【摘要】：車載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs),是指通過無線傳輸介質(zhì)使車輛之間以及車輛與路旁單元(Roadside Unit,RSU)能夠通信的移動自組織網(wǎng)絡(luò)(Mobile Ad Hoc Networks,MANETs)。與傳統(tǒng)的MANETs不同的是,VANETs具有高度的移動性,且各節(jié)點的運動受到道路方向、周圍車輛以及交通法規(guī)的限制。VANETs作為智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,ITS)的重要組成部分,一方面可以使各車輛通過該網(wǎng)絡(luò)下載數(shù)據(jù),另一方面,交管中心也可以通過VANETs收集路況及各車輛的相關(guān)信息等�，F(xiàn)有的有關(guān)VANETs下載機制的研究通常把各個車輛的數(shù)據(jù)下載視為獨立的過程,著重于解決由車輛移動性帶來的網(wǎng)絡(luò)連通性、時延及吞吐量等問題,而忽略了各個車輛數(shù)據(jù)下載的一致性以及下載過程中的相互協(xié)作;而有關(guān)VANETs數(shù)據(jù)收集機制的研究主要采用先驗式的廣播方式,或者借鑒無線傳感網(wǎng)中的數(shù)據(jù)收集機制,這兩者要么增加了收集過程中的網(wǎng)絡(luò)負載,要么無法很好的適應(yīng)VANETs快速變化的拓撲結(jié)構(gòu)。本文首先研究并設(shè)計了基于聯(lián)盟博弈理論的多跳VANETs合作下載機制(CMV),該機制的目標(biāo)為最小化多個車輛從RSU下載相同數(shù)據(jù)時的網(wǎng)絡(luò)開銷。在提出的聯(lián)盟博弈模型中,各個車輛通過互不相交的聯(lián)盟下載所需內(nèi)容。在每個聯(lián)盟中,需選擇一個“種子”車輛從最近的RSU下載數(shù)據(jù),并把數(shù)據(jù)分享給同一個聯(lián)盟中的成員。每個車輛的收益用一個價值函數(shù)表示,該函數(shù)與其下載跳數(shù)、位置及速度有關(guān)。同時,CMV考慮到了各個聯(lián)盟內(nèi)部的合作成本,為了計算出最佳的聯(lián)盟組合方式,本文設(shè)計了一種分布式的聯(lián)盟形成算法。仿真結(jié)果表明,相較于非合作模式,本文提出的合作下載機制能有效降低整個過程中的網(wǎng)絡(luò)資源消耗。本文同時設(shè)計了VANETs下的按需數(shù)據(jù)收集機制(ODDC),該機制旨在控制整個數(shù)據(jù)收集過程中的時間和帶寬消耗并獲得較精確的收集結(jié)果。ODDC通過反應(yīng)式的收集方式,建立了一顆生成樹。該機制分為三個階段:廣播查詢、本地收集、數(shù)據(jù)聚合。同時,ODDC考慮并利用了車輛移動性、密度及線性的物理拓撲。仿真結(jié)果顯示,與現(xiàn)有機制比較,ODDC在高速公路場景下取得較高數(shù)據(jù)收集精度的同時,能有效降低數(shù)據(jù)收集過程所需時間以及網(wǎng)絡(luò)開銷。
[Abstract]:Vehicle-borne ad hoc network (Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs) is a mobile ad hoc network (Mobile Ad Hoc Networks,MANETs) that communicates between vehicles and road side units (Roadside Unit,RSU) through wireless transmission media. Unlike the traditional MANETs, VANETs has a high degree of mobility, and the movement of each node is restricted by the direction of the road, surrounding vehicles and traffic regulations. VANETs is an important part of the Intelligent Transportation system (Intelligent Transport System,ITS). On the one hand, each vehicle can download the data through the network, on the other hand, the traffic management center can collect the road condition and the relevant information of each vehicle through VANETs. The existing research on VANETs download mechanism usually regards the data download of each vehicle as an independent process, focusing on solving the network connectivity, delay and throughput caused by the mobility of the vehicle. The consistency of each vehicle data download and the mutual cooperation in the downloading process are ignored. The research on VANETs data collection mechanism mainly adopts a transcendental broadcasting method, or draws lessons from the wireless sensor network data collection mechanism, which either increases the network load in the process of collection. It can't adapt to the fast changing topology of VANETs. This paper first studies and designs a multi-hop VANETs cooperative downloading mechanism based on alliance game theory (CMV), which aims to minimize the network overhead when multiple vehicles download the same data from RSU. In the proposed alliance game model, each vehicle downloads the required content through a disjoint alliance. In each alliance, select a "seed" vehicle to download data from the nearest RSU and share the data with members of the same alliance. The revenue per vehicle is expressed as a value function related to the number of hops, locations, and speeds. At the same time, considering the cooperation cost of each alliance, CMV designs a distributed coalition formation algorithm in order to calculate the best alliance combination method. The simulation results show that compared with the non-cooperative mode, the cooperative download mechanism proposed in this paper can effectively reduce the network resource consumption in the whole process. This paper also designs the on-demand data collection mechanism (ODDC),) under VANETs. The mechanism is designed to control the time and bandwidth consumption in the whole process of data collection and to obtain more accurate collection results. A spanning tree was built. The mechanism is divided into three stages: broadcast query, local collection and data aggregation. At the same time, ODDC takes into account and utilizes the mobility, density and linear physical topology of the vehicle. The simulation results show that compared with the existing mechanism, ODDC can effectively reduce the time and network overhead of the data collection process while achieving higher data collection accuracy in the freeway scene.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U495;U463.67

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本文編號：2320399