基于卡尔曼预测的VANET混合路由算法

摘要：

在车载自组织网络(V ANET)中,车辆高速移动和分布不均导致网络拓扑快速变化、传输路径频繁中断,造成路由效率低下.为此,提出一种适用于城市场景的、基于卡尔曼预测的VANET混合路由算法,每个车辆节点通过部署卡尔曼预测器对邻居节点位置进行预测,通过该预测位置进行路由计算.在GPSR算法贪婪模式和边缘模式的基础上,借助容迟网络(DTN)路由的思想,存储并携带无转发节点的分组直至找到合适的转发节点.仿真结果表明,与GPSR算法和带缓存的GPSR算法相比,该算法在分组投递率和端到端时延方面性能更好.

关键词：车载自组织网络、卡尔曼滤波、位置预测、混合路由、地理位置路由、容迟网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61363081

在线出版日期：2014-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：91-95