基于分簇的VANET协助下载方法研究

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车载自组网不仅在道路交通的安全方面和智能交通方面表现良好,而且在娱乐应用、视频会议等信息服务类应用方面的发展前景更好,受重视的程度越来越高,已成为研究的热点。车辆在高速公路上行驶速度较快,而部署在高速公路两旁的路边单元(RSU)比较稀疏,并且每个RSU的通信范围有限,因此通信存在盲区。当车辆在一个RSU通信范围内完成不了整个下载任务时需要等待车辆进入下一个RSU才能继续下载。车辆在盲区的等待时间较长,通信时延较大。为此可使用道路上空闲的车辆为目标车辆提供协助下载服务,可增大吞吐量降低通信时延。本文针对目前车载自组网中提出的协助下载方法的吞吐量低和延迟较长的问题,提出了适当的改进方案。针对现有的基于相邻间距分簇算法在车流量较大时,同一分簇中的车辆数目过高导致信道争用率过高问题提出了一种基于动态相邻间距的分簇算法。在原算法的基础上根据道路上车辆的密度不同,动态改变车辆相邻间距使簇保持一个合适的大小,通过仿真模拟可知改进后的算法有效的降低了网络通信的时延。利用上述的分簇算法为车辆分簇,使用分簇的车辆为目标车辆提供协助下载服务。该方法充分的利用了道路上行驶的车辆,使更多的车辆加入到协助下载中,提高了用户获取数据的吞吐量同时降低了用户下载数据的延迟。文中采用宏观的高速公路车流运动模型,在NS2下进行仿真实验。仿真结果表明使用基于分簇的对向协助下载方法使用户在盲区获取的数据量提高较明显。
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