【摘 要】
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随着车联网的发展,基于公交车网络的服务信息引发了公交车公司和大量公众用户的兴趣。如何提供服务以及如何保证高质量的服务是促进这一类应用的关键问题。基于车联网的服务信息,在本文中,一个基于软件定义网络的车联网通信架构被提出。另外,由于车辆节点的移动特性导致车联网网络具有高度动态特性,所以路由问题往往是解决服务质量的关键问题。针对路由问题,我们提出了一个新的智能路由算法——基于混沌序列的串行粒子群优化算
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随着车联网的发展,基于公交车网络的服务信息引发了公交车公司和大量公众用户的兴趣。如何提供服务以及如何保证高质量的服务是促进这一类应用的关键问题。基于车联网的服务信息,在本文中,一个基于软件定义网络的车联网通信架构被提出。另外,由于车辆节点的移动特性导致车联网网络具有高度动态特性,所以路由问题往往是解决服务质量的关键问题。针对路由问题,我们提出了一个新的智能路由算法——基于混沌序列的串行粒子群优化算法（Chaotic-based Serial Particle Swarm Optimization,CSPSO）,使用一个动态的权重矩阵来提高所寻路由的表现。同时,考虑到在真实环境中进行实验验证上述理论和算法的成本比较大,最终本文通过NS-3网络仿真平台进行了实验仿真,结果表明基于混沌序列的串行粒子群优化算法可以很好的适应车联网的动态特性并且可以较大的提高通信效率和服务质量。本文的主要工作如下:（1）根据车辆自组织网络中资源服务信息的请求响应通信场景,设计了基于软件定义网络并以公交车网络作为核心的4层车联网通信架构,并给出了数据流动规则和方向。（2）根据提出的通信网络架构,本文提出了一种基于路边单元节点的数据融合策略,用来进一步提高带宽利用率,并减少算法的时间成本,使得算法可以更高效的运行。（3）根据车辆自组织网络的高度动态特性,本文有针对性的提出了基于混沌序列的串行粒子群优化算法,通过动态适应网络状况变化,使得以公交车作为服务提供商的网络架构可以找到较优的且适合当前网络特性的通信路由。（4）最后,本文使用NS-3网络仿真平台,对所提出的架构进行了搭建;并在该网络架构上对基于混沌序列的串行粒子群优化算法进行了仿真验证,实验结果最终证明该算法确实可以在高度动态环境的网络条件下有效提高通信效率和服务质量。
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