本文關(guān)鍵詞：基于車輛運動復(fù)雜統(tǒng)計特性的數(shù)據(jù)分發(fā)算法研究

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【摘要】：當(dāng)代車輛數(shù)目逐步增多,車載網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)一種復(fù)雜性。目前,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變?yōu)楦餍懈鳂I(yè)的研究熱點之一。將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到車載自組織網(wǎng)絡(luò)中,這是一個挑戰(zhàn)也是車載自組織網(wǎng)絡(luò)研究的又一新篇章。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的三個基本特性,即度和度的分布、聚類系數(shù)和平均路徑長度,分別對應(yīng)車載網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點所處環(huán)境的節(jié)點密集程度、節(jié)點間通信的密集程度以及節(jié)點間平均路徑長度這三個特征。因此將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與車載自組織網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合有一定的借鑒意義。根據(jù)對車載自組織網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜統(tǒng)計特性的分析研究,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法可以在符合車載網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜統(tǒng)計特性的研究基礎(chǔ)上進行設(shè)計,有利于提高算法的性能。本論文提出一種基于車輛運動復(fù)雜統(tǒng)計特性的數(shù)據(jù)分發(fā)算法。首先對三個城市的車輛移動軌跡進行復(fù)雜統(tǒng)計特性分析,這三個城市的車輛移動類型分別為只有出租車、只有公交車和出租車公交車混合的情況。在這三種情況下分別對度和度分布、聚類系數(shù)、平均路徑長度三個基本統(tǒng)計特性進行分析。分析結(jié)果得出這三種車載網(wǎng)絡(luò)的度的分布服從指數(shù)分布,而并非預(yù)測的冪律分布;并且車載網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)較高,平均路徑長度較短,因此車載網(wǎng)絡(luò)具有小世界效應(yīng)。之后根據(jù)分析結(jié)果設(shè)計一種基于車輛運動復(fù)雜統(tǒng)計特性的數(shù)據(jù)分發(fā)算法。首先根據(jù)節(jié)點度的分布情況設(shè)置閾值,以此來判斷節(jié)點所處的周圍節(jié)點是否眾多。其次根據(jù)與閾值比較結(jié)果來選擇不同的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略。若閾值較高,則選擇洪泛廣播。若閾值較低則選擇鄰居節(jié)點中聚類系數(shù)較高與平均路徑長度較短的節(jié)點作為下一跳。最后,在NS2仿真軟件上,本文對提出的協(xié)議的性能進行了評價。通過將該協(xié)議與AODV協(xié)議相比較,發(fā)現(xiàn)本文中提出的路由協(xié)議具有較高的成功投遞率以及較小的平均端到端延遲。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.67;O157.5

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本文編號：1237772