車載自組織網(wǎng)絡中基于多跳的消息分發(fā)算法研究.pdf

1、近幾年來，我國車輛數(shù)量的快速增長給城市交通帶來了很多問題，這使得車載自組織網(wǎng)絡技術越來越受到人們的關注。通過車輛間自由的組網(wǎng)通信，車載自組織網(wǎng)絡能夠實現(xiàn)交通安全信息、道路狀況信息和娛樂消息等的實時高效傳輸，解決行車安全、道路擁堵等問題。然而，由于車載自組織網(wǎng)絡獨特的網(wǎng)絡特性以及各種各樣的應用所需的性能指標不同，使得設計出適用于所有場景的消息分發(fā)算法變得十分困難。本文主要研究車載自組織網(wǎng)絡中不同應用場景下基于多跳的消息分發(fā)算法，主要研究工

2、作包括以下內(nèi)容：
　　首先，針對車載自組織網(wǎng)絡中與交通安全、交通狀況相關的應用場景，本文對基于鄰居信息的廣播機制進行改進，提出一種多跳廣播抑制算法NIMBS，利用車輛的鄰居信息同時結合車輛的位置、行駛速度和方向形成鄰居節(jié)點的有序序列，并最終確定接收車輛的轉發(fā)等待時間。仿真結果表明該算法相比于類似抑制算法具有更低的數(shù)據(jù)包丟失率和時延，有效地解決了廣播算法存在的可擴展性、數(shù)據(jù)傳輸冗余以及廣播風暴等問題。
　　其次，在道路處于自由

3、連通狀態(tài)的前提下，研究了基于車輛速度的多車道連通概率分析模型。該模型將實際的多車道場景轉換成每車道以相同速度行駛的虛擬多車道場景，并根據(jù)前人的分析結果推導出確切的道路連通概率計算表達式。經(jīng)過大量的仿真實驗，結果表明基于車輛速度的多車道連通概率分析模型與實際情況的趨勢保持一致。
　　最后，針對單播等端到端的消息分發(fā)場景，本文在上述分析模型基礎上提出一種基于連通度概率感知的多跳消息分發(fā)算法 CPAM。宏觀層次上，算法關注網(wǎng)絡連通度，利