车联网中v2v多跳广播关键技术研究

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1、博士学位论文车联网中V2V多跳广播关键技术研究RESEARCHONKEYTECHNOLOGIESFORV2VMULTI-HOPBROADCASTINVANETS王秀峰王秀峰王秀峰王秀峰哈尔滨工业大学哈哈尔滨工业大学尔滨工业大学2015年年年9月国内图书分类号：TP311.5学校代码：10213国际图书分类号：681.3.06密级：公开工工学博士学位论文学博士学位论文车联网中V2V多跳广播关键技术研究博士研究生：王秀峰导师：崔刚教授申请学位：工学博士学科：计算机系统结构所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2015年9月授予学位单位：

2、哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP311.5U.D.C:681.3.06DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONKEYTECHNOLOGIESFORV2VMULTI-HOPBROADCASTINVANETSCandidate：WangXiufengSupervisor：：：Prof.CuiGangAcademicDegreeAppliedfor：：：DoctorofEngineeringSpeciality：：：ComputerArchitectur

3、eAffiliation：：：SchoolofComputerScience&TechnologyDateofDefence：：：September,2015Degree-Conferring-Institution：：：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要智能交通管理是当今每一个国家在交通领域里的重点建设方向，VANETs(VehicularAdHocNetworks)在其数据传输部分具有重要的应用价值。在VANETs诸多应用中，安全应用近年来备受政府、学术界、工业界的关注，而道路安全信息的有效分发则成为研

4、究的热点问题。为了增强道路行车的安全，对车辆安全相关信息进行高效分发的算法、协议提出更高要求。VANETs中车辆高速移动、网络拓扑结构快速变化、交通流密度多变、无线信道质量多样性，这使得VANETs中道路安全信息有效广播面临巨大挑战。准确地预测链路持续时间可以显著的增强信息传输的有效性，但目前对该问题的相关研究还较少。本文针对城市道路事故信息分发、高速公路场景和城市场景下的链路持续时间问题展开研究，解决的问题、基本研究方法和取得的成果如下：首先，对国内外城市场景中面向道路安全信息分发的多跳广播协议进行了深入研究并且深入分析了存在的问题

5、，即现有的沿着道路转发信息的协议导致信息传输的链路时延长，采用维护邻居节点信息识别道路交叉口造成网络开销过大。针对这些问题以及城市场景中无线信号可直达的环境，提出了基于车辆区域分组的广播协议，包括车辆区域分组和信息分发两部分内容。针对车辆区域分组提出了正三角模型结构区域分组法和正六角模型结构区域分组法；针对信息分发，设计了信息转发等待时延计算公式，各车辆节点根据公式计算出的时延参数进行延时转发控制，当等待时延降为零时进行转发，最先转发信息的节点被定义为该组内的中继节点。该协议使每一跳信息可以沿着不同的道路不同的方向同时转发。实验结果表

6、明，该协议在多种交通流密度下比已有成果具有高覆盖率、低转发节点率、低链路时延和低网络开销等优势。其次，针对城市场景中高大密集建筑群对无线信号的阻挡，为了提高信息在道路交叉口处分发的效率和可靠性，降低信息分发时延，提出了基于位置的多跳警告广播协议，该协议针对交叉口和直行道路采用不同的信息分发机制。针对交叉口的信息分发，提出了交叉口识别方法、交叉口处的中继节点确定机制，以及中继节点收到信息后立即转发策略。针对直行道路，设计了信息转发等待时延计算公式，当时延参数降为零时进行信息转发，最先转发信息的节点被定义为中继节点。该协议信息转发采用沿直

7、行道路双向转发方式来降低数据传输时延。实验结果表明：在多种交通流密度下，该协议在转发节点率、覆盖率、网络开销和链路时延方面都优于现有的广播协议。再次，VANETs中车辆节点的高速移动导致网络拓扑结构快速变化，从而-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文导致链路频繁断开。为了能够动态地预测链路连接时长，深入分析了影响链路持续时间的多个微观因素，包括车辆位置、车辆行驶方向、车速等。针对车辆在道路上直行的情况，考虑有交通灯影响的城市场景和无交通灯影响的高速公路场景，提出了链路持续时间动态预测模型。提出了相对速度服从正态分布并且给出了参数估计方法

8、；模型通过使用相对速度分布参数作为因子实现对车辆速度变化的自适应；考虑了车辆同向和对向行驶场景，给出了相对距离的计算方法。针对交通灯对链路持续时间的影响，给出了两个跟驰状态的车辆遇上交通灯组合的概率模型，详细分析了两车遇