版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、車載網(wǎng)(VANETs)作為智能交通系統(tǒng)(ITS)的一部分,與傳統(tǒng)的無線自組織網(wǎng)絡存在諸多不同之處,諸如:車輛節(jié)點運動速度快、節(jié)點分布不均勻、網(wǎng)絡拓撲結構變化頻繁等。上述特點導致了VANETs中的數(shù)據(jù)通信更加不穩(wěn)定,路由鏈路十分脆弱。城市車載網(wǎng)作為車載網(wǎng)的一個分支,通信的間斷鏈接、交通燈問題、交通事故導致的車輛密度短期快速增大問題、城市交通的立體結構問題,是影響路由算法性能的四大主要問題。因此,根據(jù)真實城市地圖,研究并設計相應車載網(wǎng)運動模
2、型,同時根據(jù)不同場景,構建不同路由算法成為了一項具有理論和現(xiàn)實意義的工作。本文主要研究內(nèi)容如下:
?。?)利用SUMO(Simulation of Urban Mobility)軟件及真實的地圖數(shù)據(jù)構建了真實的城市車載網(wǎng)運動模型,基于此運動模型,驗證了無線自組織網(wǎng)絡下FLOODING、AODV、DSR、DSDV路由算法在城市車載網(wǎng)場景下的性能。
(2)當城市發(fā)生車輛事故的情況下,緊急信息能否被相關車輛快速接收顯得至關重
3、要。FLOODING算法是目前解決方案中最簡潔有效的方法,但隨著車輛密度增大,該算法極易產(chǎn)生廣播風暴的問題,為了解決上述問題,本文提出了一種類簇結構遞推式廣播算法,研究結果表明:該算法不僅能快速、廣泛的廣播緊急信息。其通信性能相對于傳統(tǒng)的FLOODING算法均有提升,同時克服了廣播風暴的問題。
?。?)考慮到車載網(wǎng)的應用范圍多種多樣,與緊急信息相比,各種路況信息、生活信息的傳播更加頻繁,因此,在信息傳播的過程中,難免會碰到多個源
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 車載網(wǎng)中路由算法研究.pdf
- 基于避讓移動模型的車載網(wǎng)絡路由算法研究.pdf
- 車載網(wǎng)中基于Trace數(shù)據(jù)的高效路由算法研究.pdf
- 面向物流應用的車載網(wǎng)高效安全路由算法研究.pdf
- 基于歷史移動軌跡的城市車載網(wǎng)絡路由算法研究.pdf
- 城市場景下車載自組網(wǎng)路由算法的研究.pdf
- 車載自組網(wǎng)絡路由發(fā)現(xiàn)算法的研究與應用.pdf
- 車載自組網(wǎng)分簇路由算法研究.pdf
- 車載自組網(wǎng)路由協(xié)議的仿真模型研究與實現(xiàn).pdf
- 車載視頻的運動目標檢測與跟蹤算法研究.pdf
- 城市環(huán)境下車載網(wǎng)絡路由協(xié)議研究.pdf
- 基于FPGA的車載網(wǎng)絡路由算法設計與實現(xiàn).pdf
- 城市環(huán)境下車載網(wǎng)絡路由協(xié)議的研究與設計.pdf
- 車載Ad Hoc網(wǎng)絡的分簇路由算法研究.pdf
- 車載Ad hoc網(wǎng)絡下混合路由協(xié)議算法研究與優(yōu)化.pdf
- 城市環(huán)境下車載自組織網(wǎng)絡中可用帶寬估計與路由算法研究.pdf
- 車載視頻監(jiān)控運動目標檢測與跟蹤算法研究.pdf
- 無線傳感網(wǎng)的路由算法研究.pdf
- 城市道路環(huán)境下車載自組織網(wǎng)絡路由算法研究.pdf
- Mesh網(wǎng)多徑QoS路由算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論