车辆自组网络中的数据下载研究

在车辆自组网络(VANET)环境中,当车辆从路边接入点(APs)下载文件时,可以利用移动节点之间的接触来携带/转发文件.本文提出了一种携带者选择算法,来增加车载下载者之间的传输速率的可能性.实验仿真表明,该方法可显著提高车载用户的下载速率.

基于车辆自组网络的按需功率控制算法

针对车辆自组网络在车辆较密集的情况下,安全信息容易发生频繁碰撞以及时延变大等问题,提出一种基于车辆自组网络的按需功率控制算法,发送节点根据背景安全信息需求节点的位置,动态地调节背景安全信息发送功率,通过传递安全信息提高驾驶的安全性。仿真实验结果表明,该算法可以有效减小时延,提升安全信息正确接收率,从而提高车辆自组网络的安全预警功能。

车路协同仿真场景设计与实现

为改善道路安全、提高交通效率并实现智慧交通,提出一种基于多智能体的车辆自组网络和路侧无线感知网络的车路协同系统混合架构.该架构中每台车和各重要路口的信号灯均为多智能体,包含路侧终端、车载终端和行人探测器,通过无线通信网络实现人-车-路信号互联,全方位感知周围环境信息.用TransModeler对厦门市某区域进行仿真,结果表明:该架构可以准确、全面地感知道路环境,采集交通事故信息,反映全路网运行状况,并可依据仿真结果对交通异常情况进行预测和判定,为路网的安全运行提供有力的参考.

一种高链路稳定性的VANETs路由选择方法

针对车辆自组网(VANETs)中通信链路频繁断开、拓扑结构的动态变化等问题,提出一种寻找网络数据最优分发优化路径的方法。首先,分析区域内车辆密度以及区域车辆数据传输模型,给出链路稳定性计算公式和障碍物发生概率的计算公式;其次,考虑精英团体的克隆复制与普通个体极值相互学习,提出基于精英型的粒子群进化算法,以寻找VANETs中数据分发最优路径;最后,通过仿真验证所提方法在包传递率、平均吞吐量和路由开销这三方面优于现有的QoS感知数据传播和贪婪外围无状态路由算法。