車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)基于交通場(chǎng)景下路由協(xié)議算法的研究.pdf

1、車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)VANET(VehicularAdHocNetworks)作為智能交通系統(tǒng)很重要移動(dòng)通信平臺(tái)，在提升交通效率，車(chē)輛輔助駕駛，事故預(yù)警以及車(chē)載娛樂(lè)等方面扮演重要角色。車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用在車(chē)輛間通信的特殊的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)，有著MANET的共性但也存在很多限制因素，如節(jié)點(diǎn)速率更快，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變更加頻繁，網(wǎng)絡(luò)狀況容易受交通狀況，空間制約等，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分組正常的傳輸效率，導(dǎo)致原有的Internet協(xié)議無(wú)法直接在VANET

2、中發(fā)揮應(yīng)有的作用。因此，如何實(shí)現(xiàn)適應(yīng)于車(chē)載網(wǎng)絡(luò)的快速動(dòng)態(tài)高效的路由協(xié)議成為研究的重點(diǎn)。
　　本文首先闡述了AdHoc技術(shù)，VANET的體系結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)及應(yīng)用。并對(duì)提出一些具有代表性的路由協(xié)議性能機(jī)理和性能進(jìn)行了分類(lèi)和比較。為了模擬路由協(xié)議性能在較為真實(shí)的城市交通場(chǎng)景中的影響情況，對(duì)現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行分析，由于考慮到城市交通場(chǎng)景下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)不可避免的受車(chē)流速度，道路結(jié)構(gòu)，十字路口，交通燈等因素影響。通過(guò)為節(jié)點(diǎn)引入優(yōu)化的智能駕駛模型I

3、DM特性，并結(jié)合提取市區(qū)衛(wèi)星地圖下的道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，來(lái)反應(yīng)現(xiàn)實(shí)中城市交通場(chǎng)景下車(chē)輛節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況，并在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)比評(píng)估了不同車(chē)流移動(dòng)速度，不同節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型下的交通場(chǎng)景對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能的影響。分析認(rèn)為引入優(yōu)化的智能駕駛模型特性，來(lái)反應(yīng)城市交通環(huán)境下車(chē)輛節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)更具真實(shí)性。
　　針對(duì)GPSR在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓l繁VANET中具有更好自適性，本文對(duì)GPSR工作機(jī)制及缺陷進(jìn)行分析基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)策略。由于GPSR是基于節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，

4、而實(shí)際中節(jié)點(diǎn)的位置信息快速改變會(huì)給數(shù)據(jù)的成功轉(zhuǎn)發(fā)帶來(lái)嚴(yán)重影響。本文首先對(duì)貪婪算法的下一跳鄰居節(jié)點(diǎn)選擇引入判斷機(jī)制，主要通過(guò)引用節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度，方向，距離參數(shù)對(duì)下一跳節(jié)點(diǎn)的選擇進(jìn)行判別，從而提高通信鏈路的可靠性性。由于在GPSR協(xié)議中通過(guò)位置服務(wù)獲取的目的節(jié)點(diǎn)位置信息與實(shí)際中目的節(jié)點(diǎn)位置存在差別，有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分組無(wú)法準(zhǔn)確送達(dá)目的地，為此本文增加了目的節(jié)點(diǎn)的期望域。根據(jù)估計(jì)的區(qū)域?qū)⒛康墓?jié)點(diǎn)鎖定在該范圍內(nèi)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到自身鄰居列表中含有目的