车联网环境下基于节点认知交互的路由算法

摘要：

针对车联网(IoV)环境下消息传输效率低下、网络资源开销较大等诸多问题,提出一种适用于城市交通场景下基于车辆节点认知交互的路由算法.首先,依据信任理论提出节点认知交互度的概念,并在此基础上对车联网中的车辆节点进行分类,赋予它们不同的认知交互度初值;同时还引入车辆节点交互时间、交互频率、车辆节点物理间隔距离、间隔跳数以及消息生存时间等影响因子,进而构建了车辆节点认知交互评估模型.基于该模型计算并更新节点的认知交互度,并通过比较对应车辆节点间的认知交互度值来选取认知交互度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发.仿真实验结果表明,与Epidemic和Prophet路由算法相比,所提路由算法有效提高了消息投递率并降低了消息投递时延,同时显著降低了网络资源的开销,有助于提升车联网环境的消息传输质量.

关键词：车联网、延迟容忍网络、路由算法、消息转发

所属期刊栏目：39

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：陕西省留学回国人员科技活动择优资助项目2017023;陕西省重点创新团队项目2017KCT-29;陕西省重点研发项目2018GY-032;中央高校基本科研业务费资助项目310824171007

在线出版日期：2019-03-29（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：518-522