周杰英，彭石，劉映淋，許楊鵬

（中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，廣州 510006）

車載自組網(wǎng)中一種自適應(yīng)粒子群算法的研究

周杰英，彭石，劉映淋，許楊鵬

（中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，廣州 510006）

車載自組網(wǎng)又稱VANET，具有車輛節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)、拓?fù)渥兓?、通信鏈路不穩(wěn)定等特點(diǎn)。傳統(tǒng)路由協(xié)議不能很好適應(yīng)動(dòng)態(tài)多變的車載環(huán)境，所提出的自適應(yīng)路由協(xié)議方法在相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間建立馬爾科夫鏈路信息表RLM，然后利用改進(jìn)的粒子群路由算法選擇數(shù)據(jù)包傳遞經(jīng)過(guò)的下一跳節(jié)點(diǎn)；實(shí)驗(yàn)仿真表明，采用RLM監(jiān)控機(jī)制有效解決VANET網(wǎng)絡(luò)中傳輸鏈路不穩(wěn)定的問(wèn)題，減少數(shù)據(jù)包丟包的發(fā)生概率，而使用粒子群路由算法有效降低數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)出錯(cuò)的概率，降低時(shí)延，從而提高分組投遞率。

VANET；粒子群算法；時(shí)延；連通性

0 引言

車載自組織網(wǎng)絡(luò)VANET（Vehicular Ad Hoc Network）是一種由若干個(gè)移動(dòng)的具有接收和發(fā)送功能的無(wú)線節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，其便捷、靈活、自組織的特性彌補(bǔ)了固定網(wǎng)絡(luò)的不足，因此VANET通信網(wǎng)絡(luò)在軍事和民用領(lǐng)域具有廣泛的用途。由于VANET之中的節(jié)點(diǎn)需要在沒(méi)有任何預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施的情況下完成通信，不僅需要充當(dāng)信源和信宿節(jié)點(diǎn)，還需要充當(dāng)路由器對(duì)其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送的分組進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，因此需要有合適的路由協(xié)議實(shí)現(xiàn)這些功能[1-2]。

現(xiàn)有的路由協(xié)議如AODV[3]，GPSR[4]，DSR[5]通過(guò)特定的策略動(dòng)態(tài)選擇一條從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑，具有簡(jiǎn)單、可靠性高、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。但由于VANET之中的節(jié)點(diǎn)隨著車輛高速移動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化頻繁，通信鏈路割裂嚴(yán)重，此外復(fù)雜多變的城市環(huán)境等特點(diǎn)使傳統(tǒng)的Ad Hoc路由協(xié)議直接運(yùn)用在VANET上的效果很不理想[6]，所以，目前提出了很多改進(jìn)的路由算法。文獻(xiàn)[7]針對(duì)車載自組網(wǎng)之中現(xiàn)有的GPSR協(xié)議存在網(wǎng)絡(luò)擁塞的問(wèn)題，提出了一個(gè)改進(jìn)的GPSR協(xié)議，利用節(jié)點(diǎn)的緩沖區(qū)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)擁塞；文獻(xiàn)[8]針對(duì)AODV路由算法存在控制開(kāi)銷大、路由發(fā)現(xiàn)和修復(fù)時(shí)間長(zhǎng)等不足，為此，對(duì)AODV算法進(jìn)行局部?jī)?yōu)化，提出一種改進(jìn)的路由算法，利用節(jié)點(diǎn)位置、運(yùn)動(dòng)速度等信息預(yù)測(cè)鏈路失效時(shí)間；此外，針對(duì)路由網(wǎng)絡(luò)之中的難題，提出了許多基于仿生學(xué)和群體智能的路由協(xié)議。例如，文獻(xiàn)[9]提出了一種利用不同螞蟻群搜索最短路徑而啟發(fā)得出的蟻群優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[10]針對(duì)在高移動(dòng)性的的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)之中，存在高時(shí)延，能量消耗，丟包的問(wèn)題，提出一個(gè)結(jié)合粒子群的路由優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[11]在定義了包含鄰居節(jié)點(diǎn)信息的粒子適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于離散粒子群（DPSO）的單跳路由分簇協(xié)議（DPSOCA）。

本文根據(jù)城市交通下VANET的路由特點(diǎn)，提出的APSO路由協(xié)議方法通過(guò)馬爾科夫鏈模型（Route Link Model，RLM）在相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間建立網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣，然后利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法選擇數(shù)據(jù)包傳遞經(jīng)過(guò)的最佳節(jié)點(diǎn)；理論和實(shí)驗(yàn)表明采用該監(jiān)控機(jī)制不僅有效解決了VANET網(wǎng)絡(luò)中通信鏈路不穩(wěn)定的問(wèn)題，減少了數(shù)據(jù)包沖突的發(fā)生概率，還為數(shù)據(jù)流量模型預(yù)測(cè)提供了一個(gè)很好的途徑，而使用粒子群路由算法有效降低了數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)出錯(cuò)的概率，降低了時(shí)延，從而提高了分組投遞率。

1 相關(guān)數(shù)學(xué)模型研究

1.1 VANET的QoS模型

為方便數(shù)學(xué)分析，本文將VANET網(wǎng)絡(luò)表示為一個(gè)無(wú)向帶權(quán)圖。假設(shè)，G=（V，E）代表一個(gè)VANET網(wǎng)絡(luò)，其中V代表網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)集合，E代表聯(lián)系兩個(gè)節(jié)點(diǎn)路徑的集合。對(duì)于每條路徑e∈E，傳輸時(shí)延表示為delay（e），對(duì)于每一個(gè)節(jié)點(diǎn)n∈V，處理時(shí)延表示為delay（n）；給定一個(gè)i∈V和一個(gè)j∈V，可以假設(shè)path（i，j）代表從i到j(luò)的路徑，則路徑上QoS參數(shù)可以通過(guò)式（1）～式（2）計(jì)算。路徑時(shí)延delay（path（i，j））等于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理時(shí)延和每條鏈路的傳播時(shí)延總和。參數(shù)d（i，j）等于路徑中節(jié)點(diǎn)i和j的距離，數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)傳到目的節(jié)點(diǎn)需要經(jīng)過(guò)多跳，通常希望找到一個(gè)距離最短的路徑，時(shí)延少，路徑節(jié)點(diǎn)更加穩(wěn)定。

1.2 VANET路由鏈路模型RLM

為了在網(wǎng)絡(luò)之中維護(hù)鏈路信息表，需要當(dāng)前節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的若干外圍節(jié)點(diǎn)之間保持鏈路聯(lián)系。在本文，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)確定鏈路表的大小。首先，將VANET網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表示為一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖（DAG），有向無(wú)環(huán)圖中的節(jié)點(diǎn)用隨機(jī)變量{x1，x2，…，xn}表示；為了選擇符合要求的路由路徑，需要滿足按照特定順序排列的節(jié)點(diǎn)子集{，，…，x}（在本文中n≤5），并要求當(dāng)n〈m，距離d（x，x）〈d（x，x），這樣一來(lái)，REQ包每向外傳輸一次，下一跳節(jié)點(diǎn)就離初始節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)，初始節(jié)點(diǎn)就能夠掌握更多的外圍節(jié)點(diǎn)信息。

令G=（I，V）表示實(shí)際VANET網(wǎng)絡(luò)，其中I代表圖形中所有的節(jié)點(diǎn)的集合，而V代表有數(shù)據(jù)包傳遞的邊集合；設(shè)E、H∈I為其有向無(wú)環(huán)圖中的某兩個(gè)隨機(jī)節(jié)點(diǎn)，將鏈路中節(jié)點(diǎn)之間的發(fā)包概率看做一個(gè)狀態(tài)空間，將狀態(tài)空間之中任意相鄰的節(jié)點(diǎn)E發(fā)送數(shù)據(jù)包到達(dá)節(jié)點(diǎn)H的聯(lián)合概率看作是一個(gè)貝葉斯過(guò)程：

其中NHE表示E向H節(jié)點(diǎn)的發(fā)包數(shù)量，NH表示經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)H的發(fā)包數(shù)量，p（H|E）表示節(jié)點(diǎn)E向節(jié)點(diǎn)H發(fā)送數(shù)據(jù)包占經(jīng)過(guò)H的數(shù)據(jù)包總數(shù)的概率；為了連接一定范圍之內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，因此需要計(jì)算若干相連節(jié)點(diǎn)的傳輸概率。本文將此表示為一個(gè)馬爾科夫過(guò)程，利用此模型，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)路由序列{xi1，xi2，…，xik}。

其中，xik表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)連接的最外層節(jié)點(diǎn)xi1表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，p（xi1，xi2，…，xik）表示節(jié)點(diǎn)xi1至xik組成一條鏈路的概率，其由式（4）推導(dǎo)出來(lái)。當(dāng)某個(gè)鏈路的概率p（xi1，xi2，…，xik）大于一定的閾值，就會(huì)認(rèn)為該鏈路是穩(wěn)定可靠的，否則認(rèn)為該鏈路容易發(fā)生斷裂。通過(guò)以上方式，VANET網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)維護(hù)自身的多條鏈路信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)外圍節(jié)點(diǎn)的監(jiān)控。

1.3 路徑選擇模型

本文中，VANET網(wǎng)絡(luò)采用粒子群算法（PSO）來(lái)計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)適應(yīng)值，并且根據(jù)計(jì)算結(jié)果選擇最佳的下一跳節(jié)點(diǎn)。其中各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的相對(duì)適應(yīng)值的計(jì)算方式如下：

其中，k表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的第k個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)，ΔFk表示第k個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的相對(duì)適應(yīng)值；慣性權(quán)重μ0為常數(shù)，μ1和μ2為學(xué)習(xí)系數(shù)；μk定義為vk=1/Nk，Nk是鄰居節(jié)點(diǎn)k維護(hù)的有效鏈路數(shù)目；源節(jié)點(diǎn)F初始適應(yīng)值為0，pbestk代表局部最優(yōu)值，gbestk全局最優(yōu)值，定義如下：

其中i代表當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，Dt（i，k）代表鄰居節(jié)點(diǎn)k和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)之間的傳輸時(shí)延，Lt（i，k）代表節(jié)點(diǎn)k和目的節(jié)點(diǎn)之間的空間距離，從式（5）可以看出，vk，pbestk，gbestk越小，ΔFk就越小，代表該節(jié)點(diǎn)作為下一跳節(jié)點(diǎn)的可能性越大。反之，ΔFk越大，意味著該節(jié)點(diǎn)屬于孤立節(jié)點(diǎn)，高時(shí)延，遠(yuǎn)距離。

2 APSO協(xié)議實(shí)現(xiàn)

在本節(jié)給出了自適應(yīng)粒子群算法APSO的具體設(shè)計(jì)方案，在該路由協(xié)議之中，運(yùn)動(dòng)的節(jié)點(diǎn)通過(guò)維護(hù)一條條鏈路信息表來(lái)獲知周圍節(jié)點(diǎn)的位置速度方向等信息。當(dāng)源節(jié)點(diǎn)需要傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)候，如果鏈路信息表中不存在到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的路由，源節(jié)點(diǎn)就會(huì)利用APSO算法來(lái)查找到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。所述APSO協(xié)議方法包含如下步驟：

（1）監(jiān)控步驟

A1：網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)周期性發(fā)送包括當(dāng)前節(jié)點(diǎn)信息的路由請(qǐng)求包REQ，鄰居節(jié)點(diǎn)收到請(qǐng)求包后利用上文提到的路由鏈路模型RLM計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)和上一跳節(jié)點(diǎn)之間的發(fā)包概率，建立網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣。該路由請(qǐng)求包的格式如下所示：

其中，Nk為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)組，Dk為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)位置數(shù)組，Vk為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)速度數(shù)組，F(xiàn)k為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)方向數(shù)組，Tk為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)時(shí)間戳數(shù)組，Pk為經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)跳數(shù)數(shù)組，Hk是經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)的概率數(shù)組；REQ請(qǐng)求包每經(jīng)過(guò)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，都會(huì)更新本次傳輸?shù)南嚓P(guān)參數(shù)到對(duì)應(yīng)數(shù)組之中。當(dāng)最后一次計(jì)算的Hk小于某個(gè)閾值的時(shí)候，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)就會(huì)將數(shù)據(jù)包反向發(fā)送到起始節(jié)點(diǎn)，起始節(jié)點(diǎn)就會(huì)更新自己的RLM鏈路信息表。本文中REQ包跳數(shù)值設(shè)置為不大于5，所以默認(rèn)源節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接收REQ包的傳輸是在瞬時(shí)完成的，傳輸時(shí)延和處理時(shí)延可以忽略不計(jì)。

A2：當(dāng)中間節(jié)點(diǎn)收到REQ數(shù)據(jù)包時(shí)，中間節(jié)點(diǎn)提取數(shù)據(jù)包的信息，計(jì)算和上一跳節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系概率P，判斷當(dāng)前的馬爾科夫鏈路概率是否小于預(yù)設(shè)的閾值，若是則停止轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，并反向發(fā)送REQ數(shù)據(jù)包到達(dá)源節(jié)點(diǎn)；否則，中間節(jié)點(diǎn)繼續(xù)檢查當(dāng)前數(shù)據(jù)包是否已經(jīng)到達(dá)本節(jié)點(diǎn)，若是則丟棄該數(shù)據(jù)包，否則中間節(jié)點(diǎn)更新自身信息到REQ數(shù)據(jù)包中，接著選擇符合要求的鄰居節(jié)點(diǎn)，繼續(xù)向外轉(zhuǎn)發(fā)REQ包；

A3：若源節(jié)點(diǎn)收到自外層網(wǎng)絡(luò)發(fā)來(lái)的REQ數(shù)據(jù)包，源節(jié)點(diǎn)提取數(shù)據(jù)包中的信息，將鏈路信息保存在自身的路由信息表中，并檢查路由表之中是否包含相同的鏈路信息，若包含則更新該鏈路信息；否則將該馬爾科夫鏈保存到路由表之中；若某條鏈路信息過(guò)了預(yù)定時(shí)間沒(méi)有更新，則將該鏈路從路由表中刪除。

本文提出的APSO協(xié)議通過(guò)路由節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫鏈路在相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間建立網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣，該監(jiān)控機(jī)制不僅有效解決了VANET網(wǎng)絡(luò)中通信鏈路不穩(wěn)定的問(wèn)題，減少了數(shù)據(jù)包沖突的發(fā)生概率，還為數(shù)據(jù)流量模型預(yù)測(cè)提供了一個(gè)很好的途徑。

（2）數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)步驟

B1：需要發(fā)送數(shù)據(jù)的源節(jié)點(diǎn)，通過(guò)GPS等輔助定位設(shè)備得到目的節(jié)點(diǎn)的物理位置，然后封裝自己的物理位置，節(jié)點(diǎn)地址，唯一性標(biāo)志號(hào)以及目的節(jié)點(diǎn)等信息到待發(fā)送的數(shù)據(jù)包之中，并且從自身的鏈路信息表之中，采用自適應(yīng)粒子群路由算法計(jì)算獲得鄰居節(jié)點(diǎn)的適應(yīng)值，選擇適應(yīng)值最小的節(jié)點(diǎn)作為最佳的下一跳節(jié)點(diǎn)，并將數(shù)據(jù)包發(fā)送到該節(jié)點(diǎn)。

B2：中間節(jié)點(diǎn)收到數(shù)據(jù)包之后，提取數(shù)據(jù)包內(nèi)的路由信息。判斷自身是否是目的節(jié)點(diǎn)，若是就停止發(fā)送數(shù)據(jù)包，并且發(fā)送應(yīng)答包沿著鏈路路由節(jié)點(diǎn)返回到源節(jié)點(diǎn)；否則，更新自身節(jié)點(diǎn)信息到數(shù)據(jù)包之內(nèi)，然后按照上面的方法發(fā)送數(shù)據(jù)包到下一跳節(jié)點(diǎn)，直到到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。

APSO進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，在鏈路信息表的基礎(chǔ)之上，利用自適應(yīng)粒子群算法來(lái)選擇下一跳的路由節(jié)點(diǎn)，由于綜合考慮全局和局部的特性，使得所選擇的下一跳更加準(zhǔn)確，大大提高了分組投遞率，降低了鏈路之中的時(shí)延。

（3）路由修復(fù)步驟

C1.當(dāng)監(jiān)控步驟中的尋址過(guò)程發(fā)生丟包時(shí)，發(fā)生丟包的源節(jié)點(diǎn)發(fā)送新的REQ請(qǐng)求包到下一跳節(jié)點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算新的鏈路狀態(tài)概率得到可用的馬爾科夫鏈路；當(dāng)前節(jié)點(diǎn)將新的鏈路信息封裝到路由請(qǐng)求REQ包發(fā)送到相鄰的節(jié)點(diǎn)，相鄰節(jié)點(diǎn)收到路由請(qǐng)求包并重新評(píng)估網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，然后重發(fā)尋址數(shù)據(jù)包。

C2.當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程發(fā)生丟包時(shí)，若中間節(jié)點(diǎn)收不到成功傳輸?shù)膽?yīng)答包，其會(huì)更新自身的鏈路信息表，然后從自身的緩存之中提取數(shù)據(jù)包信息，按照計(jì)算得到的結(jié)果選擇最佳的下一跳節(jié)點(diǎn)，直到數(shù)據(jù)包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。

3 APSO協(xié)議仿真

為驗(yàn)證文中提出的APSO算法的有效性和性能，本節(jié)在NS2仿真環(huán)境下，通過(guò)改變VANET之中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目來(lái)觀察APSO，GPSR，AODV協(xié)議的延時(shí)性能和分組投遞率。節(jié)點(diǎn)數(shù)目用來(lái)模擬VANET網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)數(shù)目越大，表示貝葉斯網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間的鏈路數(shù)目越多，鏈路斷裂的可能性越小。

仿真環(huán)境：Ad Hoc節(jié)點(diǎn)隨機(jī)放置在1500m×1500m的矩形區(qū)域中，節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)IDMIM模型隨機(jī)進(jìn)行移動(dòng)，最大移動(dòng)速度為40m/s。節(jié)點(diǎn)的最大傳輸范圍為250m，MAC層使用IEEE802.11DCF。數(shù)據(jù)包大小為512 bytes，數(shù)據(jù)源為CBR。每次仿真運(yùn)行900s。算法中的一些參數(shù)設(shè)置如下：μ0=0.3，μ1=0.3，μ2=0.4，REQ代理發(fā)送周期0.5s，路徑更新定時(shí)器為1s。仿真結(jié)果如下圖所示。

圖1 分組投遞率隨節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化性能仿真結(jié)果

圖1，2，是本文的仿真結(jié)果圖。從圖1可以看出，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)較小的時(shí)候，由于車輛的運(yùn)動(dòng)，造成路由鏈路經(jīng)常發(fā)生斷裂，因此三者的分組投遞率較低，丟包率較高；但隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目變大，相對(duì)于AODV和GPSR，本文提出的APSO協(xié)議的分組投遞率明顯優(yōu)于前者，因?yàn)楸疚牡鸟R爾科夫鏈路監(jiān)控機(jī)制和APSO算法在VANET大大降低了鏈路斷裂的概率和丟包的概率。從圖2可以看出，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目增多，端到端時(shí)延逐步降低；當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)較小的時(shí)候，三個(gè)協(xié)議的端到端時(shí)延都較高，這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目很少，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包無(wú)法及時(shí)傳輸?shù)较乱惶?jié)點(diǎn)，造成時(shí)延增加；但是APSO的性能依然優(yōu)于另外兩個(gè)，因?yàn)锳PSO綜合考慮了全局和局部的特性，使數(shù)據(jù)包錯(cuò)誤發(fā)送的概率降低，大大增加了路由的有效性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在深入研究已有VANET網(wǎng)絡(luò)路由算法的基礎(chǔ)上，建立VANET網(wǎng)絡(luò)的鏈路狀態(tài)監(jiān)控機(jī)制，通過(guò)馬爾科夫鏈路在相鄰的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間建立網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣，該監(jiān)控機(jī)制增強(qiáng)了鏈路的穩(wěn)定性和有效性；在進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中，采用APSO算法進(jìn)行下一跳的節(jié)點(diǎn)選擇，綜合考慮了全局和局部的特性，使選擇得下一跳更加準(zhǔn)確，大大提高了分組投遞率，降低了鏈路之中的時(shí)延。

圖2 端到端時(shí)延隨節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化性能仿真結(jié)果

[1]Zeadally S，Hunt R，Chen Y S，et al.Vehicular Ad Hoc Networks（VANETS）:Status，Results，and Challenges[J].Telecommunication Systems，2012，50（4）:217-241.

[2]Martin-Campillo A，Crowcroft J，Yoneki E，et al.Evaluating Opportunistic Networks in Disaster Scenarios[J].Journal of Network& Computer Applications，2012，36（2）:870-880.

[3]Verma V K，Singh S，Pathak N P.Analysis of Scalability for AODV Routing Protocol in Wireless Sensor Networks[J].Optik-International Journal for Light and Electron Optics，2014，125（2）:748-750.

[4]Karp B.Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks[J]，2000.

[5]Johnson D B，Maltz D A.Dynamic Source Routing in Ad Hoc Wireless Networks[C].Mobile Computing.1996:153-181.

[6]Viriyasitavat W，Bai F，Tonguz O K.Dynamics of Network Connectivity in Urban Vehicular Networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2011，29（3）:515-533.

[7]Hu T，Liwang M，Huang L，et al.An Enhanced GPSR Routing Protocol Based on the Buffer Length of Nodes for the Congestion Problem in VANETs[C].International Conference on Computer Science&Education,2015:416-419.

[8]夏梓峻，劉春鳳，趙增華，等.基于鏈路預(yù)測(cè)的VANET路由算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2012，38（4）:110-111.

[9]Nishitha T，Reddy P C.Performance Evaluation of AntHocNet Routing Algorithm in Ad Hoc Networks[C].International Conference on Computing Sciences，2012:207-211.

[10]K.D.Kalambe，A.R.Deshmukh，S.S.Dorle.Particle Swarm Optimization Based Routing Protocol for Vehicular Ad Hoc Network International Journal of Engineering Research and General Science Volume 3，Issue 1，January-February，2015 ISSN 2091-2730

[11]鄒學(xué)玉，曹陽(yáng)，劉徐迅，等.基于離散粒子群的WSN分簇路由算法[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)理學(xué)版，2008，54（1）:99-103.

周杰英，女，博士，副教授，研究方向?yàn)闊o(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)、Mesh網(wǎng)絡(luò)

彭石（1988-），男，湖北人，研究生，研究方向是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議

劉映淋（1991-），男，廣東人，研究生，研究方向?yàn)锳d Hoc

許楊鵬（1993-），男，湖南人，研究生，研究方向?yàn)檐浖?、網(wǎng)絡(luò)

Research on an Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm in VANET

ZHOU Jie-ying，PENG Shi，LIU Ying-lin，XU Yang-peng

（School of Electronics and Information Technology，SYSU，Guangzhou 510006）

Characteristics such as high speed,changing network topology and unstable communication link exist in the design of VANET routing protocols.Traditional protocols cannot adapt to the dynamic environment of VANET.Proposes a routing protocol based on Markoff route link model between adjacent nodes and uses a novel particle swarm optimization algorithm to select the optimum node that the packet passes through.Simulation results show that the monitoring mechanism solves the problem of unstable communication link in VANET,reduces the probability of packet loss.And the improved particle swarm optimization algorithm can effectively reduce the probability of transmission error.The delay is reduced and packet delivery ratio of the network is improved.

VANET;APSO;Delay;Connectivity

1007-1423（2017）11-0026-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.11.005

2017-01-20

2017-03-12

廣東省省級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目（No.2015A010103007）