基于混合vanet传感器节点网络的道路布局优化研究

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1、学校代码10530学号201510171830分类号TP391密级公开硕士学位论文基于混合VANET传感器节点网络的道路布局优化研究学位申请人章颢议指导教师李哲涛教授学院名称信息工程学院学科专业计算机科学与技术研究方向无线传感器网络二〇一八年四月十五日OptimalRoadGeometryAwareNodePlacementforHybridVANET-SensorNetworksCandidateHaoyiZhangSupervisorProfessorZhetaoLiCollegeCollege

2、ofInformationEngineeringProgramComputerScienceandTechnologySpecializationWirelessSensorNetworkDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDateApril15th,2018湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表

3、或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本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和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日摘要随着汽车制造技术与无

4、线传感器通信技术的不断发展，车载自组织网络（VehicularAd-hocNetworks，VANET）作为智能化交通系统的重要组成部分，已经引起全球汽车业和学术界的重视。车载自组织网络通过移动车辆与移动车辆之间、移动车辆与路侧单元（Roadsideunit，RSU）之间的通信，让车辆驾驶人员能够在远超视距的范围内得知当前道路的实时路况信息和其他车辆的车况信息，这有助于改善交通安全，减轻交通拥堵。RSU在车载自组织网络中发挥了关键作用，但由于RSU造价较高，大规模部署RSU会提高道路布局的成本。近年

5、来，混合车载自组织传感器节点网络（HybridVANET-SensorNetworks）引起了研究人员的关注，这种网络部署策略可以在保证道路覆盖率的前提下，减少RSU节点数目，从而大幅度降低道路布局的成本。本文主要研究最少RSU和传感器节点部署的总成本问题，综合考虑传感器节点到最近RSU的跳数和RSU的容量等服务质量（QualityofService，QoS）影响因素，来实现RSU和传感器节点在双车道道路上全局覆盖的优化部署。利用混合车载自组织传感器节点网络，兼顾QoS的要求，能有效减少部署成本，降

6、低传输干扰，提高突发事件通知的实时性。本文依据不同道路环境建立了解决该多目标优化问题的数学模型，并基于邻接矩阵提出了一种关联粒子群算法（CorrelationParticleSwarmOptimization，CorrelationPSO），通过实验仿真模拟，本文所提的关联粒子群算法在不同道路场景的情况下均能实现道路布局优化，并且给出具体布局实施方案，每个方案覆盖率均达到98%以上，各节点之间全部满足QoS的要求。关键词：车载自组织网络；RSU部署；QoS；邻接矩阵；粒子群算法IAbstractWh

7、iletheautomobileindustryandwirelesssensornetworktechnologiesevolvingrapidly,VehicularAd-hocNetworks(VANETs)haveattractedworldwideattentioninacademiccommunitiesasacrucialpartofIntelligentTransportationSystem(ITS).ThroughVehicle-to-Vehicle(V2V)andVehicle

8、-to-Roadsideunit(RSU)(V2R)communication,VANETscouldsupportdriversgettingbeyond-line-of-sightinformationaboutothervehiclesandreal-timetraffic.Hence,VANETscanimprovetrafficsafetyandreducetrafficcongestion,andRSUplaysakeyroleinVANETs.Howev