【摘 要】
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随着城市道路中车辆数目急速增长,城市交通智能化与车辆驾驶自动化趋势日益盛行,低时延已然成为车联网典型应用的主要目标,从而对车载自组织网络路由协议的设计提出了挑战。如何利用网络本身的特点,开展车载自组织网络路由协议的低时延优化研究,是车载自组织网络研究领域的关键内容。本文针对城市道路场景,探究路侧单元部署以及分簇路由规划对于降低网络时延的意义,对路侧单元部署和分簇路由规划进行优化。论文主要工作内容如
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随着城市道路中车辆数目急速增长,城市交通智能化与车辆驾驶自动化趋势日益盛行,低时延已然成为车联网典型应用的主要目标,从而对车载自组织网络路由协议的设计提出了挑战。如何利用网络本身的特点,开展车载自组织网络路由协议的低时延优化研究,是车载自组织网络研究领域的关键内容。本文针对城市道路场景,探究路侧单元部署以及分簇路由规划对于降低网络时延的意义,对路侧单元部署和分簇路由规划进行优化。论文主要工作内容如下:（1）提出一种基于热点检测的路侧单元部署（HDRD）算法。首先利用车辆交通信息检测出通信覆盖价值较高的热点区域,然后将遗传算法应用于路侧单元部署优化问题并做出改进,设计“交叉互换”繁衍机制与“随机偏移”变异机制,自适应搜索路侧单元的最佳部署位置,在加速算法收敛速度的同时,最大化路侧单元对热点区域的覆盖率。仿真实验结果表明,HDRD算法有效解决了组合搜索过程难以保留覆盖率贡献较高的路侧单元的问题,与已有算法相比,提升了对热点区域的总体覆盖率。（2）提出一种基于用户跳数和簇群规模联合优化的分簇路由（JUCCR）算法。从簇群构建对网络时延的影响出发,引入跳数惩罚因子与用户最大簇群规模两个参数,设计了基于链路优先级得分的簇群生成机制,降低了用户的队列时延和传输时延。此外,通过簇群预分配策略的设计提升了用户簇群平均规模和划分效率,进一步降低了用户的接收时延。仿真实验结果表明,JUCCR算法对中继节点的选择和簇群生成机制进行了合理优化,提高了数据分组的传输效率,与已有算法相比,降低了车辆用户的平均时延。
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