車聯(lián)網(wǎng)中一種基于隊(duì)列模型的需求感知多信道協(xié)同合作MAC協(xié)議設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2020-05-03 13:16
【摘要】:隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,人們對(duì)交通資源的需求日益增加。然而高速公路車輛的高度機(jī)動(dòng)性和動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞忍匦越o網(wǎng)絡(luò)連通帶來了極大的困擾。因此設(shè)計(jì)一種連通模型來分析車聯(lián)網(wǎng)的連通性能和一種適用于車載環(huán)境的介質(zhì)訪問控制協(xié)議(Medium Access Control,MAC)是目前研究的熱點(diǎn)。本文主要研究高速公路車載自組織網(wǎng)絡(luò)中隊(duì)列模型的連通性和基于隊(duì)列模型的MAC協(xié)議設(shè)計(jì)。主要研究內(nèi)容如下:首先,數(shù)據(jù)包的傳輸必須建立在網(wǎng)絡(luò)連通基礎(chǔ)之上,為了確保車輛在道路上有效地接入網(wǎng)絡(luò),本文根據(jù)車輛在高速公路的行駛特點(diǎn),提出一種基于隊(duì)列的連通性分析模型。該模型主要分析了在單車道和多車道情況下,基站間距、車輛的行駛速度、相鄰車輛間距、相鄰隊(duì)列間距、基站覆蓋范圍、普通車輛節(jié)點(diǎn)、覆蓋范圍等參數(shù)與連通概率的關(guān)系,并且在給定隊(duì)列比率和連通概率的情況下,能夠算出相鄰基站部署間距。仿真結(jié)果表明,運(yùn)用隊(duì)列分析模型的連通概率高于沒有使用隊(duì)列模型分析的場景。這一研究結(jié)果為本文后續(xù)研究車載自組織網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議的連通性提供了保障。其次,本文在隊(duì)列連通模型基礎(chǔ)上,提出一種多信道優(yōu)先級(jí)控制的需求感知MAC協(xié)議,該協(xié)議通過基站周期性地廣播詢問數(shù)據(jù)包預(yù)留控制信道,并且可以實(shí)時(shí)地根據(jù)路況信息和連通概率動(dòng)態(tài)地改變時(shí)隙,之后利用多級(jí)優(yōu)先馬爾科夫鏈實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)控制。仿真結(jié)果表明,本文提出的MAC協(xié)議與WAVE MAC和VCI MAC相比,算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度增加,但其信道吞吐量和端到端時(shí)延性能均有明顯提升。
【圖文】:
圖 3.9 單車道場景 V2V 連通概率 圖 3.10 單車道 V2I 連通概率與 RSU 間距關(guān)系單車道的 V2V 場景:在這種場景下,連通概率表示在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,任何一對(duì)車輛都可以通過單跳或者多跳路徑實(shí)現(xiàn)連通。如圖 3.9 顯示了不同數(shù)量普通車輛的連接概率的仿真結(jié)果。很顯然連通概率隨著隊(duì)列數(shù)量或普通車輛數(shù)量的增加而增加。當(dāng)普通車輛數(shù)大于 80時(shí),網(wǎng)絡(luò)將幾乎完全連接(Pc = 1),并且基于隊(duì)列的 VANET 連通概率總是大于沒有隊(duì)列的VANET(M = 0)連通概率。單車道的 V2I 場景:在這種場景下,我們考慮的連通是指,車輛通過直接方式還是以中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)與任意一個(gè) RSU 連通的概率。在圖 3.10 中,當(dāng)車輛的通信范圍分別為R1=300m 和 R2=500m 時(shí),兩個(gè)相鄰的 RSU 間距和連通概率的關(guān)系。從圖中可以看出,隨著兩個(gè)相鄰的 RSU 間距 L 的增大,連通概率在逐步下降。并且基于隊(duì)列的連通概率總體上是高于普通車輛的連通概率的。3.5.2 雙車道場景仿真
圖 3.9 單車道場景 V2V 連通概率 圖 3.10 單車道 V2I 連通概率與 RSU 間距關(guān)系單車道的 V2V 場景:在這種場景下,連通概率表示在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,任何一對(duì)車輛都可以通過單跳或者多跳路徑實(shí)現(xiàn)連通。如圖 3.9 顯示了不同數(shù)量普通車輛的連接概率的仿真結(jié)果。很顯然連通概率隨著隊(duì)列數(shù)量或普通車輛數(shù)量的增加而增加。當(dāng)普通車輛數(shù)大于 80時(shí),網(wǎng)絡(luò)將幾乎完全連接(Pc = 1),并且基于隊(duì)列的 VANET 連通概率總是大于沒有隊(duì)列的VANET(M = 0)連通概率。單車道的 V2I 場景:在這種場景下,我們考慮的連通是指,車輛通過直接方式還是以中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)與任意一個(gè) RSU 連通的概率。在圖 3.10 中,當(dāng)車輛的通信范圍分別為R1=300m 和 R2=500m 時(shí),,兩個(gè)相鄰的 RSU 間距和連通概率的關(guān)系。從圖中可以看出,隨著兩個(gè)相鄰的 RSU 間距 L 的增大,連通概率在逐步下降。并且基于隊(duì)列的連通概率總體上是高于普通車輛的連通概率的。3.5.2 雙車道場景仿真
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U495
本文編號(hào):2647585
【圖文】:
圖 3.9 單車道場景 V2V 連通概率 圖 3.10 單車道 V2I 連通概率與 RSU 間距關(guān)系單車道的 V2V 場景:在這種場景下,連通概率表示在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,任何一對(duì)車輛都可以通過單跳或者多跳路徑實(shí)現(xiàn)連通。如圖 3.9 顯示了不同數(shù)量普通車輛的連接概率的仿真結(jié)果。很顯然連通概率隨著隊(duì)列數(shù)量或普通車輛數(shù)量的增加而增加。當(dāng)普通車輛數(shù)大于 80時(shí),網(wǎng)絡(luò)將幾乎完全連接(Pc = 1),并且基于隊(duì)列的 VANET 連通概率總是大于沒有隊(duì)列的VANET(M = 0)連通概率。單車道的 V2I 場景:在這種場景下,我們考慮的連通是指,車輛通過直接方式還是以中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)與任意一個(gè) RSU 連通的概率。在圖 3.10 中,當(dāng)車輛的通信范圍分別為R1=300m 和 R2=500m 時(shí),兩個(gè)相鄰的 RSU 間距和連通概率的關(guān)系。從圖中可以看出,隨著兩個(gè)相鄰的 RSU 間距 L 的增大,連通概率在逐步下降。并且基于隊(duì)列的連通概率總體上是高于普通車輛的連通概率的。3.5.2 雙車道場景仿真
圖 3.9 單車道場景 V2V 連通概率 圖 3.10 單車道 V2I 連通概率與 RSU 間距關(guān)系單車道的 V2V 場景:在這種場景下,連通概率表示在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,任何一對(duì)車輛都可以通過單跳或者多跳路徑實(shí)現(xiàn)連通。如圖 3.9 顯示了不同數(shù)量普通車輛的連接概率的仿真結(jié)果。很顯然連通概率隨著隊(duì)列數(shù)量或普通車輛數(shù)量的增加而增加。當(dāng)普通車輛數(shù)大于 80時(shí),網(wǎng)絡(luò)將幾乎完全連接(Pc = 1),并且基于隊(duì)列的 VANET 連通概率總是大于沒有隊(duì)列的VANET(M = 0)連通概率。單車道的 V2I 場景:在這種場景下,我們考慮的連通是指,車輛通過直接方式還是以中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)與任意一個(gè) RSU 連通的概率。在圖 3.10 中,當(dāng)車輛的通信范圍分別為R1=300m 和 R2=500m 時(shí),,兩個(gè)相鄰的 RSU 間距和連通概率的關(guān)系。從圖中可以看出,隨著兩個(gè)相鄰的 RSU 間距 L 的增大,連通概率在逐步下降。并且基于隊(duì)列的連通概率總體上是高于普通車輛的連通概率的。3.5.2 雙車道場景仿真
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U495
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2647585
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