基于车辆运动复杂统计特性的数据分发算法研究
本文关键词：基于车辆运动复杂统计特性的数据分发算法研究
更多相关文章： 车载自组织网络 复杂网络 度分布 聚类系数 平均路径长度
【摘要】：当代车辆数目逐步增多,车载网络呈现一种复杂性。目前,复杂网络已经变为各行各业的研究热点之一。将复杂网络应用到车载自组织网络中,这是一个挑战也是车载自组织网络研究的又一新篇章。复杂网络的三个基本特性,即度和度的分布、聚类系数和平均路径长度,分别对应车载网络中节点所处环境的节点密集程度、节点间通信的密集程度以及节点间平均路径长度这三个特征。因此将复杂网络与车载自组织网络相结合有一定的借鉴意义。根据对车载自组织网络的复杂统计特性的分析研究,数据转发算法可以在符合车载网络复杂统计特性的研究基础上进行设计,有利于提高算法的性能。本论文提出一种基于车辆运动复杂统计特性的数据分发算法。首先对三个城市的车辆移动轨迹进行复杂统计特性分析,这三个城市的车辆移动类型分别为只有出租车、只有公交车和出租车公交车混合的情况。在这三种情况下分别对度和度分布、聚类系数、平均路径长度三个基本统计特性进行分析。分析结果得出这三种车载网络的度的分布服从指数分布,而并非预测的幂律分布;并且车载网络的聚类系数较高,平均路径长度较短,因此车载网络具有小世界效应。之后根据分析结果设计一种基于车辆运动复杂统计特性的数据分发算法。首先根据节点度的分布情况设置阈值,以此来判断节点所处的周围节点是否众多。其次根据与阈值比较结果来选择不同的数据转发策略。若阈值较高,则选择洪泛广播。若阈值较低则选择邻居节点中聚类系数较高与平均路径长度较短的节点作为下一跳。最后,在NS2仿真软件上,本文对提出的协议的性能进行了评价。通过将该协议与AODV协议相比较,发现本文中提出的路由协议具有较高的成功投递率以及较小的平均端到端延迟。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.67;O157.5
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本文编号：1237772
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