车载自组网信息交互最大流传输优化策略

发布时间：2018-08-13 14:20

【摘要】：在智能车联网中,多用户请求大量数据资源时存在传输不稳定的问题。为此,在车辆节点移动环境下提出集合覆盖最大流(SCMF)算法。利用集合覆盖方法考虑更多请求细节并分析最优化随机需求模型,优化信息资源共享和数据传输过程,保证车辆与无线访问节点及车辆之间信息交互以最大流效率传输,快速稳定地处理客户大数据资源请求。实验结果表明,SCMF算法能够以较少的网络开销和传输延时获得较高的传输效率,提高网络资源利用率和综合性能。
[Abstract]:In smart car networking, there is a problem of unstable transmission when multiple users request a large number of data resources. For this reason, a set overlay maximum flow (SCMF) algorithm is proposed in the mobile vehicle node environment. By using the set coverage method to consider more request details and analyze the optimal stochastic demand model, the information resource sharing and data transmission process are optimized to ensure the information exchange between the vehicle and the wireless access node and vehicles to achieve the maximum flow efficiency. Fast and stable processing of customer big data resource requests. Experimental results show that the SCMF algorithm can achieve high transmission efficiency with less network overhead and transmission delay, and improve the network resource utilization and comprehensive performance.
【作者单位】： 安徽理工大学计算机科学与工程学院;安徽理工大学电气与信息工程学院;复旦大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170060) 安徽省学术与技术带头人学术科研活动资助项目(2015D046) 安徽省高等学校优秀拔尖人才项目(gxbj ZD2016044)
【分类号】：TN929.5;U495

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本文编号：2181240