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VANETs中消息广播和切换机制的研究

发布时间:2017-06-19 01:01

  本文关键词:VANETs中消息广播和切换机制的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,车联网(VANETs, Vehicular Ad hoc Networks)逐渐从学术领域走进了人们的日常生活,影响着人们的出行体验,VANETs的目标:(1)为驾驶人员提供道路安全消息,防止交通事故的发生;(2)为驾驶人员提供商业消息或娱乐消息等多媒体消息,使用户获得满意的出行体验。VANETs包括车辆与车辆(V2V, Vehicle to Vehicle)通信和车辆与路边基础设施(V2R, Vehicle to Rode Side Unit)通信两种通信模式。由于VANETs中节点的高速移动性和网络拓扑结构变化较快的特性,消息的稳定和实时传输面临着严重的挑战。为此,本论文基于IEEE 802.11p协议提出了消息广播机制和切换机制。在V2V通信模式中,针对消息广播过程,在VANETs的MAC层对消息传输机制进行改进,降低安全消息的传输延迟,提高多媒体消息的流畅性。对于安全消息,主要解决中继车辆选择的问题,提出了DVO-SB机制,通过考虑车辆之间的距离、车辆速度和车辆行驶方向选择中继车辆。对于多媒体消息,使用RTB/CTB机制选择中继车辆,为了保证用户接收多媒体数据的流畅性,提出了ARC-SMB机制,根据检测到的信道传输数据帧情况,广播车辆对数据发送速率进行调整,降低丢包率;为了进一步提高用户体验度,提出了用户手动调整多媒体需要质量的思想。并通过仿真验证了提出的机制的有效性。在V2R通信模式中,由于RSU的流量负载是一定的,当同时切换到RSU的车辆较多时,会造成切换拥塞。为了实现车辆在不同RSU之间的无缝切换,需要降低车辆切换拥塞概率,提出了ST-BSB机制。首先,通过考虑当前需要切换的车辆数量、车辆行驶速度、车辆接收到的信号强度和数据包紧急度等因素,对车辆在哪个时间片切换进行了分析,运用斯坦伯格博弈选择合适的时间片进行车辆的切换。然后,在车辆申请切换失败后,利用二进制指数退避算法尽量分散车辆切换时间,降低切换拥塞概率。最后,采用仿真验证了ST-BSB机制的有效性。本论文中提出的消息广播机制和切换机制大大提升了VANETs中消息传输的稳定性和实时性,可是还不够完善,但对于进一步推进VANETs的发展提供了借鉴价值。
【关键词】:车联网 消息广播 切换 博弈论
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U495;TN929.5;TP391.44
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-15
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 研究现状10-14
  • 1.2.1 VANETs中的安全消息广播机制研究现状10-12
  • 1.2.2 VANETs中的多媒体消息广播机制研究现状12
  • 1.2.3 VANETs中的消息切换机制研究现状12-14
  • 1.3 本文的主要工作14
  • 1.4 本文的组织结构14-15
  • 2 相关理论基础15-24
  • 2.1 VANETs15-18
  • 2.1.1 VANETs概述及特点15-16
  • 2.1.2 VANETs通信模式16-17
  • 2.1.3 IEEE 802.11p17-18
  • 2.2 VANETs中的消息传输方式18-19
  • 2.3 博弈论及其应用19-20
  • 2.3.1 博弈论概述19
  • 2.3.2 博弈论在无线通信中的应用19-20
  • 2.4 仿真平台ONE20-23
  • 2.5 本章小结23-24
  • 3 VANETs中基于IEEE 802.11p的消息广播机制24-44
  • 3.1 问题提出及贡献24-25
  • 3.2 系统模型25-26
  • 3.3 VANETs广播架构分析26-28
  • 3.4 DVO-SB安全消息广播机制28-33
  • 3.4.1 竞争窗口求解28-31
  • 3.4.2 中继车辆选择过程31-33
  • 3.5 ARC-SMB多媒体消息广播机制33-36
  • 3.6 仿真与分析36-43
  • 3.6.1 场景及参数设置36-38
  • 3.6.2 仿真结果及分析38-43
  • 3.7 本章小结43-44
  • 4 VANETs中基于IEEE 802.11p的切换机制44-58
  • 4.1 问题提出与贡献44-45
  • 4.2 系统模型45-46
  • 4.3 ST-BEB切换机制46-51
  • 4.3.1 符号表示和问题分析46-47
  • 4.3.2 斯坦伯格博弈模型47-50
  • 4.3.3 二进制指数退避模型50-51
  • 4.4 仿真与分析51-57
  • 4.4.1 仿真设置51-52
  • 4.4.2 仿真场景及评估52-57
  • 4.5 本章小结57-58
  • 结论58-59
  • 参考文献59-65
  • 攻读硕士期间论文发表情况65-66
  • 致谢66-67

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本文编号:461179

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