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原文传递车载自组网路由协议及路径决策模型研究

论文题名：	车载自组网路由协议及路径决策模型研究
关键词：	车载自组网;路由协议;路径决策模型;智能交通
摘要：	近年来，我国汽车产业以惊人速度发展，加之“十二五”期间物联网产业的大力推进，车联网成为我国未来智能交通发展的重要支柱和发展方向。车联网核心技术突破与应用，将有效缓解汽车产业发展面临严峻的资源、环境制约，提高资源使用效率。车载自组网（VANET）作为车联网的基础，移动模型、路由协议，以及路径决策与推荐模型成为其核心技术。　　首先，VANET具有节点移动速度快、移动受道路约束等特点，车辆移动模型是车联网的核心与基础。本文提出一种基于动态路径规划的混合移动模型，该模型将时间依赖、空间依赖与地理限制紧密组合：1）地图模型以路段和交叉口为基础，较好地模拟交通环境；2）利用车载自组网车间通信，实现车辆的运动控制，通过与邻居节点车辆通信，获取路况和地图信息，使路径决策更为准确；3）设计基于Dijkstra的动态路径规划算法，实现路径推荐。本文在通畅、拥挤、堵塞等多种交通场景下，从微观特性和宏观特性两方面对提出的移动模型进行量化研究，实验表明：与车流交通移动模型 FTM和基于图的移动模型GBMM以及基于智能驾驶员模型的IDM_IM和IDM_LC相比，该移动模型在连接保持时间、链路稳定性，以及协议性能等方面均有所提升；与随机转弯和最短路径模型相比，该模型使车辆节点更加快速、高效地抵达目的地。　　其次，作为未来智能交通基础设施的VANET，通过车与车、车与路边节点通信构成统一无线通信网络，传递辅助驾驶、事故避免等实时性业务，这对于安全驾驶至关重要。路由协议是影响 VANET车联网实时性的关键。首先，对AODV、DSDV和DSR三种经典路由协议在车联网环境下的性能进行量化研究，分析发现：分组传输率低、高归一化路由负载，以及高平均端到端延迟是影响VANET路由协议实时性的重要因素。有鉴于此，以容迟网络的存储-携带-转发机制为基础，提出基于容迟网络的按需路由协议DT-AODV，并将VANET建模为有向多图模型来模拟连接时变性。实验表明，与基于容迟网络的PRAODV和PRAODV-M协议相比，提出的DT-AODV路由协议其分组传输率和平均端到端延迟等指标性能更佳，更适合于VANET。　　再次，通过对 VANET海量数据的挖掘实现路径决策与优化，成为近年国际竞相研究的热点与发展趋势，其中行程时间短时预测模型（Short-Term Forecasting Model）成为未来VANET的一项重要服务。与长时预测模型不同，实时性、可靠性与高精度构成短时预测模型的基本要素。首先，以真实海量出租车GPS历史数据为背景，按照地理区域和密度进行聚类，获得更加准确的区域内相应时间段的车辆运行速度；其次，提出基于人工神经网的短时车辆行程时间预测模型，该模型将车辆速度倒数作为路径权值来衡量路段的拥挤状况，并设计改进的A-Dijkstra算法实现路径推荐。实验表明，短时预测模型成功实现当前时间当前地点交通状况的预测，与历史平均时间和SVR支持向量的回归模型相比，该模型相对误差更小，预测更加准确。　　最后，针对出租车打车难问题，提出基于VANET的乘客打车概率与打车等候时间短时预测模型。通过对出租车GPS历史轨迹海量数据的挖掘，结合城市道路网络，提出乘客打车概率短时预测模型 PTM和候车时间短时预测模型PTWTM。短时预测模型采用最大似然估计，将车辆到达率近似为分段线性函数，实现打车概率与打车等待时间的预测。实验表明，提出的短时预测模型在10秒钟内完成时间门阀为10分钟内的打车概率和打车等待时间的预测；在工作日和周末两种情况下与计算机学会人工统计的真实数据相比，预测模型不同时段的打车概率准确率大于90％，等待时间准确率接近85%。
作者：	朱东杰
专业：	计算机系统结构
导师：	崔刚
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工业大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文