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VANET中基于路段的分簇路由算法研究

發(fā)布時間:2017-10-17 07:25

  本文關鍵詞:VANET中基于路段的分簇路由算法研究


  更多相關文章: 車聯(lián)網(wǎng) 路由 路段分簇 深度優(yōu)先遍歷 NS2


【摘要】:近年來,隨著車輛的增長使交通問題越來越嚴峻。研究者們?yōu)榻鉀Q這類問題,并給人們提供一個安全有效的交通環(huán)境,提出智能交通概念。智能交通對車輛安全、交通事故偵查、交通堵塞、車輛檢查、偷盜車輛追蹤、控制車輛排放等管理工作,提供了更加有效的幫助。智能交通也在輔助駕駛、協(xié)助交通管理、交通信息收集等領域應用廣泛。智能交通的核心技術(shù)是車聯(lián)網(wǎng)技術(shù),車聯(lián)網(wǎng)是指以車輛為移動節(jié)點,利用車載設備、路邊單元、通信衛(wèi)星等輔助通信設備自組織通信網(wǎng)絡系統(tǒng)。在移動自組織網(wǎng)絡和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的支持下,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展。隨著車聯(lián)網(wǎng)的應用需求,各國政府和研究部門都在紛紛投入車聯(lián)網(wǎng)研究領域。由于在車聯(lián)網(wǎng)中車輛具有高速移動性,使得車聯(lián)網(wǎng)多跳路由面臨巨大的挑戰(zhàn)。目前應用于移動自組織網(wǎng)絡中的主要路由協(xié)議很難完全適應于車聯(lián)網(wǎng)場景。本文將已經(jīng)存在的經(jīng)典移動自組織網(wǎng)絡中路由協(xié)議和近十年來大多數(shù)車聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議進行總結(jié)和歸類分析,并通過實驗仿真了這些算法的性能。根據(jù)實驗結(jié)果分析可知目前在車聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議中主要存在有路由發(fā)現(xiàn)開銷大;路由表有效期短;數(shù)據(jù)包交付延時長和鏈路質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。因此,針對車聯(lián)網(wǎng)提出一個合適的路由協(xié)議成為重要的研究課題。當前電子地圖與GPS技術(shù)已經(jīng)發(fā)展相對成熟,本文利用節(jié)點移動受到道路設施的限制特點,提出一種基于路段的網(wǎng)格分簇路由算法。眾所周知,通過分簇可以有效的降低廣播風暴風險。同時可以降低路由發(fā)現(xiàn)與維護的開銷。通過基于路段進行分簇不僅可以使得簇內(nèi)成員數(shù)量相對均勻,而且可以優(yōu)化在簇內(nèi)或鄰居簇間通信鏈路質(zhì)量。本文利用節(jié)點移動的速度和方向具有宏觀局限性,對節(jié)點在一定時間內(nèi)的位置進行預測,不僅減少簇維護的開銷,而且在數(shù)據(jù)分組路由過程中,對選擇合適的存儲攜帶節(jié)點具有輔助作用,可以大大降低路由延遲。同時,本文利用深度優(yōu)先遍歷算法降低基于位置的路由協(xié)議存在路由空洞和路由環(huán)路的危險。并且在路由過程中不再依靠簇首進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),而是優(yōu)先選擇簇成員節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),以降低簇首負載和簇成員對簇首的依賴性。通過NS2實驗仿真和相關性能分析可知,本文提出的基于路段的分簇路由算法,不僅在鏈路質(zhì)量上有所優(yōu)化,而且對數(shù)據(jù)的交付率、延時都有所改善。并且與一般的分簇路由協(xié)議相比,網(wǎng)絡中額外開銷(簇維護和路由發(fā)現(xiàn)開銷)得到了大大降低,提升了網(wǎng)絡整體性能。
【關鍵詞】:車聯(lián)網(wǎng) 路由 路段分簇 深度優(yōu)先遍歷 NS2
【學位授予單位】:南昌航空大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U495;TP391.44;TN929.5
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第1章 緒論8-16
  • 1.1 課題研究的背景及意義8-9
  • 1.2 VANET研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.3 經(jīng)典MANET路由協(xié)議及其改進11-12
  • 1.4 問題的提出12-13
  • 1.5 主要研究內(nèi)容13-14
  • 1.6 本文結(jié)構(gòu)安排14-16
  • 第2章 VANET概述16-32
  • 2.1 VANET協(xié)議標準16-18
  • 2.2 車聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)18-20
  • 2.3 VANET結(jié)構(gòu)特點20-21
  • 2.4 VANET關鍵技術(shù)21-23
  • 2.5 VANET路由協(xié)議綜述23-31
  • 2.5.1 基于位置的貪婪路由算法(LGBRP)24-25
  • 2.5.2 基于分簇路由算法(CBRP)25-27
  • 2.5.3 基于街道集的路由算法(SBRP)27-29
  • 2.5.4 基于錨節(jié)點的路由算法(ABRP)29-31
  • 2.6 本章小結(jié)31-32
  • 第3章 基于路段分簇路由算法32-39
  • 3.1 簇劃分32-33
  • 3.2 預測機制33-36
  • 3.3 簇首選擇與維護36-37
  • 3.4 目的節(jié)點查找37
  • 3.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)37-38
  • 3.6 本章小結(jié)38-39
  • 第4章 VANET路由協(xié)議仿真實驗研究與分析39-57
  • 4.1 NS2仿真平臺39-40
  • 4.2 實驗場景構(gòu)建40-41
  • 4.3 典型路由算法實驗性能分析41-47
  • 4.3.1 數(shù)據(jù)交付率41-43
  • 4.3.2 數(shù)據(jù)交付延時與平均跳數(shù)43-44
  • 4.3.3 路由發(fā)現(xiàn)開銷44-45
  • 4.3.4 中斷率和交付率45-47
  • 4.4 RCR路由算法性能分析比較47-56
  • 4.4.1 城市場景模型測試47-52
  • 4.4.2 高速公路場景模型測試52-56
  • 4.5 本章小結(jié)56-57
  • 第5章 總結(jié)與展望57-59
  • 5.1 論文總結(jié)57
  • 5.2 未來研究工作57-59
  • 參考文獻59-63
  • 發(fā)表論文和參加科研情況說明63-64
  • 致謝64

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