低开销车联网路由算法研究

发布时间：2017-05-16 11:21

  本文关键词：低开销车联网路由算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：车载自组织网络(Vehicular Ad hoc Networks, VANET)简称车联网,是物联网的一个重要应用,同时是移动自组织网络的一个分支。它作为现代汽车工业技术和新型无线通信技术发展的产物,这些年来得到了全世界的包括学术界和汽车厂商的关注。在车联网技术中,路由协议是一个很关键的研究内容。在路由协议中,路由开销过大一直是一个重大问题。减少路由分组和信标包对网络带宽的占用,是学术界和工业界密切关注的课题。车联网网络节点密度大的特点,造成了因为路由分组和信标包分组过多造成的网络拥塞问题。为解决这个问题,本文进行了如下研究。一.按需路由算法的泛洪路由请求过程过多占用网络带宽,可能会造成网络拥塞和广播风暴。在第二章,论文基于AODV-ETX算法提出了低开销路由算法LORS。该算法通过结合按需路由和地理路由,减少了路由请求数目；增加本地路由修复功能,用本地路由修复的少部分开销,代替了路由断开后重新建立路由需要的大量开销；使用了区域泛洪,减小了泛洪的影响和占用的带宽。并通过仿真分析了协议的性能,发现LORS的路由负载相对于AODV-ETX有明显的优化,并随着节点密度的增大,优化的程度逐渐增大。二.提高信标包的利用率也是个重要的问题。以恒定频率发送信标包,既不满足高速节点的更新频率,又超出了低速节点的要求。在论文的第三章前两章中分别提出了基于移动预测和速度预测的信标包自适应传输策略。通过仿真发现,提出的信标包传输策略能够显著减少信标包,从而降低了网络负载。同时我们提出了一种信标包的扩展传输策略,使得活跃路径上的节点信息得到及时更新,从而减少路由请求包的泛洪次数,最终达到减少路由负载的目的。三.结合交通仿真软件SUMO和网络仿真软件NS2,生成模拟的车联网场景,并在该场景下测试LORS算法和信标包传输策略的性能。通过仿真结果发现,相对于AODV-ETX, LORS算法能降低路由负载,且节点密度越大,提升的性能越多；提出的信标包传输策略能够减少信标包负载。
【关键词】：车联网 路由协议 路由负载 信标包 仿真
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN929.5;U495
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 基于拓扑的路由算法12-13
• 1.2.2 地理路由协议13-14
• 1.2.3 基于交通感知的路由协议14
• 1.2.4 基于簇的路由协议14-15
• 1.2.5 基于广播的路由协议15
• 1.3 论文组织结构15-17
• 2 低路由开销路由算法17-35
• 2.1 引言17-18
• 2.2 低路由开销路由算法18-23
• 2.2.1 目的节点寻找算法19-20
• 2.2.2 泛洪区区域确定方案20-22
• 2.2.3 本地路由修复机制22-23
• 2.3 理论分析23-29
• 2.3.1 可扩展性23-24
• 2.3.2 初始化路由开销分析24-27
• 2.3.3 路由维护开销分析27-28
• 2.3.4 信标包开销分析分析28-29
• 2.4 仿真结果及分析29-34
• 2.4.1 模拟环境29-30
• 2.4.2 实验结果及分析30-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3 自适应信标包传输方案35-46
• 3.1 引言35
• 3.2 系统模型35-36
• 3.3 基于位置预测的自适应信标包传输方案36-37
• 3.4 基于移动性变化的自适应信标包传输方案37-39
• 3.5 基于需求学习的信标包传输扩展方案39-42
• 3.6 扩展版的LORS仿真结果及分析42-44
• 3.6.1 路由开销随最大速度的变化情况42-43
• 3.6.2 路由开销随最大加速度的变化情况43-44
• 3.7 本章小结44-46
• 4 车联网仿真实现46-54
• 4.1 车联网仿真总体设计方案46-47
• 4.2 交通仿真模块47-50
• 4.2.1 交通仿真软件-SUMO47-48
• 4.2.2 交通仿真实验步骤48-50
• 4.2.3 交通仿真影响因素50
• 4.3 网络仿真模块50-52
• 4.3.1 网络仿真软-NS250-51
• 4.3.2 网络设定51-52
• 4.4 本章小结52-54
• 5 总结与展望54-56
• 5.1 工作总结54-55
• 5.2 未来展望55-56
• 参考文献56-59
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果59-61
• 学位论文数据集61

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