车联网中基于动态传输距离的多跳稳定路由

数据传输是车联网(VANETs)实现交通安全的基础。然而,车辆的移动、信号传输的衰减以及彼此间的干扰对链路的可靠性均有影响。为此,提出基于动态传输距离的多跳稳定(DTMS)路由。DTMS路由在选择下一跳转发节点时,考虑到因衰减而导致的传输距离的变小,先估计车辆动态传输距离,再依据动态传输距离估计链路的连通时间以及距离因素,然后,计算邻居节点的权重,最后,基于节点权重值设置定时器,进而竞争产生下一跳转发节点。仿真结果表明,提出的DTMS路由有效地提高了数据包传输成功率。     

车联网关键技术及连通性研究

根据车联网的发展趋势,基于车联网的系统模型和关键技术,着重分析了车联网的连通性,具体研究了在车间通信中传输范围和可达邻接节点对连通性的影响。     

基于机会权重的环境自适应动态车联网路由

为满足车联网的数据转发质量,保证通信连接的可靠性非常重要。基于对车联网动态拓扑、车辆行驶行为变化、车辆密度变化、高速移动等交通环境复杂性问题的分析,提出基于机会权重的环境自适应动态路由(SaDAGR)。SaDAGR引入了车辆行驶行为预测模型,设计了动态信标周期自适应调节机制,并在转发策略中设计机会权重转发机制,引入车辆目的方向预测及车前密度感知,所提路由能够适应复杂交通环境下大动态范围的车辆速度、车辆密度的交通变化。仿真结果表明,SaDAGR增强了网络的连通性,降低了重传,减少了时延,提高了数据转发效率。     

车联网中基于多优先级的自适应动态路由协议

本论文介绍了一种车联网中的多优先级的自适应动态路由协议（MPDAR）,着重介绍了不同优先级等级消息的分发机制,该路由协议利用了车辆的地理位置和速度信息,并保证了1）车联网中不同类型消息具有不同的QoS要求;2）完全分布式路由协议。最后,本论文应用ViSSIM交通仿真软件和NS-2网络模拟软件,对MPDAR协议进行仿真。结果表明,MPDAR路由协议较其他路由协议性能有所改进。     

车载网中面向高速场景的路由算法

有效地传输数据是提高车联网应用性能的关键。而动态的拓扑结构,给车联网的数据传输提出了挑战。为此,提出基于路径连通概率的车联网路由算法CPB。首先,依据高速公路场景,建立一维车辆移动模型,然后再计算链路的连通概率,最后,计算路径的连通概率,并选择连通概率最高的路径传输数据。仿真结果表明,提出的CPB算法能够有效地提高数据包传递率、端到端传输时延以及吞吐量性能。     

DSR的一种自适应路由自动缩短机制

动态源路由协议是无线自组织网络众多路由协议中被广泛关注的一种按需路由协议，目前，关于该协议的优化措施有很多。本文先分析了动态源路由协议的一种优化机制——路由自动缩短，该机制能动态缩短处于工作状态路由的跳数，但不保证缩短路由的质量，在此基础上，提出一种自适应路由自动缩短机制，新机制既可缩短路由．又能保证缩短路由质量．理论分析及仿真结果表明，自适应路由缩短机制的各项性能优于原路由缩短机制。     

基于无标度网络的车联网连通性研究

移动车辆的连通性是车联网(IoV)的关键指标之一,它会严重影响数据传输的性能.由于车联网的网络拓扑高频动态变化,车辆之间的通信链路容易频繁地断连.如何降低链路建立的随机性和链路断开概率,提高整体网络的连通性一直是急需解决的关键问题.针对上述问题,在视距路径损耗模型和干扰模型下分析网络的连通性,通过对车联网链路在真实世界...     

车联网中基于Q学习的地理位置路由协议

由于道路拓扑结构的限制以及车辆节点的快速变化,车联网路由协议正面临着很多挑战,例如道路的低连通性、较大的延时以及高开销等。为解决此类问题,提出了一种基于Q学习的地理位置路由协议。该协议将地理区域划分成大小一致的正方形,称为网格。在给定目的地的情况下,根据历史交通流信息计算出车辆从当前网格向不同方向的邻居网格移动的Q值,每辆车存储Q值表,通过查询Q值表选择最优下一跳网格。在选定的下一跳网格中,选择距离目的地最近的车辆,当最优下一跳网格中没有邻居车辆时,选择次优下一跳网格中的车辆。仿真结果表明,与其他基于地理位置的路由协议相比,所提协议能够提高分组投递率,降低传输延时并减少通信跳数。     

基于车联网WAVE的多跳路由连接中断预测算法

当信息源车辆与信息目标车辆之间不能通过一跳来完成信息交互时,车辆间多跳路由连接的建立是保证车联网WAVE中信息源车辆和信息目标车辆之间能够进行信息传递的关键。通过研究和分析快速多跳路由算法FMHR得知,车联网中各节点车辆之间建立起来的多跳路由连接会因各节点车辆之间的速度不匹配而时常发生通信中断,针对这一问题,试着在原有算法中增加路由连接中断的预测方法,并使用支持IEEE 802.11p的开源软件NCTUns-6.0建立相关仿真实验,结果表明,增加路由连接中断的预测方法可改善车辆之间信息传递的效率。     

一种基于竞争转发的城市场景车载 Ad Hoc网络路由算法

 论文提出了一种适用于城市场景下的基于竞争转发的车载Ad hoc网络路由算法,算法摒弃了HELLO消息的使用,利用分布式的竞争策略根据邻居节点所处的地理位置信息进行下一跳节点的选择.数据转发使用选定点路由同时利用了实时的道路交通信息和网络拓扑结构信息进行选定点选择.采取暂存转发策略处理网络分割现象.仿真结果表明该算法比其他类似算法具有更高的数据包递交率和较低的数据延迟.     

自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题

带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出了移动平均自适应灰狼更新策略和灰狼基因遗传策略提高全局收敛能力,同时提出带3-opt的劣势点启发邻域搜索策略来增强算法的全局和局部搜索能力.实验结果表明：所提出算法具有较高的计算精度和较强的寻优能力,有较高的鲁棒性,通过与自适应扫描和速度推测粒子群优化算法、K均值聚类和灰狼优化混合算法、大邻域搜索和蚁群优化混合算法、基于精英选择的多种群人工蜂群算法、基于集覆盖的扩展节省算法、混合变邻域生物共栖搜索算法等6个算法对比证明了算法的有效性.     

基于NDN的多层卫星网络分布式动态路由方法

多层卫星网络的拓扑结构具有明显的时变特征,难以提供持续且稳定的端到端路径,导致高效路由问题面临着巨大的挑战.将卫星网络设计为封闭的体系结构,采用强管理或调度式控制策略会导致其无法自由、高效地实现与其它系统的协同组网.基于IP的网络体系结构在应用于多层卫星网络时又存在路由效率不高的问题.基于命名数据网络NDN（Named Data Networking）体系结构,提出一种多层卫星网络分布式路由方法--SNDN（Satellite Named Data Networking）.根据链路切换的周期性和可预知性,以时变图为建模工具,设计一个能自适应稠密和稀疏场景的路由算法来动态地计算时间相关的最快路径并附加为源路由信息,充分利用命名数据网络数据驱动的通信模式、数据包级的安全特性和逐跳转发的特点,由节点在包转发的过程中动态地完成转发表（FIB,Forwarding Information Base）和请求状态表（PIT,Pending Interest Table）的构建.可为面向未来空、天、地一体化协同组网的多层卫星网络路由研究提供一种新的思路.通过仿真实验及对比分析,验证了SNDN在路由效率和多播性能方面的优势.     

VRP的数学模型及算法分析

随着我国物流业的飞速发展,车辆运输路线规划对于降低物流成本显得越来越重要。对车辆路线问题（VRP）进行了数学建模,总结了国内外的研究状况,并指出了今后的研究方向。     

Adaptive Inter Vehicle Communications

Inter Vehicle Communications (IVC) have the potential to significatively increase the safety in our highways. In such communications, the quality and reliability of service becomes a very critical issue. In particular, it is important that in case of emergencies, when the inter vehicle traffic increases exponentially, the message delay should be kept low. We present a reliable hierarchical routing protocol that uses load balancing to keep message delay low even in presence of high level of traffic. Our protocol is based on geographical routing. The protocol is designed for highway travelers but can be used in other mobile ad-hoc scenarios. The highway is divided in virtual cells, which moves as the vehicles moves. The cell members might choose one or more Cell_Leaders that will behave for a certain time interval as Base Stations. We assume that every node knows its geographical position, given by Global Positioning System (GPS) or some other method. Cell_Leaders form a virtual backbone that is used to forward messages among nodes on different cells. The traffic is distributed among Cell_Leaders in order to optimize the communication delay. We study the effect of load balancing in minimizing delay. Our simulation results show that our proposed protocol improves the delay and the network utilization compared to existing inter vehicles protocols.     

An Overview of Internet of Vehicles

The new era of the Internet of Things is driving the evolution of conventional Vehicle Ad-hoc Networks into the lnternet of Vehicles （IoV）. With the rapid development of computation and communication technologies, loV promises huge commercial interest and research value, thereby attracting a large number of companies and researchers. This paper proposes an abstract network model of the IoV, discusses the technologies required to create the IoV, presents different applications based on certain currently existing technologies, provides several open research challenges and describes essential future research in the area of loV.     

MANET中一种具有能量意识的无信标地理路由算法

 地理路由具有有效的传输性能和良好的可扩展能力,是当前移动Ad Hoc网络路由算法中的一个研究热点. 在许多实际场合下,网络中的节点能量有限并且难以补充,所以合理调整节点之间的能量消耗成为提高网络寿命的一种重要手段. 本文针对贪婪转发和空洞解决方案中存在的节点能量消耗不平衡的问题,提出了一种具有能量意识的无信标地理路由算法EBGR (Energy-Aware and Beaconless Geographic Routing). 该算法包括两个模式：贪婪竞争策略和空洞解决策略. 在贪婪竞争策略中,源节点或中继节点（即上游节点）广播数据包,位于数据包转发域内具有最小动态转发延迟的节点（即下游节点）转发数据包,其余候选节点侦听到该广播包后,自动放弃转发该数据包. 当遇到节点空洞时,将角度和能量信息同时加入到转发节点的动态延迟计算中,从而在数据包转发过程中有效地避绕空洞和平衡节点间的能量消耗. 仿真结果表明,与已有的BLR和GEAR等典型地理路由算法相比,平均投递率提高2%到4%;平均网络寿命提高了10%到20%.     

基于组件式蚁群算法的车辆路径问题研究

现有方法仅从蚁群算法的基本结构出发设计软件,缺少软件设计模型的有效指导,很难用来求解不同种类的优化问题.鉴于此,应用组件软件设计方法,提出了一种组件武蚁群算法.该方法力求在结构上直接反映蚁群的本质思想和关键概念;最大程度降低与问题的相关性;强调以接口为中心的设计理念.大量车辆路径问题的验证结果表明,组件式蚁群算法性能优良,能够有效地求解车辆路径问题.该方法易于理解和使用,具有很强的可重用性和可扩展性,为求解各类优化问题提供了很好的起点和可持续发展的框架.     

一种GRID路由协议的网关选取方法

原GRID路由协议的网关选取方法单一,不能适应节点高速随机移动的特征。提出基于结构熵的网关选取方法,定义了栅格内各节点的结构熵,利用节点的结构熵增量作为网关选取的主要准则,并改进了原GRID路由协议的网关选取方法。仿真结果表明,随着栅格节点密度的增加,改进型GRID路由协议使端到端平均时延下降0.2 s,平均跳数下降2跳次,但在一定程度上增加了路由开销。为今后路由协议的网关选取方法提供一种新的思路。     

带时间窗的车辆路径问题的离散蝙蝠算法

本文提出了一种离散蝙蝠算法求解带时间窗的车辆路径问题（vehicle routing problem with time window）.该算法提出了蝙蝠位置的定义、速度的定义、位置更新操作、速度更新操作、频率更新操作,并采用惩罚机制与向量比较机制相结合的方法处理相关约束条件.该算法引入了随机插入策略、最少客户车辆插入搜索、普通插入搜索、交换搜索、带时间窗的2-Opt搜索等策略来扩大搜索空间、加强算法的收敛效率.实验结果表明：所提出算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性、较少的时间耗费;本文所采用的关键参数值和策略能提高所提出算法的性能;通过假设检验证明了所提出算法与对比算法之间的算法性能均有显著性差异.     

适用于水下物联网的混合地理路由协议设计

该文针对水下物联网(IoUT)数据传输问题设计了一种混合地理路由协议。海洋环境的复杂性严重地限制了IoUT水下物联网节点间的数据传输性能,因此需要一个高效的路由协议以对抗复杂的信道环境。无状态几何路由(G-STAR)是一种采用贪婪转发模式的地理路由协议,在大多数3维物联网情景中能够找到合适的数据传输路径,然而水下环境中存在诸多不利因素制约了G-STAR的性能。对此,该文提出一个混合G-STAR(Hybrid G-STAR, H-G-STAR)协议,在保有G-STAR优势的基础上对协议在水下环境中的适应性进行了针对性设计。通过增加基于信道监听的无协作转发策略,在节点数量足够时自发地选择信道状况最佳的路径进行路由,由此避开贪婪转发在水下环境中可能遭遇的极端劣化信道。仿真结果显示H-G-STAR协议相较于基准G-STAR协议有着更好的路由性能,并且在物理层能够取得更低的误比特率(BER),在水下节点的网络拓扑中更为适用。