基于RSU协作的V-NDN数据转发方法研究

在基于命名数据网络(NDN)的车辆自组织网络(VANET)中,车辆的高移动性使得网络拓扑结构频繁变化,通信链接不稳定,最终导致数据包传输失败.针对此问题提出了一种基于路侧单元(RSU)协助的数据转发方法.该方法首先对RSUs进行区域划分,然后利用RSUs协助数据转发,有效地解决了转发过程中数据包丢失的问题.通过实验仿真与V-NDN和基于位置的数据转发路由方法进行对比,结果表明文中提出的数据转发策略有效地降低了数据传输时延,提高了数据包的成功交付率.

一种基于分簇优化的VNDN数据转发方法

车辆命名数据网络(VNDN)是一种架构于NDN上的车辆自组织网络(VANET),是基于信息中心网络体系的未来车联网典型代表之一.在VNDN中,车辆的移动性会导致基于耦合路由的NDN数据交互出现通信链路断裂问题.鉴于此,提出了一种基于分簇的车辆移动预测及数据转发方法.利用卡尔曼滤波预测机制,对具有相似移动特征的车辆进行分簇,同时引入网关节点来合理控制簇的大小并保证相邻簇之间的通信.仿真结果表明:所提方法能够有效降低数据传输时延,提高数据交付成功率.

RSU辅助的V-NDN数据转发机制

V-NDN(vehicular named data networking)是一种使用命名数据网络架构的车辆自组织网络(vehicular Ad-hoc network,VANET),主要用来连接移动车辆之间的通信。提高网络中兴趣包的命中率是研究领域急待解决的难题。文章研究了城市道路环境下V-NDN的数据转发策略,考虑到城市道路环境下路侧单元(road side unit,RSU)被均匀广泛部署的特点,提出了一种基于RSU辅助的V-NDN数据转发策略(RSU aided V-NDN)。通过实验仿真与传统的V-NDN和基于蜂窝网络辅助的V-NDN进行对比,结果表明该文提出的数据转发策略有效地提高了网络的服务质量(quality of service,QoS)。

V-NDN中PBDA攻击的检测与缓解方法的研究

命名数据网络是下一代重要的网络体系结构之一。然而,命名数据网络和车辆自组织网络结合时会产生一种新的攻击模式——兴趣包涟漪式广播扩散攻击。针对兴趣包涟漪式广播扩散攻击,提出基于节点间协作的缓解策略,节点通过直接和间接交换PIT表信息得到邻居节点的PIT表,并将邻居节点不同时刻PIT表项与自身PIT对应表项进行比较来丢弃恶意兴趣包,从而保证正常的网络服务。实验结果表明该检测和缓解方法能够提高兴趣包满足率。

V-NDN中热点内容推送策略研究

在V-NDN(vehicular named data networking)中,因为车辆的移动性而导致未响应兴趣包的概率大大增加。目前的解决方法是车辆节点缓存所有收听到的数据包,但这种方法会使节点中缓存大量重复的数据包副本,增加缓存的开销。为了解决此问题,提出了一种适用于城市道路的热点内容推送算法。首先,提出了一种热点内容挖掘算法,将V-NDN中可能的热点内容从大量的数据中挖掘出来;然后,通过热点内容推送算法将热点内容推送给其他可能访问这些内容的节点,以此提高网络性能;最后,从理论上分析了热点内容挖掘时需要考虑的影响因素。仿真结果表明,与贪婪转发策略相比,添加了热点内容推送算法会使请求满足率提高4.6%到14.1%,缓存命中率增加了16.6%到33.0%。

基于多准则决策的VNDN兴趣包转发方法

车辆命名数据网络(VNDN)是将命名数据网络(NDN)与车辆自组织网络(VANETs)有机结合起来的一种新型网络架构,其信息共享方式由传统网络的地址转变为内容.当前的VNDN网络中,车辆查找内容主要通过泛洪兴趣包的方式,会消耗较多的网络资源,造成大量延迟.针对此问题,提出了一种基于多准则决策的兴趣包转发方法,该方法借鉴TOPSIS理论优势,选择特定车辆转发兴趣包,从而有效利用了网络资源.实验结果表明:所提方法在车辆获取特定信息时,在网络时延以及丢包率方面均体现出一定优势.