本文關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元部署算法研究

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【摘要】：車輛自組織網(wǎng)絡(luò)主要由安裝有車載單元的車輛和安裝于路側(cè)的路側(cè)單元組成。路側(cè)單元集合是車聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的車輛節(jié)點(diǎn)與外部網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸樞紐。在車聯(lián)網(wǎng)部署初期階段,目標(biāo)路網(wǎng)范圍內(nèi)的路側(cè)單元的部署數(shù)量通常是有限的,而相對(duì)來說車輛節(jié)點(diǎn)的數(shù)量以及信息需求要大大超過路側(cè)節(jié)點(diǎn)的承載。因此,在路側(cè)單元數(shù)量限制下,應(yīng)優(yōu)化路側(cè)單元的部署位置,以盡可能多的滿足車輛節(jié)點(diǎn)的通信需求,從而最大化路側(cè)單元的部署效益。如果以車輛是否處于無線通信覆蓋范圍內(nèi)作為效益依據(jù),由于車輛節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)性和車輛分布的時(shí)空差異性,以車輛節(jié)點(diǎn)為對(duì)象的覆蓋收益也具有高度時(shí)空動(dòng)態(tài)性和不確定性。所以,實(shí)踐中通常以路網(wǎng)為對(duì)象確定路側(cè)單元集合的覆蓋效益。根據(jù)路網(wǎng)中的各路段的車輛密度、所處區(qū)域特性、車道數(shù)等綜合確定路段的權(quán)重密度,把路側(cè)單元集合的無線覆蓋范圍之內(nèi)的所有路段的加權(quán)權(quán)重之和作為路側(cè)單元集合的覆蓋效益。假設(shè)P為路側(cè)單元集合的所有可行部署位置方案的集合,其中每個(gè)部署方案由各個(gè)路側(cè)單元的某一特定可行部署位置構(gòu)成。把尋找使路側(cè)單元的部署效益最大化的路側(cè)單元位置部署方案稱為路側(cè)單元部署問題。針對(duì)該路側(cè)單元部署問題,本文提出一種RSU部署問題模型,并在模型的基礎(chǔ)上提出高速公路場(chǎng)景下以及城市環(huán)境中最優(yōu)路側(cè)單元部署策略。主要研究成果描述如下：(1)提出RSU部署問題模型。通過對(duì)現(xiàn)有的路網(wǎng)模型進(jìn)行分析,提出能夠描述曲線路段的路網(wǎng)模型和綜合考慮各項(xiàng)因素作為權(quán)重計(jì)算部署效益的效益模型,并將路網(wǎng)模型和效益模型共同組成RSU部署問題模型。(2)在RSU部署問題模型的基礎(chǔ)上,針對(duì)RSU在高速公路場(chǎng)景下的部署問題進(jìn)行了研究。首先研究高速公路場(chǎng)景下RSU部署,并分為四種場(chǎng)景分別討論其最優(yōu)部署策略。然后利用MATLAB模擬每種情況的RSU部署,并將模擬結(jié)果與隨機(jī)部署策略模擬結(jié)果比較,結(jié)果顯示本文提出的部署策略能使RSU部署效益達(dá)到最優(yōu)。(3)在RSU部署問題模型的基礎(chǔ)上,針對(duì)RSU在城市環(huán)境下的部署問題進(jìn)行了研究。首先利用RSU部署問題模型將路側(cè)單元部署問題轉(zhuǎn)化為搜索最優(yōu)解問題,并利用遺傳算法和粒子群算法對(duì)路側(cè)單元部署問題進(jìn)行優(yōu)化求解。然后利用MATLAB模擬,將該方法部署效果與BEH算法部署效果相比較,結(jié)果顯示該方法能夠逐步逼近最優(yōu)部署效益,以達(dá)到最大化路側(cè)單元部署效益的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：車輛自組織網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 RSU部署 路側(cè)單元
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 VANET研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 RSU部署研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要研究工作13-14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 2 VANET及遺傳算法15-25
• 2.1 MANET概述15
• 2.2 VANET概述15-18
• 2.2.1 VANET特點(diǎn)16-17
• 2.2.2 VANET應(yīng)用17-18
• 2.3 通信模式18-22
• 2.3.1 V2V通信19-20
• 2.3.2 V2R通信20-21
• 2.3.3 V2V和V2R聯(lián)合通信模式21-22
• 2.4 遺傳算法22-23
• 2.4.1 遺傳算法概述22
• 2.4.2 遺傳算法研究現(xiàn)狀22-23
• 2.5 粒子群算法23-24
• 2.5.1 粒子群算法概述23
• 2.5.2 粒子群算法研究現(xiàn)狀23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 RSU部署問題模型25-28
• 3.1 路網(wǎng)模型26
• 3.2 效益模型26-27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 4 高速公路RSU部署策略28-38
• 4.1 RSU部署策略29-34
• 4.1.1 權(quán)重為常數(shù)分段函數(shù)的單個(gè)RSU部署方案29-30
• 4.1.2 權(quán)重為連續(xù)函數(shù)的單個(gè)RSU部署30-31
• 4.1.3 權(quán)重為常數(shù)分段函數(shù)的兩個(gè)RSU部署31-33
• 4.1.4 權(quán)重為連續(xù)函數(shù)的兩個(gè)RSU部署33-34
• 4.2 結(jié)果分析34-37
• 4.2.1 權(quán)重為常數(shù)分段函數(shù)的RSU部署結(jié)果分析34-37
• 4.2.2 權(quán)重為連續(xù)函數(shù)的RSU部署結(jié)果分析37
• 4.3 討論37
• 4.4 本章小結(jié)37-38
• 5 城市環(huán)境RSU部署方案38-53
• 5.1 遺傳算法主要操作38-40
• 5.2 基于遺傳算法的RSU部署策略40-44
• 5.2.1 利用遺傳算法解決RSU部署問題的主要操作40-43
• 5.2.2 基于遺傳算法的RSU部署策略算法描述43-44
• 5.3 粒子群算法主要操作44-46
• 5.4 基于粒子群算法的RSU部署策略46-48
• 5.4.1 利用粒子群算法解決RSU部署問題的主要操作46-47
• 5.4.2 基于粒子群算法的RSU部署策略算法描述47-48
• 5.5 分析與討論48-52
• 5.5.1 部署結(jié)果與分析48-51
• 5.5.2 討論51-52
• 5.6 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況59-60
• 致謝60-61

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 凌艷;VANET中基于博弈論的RSU接入問題[D];大連理工大學(xué);2013年

本文編號(hào)：841081