本文關(guān)鍵詞：VANET中基于路段的分簇路由算法研究

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【摘要】：近年來,隨著車輛的增長使交通問題越來越嚴(yán)峻。研究者們?yōu)榻鉀Q這類問題,并給人們提供一個安全有效的交通環(huán)境,提出智能交通概念。智能交通對車輛安全、交通事故偵查、交通堵塞、車輛檢查、偷盜車輛追蹤、控制車輛排放等管理工作,提供了更加有效的幫助。智能交通也在輔助駕駛、協(xié)助交通管理、交通信息收集等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。智能交通的核心技術(shù)是車聯(lián)網(wǎng)技術(shù),車聯(lián)網(wǎng)是指以車輛為移動節(jié)點(diǎn),利用車載設(shè)備、路邊單元、通信衛(wèi)星等輔助通信設(shè)備自組織通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在移動自組織網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的支持下,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展。隨著車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用需求,各國政府和研究部門都在紛紛投入車聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域。由于在車聯(lián)網(wǎng)中車輛具有高速移動性,使得車聯(lián)網(wǎng)多跳路由面臨巨大的挑戰(zhàn)。目前應(yīng)用于移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的主要路由協(xié)議很難完全適應(yīng)于車聯(lián)網(wǎng)場景。本文將已經(jīng)存在的經(jīng)典移動自組織網(wǎng)絡(luò)中路由協(xié)議和近十年來大多數(shù)車聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議進(jìn)行總結(jié)和歸類分析,并通過實(shí)驗(yàn)仿真了這些算法的性能。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知目前在車聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議中主要存在有路由發(fā)現(xiàn)開銷大;路由表有效期短;數(shù)據(jù)包交付延時長和鏈路質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。因此,針對車聯(lián)網(wǎng)提出一個合適的路由協(xié)議成為重要的研究課題。當(dāng)前電子地圖與GPS技術(shù)已經(jīng)發(fā)展相對成熟,本文利用節(jié)點(diǎn)移動受到道路設(shè)施的限制特點(diǎn),提出一種基于路段的網(wǎng)格分簇路由算法。眾所周知,通過分簇可以有效的降低廣播風(fēng)暴風(fēng)險。同時可以降低路由發(fā)現(xiàn)與維護(hù)的開銷。通過基于路段進(jìn)行分簇不僅可以使得簇內(nèi)成員數(shù)量相對均勻,而且可以優(yōu)化在簇內(nèi)或鄰居簇間通信鏈路質(zhì)量。本文利用節(jié)點(diǎn)移動的速度和方向具有宏觀局限性,對節(jié)點(diǎn)在一定時間內(nèi)的位置進(jìn)行預(yù)測,不僅減少簇維護(hù)的開銷,而且在數(shù)據(jù)分組路由過程中,對選擇合適的存儲攜帶節(jié)點(diǎn)具有輔助作用,可以大大降低路由延遲。同時,本文利用深度優(yōu)先遍歷算法降低基于位置的路由協(xié)議存在路由空洞和路由環(huán)路的危險。并且在路由過程中不再依靠簇首進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),而是優(yōu)先選擇簇成員節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),以降低簇首負(fù)載和簇成員對簇首的依賴性。通過NS2實(shí)驗(yàn)仿真和相關(guān)性能分析可知,本文提出的基于路段的分簇路由算法,不僅在鏈路質(zhì)量上有所優(yōu)化,而且對數(shù)據(jù)的交付率、延時都有所改善。并且與一般的分簇路由協(xié)議相比,網(wǎng)絡(luò)中額外開銷(簇維護(hù)和路由發(fā)現(xiàn)開銷)得到了大大降低,提升了網(wǎng)絡(luò)整體性能。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 路由 路段分簇 深度優(yōu)先遍歷 NS2
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 課題研究的背景及意義8-9
• 1.2 VANET研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 經(jīng)典MANET路由協(xié)議及其改進(jìn)11-12
• 1.4 問題的提出12-13
• 1.5 主要研究內(nèi)容13-14
• 1.6 本文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 VANET概述16-32
• 2.1 VANET協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)16-18
• 2.2 車聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)18-20
• 2.3 VANET結(jié)構(gòu)特點(diǎn)20-21
• 2.4 VANET關(guān)鍵技術(shù)21-23
• 2.5 VANET路由協(xié)議綜述23-31
• 2.5.1 基于位置的貪婪路由算法(LGBRP)24-25
• 2.5.2 基于分簇路由算法(CBRP)25-27
• 2.5.3 基于街道集的路由算法(SBRP)27-29
• 2.5.4 基于錨節(jié)點(diǎn)的路由算法(ABRP)29-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于路段分簇路由算法32-39
• 3.1 簇劃分32-33
• 3.2 預(yù)測機(jī)制33-36
• 3.3 簇首選擇與維護(hù)36-37
• 3.4 目的節(jié)點(diǎn)查找37
• 3.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 VANET路由協(xié)議仿真實(shí)驗(yàn)研究與分析39-57
• 4.1 NS2仿真平臺39-40
• 4.2 實(shí)驗(yàn)場景構(gòu)建40-41
• 4.3 典型路由算法實(shí)驗(yàn)性能分析41-47
• 4.3.1 數(shù)據(jù)交付率41-43
• 4.3.2 數(shù)據(jù)交付延時與平均跳數(shù)43-44
• 4.3.3 路由發(fā)現(xiàn)開銷44-45
• 4.3.4 中斷率和交付率45-47
• 4.4 RCR路由算法性能分析比較47-56
• 4.4.1 城市場景模型測試47-52
• 4.4.2 高速公路場景模型測試52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第5章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 論文總結(jié)57
• 5.2 未來研究工作57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明63-64
• 致謝64

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