基于遗传特征的车载网络分簇路由算法研究

路由算法是车载自组织网络的通信基础。然而现有的路由算法存在高时延、通信性能不稳定等缺陷,难以适应车辆变道预警、超车预警、碰撞预警和车载网络安全预警需求。基于此,文中采用IEEE802.11p通信标准基于经典的曼哈顿街区提出了基于遗传特征的分簇路由(genetic-characteristics-based clustering routing,GCCR)算法。该算法在分簇算法基础上,采取选择、交叉、变异操作对服务节点进行筛选,利用遗传算法自适应、择优等特性对分簇路由算法进行优化,既达到对服务节点优化的目的,又防止算法陷入局部最优。实验使用NS2软件仿真,并与经典AODV贪婪路由算法和LEACH分簇路由算法进行性能比较。实验结果表明,提出的基于遗传特征的分簇路由算法在数据包投递率、传输时延、网络开销方面具有明显的优势,符合车载网络安全预警应用的要求。