市区车载自组织网络高效路由协议的研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61672485
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:63.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0208.物联网及其他新型网络
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:丁箐; 张辉; 李春生; 闫龙; 陶磊; 闫凡; 李文; 王志宏; 周方;
- 关键词:
项目摘要
With the increasing development of vehicles and mobile smart terminals, the applications of vehicular ad hoc networks (VANETs) have broad prospects. Thus, the research on the key technologies of VANETs has a great value on theory and applications. This project focuses on urban scenarios and deeply studies the efficient routing protocols for VANETs, which include unicast, broadcast and geocast protocols. It can provide core support to vehicle network applications such as traffic safety, assistant driving, message delivery and information sharing. In unicast routing protocols, considering more realistic urban street scenarios, we first establish better routing models of street, propose methods of predicting the network performances of both the endside-to-endside in a street and the end-to-end in a network equipped with opportunistic routing strategy, and analyze the influence of routing metrics on the network performances of both the endside-to-endside in a street and the end-to-end in a network. Then, we propose schemes to realize the optimal selection of street sequences and relay nodes in a street. In broadcast routing protocols, based on broadcast relay nodes selection, we first comprehensively consider static and dynamic attributes of a street and establish analysis models of broadcast delay, broadcast efficiency and broadcast reliability. Then we propose strategies to realize fast, efficient and reliable broadcast by considering the benefits of sender-based and receiver-based broadcasts. In geocast routing protocols, we propose fast geocast routing protocols by considering geocast delay and reliability, and abiding geocast routing protocols by considering the selection and switching of information bearers, and message delivery.
随着汽车、移动智能终端的日益普及,车载自组织网络的应用具有广阔的前景,对其关键技术展开研究具有重要的学术和应用价值。本项目针对市区场景,深入研究车载自组织网络单播、广播、地理多播高效路由协议,以实现道路安全、辅助驾驶、信息推送、资源共享等车载网络应用的核心支持。在单播路由协议方面,基于更实际的城市道路环境建立更完善的街道路由模型、提出机会路由策略下的街道两端与全网网络性能预测方法、分析路由度量的选择对街道两端与全网网络性能的影响,实现街道序列和街道内转发节点最优选择。在广播路由协议方面,以广播中继节点选择为基础,建立综合考虑街道静态、动态属性的多跳广播时延、广播效率和广播可靠性分析模型;研究综合发送方指定、接收方决策优势的广播策略,提出快速、高效和可靠广播协议。在地理多播协议方面,研究综合考虑多播时延、可靠性的快速地理多播协议,综合考虑信息载体的选择、切换以及信息传递的持续性地理多播协议。
结项摘要
随着汽车、移动智能终端的日益普及,车载自组织网络的应用具有广阔的前景,对其关键技术展开研究具有重要的学术和应用价值。本项目针对市区场景,深入研究车载自组织网络单播、广播、地理多播高效路由协议,以实现道路安全、辅助驾驶、信息推送、资源共享等车载网络应用的核心支持。在单播路由协议方面,基于更实际的城市道路环境建立更完善的街道路由模型、提出机会路由策略下的街道两端与全网网络性能预测方法、分析路由度量的选择对街道两端与全网网络性能的影响,实现街道序列和街道内转发节点最优选择。在广播路由协议方面,以广播中继节点选择为基础,建立综合考虑街道静态、动态属性的多跳广播时延、广播效率和广播可靠性分析模型;研究综合发送方指定、接收方决策优势的广播策略,提出快速、高效和可靠广播协议。在地理多播协议方面,研究综合考虑多播时延、可靠性的快速地理多播协议,综合考虑信息载体的选择、切换以及信息传递的持续性地理多播协议。
项目成果
期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Efficient Algorithms for Mobile Sink Aided Data Collection from Dedicated and Virtual Aggregation nodes in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
移动接收器的高效算法辅助从能量收集无线传感器网络中的专用和虚拟聚合节点收集数据
- DOI:10.1109/tgcn.2019.2927619
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Transactions on Green Communications and Networking
- 影响因子:4.8
- 作者:Lei Tao;Xinming Zhang;Weifa Liang
- 通讯作者:Weifa Liang
A Public Goods Game Theory-Based Approach to Cooperation in VANETs Under a High Vehicle Density Condition
基于公共物品博弈论的高车辆密度条件下车载自组织网络合作方法
- DOI:10.1109/tits.2018.2876237
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
- 影响因子:--
- 作者:Qing Ding;Xikai Zeng;Xinming Zhang;Dan Keun Sung
- 通讯作者:Dan Keun Sung
Shortest-Latency Opportunistic Routing in Asynchronous Wireless Sensor Networks with Independent Duty-Cycling
具有独立占空比的异步无线传感器网络中的最短延迟机会路由
- DOI:10.1109/tmc.2019.2897998
- 发表时间:2020
- 期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing
- 影响因子:7.9
- 作者:Xinming Zhang;Lei Tao;Fan Yan;Dan Keun Sung
- 通讯作者:Dan Keun Sung
Efficient and Reliable Abiding Geocast Based on Carrier Sets for Vehicular Ad hoc Networks
基于载波集的车载自组网高效可靠持久地播
- DOI:10.1109/lwc.2016.2613528
- 发表时间:2016
- 期刊:IEEE Wireless Communications Letters
- 影响因子:6.3
- 作者:Xinming Zhang;Long Yan;Wen Li
- 通讯作者:Wen Li
A Deep Reinforcement Learning Based D2D Relay Selection and Power Level Allocation in mmWave Vehicular Networks
毫米波车载网络中基于深度强化学习的 D2D 中继选择和功率电平分配
- DOI:10.1109/lwc.2019.2958814
- 发表时间:2020
- 期刊:IEEE Wireless Communications Letters
- 影响因子:6.3
- 作者:Hui Zhang;Song Chong;Xinming Zhang;Nan Lin
- 通讯作者:Nan Lin
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- DOI:--
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- 影响因子:--
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- 通讯作者:张信明
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- 通讯作者:赵志伟
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- 影响因子:--
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- DOI:--
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- 期刊:计算机应用
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- 作者:张信明;杨仲唱
- 通讯作者:杨仲唱
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