车载自组网vdtp协议最优配置的-研究

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1、”杭州电子科技大学硕士学位论文摘要车载自组织网络(VANET)是以车辆为节点，不依赖于基础设施的一种特殊的多跳无线移动自组织网络(MANET)，是目前智能交通系统领域中研究的热点之一。由于VANET中车辆的高速移动会导致网络拓扑变化迅速，障碍物和车间距离等因素经常中断通信道路，并且车辆之间用于通信的可用时间非常短。因此，鉴于车载网络的通信媒介比较恶劣，对VANET中可靠的文件传输应用的研究是极具挑战性的，如何能够使信息及时、可靠地在车辆移动环境中进行传输，一直是研究的热点和难点。本文首先对车载网络的起源、架构和特点进行了简单

2、的介绍，针对VANET通信环境恶劣，文件传输效率低的特点，提出对车载网络应用层文件传输协议VDTP的优化问题，并将VDTP协议添加到网络仿真软件NS．2中。通过对VDTP协议实现原理详细分析，提出了优化文件传输协议配置(OFPC，OptimalFileTransferProtocolConfiguration)这一概念，目的是通过寻找VDTP协议的高效参数配置，以最大限度地提高VANET中车辆之间数据的传输效率，减少数据传输的丢包率和传输时间。其次，本文基于启发式优化算法结合VANET仿真软件的策略，建立了用于优化VDTP协

3、议配置的优化模型，定义了VDTP协议OFPC问题的搜索空间和目标函数。使用两种代表性的启发式优化算法，粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)，分别对VDTP协议进行优化配置。并针对粒子群优化算法易陷入局部极值点，进化后期收敛慢，精度较差等缺点，提出一种基于模拟退火的粒子群优化改进算法(SAPSO)。该算法结合了粒子群优化算法的全局搜索能力强、实现简单和模拟退火算法的跳出局部最优能力较强的优点，避免了粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题。最后，针对本文提出的VDTP协议配置的优化模型进行了仿真实验，采用MOVE仿真软件

4、搭建了城市十字路口场景和高速公路场景两个典型的VANET仿真场景，较真实地模拟了汽车节点的运动轨迹。并在NS．2中增加一个新的功能，用于返回给定VDTP协议配置的评价指标。将不同场景的车辆拓扑文件分别导入NS．2中实现网络仿真，通过对两种场景下不同优化算法产生的VDTP协议配置进行NS．2仿真对比分析表明，基于模拟退火的粒子群优化算法较其它两种优化算法具有更强的鲁棒性，且优化后的VDTP协议配置产生的解决方案有效的改善了VANET中点对点文件传输效率。关键词：车载自组网，VDTP，元启发式优化算法，OFPC，NS-2杭州电子

5、科技大学硕士学位论文ABSTRACTVANET(VehicularAdHocNetworks)，whichiscomposedofcarsequippedwithawirelessnetworkinterfacedevices，isaspecialMANET(MobileAdhocNetworks)．Nowdays，VANETbecomeshotspotsofITSfield．Thehighmobilityofvehiclewillresultinthefrequentchangesofnetworktopology，iti

6、sespeciallytrueincertainVANETscenariosinwhichbuildingsanddistancesdiscontinuecommunicationchannelsfrequently，andwheretheavailabletimeforconnectingtovehiclescouldbereallyshort．ThereexistshugechallengeintheVANETresearchallthetime，especiallyinreliablefiletransferappli

7、cation．Ithasalwaysbeenthefocusofresearchonhowtomakeinformationdelivertimelyandreliablyinthevehicularenvironments．Wefirstlyintroducetheorigin，structureandcharactersofVANET．AccordingtopoorcommunicationsenvironmentandlowefficiencyofP2PinformationtransmissioninVANET，We

8、proposetheoptimizationproblemofVDTP，andrealizeVDTPinNS-2．Aftergiveadetailedanalysisofitsimplementation．WehavedefinedtheOFPC(OptimalFileTransferPr