基于车载自组织网络的延迟容忍数据递交算法研究

发布时间：2017-07-29 13:10

  本文关键词：基于车载自组织网络的延迟容忍数据递交算法研究

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【摘要】：近十几年来随着无线通信技术和汽车工业的迅猛发展,车载自组织网络(VANET,vehicular ad hoc network)作为实现智能交通系统、提高道路交通安全和效率的关键技术,得到了政府、汽车产业联盟、学术机构的广泛关注和研究。基于VANET的数据递交为车载自组织网络提供数据传输服务,是车载自组织网络重要的组成部分。然而车载自组织网络是一种特殊的延迟容忍网络,由于运动车辆高速行驶、车辆间的间歇性通信、建筑物干扰等原因导致网络拓扑经常变动,网络拓扑的频繁变动导致从源车辆节点到目的车辆节点不存在可靠的通信链路,端到端的可靠通信得不到保证。因此提供数据递交服务的路由协议成为保证车载自组织网络可靠通信至关重要的一个研究问题。在本文中,首先介绍了车载自组织网络的相关基础知识,然后对车载网中常用的延迟容忍路由算法进行了相关的介绍分析。针对城市环境中有大量停泊车辆和车辆行驶轨迹具有一定规律性,本文提出了基于停泊车辆辅助的移动感知路由算法,该算法的研究主要分为三部分:第一,利用停泊车辆在拓扑结构动态变化的车载自组织网络基础上构建拓扑稳定的骨干网络;第二,研究车辆的移动性规律,建立车辆的移动模型;第三,利用移动模型预测消息目标车辆的位置,然后通过骨干网络将消息传递和固定到目标位置,等目标车辆经过预测位置时进行消息传递。针对车载网络中自私节点问题,本文提出了基于社会贡献的自私路由算法,该算法定义了消息投递预测值和节点社会贡献分别用来衡量车辆节点投递消息成功的概率和车辆节点转发消息的贡献度,当携带消息的节点选择下一跳中继节点时,优先选择具有高投递预测值和低社会贡献的节点进行消息的传递。最后利用the ONE机会网络仿真平台对本文提出的两个算法进行仿真实验,仿真结果显示这两个算法在消息投递率、网络负载率和平均时延方面比现有的一些延迟容忍算法表现较好。
【关键词】：车载自组织网络 延迟容忍 数据传递 移动 贡献
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题研究工作的背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 主要研究内容11
• 1.4 论文组织结构11-13
• 第二章 车载自组织网络基础13-20
• 2.1 无线自组织网络13-15
• 2.1.1 无线自组织网络的概念13
• 2.1.2 无线自组织网络的特点13-14
• 2.1.3 无线自组织网络的应用14-15
• 2.2 延迟容忍网络15-16
• 2.2.1 延迟容忍网络的概念15
• 2.2.2 延迟容忍网络的特点15-16
• 2.2.3 延迟容忍网络的应用16
• 2.3 车载自组织网络16-19
• 2.3.1 车载自组织网络的概念16-17
• 2.3.2 车载自组织网络的特点17-18
• 2.3.3 车载自组织网络的应用18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 车载自组织网络路由算法分析20-25
• 3.1 车载自组织网络路由算法20-23
• 3.1.1 DD路由算法21
• 3.1.2 Epidemic路由算法21-22
• 3.1.3 Spray & Wait路由算法22
• 3.1.4 Spray & Focus路由算法22
• 3.1.5 Prophet路由算法22-23
• 3.2 路由算法的评估指标23-24
• 3.3 本章小结24-25
• 第四章 基于停泊车辆辅助的移动感知路由算法25-53
• 4.1 算法的基本思想25-28
• 4.1.1 假设条件26
• 4.1.2 车载骨干网络架构26-28
• 4.2 车载骨干网络的设计28-31
• 4.3 车辆节点位置预测31-39
• 4.3.1 建立车辆移动模型31-34
• 4.3.2 获取车辆移动模型34-36
• 4.3.3 更新车辆移动模型36-38
• 4.3.4 车辆节点位置预测38-39
• 4.4 消息传输和分发39-43
• 4.5 算法仿真与分析43-51
• 4.5.1 ONE机会网络仿真平台43-47
• 4.5.2 仿真实验47-51
• 4.6 本章小结51-53
• 第五章 基于社会贡献的自私路由算法53-71
• 5.1 自私性路由53-54
• 5.2 基于社会贡献的自私路由算法设计54-61
• 5.2.1 系统模型和假设54-55
• 5.2.2 消息投递预测值55-58
• 5.2.3 车辆节点的社会贡献58-60
• 5.2.4 消息转发60-61
• 5.3 仿真实验61-69
• 5.3.1 仿真环境设置61-64
• 5.3.2 仿真结果与分析64-69
• 5.4 本章小结69-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 论文工作总结71-72
• 6.2 后续工作展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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本文编号：589315