張曉麗, 趙 謙, 張 彤

(1.西安航空學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 陜西 西安 710077；2.西安理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院, 陜西 西安 710048)

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車載自組網(wǎng)中對(duì)GPSR路由協(xié)議的改進(jìn)

張曉麗1, 趙 謙2, 張 彤2

(1.西安航空學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 陜西 西安 710077；2.西安理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院, 陜西 西安 710048)

針對(duì)車載自組網(wǎng)具有節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度快、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓l繁的特點(diǎn)，在現(xiàn)有的GPSR協(xié)議基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于速度-密度模型的改進(jìn)路由協(xié)議GPSR-SD。該協(xié)議結(jié)合速度-密度模型，對(duì)行駛該車輛節(jié)點(diǎn)所在路段的車輛密度值進(jìn)行估算，在路由選擇過(guò)程中綜合考慮車輛節(jié)點(diǎn)的行駛速度和車輛密度信息值兩個(gè)因素來(lái)選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn), 進(jìn)而提高轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)選擇的正確性來(lái)增加通信鏈路可靠性，從而減小了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中所產(chǎn)生的空洞現(xiàn)象問(wèn)題，提高了平均封包送達(dá)率，有效地降低了平均端到端的時(shí)延。通過(guò)NS2平臺(tái)仿真對(duì)比試驗(yàn)，驗(yàn)證了GPSR-SD具有較好的性能。

智能交通系統(tǒng);車載自組網(wǎng)；路由協(xié)議；速度-密度模型；網(wǎng)絡(luò)仿真

0 引言

車載自組網(wǎng)(Vehicular Ad Hoc Network，VANET)[1-3]是一種高流動(dòng)性的無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)，它創(chuàng)造性地將移動(dòng)自組網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于車輛間通信，其目的是保證車輛安全、監(jiān)控流量和其他商業(yè)應(yīng)用。節(jié)點(diǎn)車輛均配備有各種傳感器，通過(guò)這些傳感器系統(tǒng)獲取節(jié)點(diǎn)車輛的相關(guān)信息，如位置信息、速度信息等，以便與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。通過(guò)獲取其他節(jié)點(diǎn)車輛的速率及位置等信息，估算出實(shí)時(shí)路況信息，以極大地提高交通通行效率，同時(shí)也為車輛的通行提供更加可靠、安全和便利的服務(wù)。由于節(jié)點(diǎn)的單跳通信范圍最多只有1 000 m，所以應(yīng)該采用多跳通信來(lái)傳輸數(shù)據(jù)，進(jìn)而轉(zhuǎn)發(fā)給更遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)。在此過(guò)程中，每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)不僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)接收器，同時(shí)還要具有路由的功能。

由于車輛節(jié)點(diǎn)具有高移動(dòng)性，VANET網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化頻繁，網(wǎng)絡(luò)中通信鏈路易斷裂，難以保證移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間持續(xù)穩(wěn)定的連接，因此路由選擇在VANET中非常重要，如何快速選擇下一跳路由節(jié)點(diǎn)成為VANET中的熱點(diǎn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外的諸多學(xué)者對(duì)此做了大量的研究，提出了眾多適合的路由協(xié)議，這些路由協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)在VANET中高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。

文獻(xiàn)[4]通過(guò)若干個(gè)節(jié)點(diǎn)，周期性地估算全網(wǎng)的車流密度，匯總后通知給所有節(jié)點(diǎn)，該協(xié)議達(dá)到了良好的傳輸率。文獻(xiàn)[5]提出了Vehicle Location Service(VLS)協(xié)議，將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)區(qū)域，并使用哈希算法為各節(jié)點(diǎn)在每個(gè)區(qū)域選擇一個(gè)位置服務(wù)器。文獻(xiàn)[6]提出了基于車輛的分布式實(shí)時(shí)路段延時(shí)估計(jì)機(jī)制協(xié)議，通過(guò)獲取每條路段網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的實(shí)時(shí)信息,并根據(jù)對(duì)各路段網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的實(shí)時(shí)估計(jì),保證了數(shù)據(jù)的有效傳遞。文獻(xiàn)[7]提出了一種改進(jìn)的新ADOV協(xié)議，該協(xié)議采用先單播后廣播的方式進(jìn)行路由探測(cè)，有效地提高了路由的穩(wěn)定性。

傳統(tǒng)的貪婪周邊無(wú)狀態(tài)路由(Greedy Perimeter Stateless Routing，GPSR)算法[8]是一種經(jīng)典的地理位置的路由協(xié)議，該協(xié)議使用貪婪算法來(lái)建立路由，當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)出現(xiàn)路由空洞時(shí)，就采用邊緣轉(zhuǎn)發(fā)，GPSR算法依賴直接鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路由選擇，節(jié)點(diǎn)不需維護(hù)和存儲(chǔ)路由表，簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但由于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度快，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳环€(wěn)定，GPSR算法面臨著路由選擇錯(cuò)誤和路由中斷的問(wèn)題。文獻(xiàn)[9]對(duì)GPSR進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)于過(guò)期的鄰居信息進(jìn)行了刪除，同時(shí)增加了預(yù)測(cè)目的節(jié)點(diǎn)的位置變化。張繼永等[10]改進(jìn)了GPSR算法，提出了以最大通信時(shí)間為策略來(lái)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)的KMCT路由算法。文獻(xiàn)[11]提出的GPSR-L算法，通過(guò)lifetime概念來(lái)解決速度對(duì) GPSR 路由的影響。文獻(xiàn)[12]提出的RRMLI算法優(yōu)化了GPSR的路由機(jī)制，在鏈接斷開(kāi)后采用貪婪算法向目的節(jié)點(diǎn)發(fā)送RREQ消息分組來(lái)修復(fù)路由。文獻(xiàn)[13]提出的基于交通信息感知的TGPSR-WI路由算法改進(jìn)了GPSR算法的貪婪轉(zhuǎn)發(fā)策略，適合城市環(huán)境車載自組織網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[14]提出的GPSR-R算法在路由的尋找過(guò)程中根據(jù)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)需求進(jìn)行考慮，提高了在長(zhǎng)距離傳輸中的數(shù)據(jù)傳送率。

本文針對(duì)城市環(huán)境下車載自組網(wǎng)的特點(diǎn)，在研究傳統(tǒng)GPSR算法的基礎(chǔ)上，依據(jù)速度-密度關(guān)系模型[15]進(jìn)行車輛密度估算，提出一種基于速度-密度模型的VANET路由協(xié)議算法 (GPSR with Speed-density Direction, GPSR-SD)。GPSR-SD算法中各車輛節(jié)點(diǎn)根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送的Beacon信息，及時(shí)更新自己的路由表，然后依據(jù)貪婪算法選擇距離目的節(jié)點(diǎn)最近的一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)作為臨時(shí)下一跳節(jié)點(diǎn)，并判斷其密度值，最后優(yōu)先選擇滿足條件的節(jié)點(diǎn)作為下一跳進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。仿真對(duì)比試驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法減小了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中所產(chǎn)生的空洞現(xiàn)象，并且在提高平均封包送達(dá)率的同時(shí)可兼顧較低的平均端到端的時(shí)延。

1 GPSR-SD協(xié)議

1.1 假設(shè)條件

假設(shè)道路中的每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)均配有GPS設(shè)備，根據(jù)該設(shè)備，節(jié)點(diǎn)隨時(shí)都能得到自己的準(zhǔn)確位置。同時(shí)，安裝了現(xiàn)在最流行的具有精確電子地圖的導(dǎo)航軟件，能夠?qū)④囕v獲取的位置信息與其行駛的城市道路相互關(guān)聯(lián)。另外，每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)也是一個(gè)小型的車載嵌入式系統(tǒng)，配備了802.11x無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模塊，可以實(shí)現(xiàn)與其他車輛間的通信。

1.2 相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算

行駛在道路上車輛，在不同的路段面臨的路況可能很復(fù)雜。當(dāng)某條道路暢通，即車輛密度很小時(shí)，車輛可以自由行駛，并且行駛速度可達(dá)到該路段的最大可行駛時(shí)速；而當(dāng)該道路發(fā)生擁堵時(shí)，即車輛密度逐漸增大時(shí)，車速會(huì)隨著擁堵的嚴(yán)重程度逐漸減小，當(dāng)發(fā)生嚴(yán)重?fù)矶聲r(shí)，車速將減至為零。所以，行駛在該道路上車輛的速度值和車輛密度將直接決定道路的通行情況。本文依據(jù)速度-密度的關(guān)系模型進(jìn)行密度估算，模型如下：

(1)

式中，V為車輛的行駛速度;vf為道路暢通時(shí)車輛的行駛速度；k為該道路的車輛密度；kj為道路的阻塞密度值；n為大于零的實(shí)數(shù)，取n=0.5，當(dāng)n=1時(shí)，該表達(dá)式變?yōu)榫€性表達(dá)式。

(2)

結(jié)合式(1)、式(2)，可根據(jù)道路行駛車輛的平均速度計(jì)算該路段的車輛密度k：

(3)

1.3 相關(guān)定義

定義1(鄰居節(jié)點(diǎn))：車輛節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)指其通信范圍內(nèi)的所有車輛節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)通過(guò)Beacon消息獲取鄰居車輛的信息，包括位置、速度及運(yùn)動(dòng)方向、車輛密度等。

定義2(Beacon信息)：依照上文的速度-密度線性關(guān)系模型，可以計(jì)算出每條路段的密度信息，保存在Beacon信息中。該Beacon信息的內(nèi)容包括{Nn,Ln,Vn,Rij,Kij,Tn}，即：

NnLnVnRijKijTn

其中Nn為節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)；Ln為節(jié)點(diǎn)定位信息；Vn為節(jié)點(diǎn)速度信息；Rij為路段標(biāo)號(hào)；Kij為當(dāng)前路段的密度信息；Tn為節(jié)點(diǎn)時(shí)間戳信息。

節(jié)點(diǎn)的具體位置可以通過(guò)傳遞Beacon信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)能確定在通信范圍內(nèi)可通信節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，如果某節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前位置在源節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)不存在，那么該節(jié)點(diǎn)將不會(huì)成為一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)。為保證信息的時(shí)效性，將依據(jù)時(shí)間戳周期性地更新該路段節(jié)點(diǎn)的密度信息，同時(shí)路段中的各車輛節(jié)點(diǎn)根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送的Beacon信息，及時(shí)更新自己的路由表。

1.4 GPSR-SD協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)策略

GPSR-SD協(xié)議是基于網(wǎng)絡(luò)需求的GPSR路由選擇算法。在該算法中，可以根據(jù)車輛速度信息計(jì)算該路段中車輛密度的情況及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓那闆r。當(dāng)源節(jié)點(diǎn)需要傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，如果不存在到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的路由，則源節(jié)點(diǎn)會(huì)發(fā)起路由探測(cè)查找最優(yōu)傳輸路徑。

GPSR-SD具體的轉(zhuǎn)發(fā)步驟如下：

S1：處在網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)周期性地廣播發(fā)送Beacon數(shù)據(jù)包，收到該數(shù)據(jù)包的各節(jié)點(diǎn)及時(shí)更新自己的路由表，若節(jié)點(diǎn)的路由表中存在相關(guān)的節(jié)點(diǎn)信息，則用收到的該信息替換以前的節(jié)點(diǎn)信息。若不存在，則將該信息增加到節(jié)點(diǎn)的路由表中，然后轉(zhuǎn)到S2。

S2：依據(jù)路由表，根據(jù)貪婪轉(zhuǎn)發(fā)原則選取距離目的節(jié)點(diǎn)最接近的一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)作為暫定下一跳節(jié)點(diǎn)，接著判斷該節(jié)點(diǎn)所在道路的密度值信息，若其路由表中密度值不大于該道路的阻塞密度值kj，則繼續(xù)選擇距離目的節(jié)點(diǎn)次近的節(jié)點(diǎn)，判斷其密度值。該判斷過(guò)程一直重復(fù)，若該區(qū)域內(nèi)無(wú)可轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)，則利用車輛的行進(jìn)特性，采用攜帶-存儲(chǔ)-轉(zhuǎn)發(fā)的方式來(lái)傳輸數(shù)據(jù)包，直到遇到滿足條件的下一跳節(jié)點(diǎn)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)。

S3：在轉(zhuǎn)發(fā)的過(guò)程中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間戳，優(yōu)先選擇實(shí)效性強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，以保證傳輸路徑的高實(shí)效性。

S4：重復(fù)以上步驟，直到找到目的節(jié)點(diǎn)。下次傳輸時(shí)，則按照優(yōu)化后的路徑進(jìn)行傳輸；若未發(fā)現(xiàn)優(yōu)化路徑，則繼續(xù)采用本方法或按照邊緣轉(zhuǎn)發(fā)方式傳輸。

如圖1所示，A為源節(jié)點(diǎn)，F(xiàn)為目的節(jié)點(diǎn)，圓圈為節(jié)點(diǎn)的傳輸半徑。

圖1 路由步驟示意圖Fig.1 Schematic diagram of routing steps

所有節(jié)點(diǎn)將周期性地發(fā)送Beacon數(shù)據(jù)包。節(jié)點(diǎn)A會(huì)定期收到節(jié)點(diǎn)B和C發(fā)送的數(shù)據(jù)包，并將收到的這些節(jié)點(diǎn)信息與自己路由表中原有的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行比較，判斷寫(xiě)入或更新路由表信息。

然后，由于在傳輸范圍內(nèi)，節(jié)點(diǎn)C距離目的節(jié)點(diǎn)F最近，則先選擇節(jié)點(diǎn)C作為下一跳節(jié)點(diǎn)，并判斷其密度值。由于節(jié)點(diǎn)C當(dāng)前所在的道路發(fā)生阻塞，經(jīng)過(guò)計(jì)算，其密度值小于該道路的阻塞密度值kj，不滿足轉(zhuǎn)發(fā)條件，故放棄該節(jié)點(diǎn)。接著選擇次近節(jié)點(diǎn)B，判斷其密度值，由于節(jié)點(diǎn)B所在道路并未發(fā)生擁堵，即節(jié)點(diǎn)B的密度值大于該道路的阻塞密度值kj，故節(jié)點(diǎn)B為滿足條件的節(jié)點(diǎn)，所以節(jié)點(diǎn)A將數(shù)據(jù)首先發(fā)送至節(jié)點(diǎn)B。同樣，節(jié)點(diǎn)B在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，將數(shù)據(jù)發(fā)送至并未發(fā)生擁堵的節(jié)點(diǎn)E，而未發(fā)送至節(jié)點(diǎn)D。

最后，目的節(jié)點(diǎn)F在節(jié)點(diǎn)E的傳輸范圍中，故節(jié)點(diǎn)E將數(shù)據(jù)發(fā)送至目的節(jié)點(diǎn)F，完成傳輸。在傳輸過(guò)程中，及時(shí)更新各節(jié)點(diǎn)路由表中的時(shí)間戳信息，若再有相同的傳輸路徑時(shí)，則按照本次的傳輸路徑傳輸數(shù)據(jù)。

由此可知，使用GPSR-SD路由協(xié)議成功地找到了A→B→E→F這條節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑，并且為以后的傳輸進(jìn)行了優(yōu)化。如果使用現(xiàn)有的GPSR協(xié)議進(jìn)行路由傳輸，則很有可能將源節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)，通過(guò)貪婪算法傳輸?shù)搅斯?jié)點(diǎn)C或節(jié)點(diǎn)D，從而影響數(shù)據(jù)的傳輸，增大端到端的延時(shí)。

GPSR-SD協(xié)議的流程圖如圖2所示。

圖2 GPSR-SD協(xié)議流程圖Fig.2 Flowchart of GPSR-SD protocol

2 仿真試驗(yàn)分析

本文使用網(wǎng)絡(luò)仿真器NS-2仿真平臺(tái)對(duì)本文協(xié)議(GPSR-SD)和GPSR協(xié)議、GPSR-R協(xié)議進(jìn)行仿真對(duì)比，并使用VanetMobiSim定義節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型。仿真試驗(yàn)在不同節(jié)點(diǎn)速度的情況下，從平均端到端時(shí)延、平均封包送達(dá)率、路由負(fù)載3個(gè)方面比較經(jīng)典GPSR協(xié)議、GPSR-R協(xié)議和本文GPSR-SD協(xié)議的性能。Network Simulator Version 2 (NS2)是一種離散事件驅(qū)動(dòng)的、面向?qū)ο蟮?、開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò)模擬器[16]，它既可模擬有線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，又可模擬無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

試驗(yàn)選取某1 800 m×1 800 m區(qū)域作為仿真區(qū)域，并使用VanetMobiSim產(chǎn)生交通流，設(shè)置100個(gè)仿真節(jié)點(diǎn)，并分別設(shè)置移動(dòng)速度為20～80 km/h，使用CBR流，每條每秒送出10個(gè)封包，每隔30 s采集1次仿真數(shù)據(jù)并進(jìn)行比較，如圖3所示。

圖3 仿真區(qū)域選取Fig.3 Selecting simulation area

仿真所采用的平臺(tái)是WindowsXP+Cygwin+NS-2.29+VanetMobiSim-2.0，添加 Otcl 仿真配置腳本，并設(shè)置相關(guān)仿真參數(shù)。主要仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

在仿真試驗(yàn)中，分別測(cè)試3種算法的平均端到端時(shí)延、平均封包送達(dá)率和路由負(fù)載，將仿真獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求出平均值作為結(jié)果，測(cè)試對(duì)比結(jié)果如圖4～圖6所示。

圖4 不同節(jié)點(diǎn)速度時(shí)的平均端到端時(shí)延Fig.4 Average end-to-end time delay at different node speeds

圖5 不同節(jié)點(diǎn)速度時(shí)的平均封包送達(dá)率Fig.5 Average packet delivery rates at different node speeds

圖6 不同節(jié)點(diǎn)速度時(shí)的路由負(fù)載Fig.6 Routing overloads at different node speeds

試驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，在相同的試驗(yàn)場(chǎng)景下，使用GPSR-SD路由協(xié)議取得了較好的性能。由于GPSR-SD路由協(xié)議在選擇下一跳節(jié)點(diǎn)時(shí)考慮了速度、密度因素，能選擇更有效的節(jié)點(diǎn)，減少路由開(kāi)銷，明顯改善了平均端到端時(shí)延和封包送達(dá)率，同時(shí)路由負(fù)載也相對(duì)有一定的減小。

從圖4、圖5可以看出，當(dāng)仿真場(chǎng)景中的車輛節(jié)點(diǎn)在較低速度下行駛時(shí)，3種協(xié)議均有著較低的平均端到端時(shí)延和較高的平均封包送達(dá)率。而隨著節(jié)點(diǎn)速度的增加，仿真場(chǎng)景情況越來(lái)越復(fù)雜，路由斷裂的次數(shù)也會(huì)相應(yīng)增加，因此必須重新尋找新的路由，而端到端的時(shí)延也隨之增大。使用GPSR-SD協(xié)議仍然保持著比GPSR協(xié)議和GPSR-R協(xié)議較低的時(shí)延。圖5反映出在不同速度下平均封包送達(dá)率的情況，可以看出，GPSR-SD協(xié)議有著較好的送達(dá)率，這是由于GPSR使用貪婪轉(zhuǎn)發(fā)，而貪婪轉(zhuǎn)發(fā)的思想是為了接近目的節(jié)點(diǎn)而盡可能地將路由探測(cè)發(fā)送到遠(yuǎn)離當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的鄰節(jié)點(diǎn)，這樣相鄰節(jié)點(diǎn)之間的生存時(shí)間會(huì)比較短，使得路由經(jīng)常斷裂，因此數(shù)據(jù)包傳遞的成功率就會(huì)顯著降低。GPSR-R算法在選擇路由時(shí)綜合考慮移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間鏈路建立的網(wǎng)絡(luò)需求，提高了封包送達(dá)率，但在節(jié)點(diǎn)處于高速行駛時(shí)增大了丟包率。改進(jìn)后的GPSR-SD協(xié)議在探測(cè)路由時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的速度信息和道路的密度信息，根據(jù)路段的密度情況動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，使得路由的生存時(shí)間更長(zhǎng)，這樣能減少節(jié)點(diǎn)之間一些不必要的傳輸，更準(zhǔn)確、更迅速地傳輸數(shù)據(jù)包。當(dāng)沒(méi)有探測(cè)到路由節(jié)點(diǎn)時(shí)采用攜帶-存儲(chǔ)-轉(zhuǎn)發(fā)的方式，避免了GPSR協(xié)議中的一些局部最優(yōu)問(wèn)題。并且由圖5可知，即使節(jié)點(diǎn)處于很高的行駛速度時(shí)，GPSR-SD協(xié)議仍能保持一個(gè)較高的送達(dá)率。

圖6反映了3種算法在不同速度下的路由負(fù)載情況?？梢钥吹?，當(dāng)節(jié)點(diǎn)速度增大時(shí)，使用3種協(xié)議的路由負(fù)載都在增大，但是使用改進(jìn)的GPSR-SD協(xié)議時(shí)的路由負(fù)載增長(zhǎng)比較均勻。由于GPSR-SD協(xié)議在探測(cè)路由時(shí)不需要頻繁為新建立的路由發(fā)送數(shù)據(jù)，從而保證了路由負(fù)載不會(huì)急劇增加。

3 結(jié)論

根據(jù)車載自組網(wǎng)的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的路由協(xié)議GPSR-SD，該協(xié)議改進(jìn)了GPSR算法，依據(jù)速度-密度計(jì)算車輛密度，并以此為依據(jù)選擇下一跳的路由節(jié)點(diǎn)。仿真試驗(yàn)對(duì)比表明，該協(xié)議有較好的性能，能很好地適用于節(jié)點(diǎn)較多、交通狀況較復(fù)雜的環(huán)境中。但現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境中存在許多高大建筑物等障礙物的干擾，因此同時(shí)考慮障礙物對(duì)傳輸?shù)母蓴_是未來(lái)研究的重點(diǎn)，也是車載自組網(wǎng)中的難點(diǎn)。

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Improving GPSR Routing Protocol in Vehicular Ad Hoc Network

ZHANG Xiao-li1, ZHAO Qian2, ZHANG Tong2

(1.School of Computer, Xi’an Aeronautical University, Xi’an Shaanxi 710077, China;2. School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an Shaanxi 710048, China)

According to the characteristics of high mobility of nodes and vast frequent changes of network topology of ad hoc networks, we improved the existing GPSR protocol and given an improved routing protocol GPSR-SD (GPSR with Speed-density Direction) based on the GPSR protocol. The protocol combines with the speed-density model to estimate the information of density value of the road section that the vehicle node traveling, and considers both the vehicle node’s traveling speed and the vehicle density to select the next hop forwarding node,and then improves the forwarding right node selection to increase the communication link reliability. Thus, it reduced the cavitation caused by the node’s moving process, improved the average packet delivery rate and reduced the average end-to-end delay effectively. The simulation result on NS2 platform indicates that the GPSR-SD performs well.

ITS; vehicular ad hoc network; routing protocol; speed-density model; network simulation

2016-01-27

陜西省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目 ( 15JS078); 西安市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(CXY1518(1))

張曉麗(1980-), 女，重慶人，碩士. (zhangxl319@126.com)

10.3969/j.issn.1002-0268.2016.09.017

U491, TP393

A

1002-0268(2016)09-0106-06