基于密度感知的车载机会网络数据分发机制研究

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车载机会网络是一种新兴的网络形式,不需要存在端到端的完整通信链路,主要利用节点间相遇机会以“存储-携带-转发”的路由模式实现车辆间的数据通信。车载机会网络作为车载自组织网络的一种特殊形式,具有网络拓扑结构高度时变性、缓存需求突出、高延迟等特点。鉴于以上特征,传统的数据分发机制无法有效地应用于车载机会网络,因此设计适合于车载机会网络的数据分发机制具有重要的研究意义。目前,数据分发机制是车载机会网络领域研究的重点及热点,但是以往的数据分发机制主要面向单一环境下的数据分发,当车辆快速移动时,未考虑到由于车辆密度改变的车辆间通信带来的链路更易中断的问题。因此,本文提出一种基于密度感知的车载机会网络数据分发机制,主要包括基于密度感知的数据分发模型、基于密度感知分簇的数据分发机制以及缓存更新策略。首先,针对车载机会网络中的三种经典多播路由协议进行了路由算法的性能研究及实验对比分析,为进一步研究数据分发机制奠定基础。然后通过分析车载机会网络数据分发的需求,提出了一种密度感知的车载机会网络数据分发模型,该模型面向多种网络环境的数据分发设计了基于密度感知的分簇模块和数据分发模块。其中,基于密度感知的分簇模块负责对网络中的车辆节点分簇并进行簇的维护;数据分发模块负责簇内节点的数据分发和簇间节点的数据分发。其次,鉴于分簇算法作为数据分发机制的研究热点,具有提高数据分发效率、减少网络传输延迟等作用。但是传统的分簇算法未考虑车辆速度和节点密度之间的关系,以及在不同密度下数据分发的特点。因此,设计了一种基于密度感知的分簇算法。该算法通过节点密度进行感知网络的环境,在节点稠密环境下通过综合考虑簇结构的稳定性和节点自私度两方面进行簇头的选举,在节点稀疏的环境下通过考虑车辆节点相遇的概率进行簇头节点选择。进而基于上述算法实现了一种车载机会网络数据分发机制,通过分簇能够在节点稠密环境和稀疏环境下有较好的数据分发效率和较低的网络时延。最后,设计了一种综合考虑用户需求和事件实时性的数据分发缓存更新策略,提高了数据分发过程中事件匹配的命中率。仿真实验表明,本文提出的基于密度感知的数据分发机制在高速公路的稠密环境和稀疏环境下均有较高的数据分发效率。
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