基于歷史移動(dòng)軌跡的城市車載網(wǎng)絡(luò)路由算法研究.pdf

1、車輛間的通信在車輛技術(shù)領(lǐng)域中是一種重要且新興的研究熱點(diǎn)，美國、歐盟、日本等國家政府都相繼開展了智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems，ITS)的研究，以求創(chuàng)造一個(gè)無交通事故的道路安全環(huán)境。車載網(wǎng)絡(luò)（Vehicular Ad Hoc Networks，ANETs）是ITS中重要的組成部分，為了使車輛間的通信能夠在車輛移動(dòng)速度快、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化和車輛節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的分布不均勻的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下有效運(yùn)

2、行，車載網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議的高效性則扮演著重要的角色。
　　由于車載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸是間歇性的，車載網(wǎng)絡(luò)的傳輸通信方式則采用類似于DTN的“存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”形式，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi)沒有合適的轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)將信息儲(chǔ)存在緩存中，直到下一時(shí)刻遇到可轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)才將信息轉(zhuǎn)發(fā)。對(duì)于這種新型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式，許多學(xué)者在車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的領(lǐng)域作了大量的研究，提出了多種不同的路由協(xié)議。由于受到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、城市道路障礙物等不定因素的影響，現(xiàn)有的路由協(xié)議在

3、大城市道路的環(huán)境下仍存在很大的挑戰(zhàn)，對(duì)此，本文提出基于歷史移動(dòng)軌跡的城市車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議(Historical Mobility Trajectory Routing Algorithm Base on Urban VANETs,HMTR)。本文對(duì)HMTR路由協(xié)議的相關(guān)研究工作如下:
　　首先，本文介紹了車載網(wǎng)絡(luò)的概念、相關(guān)應(yīng)用和面臨的挑戰(zhàn)，并對(duì)現(xiàn)有的車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議作分類闡述和總結(jié)，歸納其各自的優(yōu)點(diǎn)和存在的問題;其次，針對(duì)大規(guī)模

4、城市網(wǎng)絡(luò)，考慮了目前的移動(dòng)模型存在的缺陷，提出了基于歷史移動(dòng)軌跡的車輛移動(dòng)模型（VehicleMobile Model of Historical Mobility Trajectory, HMT），該移動(dòng)模型通過真實(shí)的車輛行駛數(shù)據(jù)，繪制成由多個(gè)正方形單元組成的城市交通狀態(tài)圖，接著使用一種改進(jìn)的K-Means聚類算法將城市地圖中的正方形單元聚類成區(qū)域，并提出全局車輛移動(dòng)方式與獨(dú)立車輛移動(dòng)方式對(duì)大城市中的車輛日?；顒?dòng)的相關(guān)特征和規(guī)律進(jìn)行歸

5、納;再者，以HMT移動(dòng)模型為基礎(chǔ)，利用移動(dòng)模型中的提出的兩種車輛移動(dòng)方式，提出適用于大規(guī)模城市車載網(wǎng)絡(luò)的路由算法HMTR，為了提高車輛的轉(zhuǎn)發(fā)率，還根據(jù)車輛與區(qū)域之間接觸的歷史信息和判定中繼車輛的行駛方向兩方面對(duì)路由決定進(jìn)行完善，降低車輛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的時(shí)延，提高了轉(zhuǎn)發(fā)的成功率;最后，本文通過ONE仿真工具對(duì)HMTR算法與GeoEpidemic、GeoPRoPHET和GeoMobCon算法進(jìn)行了一系列的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果表明，HMTR算法在轉(zhuǎn)發(fā)