车载自组织网络中基于多跳的消息分发算法研究

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1、单位代码：10293密级：硕士学位论文论文题目：车载自组织网络中基于多跳的消息分发算法研究学号1011010303姓名蔡耿雄导师刘南杰学科专业通信与信息系统研究方向无线数据与移动计算申请学位类别工学硕士论文提交日期二零一四年二月万方数据ResearchonMulti-hopbasedMessagesDisseminationAlgorithmsinVehicularAdHocNetworksThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunica

2、tionsfortheDegreeofMasterofEngineeringByCaiGengxiongSupervisor:Prof.LiuNanjieFebruary2014万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了

3、明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解

4、密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________万方数据摘要近几年来，我国车辆数量的快速增长给城市交通带来了很多问题，这使得车载自组织网络技术越来越受到人们的关注。通过车辆间自由的组网通信，车载自组织网络能够实现交通安全信息、道路状况信息和娱乐消息等的实时高效传输，解决行车安全、道路拥堵等问题。然而，由于车载自组织网络独特的网络特性以及各种各样的应用所需的性能指标不同，使得设计出适用于所有场景的消息分发算法变得十分困难。本文主要研究

5、车载自组织网络中不同应用场景下基于多跳的消息分发算法，主要研究工作包括以下内容：首先，针对车载自组织网络中与交通安全、交通状况相关的应用场景，本文对基于邻居信息的广播机制进行改进，提出一种多跳广播抑制算法NIMBS，利用车辆的邻居信息同时结合车辆的位置、行驶速度和方向形成邻居节点的有序序列，并最终确定接收车辆的转发等待时间。仿真结果表明该算法相比于类似抑制算法具有更低的数据包丢失率和时延，有效地解决了广播算法存在的可扩展性、数据传输冗余以及广播风暴等问题。其次，在道路处于自由连通状态的前提下，研究了基于

6、车辆速度的多车道连通概率分析模型。该模型将实际的多车道场景转换成每车道以相同速度行驶的虚拟多车道场景，并根据前人的分析结果推导出确切的道路连通概率计算表达式。经过大量的仿真实验，结果表明基于车辆速度的多车道连通概率分析模型与实际情况的趋势保持一致。最后，针对单播等端到端的消息分发场景，本文在上述分析模型基础上提出一种基于连通度概率感知的多跳消息分发算法CPAM。宏观层次上，算法关注网络连通度，利用基于车辆速度的多车道的分析模型计算各路段的连通概率，选择连通度高的路段进行消息的分发过程。而微观层次上，算法

7、利用基于邻居信息的多跳广播抑制算法进行各路段的数据包传输，快速地将数据包从路段入口转发到路段出口。仿真结果表明，CPAM在数据包交付率以及时延性能上均优于带缓存的GPSR协议。关键词：车载自组织网络，多跳，消息分发，广播抑制，连通概率I万方数据AbstractInrecentyears,thenumberofvehiclesisgrowingrapidlyinChina,whichhasbroughtalotofproblemstourbantrafficandmakesVehicularAdhocNE

8、Twork(VANET)technologybeattractedmuchattention.Throughfreeinter-vehiclenetworkingandcommunication,VANETcaneffectivelytransmitinformationinreal-time,liketrafficsafetyrelatedinformation,roadconditionsandevenentertainmentmess