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《南京邮电大学》 2018年
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车载网络数据传递技术研究

计成超  
【摘要】:车载自组织网络(VANET,Vehicular Ad hoc Network)简称车联网,是一类网络节点主要由配备电子传感设备的车辆构成的特定的移动自组织网络,借助于现代信息通信技术实现车辆和一切事物通信,构建智能交通系统,改善交通安全、提高交通效率、营造舒适驾乘体验,乃至实现无人驾驶。它是物联网的一个极其重要的应用方向,受到工业界、学术界和各国政府的高度重视。无线通信和联网数据传递是车载网通信的两项核心技术,由于网络节点高度移动、节点密度高度差异、网络拓扑动态变化、网络连接间隙性中断等复杂特性,其研究面临着巨大的挑战。车载网通信有基于短程无线通信的DSRC和基于蜂窝通信的C-V2X两大类互补的主流技术体系,其中DSRC已有一定的技术基础和市场部署,本文主要研究在DSRC技术框架下的车载网数据传递联网技术,重点是高效可靠的车载网路由技术研究和改进的多信道无线接入MAC技术研究。本文所做的主要工作及其学术贡献是:(1)针对城市中由交通灯控制的车载网络环境,研究车辆节点之间数据包跨街区传递的路由问题,以最小化端到端数据传递时延为目标,提出一种交通信号灯感知的最短时间路由算法STTLAR及其改进算法E-STTLAR。理论研究部分根据曼哈顿城区道路模式,建立目标问题的最优化数学模型;根据车载网车辆分布理论,分析车辆节点在路段上的分布状态,导出在交通信号灯控制下的路段无线连通概率。算法设计部分综合考虑路段无线连通概率、路段连通稳定度以及路段和目的节点之间的归一化距离,构造路段等效距离度量并导出其计算公式,设计了下一路段选择子算法;综合考虑无线链路质量、节点数据发送队列长度以及下一跳的跳距,构造中继节点等效距离度量并导出其计算公式,设计了改进型下一跳节点选择贪婪子算法。仿真分析结果表明,和若干常用的VANET路由算法相比,所提出的路由算法在不同的信号灯周期、车辆节点数和数据包发送速率条件下,其端到端时延、数据包传递率等性能指标均优于已有算法,而改进后的E-STTLAR算法比基础的STTLAR算法在端到端时延、网络收益率和归一化路由开销三个方面具有更好的网络性能。(2)针对车载网组群内车辆节点之间数据多播传递的问题,研究车载网高效多播路由技术。根据车辆行驶路径的可预期性,应用车载导航和定位辅助技术对车辆位置的粗略预测,并通过可信的同类车辆进行数据的多播接力传递,提出了一个低带宽消耗的车载网成本感知多播路由算法CAM。理论研究部分根据曼哈顿城区道路模式,建立数据包无线传递过程中的传递成本问题的目标数学模型;根据车辆计划行驶路径,给出多播组成员车辆节点直接相遇和间接相遇集合的理论分析结果,引入车辆的数据包分发贡献度度量并导出其计算公式。算法设计部分综合考虑传递成本和车辆贡献度,设计了多播树构建算法;根据数据传递性能约束条件,分析可进一步降低传递成本的数据包转发方式,按照最小化传递成本与节点贡献度比值的原则,设计了优化多播树构造算法。仿真分析结果表明,所提出的算法充分利用数据包传递的允许时延,在满足生存周期时间不超限的约束条件下,最大限度采用行进中车辆携带数据包转发(Carry and Forward)的方式,有效减少了无线通信流量。和若干常用的VANET广播/多播路由算法相比,该算法在不同数据包TTL约束、车辆节点数、车辆节点速度等条件下,平均数据传递代价、平均数据传递率、平均数据传递时延等性能指标均优于已有算法。(3)针对车载网大量车辆竞争有限无线资源进行数据传递的特定应用环境,以有效提高共享无线信道利用率为目标,提出一种两级分布式多信道MAC协议TLDM-MAC。理论建模研究部分提出控制周期频率域和时间域两级分布的信道结构,基于分配规则将控制周期按时序递进的方式错位分布排列,分散部署到各个信道不相交的时间段上,有效提高了信道利用率;引入归属信道概念,定义归位规则和传输规则,在不增加控制开销的前提下,提高了节点会聚成功率。协议设计部分设计了由发送方决策的4次握手传输资源协商过程,使邻居节点以自组织的方式获得协调一致的资源状态视图,解决隐蔽终端和暴露终端问题,确保无竞争的可靠数据传输;提出基于接收方可用资源视图的跳隙重传机制和跳隙修正机制,解决因资源状态信息的可能漏听造成的预约资源冲突情况,进一步提高数据传输的可靠性;定义由发送方协调控制的基于多播组成员可用传输资源视图的多播资源协商过程,最大限度地提高车辆与车辆多播通信的效率;定义广播传输资源选择规则以及重要数据的2次广播机制,支持广播信息的可靠发送;提出改进的回退机制设计方案,使控制时隙冲突和数据传输失败后的回退时间与发送方已预约数据时隙占比关联,改善传输资源使用的公平性。仿真分析结果表明,和已有的若干车载网MAC协议相比,所提出的协议的信道利用率、网络吞吐量、数据传递时延、多播服务等性能均优于已有协议。
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN929.5;U463.6

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【参考文献】
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