基于SUMO車載自組織網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著汽車和公路的逐步智能化，越來(lái)越多的移動(dòng)設(shè)備裝載了無(wú)線通信設(shè)備，這就使得整個(gè)車聯(lián)網(wǎng)以及針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)應(yīng)用的研究勢(shì)必成為必然的發(fā)展趨勢(shì)。而車載自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicular Ad-hoc Networks，VANETs）在交通安全和商業(yè)上的應(yīng)用也得到了前所未有的關(guān)注，其必將在未來(lái)的車聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮重要的作用。
　　本文在分析當(dāng)前對(duì)VANETs體系框架及特點(diǎn)研究的基礎(chǔ)上，著重介紹了適用于不同環(huán)境和場(chǎng)景的路由協(xié)議的優(yōu)勢(shì)和不足

2、，并針對(duì)VANETs中常用的GPSR路由協(xié)議存在的缺陷，提出一種基于路口輔助的自適應(yīng)分區(qū)的GPSR路由協(xié)議改進(jìn)算法。下面簡(jiǎn)單闡述本文所研究的主要內(nèi)容：
　　首先，改進(jìn)SUMO默認(rèn)的Krauss移動(dòng)模型。Krauss模型對(duì)VANETs中車輛移動(dòng)的模擬采用的是一種避免碰撞機(jī)制，比較適合仿真車輛匯聚路口情形（即減速情形下）。盡管Krauss模型非常的接近真實(shí)的車輛行駛狀態(tài)，但此模型分析設(shè)計(jì)的建模是對(duì)車輛緊急剎車情況下，即從當(dāng)前速度v到0

3、的跟隨建模過(guò)程。對(duì)于之后車輛加速的行駛過(guò)程，其加速度的操作采用的是跳躍機(jī)制（即加速度會(huì)瞬間達(dá)到最大值），顯然不符合實(shí)際的加減速操作。因此，我們提出了一種加速減速跟隨模型ADFM，以彌補(bǔ)Krauss模型的不足。ADFM模型通過(guò)跟蹤前方車輛的速度變化情況，改變車輛加速或減速行駛，使得車輛的加速或減速得以平穩(wěn)進(jìn)行。
　　其次，基于地圖信息構(gòu)建路網(wǎng)模型。對(duì)VANETs場(chǎng)景環(huán)境的詳細(xì)建模，有利于路由協(xié)議的執(zhí)行。本論文提出的RAAP路由協(xié)議是

4、基于地圖信息的路由協(xié)議，而通過(guò)前面車輛行駛移動(dòng)模型的簡(jiǎn)單介紹，我們也知道需要對(duì)路網(wǎng)場(chǎng)景信息進(jìn)行分析。因此，本文還針對(duì)從OpenStreetMap導(dǎo)入的GIS地圖數(shù)據(jù)，建立一個(gè)符合實(shí)際的路網(wǎng)模型。在提出的RAAP路由協(xié)議的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略中，利用路網(wǎng)模型信息實(shí)現(xiàn)路口列表的建立與維護(hù)、交叉路口的判斷等功能。
　　再者，結(jié)合VANETs的路網(wǎng)模型，分析GPSR路由協(xié)議的不足，并改進(jìn)GPSR路由協(xié)議數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)策略，提出一種基于道路信息輔助的

5、自適應(yīng)分區(qū)模型路由協(xié)議（RAAP）。該算法是將轉(zhuǎn)發(fā)策略分為兩個(gè)部分加以實(shí)現(xiàn)：一是處于路口的節(jié)點(diǎn)采用分區(qū)模型算法，實(shí)現(xiàn)路由方向決策，繼而采用路口貪婪轉(zhuǎn)發(fā)策略，選擇最優(yōu)下一跳節(jié)點(diǎn)；二是處于路段的節(jié)點(diǎn)直接采用改進(jìn)的路段轉(zhuǎn)發(fā)策略轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組。
　　最后，基于SUMO結(jié)合NS2仿真VANETs實(shí)際交通場(chǎng)景的車輛移動(dòng)情形以及仿真實(shí)現(xiàn)RAAP路由協(xié)議。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ADFM跟隨模型能夠有效快速的疏散交通擁堵的車流，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中車輛的移動(dòng)情況能