì)于這種新型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式,許多學(xué)者在車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的領(lǐng)域作了大量的研究,提出了多種不同的路由協(xié)議。由于受到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�、城市道路障礙物等不定因素的影響,現(xiàn)有的路由協(xié)議在大城市道路的環(huán)境下仍存在很大的挑戰(zhàn),對(duì)此,本文提出基于歷史移動(dòng)軌跡的城市車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議(Historical Mobility Trajectory Routing Algorithm Base on Urban VANETs, HMTR)。本文對(duì)HMTR路由協(xié)議的相關(guān)研究工作如下：首先,本文介紹了車載網(wǎng)絡(luò)的概念、相關(guān)應(yīng)用和面臨的挑戰(zhàn),并對(duì)現(xiàn)有的車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議作分類闡述和總結(jié),歸納其各自的優(yōu)點(diǎn)和存在的問(wèn)題；其次,針對(duì)大規(guī)模城市網(wǎng)絡(luò),考慮了目前的移動(dòng)模型存在的缺陷,提出了基于歷史移動(dòng)軌跡的車輛移動(dòng)模型(Vehicle Mobile Model of Historical Mobility Trajectory, HMT),該移動(dòng)模型通過(guò)真實(shí)的車輛行駛數(shù)據(jù),繪制成由多個(gè)正方形單元組成的城市交通狀態(tài)圖,接著使用一種改進(jìn)的K-Means聚類算法將城市地圖中的正方形單元聚類成區(qū)域,并提出全局車輛移動(dòng)方式與獨(dú)立車輛移動(dòng)方式對(duì)大城市中的車輛日�；顒�(dòng)的相關(guān)特征和規(guī)律進(jìn)行歸納；再者,以HMT移動(dòng)模型為基礎(chǔ),利用移動(dòng)模型中的提出的兩種車輛移動(dòng)方式,提出適用于大規(guī)模城市車載網(wǎng)絡(luò)的路由算法HMTR,為了提高車輛的轉(zhuǎn)發(fā)率,還根據(jù)車輛與區(qū)域之間接觸的歷史信息和判定中繼車輛的行駛方向兩方面對(duì)路由決定進(jìn)行完善,降低車輛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的時(shí)延,提高了轉(zhuǎn)發(fā)的成功率；最后,本文通過(guò)ONE仿真工具對(duì)HMTR算法與GeoEpidemic、GeoPRoPHET和GeoMobCon算法進(jìn)行了一系列的對(duì)比實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明,HMTR算法在轉(zhuǎn)發(fā)率、傳輸開銷、平均時(shí)延和平均跳數(shù)四個(gè)性能指標(biāo)上都有提升,說(shuō)明HMTR算法具有相對(duì)較好的消息轉(zhuǎn)發(fā)能力,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的開銷和傳輸時(shí)延較低,以及網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性良好。
【關(guān)鍵詞】：車載網(wǎng)絡(luò) 路由協(xié)議 移動(dòng)模型 Geocast
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TN929.5
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 車載網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)9
• 1.3 車載網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景9-10
• 1.4 車載網(wǎng)絡(luò)研究面臨的挑戰(zhàn)10
• 1.5 論文的組織10-12
• 第2章 車載網(wǎng)絡(luò)的路由算法研究12-17
• 2.1 路由算法12-16
• 2.1.1 基于地理位置的路由算法12-13
• 2.1.2 基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的路由算法13-14
• 2.1.3 基于效用的路由算法14-15
• 2.1.4 基于車輛密度的路由算法15-16
• 2.1.5 基于車輛移動(dòng)軌跡的路由算法16
• 2.2 本章小結(jié)16-17
• 第3章 基于歷史移動(dòng)軌跡的車輛移動(dòng)模型17-27
• 3.1 相關(guān)工作17-18
• 3.2 HMT移動(dòng)模型建立18-26
• 3.2.1 出租車移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)集18-19
• 3.2.2 出租車移動(dòng)軌跡預(yù)處理19-20
• 3.2.3 區(qū)域聚類20-22
• 3.2.4 區(qū)域聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析22-24
• 3.2.5 車輛移動(dòng)方式24-26
• 3.3 本章小結(jié)26-27
• 第4章 基于歷史移動(dòng)軌跡的城市車載網(wǎng)絡(luò)路由算法27-33
• 4.1 HMTR算法的提出27-28
• 4.2 HMTR算法設(shè)計(jì)28-32
• 4.2.1 消息轉(zhuǎn)發(fā)策略28-32
• 4.2.2 消息緩存管理32
• 4.3 本章小結(jié)32-33
• 第5章 路由算法仿真33-42
• 5.1 仿真工具ONE介紹33-34
• 5.2 HMTR算法仿真實(shí)驗(yàn)34-35
• 5.3 仿真結(jié)果與分析35-41
• 5.3.1 參數(shù)指標(biāo)35-36
• 5.3.2 算法性能分析36-41
• 5.4 本章小結(jié)41-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 總結(jié)42
• 6.2 展望42-44
• 參考文獻(xiàn)44-48
• 致謝48-49

【相似文獻(xiàn)】

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