發(fā)布時(shí)間：2020-05-14 13:43

【摘要】：隨著通信技術(shù)的發(fā)展和車輛數(shù)目的增長(zhǎng),車載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad hoc Networks,VANETs)變得愈發(fā)重要,被認(rèn)為是最有發(fā)展前景、最有市場(chǎng)價(jià)值的物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景之一。在車載自組織網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱車聯(lián)網(wǎng))中,車輛節(jié)點(diǎn)可以使用傳感器和攝像頭等設(shè)備對(duì)周圍環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,然后通過車與車(Vehicle-to-Vehicle,V2V)等通信方式將采集到的信息匯聚到訪問接入點(diǎn)(Access Point,AP)或者發(fā)送給需要的用戶,從而促進(jìn)智能駕駛決策、實(shí)時(shí)路線規(guī)劃、車輛定位跟蹤等智能交通應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。制定有效的信息采集策略和設(shè)計(jì)合理的路由算法有利于實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)中的信息交互、增強(qiáng)信息時(shí)效性、提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。然而,車聯(lián)網(wǎng)中有限的網(wǎng)絡(luò)資源、高速的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)、頻繁的拓?fù)渥兓?給信息采集策略和路由算法的研究帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。本文面向車聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)時(shí)信息傳輸需求,對(duì)車聯(lián)網(wǎng)中的路由算法和信息采集策略進(jìn)行了深入研究。針對(duì)城市場(chǎng)景中的車聯(lián)網(wǎng),提出了基于交通燈感知和負(fù)載均衡的路由算法。進(jìn)而,將信息采集策略和路由算法進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化,提出了車聯(lián)網(wǎng)中基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高時(shí)效路由算法。本文的具體研究?jī)?nèi)容和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)提出了城市場(chǎng)景中基于交通燈感知和負(fù)載均衡的路由算法。將傳統(tǒng)的基于地理位置的路由算法結(jié)合交通路況和負(fù)載均衡等多個(gè)因素,以實(shí)現(xiàn)低時(shí)延高可靠的數(shù)據(jù)傳輸。首先,為了解決拓?fù)淇斩磫栴},考慮交通燈和車輛行駛方向,更加準(zhǔn)確的計(jì)算了道路連接度。其次,為了降低時(shí)延并增加可靠性,基于車輛行駛速度、方向、位置、信道質(zhì)量和隊(duì)列長(zhǎng)度計(jì)算出了鄰居節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)。然后,結(jié)合道路連接度和節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)選擇最合適的中繼節(jié)點(diǎn)。最后,基于Simulation of Urban Mobility(SUMO)和Network Simulator version 2(NS2)軟件對(duì)所提出的路由算法進(jìn)行了系統(tǒng)級(jí)的仿真。仿真考察了車輛速度、車輛密度和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響,結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有方法,所提出的方法在分組投遞率和端到端時(shí)延方面都有更好的表現(xiàn)。(2)提出了一種車聯(lián)網(wǎng)中基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高時(shí)效路由算法。綜合考慮了車聯(lián)網(wǎng)中信息源的采集策略和多跳傳輸?shù)穆酚伤惴?以最小化網(wǎng)絡(luò)中的平均信息年齡為優(yōu)化目標(biāo),進(jìn)行了系統(tǒng)建模,并結(jié)合Lyapunov穩(wěn)定性理論,推導(dǎo)出了分布式信息采集策略和路由算法。源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息采集決策時(shí)只需要獲取局部信息,算法復(fù)雜度較低。然后,為了增加目的驅(qū)動(dòng)力,并解決節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的多跳以外的不確定性,提出了基于Q-learning的背壓式路由算法。最后,結(jié)合北京真實(shí)地圖信息對(duì)所提出的算法進(jìn)行了仿真,結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的信息采集策略和路由算法有效的提升了信息時(shí)效性,并增加了系統(tǒng)穩(wěn)定性。
【圖文】：

窩車聯(lián)（Ｃ－Ｖ２Ｘ）工作組。該工作組將全面負(fù)責(zé)組織開展ＬＴＥ－Ｖ２Ｘ和５Ｇ－Ｖ２Ｘ逡逑的試驗(yàn)驗(yàn)證、技術(shù)研宄和產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用推廣等工作。逡逑路由算法在車聯(lián)網(wǎng)中有著不可忽視的地位。如圖１－１所示，在車聯(lián)網(wǎng)中，每逡逑輛車都配備有多種傳感器節(jié)點(diǎn)、攝像頭、雷達(dá)等環(huán)境感知器，用于感知收集周圍逡逑環(huán)境信息。而且，每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)需要能夠與其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互，因此都配備逡逑有車載通信單元。為了能夠有效的與其它節(jié)點(diǎn)通信，車聯(lián)網(wǎng)中主要有車與車逡逑（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ，邋Ｖ２Ｖ）、車與人（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ，Ｖ２Ｐ）、車與路邊基逡逑礎(chǔ)設(shè)施（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，邋Ｖ２Ｉ）等多種通信方式。由于車輛節(jié)點(diǎn)通信范圍逡逑有限，所以經(jīng)常需要中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，因此車聯(lián)網(wǎng)路由算法的研宄很有必要。逡逑？W朿邋ＣＤ逡逑啤邐路邊灥設(shè)施逡逑Ｉ邋（邋Ｉ邋ｐｎｉｎ逡逑？，移動(dòng)智能終端逡逑圖１－１車聯(lián)網(wǎng)示意圖逡逑然而

邐北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文邐逡逑因此Ｓ將數(shù)據(jù)包發(fā)送給ａ繞著上側(cè)道路逐跳發(fā)送到ｄ是最佳選擇。由此可見，，地逡逑圖信息和車輛分布信息在車聯(lián)網(wǎng)中是十分重要的。因此，為了找到更可靠的中繼逡逑節(jié)點(diǎn)，本文首先利用城市道路信息選擇一條最合適的道路，然后沿著該道路發(fā)送逡逑信息。為了衡量道路是否合適，本文提出根據(jù)道路上的車輛密度計(jì)算道路連接度。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5;U495

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6 唐宏P(guān)

本文編號(hào)：2663440