本文選題：車載傳感網(wǎng)　切入點(diǎn)：移動(dòng)模型　出處：《長(zhǎng)安大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的典型應(yīng)用,車載傳感網(wǎng)已成為提高道路通行質(zhì)量的優(yōu)先發(fā)展技術(shù)。由于城市道路車流量較大,構(gòu)成具有一定密度、穩(wěn)定的車載傳感網(wǎng)成為可能。車載傳感網(wǎng)中,節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)頻繁變化,網(wǎng)絡(luò)特性受限。影響節(jié)點(diǎn)移動(dòng)行為的因素具有模糊性和隨機(jī)性等不確定性,傳統(tǒng)的車輛移動(dòng)模型已不能準(zhǔn)確表征節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)規(guī)律。因此,針對(duì)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的不確定性,開(kāi)展車載傳感網(wǎng)移動(dòng)模型研究,具有重要研究?jī)r(jià)值。本文仿真分析了現(xiàn)有車載傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型,歸納了各模型節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的差異性及不足。結(jié)合車載網(wǎng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中的不確定性分析,提取了相對(duì)速度、相對(duì)位置、時(shí)間依賴度、空間依賴度和路面依賴度5類不確定性指標(biāo)。計(jì)算得出了每個(gè)指標(biāo)的云數(shù)字特征,利用云模型完成不確定性指標(biāo)定性分析與定量描述之間的轉(zhuǎn)換,解決了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中模糊性和隨機(jī)性問(wèn)題。提出了一種改進(jìn)型智能駕駛員模型,可最大程度地涵蓋節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中的不確定性,更真實(shí)地表征節(jié)點(diǎn)移動(dòng)規(guī)律與策略,拓展了智能駕駛員模型的描述能力。依據(jù)道路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)比改進(jìn)模型的計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)得出的加速度與速度值,驗(yàn)證了模型的有效性。結(jié)合Vanet MobiSim與NS2仿真平臺(tái),對(duì)比改進(jìn)模型與智能駕駛員模型對(duì)路由協(xié)議的影響。以平均端到端時(shí)延與分組數(shù)據(jù)投遞率指標(biāo),表征兩種移動(dòng)模型對(duì)路由協(xié)議的影響程度。驗(yàn)證與分析表明,改進(jìn)模型可客觀反映城市道路上的車輛移動(dòng)行為,與智能駕駛員模型相比,提高了在交通運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜時(shí)通信鏈路的穩(wěn)定性,更真實(shí)地表征了車輛移動(dòng)規(guī)律。
[Abstract]:As a typical application of the Internet of things technology, the vehicle-borne sensor network has become the priority development technology to improve the road traffic quality. Stable vehicle-borne sensor network is possible. In vehicle-borne sensor network, the high speed movement of nodes leads to frequent changes in network topology and limited network characteristics. The factors influencing node mobility are uncertain, such as fuzziness and randomness. The traditional vehicle movement model can not accurately represent the moving law of nodes. Therefore, the research on the mobility model of vehicle sensor network is carried out in view of the uncertainty of node movement. It has important research value. This paper simulates and analyzes the existing vehicle sensor network node movement model, sums up the differences and shortcomings of each model node movement, combines with the uncertainty analysis in the vehicle network node movement process, extracts the relative speed. The relative position, time dependence, spatial dependence and road dependence are five kinds of uncertain indexes. The cloud digital features of each index are calculated, and the transformation between qualitative analysis and quantitative description of uncertainty index is completed by using cloud model. The fuzziness and randomness in the process of node movement are solved. An improved intelligent driver model is proposed, which can cover the uncertainty in the process of node movement to the greatest extent and represent the law and strategy of node movement more realistically. The ability to describe the intelligent driver model is expanded. The validity of the model is verified by comparing the calculated results of the improved model with the measured acceleration and velocity values according to the measured data of the road. The simulation platform of Vanet MobiSim and NS2 is used to verify the validity of the model. The influence of the improved model and the intelligent driver model on the routing protocol is compared. The average end-to-end delay and packet data delivery rate index are used to characterize the influence of the two mobile models on the routing protocol. Compared with the intelligent driver model, the improved model can objectively reflect the mobile behavior of vehicles on urban roads. Compared with the intelligent driver model, it can improve the stability of communication links when the traffic environment is complex, and represent the vehicle movement law more truthfully.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.67;U495

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本文編號(hào)：1595533