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VANET中基于路段的分簇路由算法研究

发布时间:2017-10-17 07:25

  本文关键词:VANET中基于路段的分簇路由算法研究


  更多相关文章: 车联网 路由 路段分簇 深度优先遍历 NS2


【摘要】:近年来,随着车辆的增长使交通问题越来越严峻。研究者们为解决这类问题,并给人们提供一个安全有效的交通环境,提出智能交通概念。智能交通对车辆安全、交通事故侦查、交通堵塞、车辆检查、偷盗车辆追踪、控制车辆排放等管理工作,提供了更加有效的帮助。智能交通也在辅助驾驶、协助交通管理、交通信息收集等领域应用广泛。智能交通的核心技术是车联网技术,车联网是指以车辆为移动节点,利用车载设备、路边单元、通信卫星等辅助通信设备自组织通信网络系统。在移动自组织网络和物联网等技术的支持下,车联网技术得到快速发展。随着车联网的应用需求,各国政府和研究部门都在纷纷投入车联网研究领域。由于在车联网中车辆具有高速移动性,使得车联网多跳路由面临巨大的挑战。目前应用于移动自组织网络中的主要路由协议很难完全适应于车联网场景。本文将已经存在的经典移动自组织网络中路由协议和近十年来大多数车联网路由协议进行总结和归类分析,并通过实验仿真了这些算法的性能。根据实验结果分析可知目前在车联网路由协议中主要存在有路由发现开销大;路由表有效期短;数据包交付延时长和链路质量不稳定等问题。因此,针对车联网提出一个合适的路由协议成为重要的研究课题。当前电子地图与GPS技术已经发展相对成熟,本文利用节点移动受到道路设施的限制特点,提出一种基于路段的网格分簇路由算法。众所周知,通过分簇可以有效的降低广播风暴风险。同时可以降低路由发现与维护的开销。通过基于路段进行分簇不仅可以使得簇内成员数量相对均匀,而且可以优化在簇内或邻居簇间通信链路质量。本文利用节点移动的速度和方向具有宏观局限性,对节点在一定时间内的位置进行预测,不仅减少簇维护的开销,而且在数据分组路由过程中,对选择合适的存储携带节点具有辅助作用,可以大大降低路由延迟。同时,本文利用深度优先遍历算法降低基于位置的路由协议存在路由空洞和路由环路的危险。并且在路由过程中不再依靠簇首进行数据转发,而是优先选择簇成员节点进行数据转发,以降低簇首负载和簇成员对簇首的依赖性。通过NS2实验仿真和相关性能分析可知,本文提出的基于路段的分簇路由算法,不仅在链路质量上有所优化,而且对数据的交付率、延时都有所改善。并且与一般的分簇路由协议相比,网络中额外开销(簇维护和路由发现开销)得到了大大降低,提升了网络整体性能。
【关键词】:车联网 路由 路段分簇 深度优先遍历 NS2
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U495;TP391.44;TN929.5
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第1章 绪论8-16
  • 1.1 课题研究的背景及意义8-9
  • 1.2 VANET研究现状9-11
  • 1.3 经典MANET路由协议及其改进11-12
  • 1.4 问题的提出12-13
  • 1.5 主要研究内容13-14
  • 1.6 本文结构安排14-16
  • 第2章 VANET概述16-32
  • 2.1 VANET协议标准16-18
  • 2.2 车联网体系结构18-20
  • 2.3 VANET结构特点20-21
  • 2.4 VANET关键技术21-23
  • 2.5 VANET路由协议综述23-31
  • 2.5.1 基于位置的贪婪路由算法(LGBRP)24-25
  • 2.5.2 基于分簇路由算法(CBRP)25-27
  • 2.5.3 基于街道集的路由算法(SBRP)27-29
  • 2.5.4 基于锚节点的路由算法(ABRP)29-31
  • 2.6 本章小结31-32
  • 第3章 基于路段分簇路由算法32-39
  • 3.1 簇划分32-33
  • 3.2 预测机制33-36
  • 3.3 簇首选择与维护36-37
  • 3.4 目的节点查找37
  • 3.5 数据转发37-38
  • 3.6 本章小结38-39
  • 第4章 VANET路由协议仿真实验研究与分析39-57
  • 4.1 NS2仿真平台39-40
  • 4.2 实验场景构建40-41
  • 4.3 典型路由算法实验性能分析41-47
  • 4.3.1 数据交付率41-43
  • 4.3.2 数据交付延时与平均跳数43-44
  • 4.3.3 路由发现开销44-45
  • 4.3.4 中断率和交付率45-47
  • 4.4 RCR路由算法性能分析比较47-56
  • 4.4.1 城市场景模型测试47-52
  • 4.4.2 高速公路场景模型测试52-56
  • 4.5 本章小结56-57
  • 第5章 总结与展望57-59
  • 5.1 论文总结57
  • 5.2 未来研究工作57-59
  • 参考文献59-63
  • 发表论文和参加科研情况说明63-64
  • 致谢64

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本文编号:1047540

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