基于强化学习的车联网可靠路由协议研究

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车辆自组织网络(Vehicular Ad hoc NETworks,VANETs)作为智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的重要组成部分,在车辆间建立通信网络的概念自二十世纪80年代提出以来,得到了众多学者,政府机构以及各类企业的广泛关注。本文研究VANET环境下可靠有效的路由传输机制,通过调研现有不同类型的VANET路由协议,分析已有路由协议中存在不足,发现现有路由协议对转发节点的选择度量指标单一,并且转发节点选择没有前瞻性,未能考虑下一跳转发节点周围邻居节点质量。以此出发设计了基于位置信息的路由协议PbQR(Position-based Q-leaminng Routing),PbQR 算法使用强化学习对周围邻居节点进行质量评估,充分考虑路由链路上所有节点对路由转发的影响,并且考虑目的节点的位置信息,以此指导路由转发节点的选择,建立稳定且可靠的路由转发路径。通过使用城市交通模拟仿真平台SUMO生成车辆节点运动轨迹,并结合网络仿真平台NS2对协议在城市场景下的性能进行仿真。仿真结果表明所提出的PbQR协议在分组送达率、平均端到端时延等关键性能上相比现有路由协议均得到一定提升。另一方面,针对VANET中节点在运动速度较快场景下,网络拓扑变化频繁而引起路由链路断裂概率增大,导致路由协议性能下降的问题。通过采用分簇算法将具有相似移动性的节点划分为一组,提高了节点间的相对稳定性,并且采用Dyna框架使用规划的方法加速强化学习收敛过程,以此提高路由转发的实时性及有效性。基于此提出了基于Dyna-Q的分簇路由算法CbDR(Cluster-basedDyna-Q aided Routing)。通过在 NS2 仿真平台将 CbDR 与现有的路由协议进行性能比较与分析,仿真结果表明所提出的CbDR算法在不同节点密度的车载场景具有可扩展性,同时对于车辆节点运动速度较快的车载场景,通过分簇方法降低节点间的不稳定性,有效保证了路由算法的可靠性及稳定性。
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