【摘 要】
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针对车载自组织网络中移动车辆间的多跳数据传输,结合城市车辆移动特征,通过改进现有的BubbleRap路由机制,提出一种基于分布式学习的数据转发机制（DFDL）。该机制基于存储-携带-
【机 构】
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北京工业大学北京市物联网软件与系统工程技术研究中心
【基金项目】
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国家博士后科学基金资助面上项目（2014M560867）, 北京市博士后工作经费基金资助项目
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针对车载自组织网络中移动车辆间的多跳数据传输,结合城市车辆移动特征,通过改进现有的BubbleRap路由机制,提出一种基于分布式学习的数据转发机制（DFDL）。该机制基于存储-携带-转发的消息传输模式,利用移动车辆间相遇时间间隔和相遇频率确定车辆的社区标签,并根据车辆运动的移动熵计算节点运动中心度。在转发过程中DFDL机制通过综合判断相遇车辆的社区标签以及运动中心度,为数据包消息选择合适的中继转发节点,实现远距离移动车辆间的多跳消息转发。实验结果表明,对于城市车辆移动场景,与BubbleRap路由机制相比
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