本文關(guān)鍵詞：基于地理位置信息的車用網(wǎng)絡(luò)路由機(jī)制研究

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【摘要】：車用網(wǎng)絡(luò)是智能交通系統(tǒng)中最具發(fā)展前景的技術(shù)之一,它在輔助駕駛、交通事故預(yù)警、交通管理以及Internet服務(wù)等方面都起著至關(guān)重要的作用。車用網(wǎng)絡(luò)是移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)在交通領(lǐng)域的特殊應(yīng)用,它的主要特點(diǎn)是:車輛高速運(yùn)動(dòng),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化快而頻繁;車輛沿著道路行駛,運(yùn)動(dòng)具有一定的規(guī)律性;車輛上裝有導(dǎo)航設(shè)備,可實(shí)時(shí)獲取地理位置信息等等。由于車網(wǎng)絡(luò)的這些特殊性,所以不能簡(jiǎn)單將移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議直接運(yùn)用到車網(wǎng)絡(luò)中。因此,設(shè)計(jì)出一種適用于車網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議,提高車網(wǎng)絡(luò)中的路由效率,是研究車網(wǎng)絡(luò)的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。首先,本文通過(guò)對(duì)比分析基于拓?fù)?TB,Topology-based)的這類路由協(xié)議和基于地理位置(GPB,Geographic Position-based)的這類路由協(xié)議的特點(diǎn),得出GPB這類路由協(xié)議更適用于車用網(wǎng)絡(luò)。其次,由于目前對(duì)GPB這類路由協(xié)議的研究都是假定已經(jīng)知道目的節(jié)點(diǎn)的地理位置信息,而沒(méi)有明確給出獲取目的節(jié)點(diǎn)地理位置信息的方案,所以,本文提出了一種基于位置服務(wù)器的獲取目的節(jié)點(diǎn)位置的方案。然后,針對(duì)現(xiàn)有的幾種典型的GPB路由協(xié)議存在的不足,提出了一種改進(jìn)的GPB路由協(xié)議——基于兩跳的受限貪婪路由TLGR(Two-hops Limited Greedy Routing)。TLGR路由協(xié)議主要分為三部分:最優(yōu)路徑選擇、基于兩跳受限貪婪轉(zhuǎn)發(fā)以及基于方向優(yōu)先的修復(fù)策略。最優(yōu)路徑方案利用電子地圖,結(jié)合道路長(zhǎng)度和道路上車流密度信息選擇一條由路口序列組成的最優(yōu)路徑,它是為了解決城市建筑影響通信質(zhì)量這一問(wèn)題而提出的�；趦商芟挢澙忿D(zhuǎn)發(fā)策略通過(guò)掌握兩跳范圍內(nèi)鄰居節(jié)點(diǎn)信息來(lái)選擇下一跳節(jié)點(diǎn),能有效預(yù)測(cè)路由空洞從而避開(kāi)路由空洞,它是為了解決GPSR、GPCR等路由協(xié)議中的貪婪轉(zhuǎn)發(fā)在車網(wǎng)絡(luò)中容易頻繁出現(xiàn)路由空洞這一問(wèn)題而提出的�；诜较騼�(yōu)先的修復(fù)策略在基于兩跳受限貪婪轉(zhuǎn)發(fā)失效時(shí)啟用,是為了降低GPSR、GPCR等路由協(xié)議中修復(fù)策略的算法復(fù)雜度而提出的。最后,本文使用交通仿真軟件SUMO搭建簡(jiǎn)單的城市交通場(chǎng)景,并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS3對(duì)TLGR路由協(xié)議和現(xiàn)有的三種典型的GPB路由協(xié)議GPSR、GPsrJ+以及ROGRP進(jìn)行仿真,從路由過(guò)程中的數(shù)據(jù)包投遞率以及平均端到端時(shí)延這兩方面對(duì)這三種路由協(xié)議進(jìn)行評(píng)估,仿真結(jié)果表明,TLGR路由協(xié)議較其他三種路由協(xié)議在數(shù)據(jù)包投遞率方面有很大提高,在平均端到端時(shí)延上也有所改善。
【關(guān)鍵詞】：車用網(wǎng)絡(luò) TLGR協(xié)議 GPSR協(xié)議 GPCR協(xié)議 貪婪轉(zhuǎn)發(fā)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TN915.04
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 中英文詞匯對(duì)照表13-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外對(duì)車網(wǎng)絡(luò)中基于地理位置路由的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排17-18
• 第二章 車用網(wǎng)絡(luò)及其路由協(xié)議研究18-32
• 2.1 車用網(wǎng)絡(luò)概述18-20
• 2.1.1 車用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)18-19
• 2.1.2 車用網(wǎng)絡(luò)特征19-20
• 2.1.3 車用網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用20
• 2.2 車用網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議分類20-23
• 2.2.1 基于拓?fù)涞穆酚蓞f(xié)議21-22
• 2.2.2 基于位置的路由協(xié)議22
• 2.2.3 基于地圖的路由協(xié)議22-23
• 2.3 車用網(wǎng)絡(luò)中典型的基于地理位置路由23-29
• 2.3.1 GPSR23-25
• 2.3.2 GPCR25-27
• 2.3.3 GPsr J+27-28
• 2.3.4 DREAM28-29
• 2.4 各路由協(xié)議在車用網(wǎng)中的適應(yīng)性比較29-31
• 2.4.1 基于拓?fù)涞母髀酚蓞f(xié)議比較29
• 2.4.2 基于拓?fù)浜突诘乩砦恢玫穆酚蓞f(xié)議比較29-30
• 2.4.3 典型的基于地理位置路由協(xié)議存在的問(wèn)題30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 車用網(wǎng)絡(luò)中一種改進(jìn)的地理位置路由協(xié)議32-53
• 3.1 應(yīng)用場(chǎng)景及問(wèn)題的提出32-34
• 3.1.1 應(yīng)用場(chǎng)景32-33
• 3.1.2 問(wèn)題的提出33-34
• 3.2 基于位置服務(wù)器的獲取目的節(jié)點(diǎn)位置的方案34-38
• 3.2.1 位置服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)34-35
• 3.2.2 節(jié)點(diǎn)地理位置信息的存儲(chǔ)與更新35-36
• 3.2.3 目的節(jié)點(diǎn)地理位置信息的查詢36-38
• 3.3 最優(yōu)路徑的選擇38-40
• 3.3.1 子區(qū)域的截取38-39
• 3.3.2 最短路算法39-40
• 3.3.3 路口序列的進(jìn)一步優(yōu)化40
• 3.4 基于兩跳的受限的貪婪轉(zhuǎn)發(fā)算法40-50
• 3.4.1 路口域及備選節(jié)點(diǎn)域41-42
• 3.4.2 按需預(yù)測(cè)機(jī)制42-44
• 3.4.3 算法描述44-47
• 3.4.4 鄰居列表結(jié)構(gòu)47-48
• 3.4.5 關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)48-50
• 3.5 基于方向優(yōu)先的修復(fù)策略50-52
• 3.5.1 兩跳貪婪轉(zhuǎn)發(fā)失效情況50-51
• 3.5.2 改進(jìn)策略51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第四章 路由協(xié)議的仿真分析53-64
• 4.1 仿真工具53-54
• 4.1.1 SUMO介紹53
• 4.1.2 NS3介紹53-54
• 4.2 仿真參數(shù)與仿真場(chǎng)景54-59
• 4.2.1 仿真參數(shù)54-55
• 4.2.2 仿真場(chǎng)景的搭建55-59
• 4.3 仿真結(jié)果及性能分析59-63
• 4.3.1 數(shù)據(jù)包投遞率59-61
• 4.3.2 平均端到端時(shí)延61-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 論文總結(jié)64-65
• 5.2 研究展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果70-71

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本文編號(hào)：734353