基于簇与网络编码的VANET技术研究
发布时间：2020-10-23 10:21
随着移动互联网技术的快速发展,融合了物联网、传感器网络和自组织网络的智能交通系统(ITS,intelligent transport system)已经走进普通居民的日常生活。作为ITS的关键组成部分,车载自组织网络(VANET,vehicular ad-hoc network),一种主要由车载单元、路边单元和通信卫星构成的移动自组织网络逐渐受到学者们的重视,并且成为当前无线通信研究领域的一个重要方向。VANET的拓扑结构多变且节点移动的速度与方向存有差异,这将导致节点间的通信链路持续时间短暂,难以满足VANET传递消息的要求。为了解决上述问题,本文对基于簇与网络编码的VANET技术进行研究。首先,使用成簇的方式可以提高VANET拓扑结构与通信链路的稳定性,同时节省网络中产生的路由开销。目前,针对车载自组织网络设计的成簇算法主要适用高速公路的移动场景,较少考虑车辆节点方向和速度频繁变化的城市环境。本文在经典成簇算法的基础上提出一种更加稳定且可靠的VANET成簇算法。该算法针对城市交通环境的特点对成簇算法的多个稳定性条件进行改进,并且考虑信道质量对通信服务质量的影响。NS-2仿真结果表明,对比经典的LID算法和MOBIC算法,本文提出的算法具有更高的稳定性和可靠性,并且端到端的传输时延更低。其次,给出一种基于网络编码的VANET数据分发策略。由于车辆节点密度的不均匀分布会导致稀疏场景中数据分发的可靠性大幅度降低。因此,需要采用网络编码机制来提高数据分发的可靠性与安全性。其中,针对地图和导航信息的分发,路边单元采用随机线性网络编码的方式提高整个网络的吞吐容量。针对安全和预警信息的分发,簇头节点采用即时译码网络编码的方式降低广播消息的时延。仿真结果表明,基于网络编码的VANET数据分发策略在吞吐量和时延方面具有一定的优势。最后,给出一种基于拥塞控制的VANET速率分配算法。因为城市的中心路段在流量高峰期经常出现多个车辆节点同时进行请求或转发消息的情况,这将大幅增加网络拥塞发生的可能性。本文提出的速率分配算法在考虑车载自组织网络发生拥塞的同时,结合节点高速移动带来的链路不稳定性因素,通过最优化方法计算最优的源节点发送速率,实现网络的拥塞控制和总效用最优。仿真结果表明,该算法能够有效控制网络拥塞情况的发生,并降低链路不稳定性因素对网络的影响。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN929.5;U463.67;U495
【部分图文】：
士研究生学位论文 术与设施也趋于成熟与完善。智能车位、自动驾驶、共享汽车等广阔[4]。但是，作为智能交通系统的基本组成单元，车辆还未有的可靠通信，因此在智能交通系统逐步发展的过程中，组建可靠T）始终是最基本的要求。物流运输中心 公交汽车公司交通信息中心
南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论设立了多个车载网络项目，包括 CVIS[12]、SAFESPOT[13]、COOPERS[14]和 SeVeCom[15]等，研究了与车载网络相关的多种关键技术。在欧盟第七研发框架计划（FP7, seventh frameworkprogramme for research）中，包括 EuroFOT[16]、DriveC2X[17]等在内的车载网络测试项目均得到了欧洲政府的支持。1986-19941996-2003CHAUFFEUR I&II2001-2004CarTalk20002006-2010CVIS/SAFESPOT/COOPERS2011-2014DRIVE C2X
NS2 仿真平台[59]对 LID、MOBIC、SQ-WCA 算法进行仿真，主要分析城的速度、节点的个数对算法性能的影响，主要是从成簇的稳定性和端到端析算法的性能，具体的参数设置如表 3.1 所示。表 3.1 仿真参数仿真参数 参数值 仿真参数 参数值仿真区域 1000×1000m2最大传输距离 250m仿真时间 200s 数据包类型 CBR节点数目 50~150 数据包大小 512byte节点速度 10~60km/h 权重(w1, w2, w3) (0.4, 0.4, 模拟更加真实的城市环境，验证算法在城市环境中的性能，本文利用 SU图 3.3 所示的曼哈顿模型。SUMO 是德国宇航中心开发的交通仿真软件，建交通路网、管理信号灯、分配车辆节点的行驶路径和速度[60]。
【参考文献】
本文编号：2852907
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN929.5;U463.67;U495
【部分图文】：
士研究生学位论文 术与设施也趋于成熟与完善。智能车位、自动驾驶、共享汽车等广阔[4]。但是，作为智能交通系统的基本组成单元，车辆还未有的可靠通信，因此在智能交通系统逐步发展的过程中，组建可靠T）始终是最基本的要求。物流运输中心 公交汽车公司交通信息中心
南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论设立了多个车载网络项目，包括 CVIS[12]、SAFESPOT[13]、COOPERS[14]和 SeVeCom[15]等，研究了与车载网络相关的多种关键技术。在欧盟第七研发框架计划（FP7, seventh frameworkprogramme for research）中，包括 EuroFOT[16]、DriveC2X[17]等在内的车载网络测试项目均得到了欧洲政府的支持。1986-19941996-2003CHAUFFEUR I&II2001-2004CarTalk20002006-2010CVIS/SAFESPOT/COOPERS2011-2014DRIVE C2X
NS2 仿真平台[59]对 LID、MOBIC、SQ-WCA 算法进行仿真，主要分析城的速度、节点的个数对算法性能的影响，主要是从成簇的稳定性和端到端析算法的性能，具体的参数设置如表 3.1 所示。表 3.1 仿真参数仿真参数 参数值 仿真参数 参数值仿真区域 1000×1000m2最大传输距离 250m仿真时间 200s 数据包类型 CBR节点数目 50~150 数据包大小 512byte节点速度 10~60km/h 权重(w1, w2, w3) (0.4, 0.4, 模拟更加真实的城市环境，验证算法在城市环境中的性能，本文利用 SU图 3.3 所示的曼哈顿模型。SUMO 是德国宇航中心开发的交通仿真软件，建交通路网、管理信号灯、分配车辆节点的行驶路径和速度[60]。
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 常促宇;向勇;史美林;;车载自组网的现状与发展[J];通信学报;2007年11期
2 王昊,钟晓峰,王有政;无线自组织网络中CBRP路由算法改进[J];计算机工程与应用;2005年29期
相关博士学位论文 前1条
1 康凯;IEEE 802.11系列无线局域网MAC层的研究[D];清华大学;2007年
本文编号：2852907
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