【摘要】：車載自組織網(wǎng)絡(luò)VANET (Vehicular Ad-hoc Network)利用無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建高效智能交通系統(tǒng)以提高道路交通安全和效率,具有重要的研究價值和社會意義,近年來受到全球范圍內(nèi)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。在車聯(lián)網(wǎng)的諸多應(yīng)用中,安全應(yīng)用對數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆⻊?wù)質(zhì)量要求越來越高,亟需高效的廣播協(xié)議來滿足不斷增長的需求。而車輛高速移動、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓叨葎討B(tài)變化以及無線信道的衰落和干擾,使得車聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)傳輸面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文分別從物理鏈路、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛻?yīng)用業(yè)務(wù)三個層面研究了車聯(lián)網(wǎng)中安全消息的廣播優(yōu)化算法。針對城市和高速路場景的不同特點,分別設(shè)計了基于發(fā)送方和基于接收方中繼決策的廣播路由,本文的主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下:首先,針對多跳廣播最基本的中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇問題,結(jié)合發(fā)送方主動指定和接收方分布式協(xié)作的優(yōu)勢,提出一種動態(tài)預(yù)估最小期望時延的可靠廣播方案。該方案在發(fā)送方選擇中繼節(jié)點時,利用城市道路全局的距離和方向等靜態(tài)因素來指導(dǎo)中繼選擇的范圍,利用局部的鏈路質(zhì)量、車輛移動、信道競爭和干擾等動態(tài)因素來建模分析節(jié)點的一跳轉(zhuǎn)移概率和轉(zhuǎn)移時延,以預(yù)估選擇某個鄰居為中繼時的最小期望時延度量節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)質(zhì)量來優(yōu)選中繼。針對廣播可靠性不穩(wěn)定的問題,提出了非指定中繼分布式協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)的策略,確保廣播的連續(xù)性。仿真結(jié)果表明所提算法兼顧了廣播的時效性和可靠性,同時具有較低冗余。其次,針對基于發(fā)送方的中繼策略在拓?fù)淇焖僮兓瘓鼍跋驴煽啃约眲∠陆档膯栴},提出一種基于接收方分布式競爭轉(zhuǎn)發(fā)的快速廣播方案。針對現(xiàn)有的分布式轉(zhuǎn)發(fā)方案在稀疏網(wǎng)絡(luò)中存在“慢反應(yīng)”、在密集網(wǎng)絡(luò)中存在“局部廣播風(fēng)暴”的問題,提出一種低負(fù)載、自適應(yīng)的感知策略。該策略利用網(wǎng)絡(luò)中已有的BSM消息收集發(fā)送節(jié)點的局部拓?fù)湫畔?嵌入到廣播報文中協(xié)助接收節(jié)點認(rèn)知先驗拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來統(tǒng)一調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)等待時延;還利用車流密度與行車速度的線性關(guān)系跟蹤網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化,自適應(yīng)地調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)概率。針對密集網(wǎng)絡(luò)中廣播發(fā)送節(jié)點的拓?fù)湫畔?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)負(fù)載劇增的問題,感知策略提煉了拓?fù)涞奶卣餍畔⒂糜诮邮展?jié)點轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級調(diào)度。仿真結(jié)果表明所提算法具有較低的時延和冗余以及較高的廣播效率。自適應(yīng)的局部拓?fù)涓兄夹g(shù)完全是自組織方式,具有良好的拓展性。最后,針對現(xiàn)有的廣播協(xié)議大多數(shù)只考慮消息類型來區(qū)分信道接入優(yōu)先級、而忽略了消息緊急程度隨時間和空間動態(tài)變化的問題,提出了一種新穎的基于安全消息消息量化的高效廣播方案。分析了網(wǎng)絡(luò)中消息的安全信息量隨時間、空間的變化規(guī)律,通過緊急程度來形象地度量消息所含有的安全信息量,并推導(dǎo)了消息緊急程度量化表達(dá)式。針對車流密度和節(jié)點分布動態(tài)變化特性,研究了消息的一跳有效覆蓋增益,結(jié)合安全信息量化值,推導(dǎo)了消息的一跳廣播收益,并基于此收益值設(shè)計了消息的優(yōu)先級調(diào)度機(jī)制。所提廣播方案旨在實現(xiàn)安全信息量全網(wǎng)的最大化覆蓋,滿足更多的節(jié)點接收更緊急安全消息的期望。仿真結(jié)果表明所提算法具有較高的車輛覆蓋率和廣播效率以及更低的投遞時延。
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【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;U495

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2384572