車聯(lián)自組織網絡中退避算法的研究.pdf

1、隨著交通的飛速發(fā)展以及人們生活水平的大幅提高，車輛幾乎成為了每家每戶的必備品。然而，在車輛為我們帶來便利的同時，也給交通增添了不可忽視的壓力。傳統(tǒng)的交通資源十分有限，當面對如此飛速增長的車輛數(shù)目時，就不能及時高效工作，甚至造成系統(tǒng)癱瘓，由此車聯(lián)網應運而生。車聯(lián)網是一種特殊的無線自組織網絡，是實現(xiàn)交通智慧化的基礎之一，它主要采取車輛與車輛間，以及車輛與路邊設備間的通信模式，并承載安全控制數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù)的傳輸，為駕駛者提供實時準確的車況路況

2、信息以及交通安全服務。但車聯(lián)網的特殊性也決定了它在通信過程中面臨的一系列挑戰(zhàn)，尤其是在媒體接入控制協(xié)議(MAC)中，車輛在搶占信道時采取的退避算法，嚴重影響著信息傳輸性能。因此，本文針對車聯(lián)網中廣播模式下，IEEE802.11p MAC協(xié)議的退避算法進行研究，主要工作如下:
　　本文分析了車聯(lián)網MAC協(xié)議的擴展需求，并總結了自組織網絡中常用的退避算法及其缺陷，由此提出了基于改進MARKOV模型的競爭窗口調整方法。在傳統(tǒng)的MARKO

3、V模型中引入空閑狀態(tài)，使模型更加適用于車輛復雜的通信環(huán)境及場景，并利用車輛密度來衡量交通擁塞程度，結合平穩(wěn)分布及泰勒公式，推導出車輛所維護的競爭窗口值及其周圍車輛密度的關系式。最終，結合IEEE802.11pMAC協(xié)議中傳統(tǒng)的固定競爭窗口值，設計出改進的退避算法，實現(xiàn)窗口值的自適應動態(tài)調整，優(yōu)化了802.11p中固定窗口值的缺陷，使車輛在搶占信道時采取更加智能準確的退避方法。仿真結果表明，本方案有效地減小了廣播信息的碰撞率，并維持了較小

4、的時延。
　　基于車輛區(qū)別于其他通信節(jié)點的獨有特性，以及其多樣的通信環(huán)境，本文針對車聯(lián)網設計了具備更強自適應性的退避方案:基于分類預測機制的退避方法。該方案首先提出分類策略，以車輛的鄰居節(jié)點數(shù)，速度和停止時間為準則，建立屬性集，對車輛狀態(tài)進行分類，去冗余化。并引入反饋機制，使屬性集具備自適應調整性，從而保證不同場景下的分類準確度。然后，利用上述準則，求取屬性集所對應的綜合競爭窗口值，由此生成窗口參考表。最后，利用車輛的歷史行駛狀態(tài)