导读:本文包含了车辆自组织网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆路径预测,车辆行驶路径序列,序列模式,车载自组织网络
车辆自组织网络论文文献综述
张宏[1]（2019）在《车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法》一文中研究指出为了向交通参与者提供实时、可靠的交通状况信息,提高出行效率,根据车辆序列模式特点,联系车载自组织网络拓扑结构与实际车辆运动路径,提出车载自组织网络环境下序列模式定义,采用基于路侧单元(RSU-Based)和基于车辆(Vehicle-Based)两种方案收集车辆路径信息,建立车辆行驶路径数据库,进行序列模式数据挖掘,评估其通信开销,计算车辆路径模式生成的运动规则的支持度和置信度,提取车辆频繁行驶路径及其概率。案例分析表明,在动态路网中使用序列模式数据挖掘方法能有效解决单车路径选择问题。(本文来源于《汽车技术》期刊2019年09期）
蔡震,梁满贵[2]（2019）在《基于遗传算法的道路车辆自组织网络源路由机制》一文中研究指出在当前基于交叉路口的城市车辆自组织网络(VANETs)路由协议中,道路上数据包传输大多采用基于地理位置的贪婪转发策略,当数据量较大时,个别节点负载较重,极易引起传输延迟增大乃至丢包的情况.本文提出了一种基于遗传算法的源路由机制,通过记录单体车辆的驾驶信息而非传统方法中的车流均值数据,来预测道路上车辆网络的连通情况,并借助遗传算法,首次基于道路连通性、节点负载和连接跳数这3点综合考虑,计算得出道路上最佳的源路由节点序列.仿真实验结果表明,在传输率与延迟时间上,性能均优于传统的贪婪路由机制,尤其在车流量为250 veh·lane-1·h-1时,传输率提升约13%.该研究可为智能交通信息通讯提供可靠助力.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年04期）
黄德玲,严余松,彭大芹[3]（2019）在《城市车辆自组织网络中基于预测的地理位置路由协议》一文中研究指出车辆自组织网络的拓扑结构变化迅速,使得节点之间的无线连接不稳定,因此基于贪婪转发的地理位置路由协议经常由于连接断开而失败。针对这个问题,提出一种判断连接可靠性的方法。该方法通过计算每个邻居节点的链路稳定性因子和距离衰减因子等来评估传输连接的可靠性,设计的相应路由协议采用可靠性最高的连接形成路由,从而增加包投递成功率。同时,针对路由环路问题,提出一种预测路口节点的算法,使得数据包能选择性地利用交叉路口协调节点来确定数据传输路径,从而有效避免路由环路,提高转发效率。实验结果表明,提出的算法在包投递成功率、端到端时延和包转发次数等方面都取得了较好的路由性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年07期）
刘宇通[4]（2019）在《车辆自组织网络中丢包特征研究》一文中研究指出近年来,无线通信和传输技术的融合使车辆自组织网络(VANET)的研究具有广阔的前景。车辆自组织网络是实际交通环境中的移动自组织网络。在车辆自组织网络中,节点之间通过相互协作的方式组建网络并实现数据包的路由和传递。但是由于网络拓扑动态变化快,通信链路切换频繁,链路持续时间短以及周围复杂环境快速变化,无线信道受到外界不断变化的干扰,导致车辆自组织网络环境更加不稳定。车辆的高速移动性等因素使车辆自组织网络具有许多复杂的特征,给传输机制带来了挑战,影响了车辆自组织网络的性能,导致车辆自组织网络存在高丢包率现象。这些意味着车辆自组织网络性能的调优是极具研究意义的。本文针对车辆自组织网络的丢包性能进行分析和优化。由于在真实交通场景中部署车辆成本高、困难多,在研究车辆自组织网络的性能时,利用网络模拟仿真是一种可行的替代方案。本文结合交通流量仿真器提供车辆仿真场景和网络仿真器提供网络通信的性能分析的特点进行仿真实验。首先,实验考虑多方因素,通过对车辆密度、车辆速度变化、车道数等不同影响因素进行一系列仿真实验,获取丢包数据,进行对比分析。其次,根据IEEE 802.11p协议在交通场景下的性能表现,分析丢包原因。然后通过修改路由协议源码,对AODV协议进行改进,提高车辆自组织网络丢包性能。最后,比较分析比较优化前后的丢包特征,验证改进的路由协议在车辆自组织网络丢包性能优化方面的有效性。本文对车辆自组织网络的丢包特征进行了分析,分析结果表明车辆密度对车辆自组织网络的丢包率和吞吐量造成了影响,丢包率随着车辆密度增加而波动,而车辆限速范围对丢包率的影响不明显。同时,考虑到车载网络的丢包特征,在AODV协议中加入蚁群算法进行优化改进,在相同交通仿真场景下,改进后的new-AODV协议的丢包率低于AODV协议,网络具有更好的稳定性。本文的仿真实验及分析为改善车载网络在交通场景下的丢包性能提供有效的参考价值。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-02-01）
占港,丁洪伟,柳虔林,杨志军,周圣杰[5]（2019）在《车辆自组织网络中新型NP-CSMA随机多址协议研究分析》一文中研究指出智能交通的出现使得车辆自组织网络受到越来越多的关注。车辆自组织网络的动态拓扑结构变化非常剧烈,这对网络的吞吐率、传输速率等性能提出了很高的要求。提出1种具有握手机制协议的自适应多通道双时钟NP-CSMA随机多址接入协议。该协议首先区分2种P-CSMA协议,握手机制成功解决了隐藏的终端问题,双时钟机制减少了平均空闲时间,多通道机制增加通道数量和划分用户优先级的同时提高了系统吞吐率,自适应机制能够使系统在高负载下保持稳定吞吐率。还对该协议的传输速率进行了分析,得出该协议的传输速率相对较高的结论。通过平均周期方法推导吞吐率和传输速率的计算公式,仿真结果与理论推导一致。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年01期）
黄德玲,邱忠权,彭大芹[6]（2018）在《城市环境下的一种车辆自组织网络机会路由协议》一文中研究指出车辆自组织网络(vehicular ad-hoc networks,VANET)的拓扑结构具有高动态性,设计适应其高速变化的路由协议具有很大挑战性。提出采用机会转发方式的地理位置路由协议,将每次转发的单一目标节点改进为一个集合,以降低高速变化的拓扑导致的节点接收数据失败的概率。提出了一种新颖的转发集构成方案,改进了传统的由数据包携带转发集的做法,将转发集合的计算和确定分布到每个接收节点,在很大程度上减少了路由控制信息开销。提出了一种动态的转发节点选择机制,并引入了对实时交通状况的考虑,在一定程度上依据实时交通密度选择转发路径,能有效应对车辆自组织网络连接不稳定性。仿真结果表明,所提出的路由协议在包投递成功率、端到端传输时延和归一化路由开销等方面都取得了较好的路由性能。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
朱金奇,孙华志,刘念伯,马春梅[7]（2018）在《车载自组织网络中停放车辆合作的多媒体内容分发》一文中研究指出车载自组织网络(VANETs)中,如何实现车辆间多媒体文件的高效分发成为研究热点。基于城市区域长时间拥有大量地面停放车辆的情况,该文提出停放车辆合作的内容分发策略(CPVC),该策略不需要配置任何地面基础设施(RSUs),而是把地面停放车辆作为天然基础设施为车辆用户提供内容存储和内容分发服务。为此首先把每条道路的路边和非路边停放车辆组成停车簇;其次提出停车簇合作进行内容分发的方式并设计相应内容分发算法。基于真实城市地图和交通数据的实验结果表明,CPVC能以较低的下载延迟和网络开销获得较高的数据传输成功率,尤其在交通流量密度稀疏和多请求者下载情况下。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2018年04期）
龚建锋,吴卫祖,何俊林[8]（2018）在《双向广播模式的车辆自组织网络数据传输算法》一文中研究指出针对车辆自组织网络双向广播的通信中断概率大及数据传输效率低的问题,提出一种双向广播模式切换的车辆自组织网络数据传输算法。该算法根据车辆双向广播特点建立了相遇广播模型和相离广播模型,首先对相遇广播阶段进行分析,得到传播完成时隙以及成功接收数据包的概率密度函数。接着,根据数据缓存容量计算相离广播阶段的所需广播时隙数,并根据通信深度选择下一个广播发送节点。实验仿真结果表明,相比基于复杂网络理论的车辆信息共享算法以及基于中继网络的V2V链路分配算法,该算法平均中断性能分别提升了12.1%和6.8%,平均累积传播完成时隙分别减少了28.7%和36.5%。(本文来源于《电子技术应用》期刊2018年07期）
张文都,乔雅[9]（2018）在《车载自组织网络下车辆移动模型仿真测试研究》一文中研究指出针对目前对车载自组织网络的仿真研究存在采用的交通模型不能描述真实交通特性的不足,从车载自组织网络仿真应用的角度研究了随机游走模型、随机驻留点模型和随机方向移动模型等叁种随机移动模型与参考点群移动模型、曼哈顿移动模型对仿真测试结果的影响。首先,对随机移动模型、参考点群移动模型与曼哈顿移动模型等五种常见车辆移动模型进行了性能分析和对比;然后,针对仿真测试需求,构建了一种基于Veins的车联网仿真平台;最后,基于构建的仿真平台测试了不同车辆移动模型在按需平面距离向量路由协议AODV和Bypass-AODV协议下的性能差异。仿真结果显示,在给定的场景条件下,参考点群移动模型RPGM能够建立更多长度较长的通信连接,且具有相对更高、更稳定的有效网络吞吐量,能够更直观地反映不同路由协议的性能。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年11期）
刘奎[10]（2018）在《车辆自组织网络中动态帧聚合机制研究》一文中研究指出车辆自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)是一种用于交通环境的移动自组织网络,通过车与车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)、车与路设(Vehicle-toInfrastructure,V2I)之间的实时通信来保证车辆的安全行驶和提升乘客的乘车体验,是智能交通系统的核心技术之一。但是由于车辆的高速移动性和网络拓扑结构的高速变化,VANET将经历间歇性连接,并且无法保证端到端连接。这将给VANET的媒体接入控制(Medium Access Control,MAC)策略带来严峻的挑战,特别是对实时业务。而且,现有的MAC层策略因为巨大的传输开销,如帧间间隔、控制帧、物理层(Physical Layer,PHY)头和MAC头,使得MAC层传输效率和信道利用率大幅下降。为应对以上问题,本文在基于IEEE 802.11标准的VANET中采用了帧聚合机制。帧聚合机制通过把多个目的地址相同的子帧封装在一个数据帧中进行发送,减少了冗余信息传输的时间和退避等待的时间,也减少了大量的重复开销,显着提升了信道利用率和系统吞吐量。但是聚合帧帧长的增加也会带来接入时延的增加,因此如何确定聚合帧帧长和控制接入时延将是VANET中聚合机制面对的巨大挑战。本文在推导不同误比特率下系统吞吐量与子帧个数关系的基础上,结合车辆自组织网络业务的时延要求,提出一个剩余时延(Remaining Delay,RD)限制下的自适应A-MSDU帧长聚合机制。首先,根据VANET的应用特性,把上层来的业务分成了四种类型,以来保证业务的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,而且,该机制根据当前信道误比特率和剩余时延动态调节聚合帧帧长。仿真结果证明所提出的自适应A-MSDU帧长聚合机制提升了系统吞吐量和信道利用率,并降低了冗余信息量和重传数据量。另外,本文对A-MPDU聚合机制进行理论分析,并根据理论分析的结果,结合A-MPDU聚合机制的特点,在基于前面对业务分类的基础上,提出车辆自组织网络中基于RD的A-MPDU动态帧聚合调度机制,在该机制中,把队列缓冲区分成两级,一级队列缓冲区存储业务类型相同的数据,二级队列缓冲区可以存储业务类型不同的数据,并负责将数据按照剩余时延大小升序排列,聚合单元每次聚合剩余时延较小的数据帧。同时二级队列缓冲区维持一个动态的定时器,防止当数据帧不足时因等待时间过长而造成数据的失效。仿真结果表明,A-MPDU动态帧聚合调度机制提升了系统吞吐量、降低了时延和丢包率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
车辆自组织网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在当前基于交叉路口的城市车辆自组织网络(VANETs)路由协议中,道路上数据包传输大多采用基于地理位置的贪婪转发策略,当数据量较大时,个别节点负载较重,极易引起传输延迟增大乃至丢包的情况.本文提出了一种基于遗传算法的源路由机制,通过记录单体车辆的驾驶信息而非传统方法中的车流均值数据,来预测道路上车辆网络的连通情况,并借助遗传算法,首次基于道路连通性、节点负载和连接跳数这3点综合考虑,计算得出道路上最佳的源路由节点序列.仿真实验结果表明,在传输率与延迟时间上,性能均优于传统的贪婪路由机制,尤其在车流量为250 veh·lane-1·h-1时,传输率提升约13%.该研究可为智能交通信息通讯提供可靠助力.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆自组织网络论文参考文献
[1].张宏.车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法[J].汽车技术.2019
[2].蔡震,梁满贵.基于遗传算法的道路车辆自组织网络源路由机制[J].交通运输系统工程与信息.2019
[3].黄德玲,严余松,彭大芹.城市车辆自组织网络中基于预测的地理位置路由协议[J].计算机科学.2019
[4].刘宇通.车辆自组织网络中丢包特征研究[D].天津理工大学.2019
[5].占港,丁洪伟,柳虔林,杨志军,周圣杰.车辆自组织网络中新型NP-CSMA随机多址协议研究分析[J].计算机工程与科学.2019
[6].黄德玲,邱忠权,彭大芹.城市环境下的一种车辆自组织网络机会路由协议[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2018
[7].朱金奇,孙华志,刘念伯,马春梅.车载自组织网络中停放车辆合作的多媒体内容分发[J].电子科技大学学报.2018
[8].龚建锋,吴卫祖,何俊林.双向广播模式的车辆自组织网络数据传输算法[J].电子技术应用.2018
[9].张文都,乔雅.车载自组织网络下车辆移动模型仿真测试研究[J].计算机技术与发展.2018
[10].刘奎.车辆自组织网络中动态帧聚合机制研究[D].西安电子科技大学.2018