本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車載自組織網(wǎng)絡(luò)DTN路由協(xié)議研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：車載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad hoc Network,VANETs)是智能交通的重要組成部分,近年來(lái)其研究發(fā)展受到政企和科研機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。VANETs的消息傳遞依靠車輛間的機(jī)會(huì)相遇來(lái)完成信息交換和資源共享,使其具有無(wú)線鏈路易斷裂、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、機(jī)會(huì)投遞消息和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化頻繁等特點(diǎn)。在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)搭建車載容忍延遲網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)的結(jié)構(gòu)可以有效改善VANETs的傳輸穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。因此,VDTN是VANETs的一個(gè)研究重點(diǎn)。針對(duì)車載社會(huì)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于決策樹的VDTN多副本路由協(xié)議,重點(diǎn)解決因?yàn)檐嚶?lián)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)間斷性連接、相遇時(shí)間過(guò)短以及如何合理選取相應(yīng)屬性進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)所帶來(lái)的問(wèn)題。本文主要通過(guò)對(duì)社會(huì)屬性的選取方面進(jìn)行改進(jìn),首先結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,并依據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)結(jié)果建立屬性規(guī)則。其次在噴發(fā)與轉(zhuǎn)發(fā)階段,通過(guò)建立的屬性規(guī)則預(yù)測(cè)最優(yōu)的下一跳節(jié)點(diǎn),使消息能夠快速、有向的接近目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。本文通過(guò)ONE(Opportunitic Network Environment simulation)仿真軟件和真實(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)模擬場(chǎng)景,通過(guò)改變各方面指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證路由協(xié)議性能,可以得出該路由協(xié)議比單屬性社會(huì)路由協(xié)議路由開銷降低了近20%。針對(duì)城市內(nèi)不同區(qū)域間車輛節(jié)點(diǎn)密度分布不均,消息傳輸易受網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與道路上車輛流量因素影響的問(wèn)題。本文提出一種基于交通信息的車載機(jī)會(huì)路由方案,既能保證較高投遞率,又能降低時(shí)延;同時(shí)證明車載網(wǎng)絡(luò)屬性中節(jié)點(diǎn)度具有無(wú)標(biāo)度性。該方案主要包括兩個(gè)方面:首先,根據(jù)區(qū)域間道路車輛流量的大小來(lái)選取區(qū)域間通信數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)道路,使消息能夠以最快的速度到達(dá)非己區(qū)域;其次,在區(qū)域內(nèi)采用分類回歸(Classification and Regression tree,CART)學(xué)習(xí)算法評(píng)估社區(qū)內(nèi)屬性的“價(jià)值”,進(jìn)一步依據(jù)CART算法建立的IF-THEN規(guī)則進(jìn)行消息轉(zhuǎn)發(fā)。通過(guò)ONE仿真驗(yàn)證得出,與現(xiàn)有算法相比,該算法不僅能夠保證較高的投遞率,還能降低消息投遞時(shí)延。
【關(guān)鍵詞】：車載自組織網(wǎng)絡(luò) 路由協(xié)議 載容忍延遲網(wǎng)絡(luò) 多副本 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;U495
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 注釋表9-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 VANET相關(guān)應(yīng)用11-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究狀況13-15
• 1.3.1 VANETs通信技術(shù)13
• 1.3.2 VANETs的研究項(xiàng)目13-15
• 1.4 問(wèn)題與挑戰(zhàn)15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)和章節(jié)安排15-17
• 第2章 車載自組織網(wǎng)絡(luò)VDTN協(xié)議綜述17-29
• 2.1 車載自組織網(wǎng)絡(luò)特性17-18
• 2.2 車載容延容斷網(wǎng)絡(luò)18-20
• 2.2.1 VDTN概念18-19
• 2.2.2 VDTN網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)19-20
• 2.3 VDTN路由20-21
• 2.3.1 VDTN基本術(shù)語(yǔ)20
• 2.3.2 VDTN路由評(píng)價(jià)指標(biāo)20-21
• 2.4 VDTN協(xié)議分類21-27
• 2.4.1 盲目型22-23
• 2.4.2 概率預(yù)測(cè)策略23-24
• 2.4.3 社會(huì)學(xué)策略24-26
• 2.4.4 路基輔助策略26-27
• 2.5 路由存在的挑戰(zhàn)27-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于決策樹的VDTN多副本路由協(xié)議29-46
• 3.1 引言29-30
• 3.2 基于D-Tree的路由協(xié)議30-36
• 3.2.1 基本定義30-31
• 3.2.2 VANET屬性31-32
• 3.2.3 D-Tree協(xié)議32-35
• 3.2.4 規(guī)則分析35-36
• 3.3 數(shù)據(jù)仿真及分析36-45
• 3.3.1 仿真軟件介紹37-38
• 3.3.2 參數(shù)設(shè)置38-39
• 3.3.3 TTL對(duì)性能的影響39-41
• 3.3.4 副本數(shù)對(duì)性能的影響41-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于交通流量的車載機(jī)會(huì)路由算法46-64
• 4.1 引言46-47
• 4.2 基于TF-VDTN的路由協(xié)議47-55
• 4.2.1 系統(tǒng)模型47-50
• 4.2.2 TF-VDTN社區(qū)內(nèi)路由算法50-51
• 4.2.3 VANETs網(wǎng)絡(luò)的非均勻性51-53
• 4.2.4 TF-VDTN路由協(xié)議流程53-55
• 4.3 仿真結(jié)果及分析55-62
• 4.3.1 TTL對(duì)消息性能的影響57-59
• 4.3.2 消息副本數(shù)對(duì)性能的影響59-61
• 4.3.3 車輛密度對(duì)性能的影響61-62
• 4.4 本章小結(jié)62-64
• 第5章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 本文工作總結(jié)64-65
• 5.2 后續(xù)研究工作65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車載自組織網(wǎng)絡(luò)DTN路由協(xié)議研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：264406