VANETs中基于链路的可持续时间的路由方案

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

一种基于地理信息的改进GPSR算法

针对车载自组织网络（VANET）中基于地理信息的GPSR协议在转发数据包时通信链路不够稳定的问题,文章提出了一种改进的路由算法——GPSR-S算法。该算法根据任一车辆节点在不同时刻的地理坐标,分别计算出它们的运行速度和运动方向,再通过速度和方向计算节点间通信链路的维持时间,兼顾链路稳定性和距离,选出可靠的下一跳。利用网络仿真平台NS-3对GPSR、GPSR-S进行仿真,结果表明,GPSR-S算法在数据包传递率、端到端时延方面的性能得到了提升,更适合在车载自组网中应用。     

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%。     

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。     

一种基于邻居路由表的Chord改进算法

利用空间换取时间的基本思想,提出一种基于邻居路由表的Chord改进算法NRToChord,该算法中每一个节点都维护一个具有更多节点信息的感知表,在路由过程中能够获取到与目标更加接近的下一跳节点,以提高路由效率,满足对路由时延有着更为苛刻要求的应用需要(如紧急通信,实时语音业务等).通过仿真实验证明:该算法在少量增加节点路由表容量的前提下,资源查找过程中的逻辑路由路径长度和物理路由时延都能缩短30%以上.     

基于链路可用时间的认知无线网络路由算法

文章针对认知无线网络路由性能易受认知节点移动、主用户干扰、节点剩余能量影响的问题,提出一种基于链路可用时间的路由算法。该算法对节点间的链路可用时间进行预测,自适应地选取重路由操作少、可用时间长的路径进行通信。仿真实验表明,该算法能简化网络的拓扑,提高认知无线网络的吞吐量,降低网络的传输时延。     

基于移动预测的移动自组网路由协议

车载自组织网络、无人机自组织网络中节点高动态运动、网络拓扑变化频繁、链路维持时间短,使得传统的移动自组织网络路由协议不能适用.为了满足高动态自组网的需求,改进优化链路状态路由协议,引入移动预测机制.首先,在邻居发现过程中加入节点的位置和速度信息;其次,在中继选择时考虑邻节点的距离,选择不易中断的链路;然后,利用NS3进行仿真,结果表明,改进的优化链路状态路由协议提高了数据成功接收率,降低了端到端平均时延;最后,通过实物平台进行验证.     

基于位置信息的稳定分簇路由协议

车载自组织网络具有节点快速移动、网络拓扑频繁变化、链路不稳定等特点,若直接使用移动自组网的路由协议,将会引起传输延时增大及丢包率上升等一系列问题.为此,文中提出一种基于位置信息的稳定分簇路由协议,该协议以节点的运动特性作为分簇依据,利用节点的地理位置信息和电子地图信息进行路由决策.仿真结果表明该协议能有效地改善簇结构的稳定性,提高数据传输的实时性,降低网络的丢包率.     

QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略,该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比,Q-Learning能够在线学习,适应MANET高度动态变化的拓扑结构,检测不同时间点的节点移动程度,使每个节点能相应的更新路由度量,从而提高路由协议的稳定性,提供可靠的路由路径.实验结果表明,改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.     

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.     

基于位置信息的车联网路由恢复方法

文章利用方向性天线的高空间复用度和高传输能力,提出了一种基于位置信息的车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)路由恢复方法。为了减少路由修复过程中因目标节点移动对路由修复造成的影响,该方法利用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位装置提供的行车参数信息,对路由修复过程中目标节点的移动轨迹进行了预测,并对目标节点位置进行修正。仿真实验表明,该方法提高了路由修复成功率,降低了路由修复延迟和路由修复开销。     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。