用于車載自組網(wǎng)中的多目標(biāo)自適應(yīng)路由協(xié)議

用于車載自組網(wǎng)中的多目標(biāo)自適應(yīng)路由協(xié)議

提出了一種應(yīng)用于車載自組網(wǎng)的路由協(xié)議，即多目標(biāo)自適應(yīng)路由協(xié)議（Multi-Adaptive Routing，MAR）。該協(xié)議可以通過(guò)車輛的方向、速度、位置信息幫助車輛選擇合適的路徑，進(jìn)而減少車輛高速移動(dòng)帶來(lái)的問(wèn)題。對(duì)比另外兩種路由協(xié)議AODV和DSV，并在不同車速、有無(wú)障礙物的模擬環(huán)境下進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果說(shuō)明，MAR在吞吐量上比AODV和DSV更有優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)包丟棄和數(shù)據(jù)包沖突方面相對(duì)較少。

MAR模型見(jiàn)圖1。通過(guò)GPS確定出車輛方向和速度，并利用車輛速度、方向、節(jié)點(diǎn)位置的權(quán)重值進(jìn)行路徑規(guī)劃，同時(shí)盡可能增加節(jié)點(diǎn)連接的耐久性。這種方法的目的是使路徑更具魯棒性，進(jìn)而可以增加數(shù)據(jù)的傳輸。通過(guò)計(jì)算權(quán)重的方式讓決策系統(tǒng)獲取可靠的連接路由，提高系統(tǒng)效率。該協(xié)議中將車輛的方向分為4種，且各自有不同的權(quán)重；將車輛速度級(jí)別作為乘積因子，分為3個(gè)級(jí)別。MAR通過(guò)同時(shí)計(jì)算傳輸所有數(shù)據(jù)的時(shí)間和每條路徑入口節(jié)點(diǎn)到能夠連接到比較高效的目的節(jié)點(diǎn)的時(shí)間，來(lái)選擇短時(shí)路徑或長(zhǎng)時(shí)路徑，以協(xié)助路徑?jīng)Q策。

為測(cè)試這種協(xié)議的效率，本文借助NCTUns 6.0程序進(jìn)行仿真，建立3000m×3000m的道路，并有一個(gè)十字路口且其周圍的道路分為有障礙和沒(méi)有障礙兩種。試驗(yàn)結(jié)果表明，MAR在無(wú)論是有無(wú)障礙物還是節(jié)點(diǎn)的每個(gè)速度等級(jí)的工況下的吞吐量上均高于AODV協(xié)議和DSV協(xié)議；MAR數(shù)據(jù)包丟失幾率比AODV和DSV低；MAR數(shù)據(jù)包沖突的發(fā)生情況也比AODV和DSR少。數(shù)據(jù)沖突隨速度的增加而增加。

WuttichaiVijitkunsawatet al.2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems Anchorage,Alaska,USA, 16-19 September,2012.

編譯：張為榮