一种P2P加速传输补偿的车联网协助下载方法

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车联网(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)是一种特殊的移动自组织网络。作为物联网在智能交通领域的一个重要应用,车联网不仅在交通安全、智能驾驶等交通领域表现优异,还在新闻资讯、游戏、视频会议等娱乐和移动办公服务应用中有更好的发展前景,引起世界各国研究机构和科研人员的广泛关注,已成为一个研究热点。在现实的交通场景中,车辆在公路上行驶速度较快,而路边单元(Roadside Units, RSU)因受限于成本部署比较稀疏,加之通信范围有限,使得信号不能完全覆盖公路上的行驶车辆,因此存在通信盲区,造成通信的不连续。当车辆节点在一个RSU通信范围内不能完成整个下载请求时,只能等待接入下一个RSU后再继续完成下载任务,这种较长时间的延迟和通信的间歇性连接带来很差的用户体验,用户很难享受到实时信息交互的便捷性和娱乐性。本文针对公路盲区通信不连续和数据不能持续传输问题,提出了一种协助下载方法。充分利用同向车辆通信时间长、稳定性较好、数据传输率高等特点,选择同向车辆携带目标车辆的用户数据,于盲区内再传递给目标车辆,从而解决了盲区内无Internet服务的现状。本文先介绍了车联网的相关理论和技术,然后结合车联网的通信特点和应用场景,在对高速公路场景下的车辆在RSU覆盖区进行数据下载模型研究的基础上,提出了一种P2P加速传输补偿的协助下载方法。该方法充分利用了车辆间P2P共享传输和协助车辆携带剩余的传输数据来提高系统的吞吐量,并结合数据冗余分配算法协调车辆因车速的不稳定性引起的丢包率过高的问题。仿真结果表明,该方法有效地提高了协助车辆选择的精确性及数据传输成功率和速率稳定性,避免过多的选择车辆导致的系统资源浪费;同时车辆带冗余数据的虽然占用了不少系统资源,但系统的容错率也相应的得到了补偿性的提高。
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