VANET中基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進(jìn)AODV路由協(xié)議.pdf

1、作為移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，車輛自組織網(wǎng)絡(luò)目前已廣泛應(yīng)用于車輛跟蹤、車輛導(dǎo)航、路況檢測(cè)以及交通安全預(yù)警等方面。由于車輛自組織網(wǎng)絡(luò)具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)易變、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度快、數(shù)據(jù)在路段條形帶內(nèi)交互等特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)頻繁地出現(xiàn)間歇連通現(xiàn)象，現(xiàn)有的路由協(xié)議難以完全滿足其數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝?、穩(wěn)定需求?；谲囕v自組織網(wǎng)絡(luò)的特殊性，研究適用于道路交通環(huán)境的可靠路由協(xié)議，對(duì)車輛自組織網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　AODV路由協(xié)議是一

2、種經(jīng)典的按需路由協(xié)議，其良好的綜合性能得到了眾多研究者的認(rèn)可。然而，在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)車輛節(jié)點(diǎn)多、路網(wǎng)拓?fù)鋸?fù)雜時(shí)，傳統(tǒng)的AODV協(xié)議存在路由開銷大、數(shù)據(jù)傳輸延遲時(shí)間長(zhǎng)、丟包率高等不足之處。針對(duì)上述問題，本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)連通性的改進(jìn)AODV路由協(xié)議。通過分析不同交通參數(shù)對(duì)路段連通性的影響，選擇路段長(zhǎng)度、車輛數(shù)及車輛平均速度三個(gè)主要影響參量，利用加權(quán)最小二乘的數(shù)據(jù)擬合方法，探索路段網(wǎng)絡(luò)連通性與各交通參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系，建立路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型。

3、基于路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型計(jì)算源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)間各路段連通概率，利用Dijkstra算法選擇連通概率乘積最大的路段集合組成廣播區(qū)域，進(jìn)而改進(jìn)傳統(tǒng)AODV協(xié)議。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)基于VanetMobiSim/NS2仿真平臺(tái)對(duì)AODV路由協(xié)議進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)。分別改變路段長(zhǎng)度、車輛數(shù)、車輛平均速度、車輛密度和車道數(shù)等交通參數(shù)做大量仿真實(shí)驗(yàn)，分析不同交通參數(shù)對(duì)連通性的影響，找出與路段連通性相關(guān)性強(qiáng)的參數(shù)（路段長(zhǎng)度、車輛數(shù)和

4、車輛平均速度），排除相關(guān)性較弱的參數(shù)（車輛密度和車道數(shù)）。
　　(2)基于加權(quán)最小二乘超曲面數(shù)據(jù)擬合的方法探索路段網(wǎng)絡(luò)連通概率與各交通參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系，建立路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型，利用該模型可以實(shí)現(xiàn)在不同道路交通狀態(tài)參數(shù)下對(duì)路段連通概率的準(zhǔn)確估計(jì)。
　　(3)根據(jù)路段網(wǎng)絡(luò)連通性模型計(jì)算源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)間各路段連通概率，利用Dijkstra算法選擇連通概率最大的路段集合，構(gòu)成AODV協(xié)議廣播區(qū)域，并在路由請(qǐng)求RREQ分組報(bào)文、路由應(yīng)