基于SUMO车载自组织网络路由协议的研究与实现.pdf

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1、单位代码:10293密级:硕女《隹化A、膠.哪巧‘t采—皆-'-t-;:论文题目:基于SUMO车载自组织网络路由协议的研究与实现I’才‘-喪巧.:;5.‘学号1012010617.’王云谦姓名/博导导师刘峰教授\、学科专业信号与信息处理研究方向图像处理与多媒体通信申请学位类别度魁4论文提交日期網年月'‘f-'I,:'?ResearchandImplementforVANETsRoutingProt

2、ocolBased-onSUMOThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYunqianWangSupervisor:Prof.FengLiuApril2015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巧工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过。的研巧成果,也不包含为获

3、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一与我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一,愿意承担切相关的法律责任。研究生签名;矣占杀日期:>。次如叫今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L义保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档■;;允许论文被査阅和借阅;可y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心文采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的巧容和纸质一

4、论义的内容相致。论文的公布(包括刊登)授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名;飞与、為、导师签名:日期;如扣诚钟|吁摘要随着汽车和公路的逐步智能化,越来越多的移动设备装载了无线通信设备,这就使得整个车联网以及针对车联网的相关应用的研究势必成为必然的发展趋势。而车载自组织网络(VehicularAd-hocNetworks,VANETs)在交通安全和商业上的应用也得到了前所未有的关注,其必将在未来的车联网智能交通系统中发挥重要的作用。本文在分析当前对VANETs体系框架及特点研究的基础上

5、,着重介绍了适用于不同环境和场景的路由协议的优势和不足,并针对VANETs中常用的GPSR路由协议存在的缺陷,提出一种基于路口辅助的自适应分区的GPSR路由协议改进算法。下面简单阐述本文所研究的主要内容:首先,改进SUMO默认的Krauss移动模型。Krauss模型对VANETs中车辆移动的模拟采用的是一种避免碰撞机制,比较适合仿真车辆汇聚路口情形(即减速情形下)。尽管Krauss模型非常的接近真实的车辆行驶状态,但此模型分析设计的建模是对车辆紧急刹车情况下,即从当前速度v到0的跟随建模过程。对于之后车辆加速的行驶过程,其加速度的操

6、作采用的是跳跃机制(即加速度会瞬间达到最大值),显然不符合实际的加减速操作。因此,我们提出了一种加速减速跟随模型ADFM,以弥补Krauss模型的不足。ADFM模型通过跟踪前方车辆的速度变化情况,改变车辆加速或减速行驶,使得车辆的加速或减速得以平稳进行。其次,基于地图信息构建路网模型。对VANETs场景环境的详细建模,有利于路由协议的执行。本论文提出的RAAP路由协议是基于地图信息的路由协议,而通过前面车辆行驶移动模型的简单介绍,我们也知道需要对路网场景信息进行分析。因此,本文还针对从OpenStreetMap导入的GIS地图数据,

7、建立一个符合实际的路网模型。在提出的RAAP路由协议的数据转发策略中,利用路网模型信息实现路口列表的建立与维护、交叉路口的判断等功能。再者,结合VANETs的路网模型,分析GPSR路由协议的不足,并改进GPSR路由协议数据包的转发策略,提出一种基于道路信息辅助的自适应分区模型路由协议(RAAP)。该算法是将转发策略分为两个部分加以实现:一是处于路口的节点采用分区模型算法,实现路由方向决策,继而采用路口贪婪转发策略,选择最优下一跳节点;二是处于路段的节点直接采用改进的路段转发策略转发数据分组。最后,基于SUMO结合NS2仿真VANET

8、s实际交通场景的车辆移动情形以及仿真实现RAAP路由协议。实验结果表明,ADFM跟随模型能够有效快速的疏散交通拥堵的车流,并且对于网络中车辆的移动情况能够很好的保持着一个加速或减速的平稳过程,而不会出现速I度变化过大的跳跃现象。同时,

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