本文關(guān)鍵詞：VANET中基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進AODV路由協(xié)議，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為移動自組織網(wǎng)絡(luò)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用,車輛自組織網(wǎng)絡(luò)目前已廣泛應(yīng)用于車輛跟蹤、車輛導航、路況檢測以及交通安全預(yù)警等方面。由于車輛自組織網(wǎng)絡(luò)具有拓撲結(jié)構(gòu)易變、節(jié)點移動速度快、數(shù)據(jù)在路段條形帶內(nèi)交互等特點,網(wǎng)絡(luò)頻繁地出現(xiàn)間歇連通現(xiàn)象,現(xiàn)有的路由協(xié)議難以完全滿足其數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝А⒎�(wěn)定需求�；谲囕v自組織網(wǎng)絡(luò)的特殊性,研究適用于道路交通環(huán)境的可靠路由協(xié)議,對車輛自組織網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。AODV路由協(xié)議是一種經(jīng)典的按需路由協(xié)議,其良好的綜合性能得到了眾多研究者的認可。然而,在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)車輛節(jié)點多、路網(wǎng)拓撲復(fù)雜時,傳統(tǒng)的AODV協(xié)議存在路由開銷大、數(shù)據(jù)傳輸延遲時間長、丟包率高等不足之處。針對上述問題,本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進AODV路由協(xié)議。通過分析不同交通參數(shù)對路段連通性的影響,選擇路段長度、車輛數(shù)及車輛平均速度三個主要影響參量,利用加權(quán)最小二乘的數(shù)據(jù)擬合方法,探索路段網(wǎng)絡(luò)連通性與各交通參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系,建立路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型。基于路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型計算源節(jié)點和目的節(jié)點間各路段連通概率,利用Dijkstra算法選擇連通概率乘積最大的路段集合組成廣播區(qū)域,進而改進傳統(tǒng)AODV協(xié)議。本文的主要研究內(nèi)容如下：(1)基于VanetMobiSim/NS2仿真平臺對AODV路由協(xié)議進行網(wǎng)絡(luò)仿真實驗。分別改變路段長度、車輛數(shù)、車輛平均速度、車輛密度和車道數(shù)等交通參數(shù)做大量仿真實驗,分析不同交通參數(shù)對連通性的影響,找出與路段連通性相關(guān)性強的參數(shù)(路段長度、車輛數(shù)和車輛平均速度),排除相關(guān)性較弱的參數(shù)(車輛密度和車道數(shù))。(2)基于加權(quán)最小二乘超曲面數(shù)據(jù)擬合的方法探索路段網(wǎng)絡(luò)連通概率與各交通參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系,建立路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型,利用該模型可以實現(xiàn)在不同道路交通狀態(tài)參數(shù)下對路段連通概率的準確估計。(3)根據(jù)路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型計算源節(jié)點和目的節(jié)點間各路段連通概率,利用Dijkstra算法選擇連通概率最大的路段集合,構(gòu)成AODV協(xié)議廣播區(qū)域,并在路由請求RREQ分組報文、路由應(yīng)答RREP分組報文和節(jié)點路由表中添加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點位置信息,進而提出一種基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進AODV協(xié)議。(4)利用VanetMobiSim/NS2仿真平臺對基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進AODV協(xié)議和傳統(tǒng)AODV路由協(xié)議進行仿真,對比分析兩種路由協(xié)議的性能。實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)AODV協(xié)議,改進協(xié)議可以顯著提高分組投遞率,降低歸一化路由開銷和數(shù)據(jù)傳輸延遲時間。
【關(guān)鍵詞】：VANET AODV路由協(xié)議 最小二乘法 Dijkstra算法
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U463.67;TN925.93
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題研究的背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 AODV路由協(xié)議研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 基于連通性的路由協(xié)議研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文的立題依據(jù)17
• 1.4 論文的主要內(nèi)容17-19
• 1.5 論文的章節(jié)安排19-20
• 第二章 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)及AODV路由協(xié)議的相關(guān)理論20-29
• 2.1 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)概述20-22
• 2.1.1 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的簡介20-21
• 2.1.2 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的特性21-22
• 2.1.3 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用22
• 2.2 AODV路由協(xié)議概述22-28
• 2.2.1 AODV路由協(xié)議的分組報文23-25
• 2.2.2 AODV路由協(xié)議的操作流程25-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 仿真數(shù)據(jù)獲取及主要指標分析29-40
• 3.1 物理連通性與邏輯連通性簡介29-30
• 3.2 仿真工具介紹與仿真數(shù)據(jù)獲取30-35
• 3.2.1 VanetMobiSim仿真參數(shù)設(shè)置30-32
• 3.2.2 NS2仿真參數(shù)設(shè)置32-34
• 3.2.3 仿真數(shù)據(jù)獲取34-35
• 3.3 路段連通性影響參數(shù)的分析與選擇35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 VANET路段連通性的建模及網(wǎng)絡(luò)連通性的分析40-47
• 4.1 基于加權(quán)最小二乘的路段網(wǎng)絡(luò)連通性的建模40-43
• 4.1.1 逼近函數(shù)的確定40-41
• 4.1.2 權(quán)函數(shù)模型的確定41-43
• 4.2 路段連通性模型的仿真驗證43-45
• 4.3 網(wǎng)絡(luò)連通性的分析45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進AODV路由協(xié)議47-63
• 5.1 最優(yōu)路徑的選擇47-51
• 5.1.1 Dijkstra算法簡介47-49
• 5.1.2 基于Dijkstra算法選擇最優(yōu)路徑49-51
• 5.2 改進AODV路由協(xié)議51-56
• 5.2.1 改進AODV路由協(xié)議的設(shè)計思路51-53
• 5.2.2 改進AODV路由協(xié)議的操作流程53-56
• 5.3 仿真設(shè)計與結(jié)果分析56-62
• 5.3.1 仿真場景設(shè)計56-58
• 5.3.2 仿真結(jié)果分析58-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻65-70
• 致謝70-72
• 攻讀碩士學位期間獲得的成果及參與的科研項目72-73
• 附件73

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