智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)能够实现道路监控、交通控制、车辆通信、交通管理等功能,对智慧城市的建设起到重要作用。车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)作为ITS的重要组成部分,采用基于IP协议的多种通信技术实现车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)、车辆与基础设施(Vehicle-toInfrastructure,V2I)之间的数据信息交互。同时,命名数据网络(Named Data Networking,NDN)以其特有的“以数据为中心”的资源共享方式,以及耦合路由、分布式网内缓存等属性,已被学术界和工业界广泛论证为下一代互联网体系结构的典型代表。因而,VANET架构于NDN之上,继而形成的车载命名数据网络(Vehicular Named Data Networking,VNDN)已成为未来自组织车联网的重要发展趋势。在VNDN中,用户之间的数据信息交互和数据传输不依赖地址,而是以所需数据内容的名称作为信息获取依据,根据名称进行数据转发、传输和交付,同时利用NDN提供的网内缓存功能,可有效减少用户获取数据的时延,提高网络服务质量。因此,VNDN体系架构及优化已经成为当前ITS技术研究领域的重点和热点。
VNDN具有耦合路由特性,即数据请求者(Subscriber)通过兴趣包(Interest Packet)探寻所需数据内容,而数据发布者(Publisher)则将相应数据内容封装在数据包(Data Packet)中沿Interest包路径原路返回至Subscriber。但在车辆移动环境下,往往会出现Data包回传路径断裂现象,导致其转发效率降低。因此,如何利用V2V、V2I等方式在车辆移动环境中创建回传路径以将Data包进行可靠地交付,已成为当前VNDN领域中一个重要研究课题。
本文针对VNDN移动环境下Data包回传问题,借助车辆分簇思想,提出一种基于分簇优化的数据转发方法(VNDN Data Forwarding Method based on Clustering Optimization,COVNDN)。该方法根据车辆位置、速度等信息对车辆进行路径预测,将具有相似移动性的车辆进行分簇,并综合考虑通信时间、邻居车辆数量等因素选择簇头以保证簇头的稳定性,同时合理控制分簇大小并对簇进行实时维护,减小因车辆移动对簇稳定性和覆盖范围产生的影响。在Interest包转发阶段,利用簇头和网关节点建立稳定的通信链路;在Data包返回阶段,利用卡尔曼滤波方法预测Subscriber车辆位置以提高数据交付率。为验证所提方法的优势,本文首先对分簇算法进行评估,从簇的稳定性和覆盖率两方面验证了所提分簇算法的有效性。之后与传统VNDN、BSMS、BRTF等典型的数据转发方法在城市道路场景下进行性能对比。仿真结果表明,本文所提COVNDN在数据传输时延、Data包交付率等方面均表现出一定优势。
时延容忍网络内的恶意或自私节点严重影响了网络性能。为此,提出基于分布式信任管理的数据转发算法(Distributed Trust Management-based Data Forwarding,DTM-DF)。DTM-DF算法通过分布式信任管理滤除恶意节点。首先,通过转发证据,并结...
详细信息
时延容忍网络内的恶意或自私节点严重影响了网络性能。为此,提出基于分布式信任管理的数据转发算法(Distributed Trust Management-based Data Forwarding,DTM-DF)。DTM-DF算法通过分布式信任管理滤除恶意节点。首先,通过转发证据,并结合节点的能量消耗率计算直接信任。然后,再通过间接信任、推荐信誉值计算推荐信任。推荐信誉能够提高总体推荐信任值。仿真结果表明,提出的DTM-DF算法提高了数据包传递率,消除了路由不正当行为。
暂无评论