VANETs中基于链路的可持续时间路由方案

车载网VANETs中的车间通信V2V(vehicle to vehicle)有利于车辆信息的共享、提高交通安全;然而,在VANETs中,车辆快速移动、车辆分布不均匀以及拓扑结构动态变化等特性,导致车辆间通信链路断裂频繁、路由稳定性差、车间通信V2V数据传输效率低。为此,以车辆间通信链路的可持续时间为选择路由指标,择优选取可持续时间长的链路组建路由。从而提高路由的稳定性。利用车辆的实时移动信息,包括移动速度、移动方向以及位置估计链路的可持续时间;同时,车辆周期地广播路由表,邻居节点利用收到其他节点的路由表更新自己的路由表,通过这种方式使车辆共享实时的链路信息。仿真结果表明,提出的路由方案有效地提高数据传输速率、降低了端到端传输时延,并提升了吞吐量。     

车载网中基于合作式的ADHOC MAC协议

由于车载网VANETs(vehicular Ad hoc networks)在道路安全、车流量管理和娱乐应用具有广阔的前景,VANETs的数据传输技术成为研究的焦点。然而,VANETs拓扑动态变化、车辆快速移动车间通信链路的断裂,降低了链路的可靠性。为此,提出合作式通信机制以提高通信链路的可靠性;并缓解因车辆移动引起的无线道路的恶化。基于ADHOC MAC方案,提出合作式的ADHOC MAC方案,记为CAH-MAC。在CAH-MAC中,一旦发现数据包未能成功传输到目的节点,邻居节点使用未占用的时隙提供合作模式重传数据。通过理论分析,得出合作模式的概率。理论分析和仿真表明,CAH-MAC提高了成功传输数据包的概率,提升了系统吞吐量。     

VANET中基于合作式的ADHOC MAC协议

由于车载网VANETs(Vehicular Ad hoc Networks)在道路安全、车流量管理和娱乐应用具有广阔的前景,VANETs的数据传输技术成为研究的焦点。然而,VANETs的拓扑动态变化、车辆快速移动加速了车间通信链路的断裂,降低了链路的可靠性。为此,提出合作式通信机制以提高通信链路的可靠性,并缓解因车辆移动引起的无线道路的恶化。基于ADHOC MAC 方案,提出合作式的ADHOC MAC方案 ,记为CAH-MAC。在CAH-MAC中,一旦发现数据包未能成功传输到目的节点,邻居节点使用未占用的时隙提供合作模式重传数据。通过理论分析,得出合作模式的概率。理论分析和仿真表明,CAH-MAC提高了成功传输数据包的概率,提升了系统吞吐量。     

基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法

针对认知无线网络中频谱的动态性及节点移动性,提出一种基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法,以提高链路的稳定性.该算法综合考虑主用户的频谱空闲概率与节点间的距离,兼顾端到端传输时延,对路由尺度进行设计,选择稳定度较高的路径进行通信;在路由维护阶段,通过卡尔曼滤波对节点移动速度进行预测,在链路断裂之前启动路由修复.最后通过NS2进行仿真,结果表明该算法在链路通信的稳定性、分组投递率、吞吐量等方面有明显的改善,提高了网络的整体性能.     

基于混合信息和冗余传输的VANETs路由协议

车辆节点的快速移动导致网络拓扑频繁变化和无线链路质量不稳定,这为车载自组织网络(vehicular ad-hoc networks,VANETs)路由协议的研究带来挑战。为了应对这些挑战,文章提出了基于混合信息和冗余传输的VANETs路由协议。针对城市环境下道路的特点抽象出一个以交叉路口为顶点,以路段为边的无向图,并依托部署在路口的固定节点收集交通和网络的实时信息为每条边赋予权值,然后运用Dijkstra算法计算任意2个交叉路口间的最短路径;针对路段内的数据传输,综合考虑距离、速度和链路可靠性等因素来选择下一跳节点,并通过冗余传输技术提高数据传输的成功率。通过仿真实验对比现有协议,验证了该路由协议在性能上的优越性。     

ROGR:基于定向道路的地理位置路由

地理位置路由协议被广泛应用于车载网络VANETs(vehicle Ad Hoc networks),然而在真实的城市场景中,由于复杂的道路拓扑和车辆移动,网络拓扑呈动态变化,给地理位置路由协议提出了挑战。传统的基于定向节点地理位置路由遭受可达性和可扩展性的折衷问题。为此,提出面向VANETs城市场景基于定向道路的地理位置路由ROGR(road-oriented geographic routing)协议。ROGR协议利用道路数字地图信息,并结合了基于源节点转发和基于接收节点转发机制。在每一跳中,利用数字地图信息和周期的beacon包,源节点计算各路段的权值;并选择具有最大权值的路段作为数据包传输路段,再将该路段上的车辆作为下一跳转发节点的候选节点。然后,这些候选节点利用基于退避时延机制竞争转发数据包。仿真结果表明,提出的ROGR协议具有好的可达性和可扩展性。     

车载自组织网络中的非最远转发机制

车载自组织网络(VANETs)利用无线通信技术,实现了车辆之间的交通信息共享。已有的车间通信路由协议通常采用最远传输(MFR)机制选择转发节点,但是无线信道的过渡区会造成数据的频繁丢失和反复重发。该文通过分析无线信道收包率模型,提出了非最远转发机制(non-MFR),并定义了通信性能指标,对转发节点的选择策略进行了优化;通过选择非最远邻居作为转发节点,降低总体带宽消耗。仿真结果验证了该转发机制的有效性。     

车联网中基于深度强化学习的高可靠资源分配算法

针对车联网环境下用户通信质量下降以及频谱资源紧张导致车辆与车辆（vehicle to vehicle,V2V）链路的关键信息传输难以满足高可靠性通信需求的问题,提出了一种基于深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）的高可靠资源分配算法。考虑干扰、传输时延和有效传输概率等约束条件,构建了车联网的可靠性保障优化问题;为了进一步保障V2V链路关键信息传输的可靠性,设计了压缩网络来压缩环境状态信息;根据可靠性保障优化问题设计了相应的奖励函数,并基于双深度Q网络（double deep Q-network,DDQN）设计了一种智能资源分配策略。仿真结果表明,所提算法能有效提高车联网的总速率,实现V2V链路关键信息的高可靠传输。     

交通信息自感知的VANETs路由算法

针对车辆自组织网VANETs拓扑结构的高动态性、节点的高速移动,提出了基于交通信息感知的路由TARP(trafficaware routing protocol)算法。在TARP中,设计了收集实时交通信息的方案,包括节点密度、网络流量信息通过信息,评估每条路段的权值。通过权值选择路由,以维护路由的稳定性和健壮性选取,从而减少网络开销。仿真结果表明,与传统的地理位置路由协议相比,在数据传输率、网络吞吐量性能有均较大的提高。     

基于边缘计算的车联网中数据回传新方法

针对车联网中数据回传时,由于车辆的移动特性以及路边单元和车辆有限的通信范围,车辆在计算任务完成前已经驶离RSU通信范围而面临的回传选择问题,提出基于V2 I直传和V2 V辅助传输的新方法.首先,通过对车辆的移动、回传数据量、最大传输时延以及链路有效寿命进行估算,判断使用何种传输策略.其次,在设计辅助传输策略时综合考虑车辆的速度、方向、位置等因素,并将这些因素用稳效值来衡量.在构建回传链路时采取贪婪选择方式,选择稳效值最大的邻居节点作为中继节点.实验表明,本文提出的回传策略相比其他算法在传输时延和包交付率方面有更好的效果.     

A survey on data dissemination in VANETs

Vehicular ad hoc networks （VANETs） aim to get the intelligent communication for vehicular networks, they can extraordinarily improve the security and effi- ciency issues of road traffic. Data dissemination is the base of communication, it acts as an important role in VANETs system. In this paper, we survey main results of data dis- semination in vehicle to vehicle （V2V） communications, and expound this review on three parts： routing protocols, mobility model and security, all of which deeply affect the transmission performance in VANETs. We present the main representative research techniques and achievements in each category, and at last, further conclude the research trends and challenges for data dissemination in VANETs.     

Efficient Conditional Privacy-Preserving and Authentication Scheme for Secure Service Provision in VANET

Vehicle Ad hoc NETworks(VANET) can enhance traffic safety and improve traffic efficiency through cooperative communication among vehicles, roadside infrastructure, and traffic management centers. To guarantee secure service provision in VANET, message authentication is important. Moreover, a vehicle user's private information can also be leaked during service provision. A protection mechanism is needed to prevent such leakage. Therefore, we propose a conditional privacy-preserving and authentication scheme for secure service provision in VANETs. The proposed scheme not only satisfies the security requirements of VANETs, but also optimizes the calculation process of signature generation and verification. We carry out a detailed comparative analysis. The result shows that the proposed scheme is more efficient than existing schemes in terms of communication overhead and computational cost. Therefore, our scheme is suitable for secure service provision in VANETs.     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

基于VRNET的卫星路由算法研究与仿真

分析了目前已有卫星路由算法,讨论了其中具有代表性的多层卫星网络路由算法MLSR,在此基础上提出并设计了一种适合LEO&MEO&GE0多层卫星网络的路由算法DTMLSR,该算法充分利用了卫星通信网络的规律性和可预知性,利用地面网关来传输部分链路信息,有效地减少了路由计算开销,缩短建路时间.另外通过增加卫星网络流量监测及接入卫星的选取机制,平衡了网络流量分布,降低了网络的丢包率,并在一定程度上减少了通信业务的端到端时延.     

面向城市环境的基于交通灯的时间稳定组播VANETs路由

车载网(vehicular ad hoc networks,VANETs)是由高速移动的车辆构成、自组织分布的无线网络。部署VANETs的目的之一在于提高交通安全、减少交通堵塞,特别是有利于安全消息的传播。然而,城市环境中安全消息的分发受道路结构、红绿灯等因素影响。为此,针对城市环境安全消息的传输问题,提出基于交通灯的时间稳定组播VANETs路由机制T-TSG(traffic light based time stable geocast)。T-TSG依据交通灯的不同情况,确定区播区域(geocast region,GR)、区播消息稳定区域(geocast message stable region,GMSR)以及稳定车辆区域(stable vehicle region,SVR)。仿真表明,提出的路由协议在数据传输率、端到端传输时延、网络开销方面得到提升。     

基于方向矢量角簇群和桥节点的车间通信协议

在车载自组织网(vehicular ad hoc networks,VANET)中,高动态的拓扑结构和频繁断裂的链路给车间通信提出挑战。为此,针对VANET城市场景,提出基于方向矢量角簇群和桥节点的路由(vector-angle-cluster and bridge nodes-based routing,VAC-BNR)协议。VAC-BNR协议将城市道路划分为十字路口区域和十字路口间的直线路段区域。在十字路口区域内,选择合适的车辆作为桥节点;并由桥节点连通断裂的链路。而在直线路段区域,利用矢量角将车辆划分不同的簇群,然后计算每个簇群内节点的效用值;并选择效用值最高的车辆传输数据。仿真结果表明,提出的VAC-BNR协议能够有效地降低端到端传输时延、提高数据包传递率。与AMD相比,VAC-BNR协议的平均端到端传输时延下降了约30%,当车流密度大于80辆/km~2时,数据包传递率提高了约50%。     

人工蜂与K-means混合算法在VANETs的应用

针对车载自组织网（Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs）拓扑结构经常变化导致通信链路容易断裂而通信质量不可靠的问题,将人工蜂与K-means混合算法应用在VANETs中。在成簇阶段,该混合算法利用人工蜂算法较强的全局搜索能力确定初始聚类中心,代替传统的K-means对初始聚类中心的选择,这样就消除了K-means对随机初始聚类中心的依赖。在簇头选取阶段,类内具有最小的速度方差以及到其他节点最小平均距离的车辆节点被选择为簇头。在簇的维护阶段,当最优节点即簇头有变化时,次优节点被选为临时簇头,直至更新为最优节点的簇头信息。为测试该混合算法的性能,将其和PSO与K-means混合算法、经典K-means算法进行实验对比,结果表明,该混合算法能够更加稳定VANETs通信链路,具有更高成簇质量和更高通信质量。     

基于 VANETs 下的决策树多副本机会路由协议

在车载自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）中,当节点缓存和消息副本数目被限制的情况下,如何合理地选择车载网络的路由节点是实现VANETs高效转发和投递的关键问题。为此提出了一种基于学习方法的决策树理论的多副本VANETs机会路由协议（D-Tree）。D-Tree将VANETs中节点间的传输和连接因素看做多个属性的集合,并与决策树方法得到一个消息转发规则,同时结合多副本路由与机会路由的“存储─携带─转发”优势进行消息投递。真实数据集上的实验结果表明,在场景密集的情况下,D-Tree相比于Bubble和S＆W路由算法投递成功率提高了近10％,同时在投递延迟等方面也具有明显优势。     

On the Security of Information Dissemination in the Internet-of-Vehicles

Internet of Vehicles(IoV) is regarded as an emerging paradigm for connected vehicles to exchange their information with other vehicles using vehicle-to-vehicle(V2V) communications by forming a vehicular ad hoc networks(VANETs), with roadside units using vehicle-to-roadside(V2R) communications. IoV offers several benefits such as road safety, traffic efficiency, and infotainment by forwarding up-to-date traffic information about upcoming traffic. For instance, IoV is regarded as a technology that could help reduce the number of deaths caused by road accidents, and reduce fuel costs and travel time on the road. Vehicles could rapidly learn about the road condition and promptly respond and notify drivers for making informed decisions. However, malicious users in IoV may mislead the whole communications and create chaos on the road. Data falsification attack is one of the main security issues in IoV where vehicles rely on information received from other peers/vehicles. In this paper,we present data falsification attack detection using hashes for enhancing network security and performance by adapting contention window size to forward accurate information to the neighboring vehicles in a timely manner(to improve throughput while reducing end-to-end delay). We also present clustering approach to reduce travel time in case of traffic congestion. Performance of the proposed approach is evaluated using numerical results obtained from simulations. We found that the proposed adaptive approach prevents IoV from data falsification attacks and provides higher throughput with lower delay.