VANETs网络二维空间中紧急数据分发算法的研究

摘要

车载自组织网络(Vehicle Ad-hoc Networks，简称车载网或VANETs)是智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)的重要组成部分，它是移动自组织网络(Mobile Ad-hocNetworks，MANETs)的特殊子类。车载网在智能交通和车载娱乐方面有着广阔的应用前景，其中城市二维场景的应用因涉及车辆多和具有十字路口数据转发的特点更受关注。
　　本文研究城市二维场景中面向车载网的紧急数据分发技术。论文介绍了车载网的结构、特点及其研究进展，在分析已有路由算法的基础上，提出了一种适用于车载网二维场景的广播算法ENFLOOD(Extra Nodes Flood)。更进一步，通过引入投递率预测来获得更高的投递率和更小的广播时延。通过仿真实验，验证了所提算法的有效性。本文工作主要体现在以下几个方面：
　　1)提出完整的车载网邻居节点管理策略，在节点维护邻居列表过程中，考虑了车辆节点的快速移动性和链路的不稳定性，使得邻居表的维护更加准确。
　　2)以邻居信息为基础，提出了ENFLOOD广播算法，每个节点收到广播报文后，会计算自己的覆盖权值，并根据设定的阈值选择转发操作。
　　3)引入投递率预测机制，使节点能够及时处理收到的广播报文，在提升ENFLOOD算法投递率的同时，减少了广播延时。
　　4)设计了车载网仿真场景，考虑了车辆的模式移动及碰撞模型，并在道路中加入了交通信号灯、障碍物模型以更真实地模拟车载网。
　　5)在设计的车载网仿真场景中对本文提出的广播和预测两个算法进行仿真实验，并与基于距离的广播算法、泛洪广播算法进行比较。
　　实验表明，本文设计的广播算法在投递率、转发数、广播时延等性能方面优于其他协议，能够满足车载网二维场景中紧急数据分发的需求。