为保证车载自组织网络(VANET)消息转发效率,提出一种基于任务分配模型的路由算法。根据社会网络中节点特性划分社区,采用协商机制将紧急安全与非安全消息任务分配到不同社区,由社区再分配到节点,并建立奖惩机制提高消息任务分发效率。理论分析和仿真结果表明,与Simbet,Prophet和Spray and Wait路由算法相比,该算法具有较高的消息包投递率及较低的路由开销,并且能满足不同类别消息任务的服务质量需求。
IEEE 802.11p协议是针对车载环境应用制定的物理层(physical Layer,PHY)与媒体接入控制层(media ac-cess control,MAC)标准。作为智能交通系统的一部分,该协议能极大增加车辆与外界沟通的通讯能力。通过研究802.11p协议和802.11a协议的异同点,在802.11a的基础上给出了采用DSP(digital signal processor)进行802.11p物理层的OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)基带处理的设计与实现方案,并给出了基于经典SC算法的接收端保持同步的DSP处理方法。经过仿真及DSP片上系统验证,测试结果表明,设计达到了预期效果。
高效的簇路由在分簇过程中不仅要利用车辆的实时信息,更要能够利用车辆间的历史信息来判断其下一刻的链路信息。本文针对道路上车辆速度多变导致的只依据实时信息选取的簇头不稳定问题,提出了一种基于灰色系统理论的分簇算法CA-GST(Clustering Algorithm Based on Gray System Theory)。该算法利用灰色预测模型根据车辆间的历史链路持续时间预测下一刻的链路持续时间,求出车辆间通信链路的连通率。并结合车辆的节点偏差度(车辆的节点度与最佳节点度之差的归一化值)来选举簇头,使得簇头车辆与其成员车辆间链路较稳定,减少了道路上的簇结构个数。最后通过NS2仿真比较了基于灰色预测的分簇路由方法 CA-GST与VMa SC、DMMAC,结果证明本文提出的CA-GST在簇头持续时间、簇头个数、时延、投递率等方面更适应车辆高速移动场景。
In vehicular Ad-hoc networks （VANETs）, beacon message is designed for the purpose of periodically broadcasting the status information （velocity, direction, etc.）, which enable neighbor awareness and support some safety applications. However, under high density scenarios, fixed rate beaconing can cause severe congestion and lower the deliver rate of beacons and other kinds of messages. In this paper, we describe beaconing rate control approach with an one-dimensional Markov model, and based on this, an optimized beacon rate control scheme is proposed which aims to mitigate the congestion and maximize the deliver efficiency of beaconing. Analytical and simulation results show that our proposed scheme can achieve higher adaptability and beaconing efficiency compared with other schemes in various environments.
