基于历史移动轨迹的城市车载网络路由算法研究

发布时间：2017-09-28 19:10

  本文关键词：基于历史移动轨迹的城市车载网络路由算法研究

  更多相关文章： 车载网络 路由协议 移动模型 Geocast

【摘要】：车辆间的通信在车辆技术领域中是一种重要且新兴的研究热点,美国、欧盟、日本等国家政府都相继开展了智能交通系统(Intelligent Transportation Systems, ITS)的研究,以求创造一个无交通事故的道路安全环境。车载网络(Vehicular Ad Hoc Networks, VANETs)是ITS中重要的组成部分,为了使车辆间的通信能够在车辆移动速度快、网络拓扑动态变化和车辆节点在网络中的分布不均匀的移动网络环境下有效运行,车载网络的路由协议的高效性则扮演着重要的角色。由于车载网络数据传输是间歇性的,车载网络的传输通信方式则采用类似于DTN的“存储-携带-转发”形式,当节点的通信范围内没有合适的转发的节点时,节点会将信息储存在缓存中,直到下一时刻遇到可转发的节点才将信息转发。对于这种新型的数据转发方式,许多学者在车载网络路由协议的领域作了大量的研究,提出了多种不同的路由协议。由于受到网络拓扑、城市道路障碍物等不定因素的影响,现有的路由协议在大城市道路的环境下仍存在很大的挑战,对此,本文提出基于历史移动轨迹的城市车载网络路由协议(Historical Mobility Trajectory Routing Algorithm Base on Urban VANETs, HMTR)。本文对HMTR路由协议的相关研究工作如下：首先,本文介绍了车载网络的概念、相关应用和面临的挑战,并对现有的车载网络路由协议作分类阐述和总结,归纳其各自的优点和存在的问题；其次,针对大规模城市网络,考虑了目前的移动模型存在的缺陷,提出了基于历史移动轨迹的车辆移动模型(Vehicle Mobile Model of Historical Mobility Trajectory, HMT),该移动模型通过真实的车辆行驶数据,绘制成由多个正方形单元组成的城市交通状态图,接着使用一种改进的K-Means聚类算法将城市地图中的正方形单元聚类成区域,并提出全局车辆移动方式与独立车辆移动方式对大城市中的车辆日常活动的相关特征和规律进行归纳；再者,以HMT移动模型为基础,利用移动模型中的提出的两种车辆移动方式,提出适用于大规模城市车载网络的路由算法HMTR,为了提高车辆的转发率,还根据车辆与区域之间接触的历史信息和判定中继车辆的行驶方向两方面对路由决定进行完善,降低车辆数据转发的时延,提高了转发的成功率；最后,本文通过ONE仿真工具对HMTR算法与GeoEpidemic、GeoPRoPHET和GeoMobCon算法进行了一系列的对比实验,仿真结果表明,HMTR算法在转发率、传输开销、平均时延和平均跳数四个性能指标上都有提升,说明HMTR算法具有相对较好的消息转发能力,对于网络的开销和传输时延较低,以及网络的稳定性良好。
【关键词】：车载网络 路由协议 移动模型 Geocast
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TN929.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 车载网络的特点9
• 1.3 车载网络的应用场景9-10
• 1.4 车载网络研究面临的挑战10
• 1.5 论文的组织10-12
• 第2章 车载网络的路由算法研究12-17
• 2.1 路由算法12-16
• 2.1.1 基于地理位置的路由算法12-13
• 2.1.2 基于拓扑结构的路由算法13-14
• 2.1.3 基于效用的路由算法14-15
• 2.1.4 基于车辆密度的路由算法15-16
• 2.1.5 基于车辆移动轨迹的路由算法16
• 2.2 本章小结16-17
• 第3章 基于历史移动轨迹的车辆移动模型17-27
• 3.1 相关工作17-18
• 3.2 HMT移动模型建立18-26
• 3.2.1 出租车移动轨迹数据集18-19
• 3.2.2 出租车移动轨迹预处理19-20
• 3.2.3 区域聚类20-22
• 3.2.4 区域聚类实验结果与分析22-24
• 3.2.5 车辆移动方式24-26
• 3.3 本章小结26-27
• 第4章 基于历史移动轨迹的城市车载网络路由算法27-33
• 4.1 HMTR算法的提出27-28
• 4.2 HMTR算法设计28-32
• 4.2.1 消息转发策略28-32
• 4.2.2 消息缓存管理32
• 4.3 本章小结32-33
• 第5章 路由算法仿真33-42
• 5.1 仿真工具ONE介绍33-34
• 5.2 HMTR算法仿真实验34-35
• 5.3 仿真结果与分析35-41
• 5.3.1 参数指标35-36
• 5.3.2 算法性能分析36-41
• 5.4 本章小结41-42
• 第6章 总结与展望42-44
• 6.1 总结42
• 6.2 展望42-44
• 参考文献44-48
• 致谢48-49

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本文编号：937565