本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)編碼的車載網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸策略研究

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【摘要】：隨著車載自組織網(wǎng)的日益成熟,其應(yīng)用領(lǐng)域也逐漸被擴(kuò)展,例如交通安全、資源共享和媒體娛樂下載等方面。而車載自組織網(wǎng)不同于傳統(tǒng)的無線Mesh自組織網(wǎng),具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓臁㈤g斷性連接等特點(diǎn),從而導(dǎo)致車輛節(jié)點(diǎn)間的通信連接不穩(wěn)定。根據(jù)車載自組織網(wǎng)中車輛密度大小可分為車輛密集和車輛稀疏兩個(gè)場(chǎng)景。在車輛密集場(chǎng)景中,車輛節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)速度相近,且車輛節(jié)點(diǎn)間的相遇機(jī)會(huì)較大,因此周圍車輛節(jié)點(diǎn)間可建立短暫的通信連接,由車輛節(jié)點(diǎn)直接轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。但在車輛稀疏場(chǎng)景中,車輛節(jié)點(diǎn)密度小,車輛節(jié)點(diǎn)間相遇機(jī)會(huì)受限,無法直接由車輛節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,因而數(shù)據(jù)傳輸性能較差。網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)允許車輛節(jié)點(diǎn)對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行線性組合再轉(zhuǎn)發(fā)出去,有效避免數(shù)據(jù)包發(fā)送次數(shù)過多,提高網(wǎng)絡(luò)吞吐率。本文針對(duì)車載自組織網(wǎng)不同的場(chǎng)景,設(shè)計(jì)了兩種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸策略,主要目的是進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)包在車輛密集場(chǎng)景下的傳輸性能和保證數(shù)據(jù)包在車輛稀疏場(chǎng)景下也能進(jìn)行較為可靠的傳輸。本文的主要工作如下：(1)在車輛密集場(chǎng)景中,本文提出了基于代間漸進(jìn)網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸策略O(shè)RLNC(Optimized Random Linear Network Coding, ORLNC)。在該策略中,首先改進(jìn)傳統(tǒng)的代內(nèi)隨機(jī)線性編碼方式,并設(shè)計(jì)代間漸進(jìn)編碼方式INC(Inter-generation Network Coding, INC)。在該編碼方式中,前后代間數(shù)據(jù)包不再是—種獨(dú)立關(guān)系,而是—種漸進(jìn)線性關(guān)系,即某代編碼數(shù)據(jù)包包含了其之前所有代的數(shù)據(jù)包,目的車輛節(jié)點(diǎn)在丟包的情況下可通過后代編碼數(shù)據(jù)包恢復(fù)出丟失的某代編碼數(shù)據(jù)包,并能及時(shí)解碼出源數(shù)據(jù)包。另外針對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)車輛節(jié)點(diǎn)的選擇,本文根據(jù)車輛節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)計(jì)了基于最短路徑近似度的選擇度量方式,周圍各車輛節(jié)點(diǎn)定期更新各自的最短路徑近似度值,選擇路徑近似度值最大的車輛節(jié)點(diǎn)作為下—轉(zhuǎn)發(fā)車輛節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明該策略能有效提高車載網(wǎng)的吞吐率和傳輸效率,降低轉(zhuǎn)發(fā)延遲。(2)在車輛稀疏場(chǎng)景中,本文提出了基于網(wǎng)絡(luò)編碼和RSU(Road Side Unit, RSU)的數(shù)據(jù)傳輸策略RORLNC(RSU-aided Optimized Random Linear Network Coding, RORLNC)。在該策略中,源車輛節(jié)點(diǎn)同樣采用代間漸進(jìn)編碼技術(shù),同時(shí)借助RSU緩存并間接轉(zhuǎn)發(fā)由車輛節(jié)點(diǎn)發(fā)送來的編碼數(shù)據(jù)包。本文根據(jù)車輛節(jié)點(diǎn)間相遇次數(shù)設(shè)計(jì)了基于可適度的車輛節(jié)點(diǎn)度量標(biāo)準(zhǔn),并根據(jù)RSU中編碼數(shù)據(jù)包數(shù)量和重復(fù)次數(shù)設(shè)計(jì)了基于優(yōu)先級(jí)的數(shù)據(jù)包度量標(biāo)準(zhǔn)。RSU定期更新各編碼數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級(jí)和周圍車輛節(jié)點(diǎn)的可適度值,并將優(yōu)先級(jí)最高的編碼數(shù)據(jù)包及時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)給可適度值最大的中間車輛節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明該策略在車輛稀疏場(chǎng)景下保證數(shù)據(jù)包仍能進(jìn)行可靠性傳輸。
【關(guān)鍵詞】：車輛密集場(chǎng)景 車輛稀疏場(chǎng)景 數(shù)據(jù)傳輸 網(wǎng)絡(luò)編碼 路側(cè)單元
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.67;U495
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-12
• 第—章 緒論12-17
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 車載網(wǎng)的概述13-14
• 1.2.1 車載網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)13
• 1.2.2 車載網(wǎng)的特點(diǎn)與應(yīng)用13-14
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第二章 車載網(wǎng)中的編碼技術(shù)和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)17-30
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)17-24
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)基本原理17-20
• 2.1.2 隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼20-22
• 2.1.3 網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)的分類和比較22-23
• 2.1.4 網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)的應(yīng)用23-24
• 2.2 VANET中的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)24-29
• 2.2.1 數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)概述24-25
• 2.2.2 基于網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)傳輸策略的研究現(xiàn)狀25-29
• 2.2.3 基于網(wǎng)絡(luò)編碼的車載網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸面臨的挑戰(zhàn)29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第三章 密集場(chǎng)景下基于代間漸進(jìn)網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸策略30-49
• 3.1 密集場(chǎng)景下數(shù)據(jù)傳輸策略的研究現(xiàn)狀30-32
• 3.1.1 馬爾可夫鏈機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)算法30-31
• 3.1.2 最小延遲地理路由協(xié)議31
• 3.1.3 基于網(wǎng)絡(luò)編碼與分簇算法DDR31-32
• 3.2 代間漸進(jìn)編碼算法設(shè)計(jì)32-39
• 3.2.1 基本思想32
• 3.2.2 相關(guān)定義32-33
• 3.2.3 算法描述33-39
• 3.3 轉(zhuǎn)發(fā)車輛節(jié)點(diǎn)的選擇策略39-42
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析42-48
• 3.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)43-45
• 3.4.2 結(jié)果比較與分析45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 稀疏場(chǎng)景下基于RSU的數(shù)據(jù)傳輸策略49-61
• 4.1 稀疏場(chǎng)景下數(shù)據(jù)傳輸?shù)难芯楷F(xiàn)狀49-50
• 4.2 基于RSU的數(shù)據(jù)傳輸策略設(shè)計(jì)50-57
• 4.2.1 路側(cè)單元RSU50-51
• 4.2.2 基本思想51
• 4.2.3 RORLNC策略設(shè)計(jì)51-57
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析57-60
• 4.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)57
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與未來展望61-63
• 5.1 總結(jié)61-62
• 5.2 未來展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文68

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：715516