[发明专利]一种面向车联网的自适应可靠路由方法

说明书

【技术领域】

本发明属于计算机应用与物联网结合的技术领域。

【背景技术】

随着通信技术的不断发展，作为传统MANETs网络的扩充，VANETs是实现智能化城市，构建智能交通系统(ITS)中最重要的部分。在VANETs中，无线通信可以分为两种，一种是车辆与固定基础设施的(V2I)通信，另一种为车辆与车辆之间(V2V)通信。由于V2V不需要基础设施且部署灵活的特性使得其受到许多研究者的青睐。作为实现智能交通系统的一项重要支撑技术，高效的路由协议设计成为实现VANETs应用重要的一步。有一些可靠的路由算法被提出，比如：SLBF和EG-RAODV，这些算法通过加入对节点间链路的可靠性以及包错误率参数来设计路由算法，能够在一定程度上提高数据包的递交率，但延时时间得不到保证。在VANETs中，速度的快速变化是造成拓扑变化以及链路不可靠的主要原因，只有充分的理解了车辆的运动特点才能有效的评估链路的可靠性，才能够设计出有效的路由算法。

考虑到车辆都运动都是按照固定的路线行驶，两个车辆的行驶方向，车间距离，速度以及加速度等这些因素，均能造成两个节点间链路的断裂。为了能够有效的评估节点间链路的可靠性，要充分考虑这些因素所带来的影响，尤其是在低密度，高速度的高速场景中。车间距离在保证行车安全以及链路稳定性评估中扮演着重要的角色。许多关于车间距离的模型已经被提出，比如：服从于指数分布，正态分布，对数正态分布等模型。在文献[1]中作者通过实验证明了，当车间距离服从于对数正态分布时能够更加符合真实的交通流和安全距离。在充分理解交通流模型以及车辆的运动特征，能够有效的评估出节点间链路的可靠性。随着近几年来对路由算法的不断研究，一些智能的算法被应用在VANETs网络中，相比传统的路由算法，取得了很好的效果。Q-Learning算法作为一种自学习的算法通过不断与外界交互信息，其能够在动态的环境中找出一条从源节点到目的节点的最短路径。

路由协议分类：在VANETs中被广泛研究的路由算法主要被分为2大类：一种是基于拓扑的路由算法，另一种是基于地理位置的路由算法。基于拓扑的路由算法又能被分为反应式(按需)路由和主动式(表驱动)路由算法。在反应式路由协议中，节点间根据需要来建立路由，并去维持一条端到端的路径，比较有代表性的路由算法有AODV、DSR。在此基础上的一些衍生出的算法像EG-RAODV，QLAODV使其更加适应于VANETs网络。主动式路由算法，像DSDV,OLSR，节点通过交换路由表去维持整个网络的拓扑结构。在高速变化的VANETs网络中，拓扑的快速变化成了影响主动式路由算法的唯一因素。在基于地理位置的路由协议中，通过为每一个车辆配备全球定位系统GPS使其能够准确的定位自己的以及目的节点的坐标，速度和方向信息。其本身并不需要维持从源节点到目的节点的路径，每一个节点仅仅维持一张邻居表来记录一跳邻居节点的位置以及速度信息。

链路评估算法：在VANETs网络中，保证链路的可靠性是至关重要的，因为其将保证整条路径是否有效。在文献[3]中,根据信号强度来预测链路的可靠性以及路由路径。在文献[4]中，建立了移动模型来估计n-node路径的维持时间，其中只考虑了速度，而没有考虑加速度问题。一种基于运动预测算法MORP被提出，MORP预测车辆将来的位置并且去计算链路的稳定性。MORP通过使用每一个车辆的位置，方向以及速度信息去预测链路的状态，选择最稳定的端到端的路由路径。基于预测的路由算法被提出在VANETs中，预测的路由算法通过预测链路的生命周期来对路由路径做出调整。链路的生命周期被预测通信范围，车辆的位置以及相应的速度。考虑到路由路径由许多链路组成，最小的链路决定着整条链路的最大生存时间，因此能够有效的预测出路径的最大的链路维持时间。