基于交叉算法的性能分析与红绿灯VANET的考虑

Jitender Kumar纳加尔¹安妮塔Singhrova博士²

M。技术,CSE, DCR科技大学Murthal,印度
大学教授,CSE, DCR科技、Murthal,印度

文摘

车载Ad hoc网络是一种新兴技术。源车辆,车辆的安全算法,检测到一个事故可以生成一条警告消息成功并将它传播给车辆到达之前通知司机路上的潜在危险区域。VANET的主要应用在智能交通系统提供各种应用程序这样的安全和非安全相关服务。VANET是移动Ad hoc网络的子类。动态拓扑变化和高速的节点创建一个从马奈的区别。在本文中,我们讨论了影响路由上的十字路口的红绿灯工作过程。本文提出了一个有效的和可靠的路由协议,需要考虑交通信号灯

关键字

其GPSR,马奈,V2I V2V VANET

我。介绍

在过去的几年里车辆通信正吸引着越来越多的关注从学术和工业的观点。这是因为应用程序从道路安全的交通控制和信息娱乐。车载自组网(VANETs)从行驶车辆自组织网络的建立。VANETs是移动自组网(manet)的实例化。在manet中,数据包转发在VANET发生通过多跳转发。但是,某些特征区分VANETs马奈。这些包括高流动性的节点,频繁的网络分区,限制道路等。这些特征构成实现高性能车载网络技术挑战。可能的应用[1 - 2]通常可以分为安全和非安全的应用程序。

安全应用包括合作开车,避免事故等无安全应用包括交通信息,收费服务,上网,游戏,娱乐等。VANET的成功应用取决于数据路由节点之间。VANET路由协议的历史开始于MANET路由协议等特殊需求距离向量路由(AODV)[3],[4]动态源路由等。但这些协议不能解决VANET的某些特有的特征。然后提出了各种路由协议尤其是VANET。

为城市环境设计的路由协议是相当具有挑战性的任务以来,十字路口的交通信号灯部署划分在不同的段。通过这些部分节点移动速度的限制。在这样一个环境中基于交集的路由协议非常可靠。在基于交集的路由,当车辆继续直路,他们的贪婪转发。当他们到达一个十字路口决定是否在同一方向或垂直方向。提出了许多基于交集的路由协议在VANET携带有效的路由。但只有少数的协议考虑交通信号灯。

VANET的沟通出现在这种形式即Intra-Vehicle(发票),Vehicle-to-Vehicle (V2V)和Vehicle-to-Infrastructure (V2I)通信[5]。这种通信的帮助下发生通信协议称为专用短程通信(DSRC) IP地址自动配置协议是未知的问题在车载ad hoc网络(VANET)环境[6 - 7]。

本文提出了一种新的路由协议通过考虑交通信号灯。新协议提出了如何走直路数据路由和决定应采取当数据到达十字路口。本文的剩余组织在以下部分:第二部分给出了相关的工作,第三部分描述了问题的十字路口,第四节描述算法和步骤,第五部分给出了仿真设置,第六部分给出了仿真结果,第七部分给出了结论和未来的范围。

2相关工作

VANET路由协议可以分类主要在二:基于拓扑和地理基于位置的路由协议。基于拓扑结构的路由协议预计将每个节点知道整个网络的拓扑结构。在地理或基于位置的路由协议决定路由是基于发送方的位置,目的地的位置和发送方的一跳邻居的位置。假定每辆车采用GPS和可以知道自己的位置和目的地的位置。一跳邻居的位置获得定期交换了灯塔。在地理路由可以将消息转发到目的地不知道拓扑和事先发现。各种路由协议之间的地理路由协议更突出[2]。

在[8],贪婪的周边无状态路由(GPSR)提出。在GPSR,立即将数据包转发到一个节点的邻居是地理上接近目的地。当达到局部最优恢复模式用于数据包转发到一个节点,该节点是接近目的地包遇到当地最大的节点。在[9],车辆辅助数据交付(VADD)提出。VADD旨在改善路由断开网络通过使用携带和向前的想法一起车辆流动性预测。

在[10],基于最短路径的交通意识到路由(明星)。基于最短路径的交通意识到路由是基于一个十字路口的路由协议提出了城市交通密度高的区域部署和十字路口红绿灯。在明星协议数据使用贪婪转发转发一起携带和正向恢复机制。

在[11 - 12]、车辆辅助数据交付(VADD)提出。VADD旨在改善路由断开网络通过使用携带和向前的想法一起车辆流动性预测。在[13],一种改进的贪婪的交通意识到路由(GyTAR)提出。GYTAR是基于一个十字路口的路由协议包括两个模块:通过动态连接选择包必须达到目的地和一种改进的贪婪策略用于转发。在GyTAR转发节点查找附近的路口在数字地图。然后它分配一个分数每个连接考虑交通密度和曲线度量距离目的地。得分最高的结是选择转发数据包。一旦选择连接下一阶段这些连接之间转发数据包。

近年来,VANETs研究的兴趣大大增加。在车辆安全应用程序广泛讨论的国家公路交通安全管理局(NHTSA) (14 - 16)。例如,车辆安全通信(VSC)项目带来了宝马,DCRTNA,福特、通用、日产、丰田和大众在一起协同工作。VSC项目识别车辆安全应用程序通过DSRC通信。安全应用程序依赖于广播。有一些以前的研究在VANETs地址广播消息。在[19],例如Tonguz等人提出了一个分布式车载广播协议(DV-CAST),这使得本地路由决策基于车辆的连接。Farnoud等人在[-]使用积极的正交代码分配一个广播消息的传输模式。

在十字路口三世问题

在城市地区的十字路口和交通信号灯使用。这些交通信号灯分在不同的红色和绿色光段。车辆顺利绿灯段上,当光十字路口的红他们放慢脚步,等待,直到绿灯亮。因此,汽车往往集中在两个方向红灯。这种集群的车辆生成一个车辆之间的差距,从而创建一个交通洞的问题。

第四算法

假定每辆车采用GPS和数字地图。每个节点知道自己的立场,邻国的位置和目的地的位置。十字路口的红绿灯安装在道路包含发射机和接收机发送和接收数据包在交通的高峰时间。

该算法在两步工作

(我)直接模式:在直路,车辆贪婪转发数据包的转发机制。如果目的地是可及,数据包转发到其他目的地的数据包转发通过RSU通过跳机制或跳。

(2)交叉模式:在十字路口模式下,当一个包到达一个十字路口它检查目的地是否连接如果是这样,它将发送数据包。十字路口在直接模式为主。因此,数据包总是停留在连接链接,确保高效的路由。

步骤:

步骤1。创建n。移动节点从MN1 MN2 .........,MNn which which are moving on the road. for(i=1;i<=n;i++)

步骤2。创建n。RSU从RSU1,……,RSUn (i = 1;我+ +)< = n;

RSU没有。i = RSU[我];

步骤3。创建m。集群插槽,C[我]表示第i个集群。(i = 1;我+ +)< = m;

{

集群头C i =[我];

}

如果(MN[1]之间的距离和MN[2]小于范围)

{

然后MN[1]和MN[2]在同一集群即C[我];

}

其他的

MN[1]在集群C[我]和MN[2]在集群C [j];

步骤4。重复步骤5到10的广播数据包

第5步。让年代是源和H是广播主机

和Dmin源之间的距离和广播主机

如果(Dmin < D)

然后等待随机。槽;

然后提交消息传输开始;

其他的

重新发送该消息。

步骤6。如果(在节点密度有变化)

(一)然后重新计算传播范围;

(b)重新计算不同的十字路口和RSU之间的路线

(d)将该消息发送到网络中节点

结束;

步骤7。如果在十字路口(MN)

发送数据包传输交通信号灯

步骤8

其他步骤8

步骤8。如果一个MN传输数据

(一)查询其邻国的最佳骨干之前消息路由转发

(b)如果信息是可用的

第9步。(一)最优的路线发送给源节点的信息

其他的

(b)查询传递从RSU RSU和接收信息

结束;

第10步。接收响应的查询

(一)保存更新路由信息;

(b)调整传播范围;

步骤11。(一)使用此信息来将数据包发送到目的地。

(b)发送数据包

结束;

V模拟设置

在这一节中提出的算法的性能评估使用NS2 [24]。车辆运动的最大速度60 - 65公里,至少20 - 25公里的速度移动。加速度和de-acceleration速度是1.5米/秒,1.5 m / s。阈值距离是150米。仿真环境由1600 x 1000矩形区域。表我给仿真时间和范围的值。

VI模拟结果

分析该算法的性能对GPSR,不同的参数,如延迟,包送货,吞吐量,消息开销,安全消息传递等与时间测量(女士,100/10)和数据包xgraphs中使用。

仿真结果和性能比较如下:

延迟:封包延迟的区别是在端到端之间的单向延迟选择数据包流与任何丢失的数据包被忽略。时间的延迟比较而言(ms)和包。xgraph表明我们的算法有更少的延迟相比,现有的算法如图2所示。

消息开销:消息开销。所需的信息与其他移动通信节点进行通信。xgraph表明我们的算法需要更少的消息相比,现有的算法如图3所示。

包交付:包交付的比例是总发送数据包和总接收数据包。xgraph显示算法相比,有更多的包交付现有的算法如图4所示。

吞吐量:吞吐量的数据之和都交付给终端在网络。xgraph表明,提出的算法与现有的算法相比有更多的吞吐量如图5所示。

七世.CONCLUSION和未来的范围

VANET最近被广泛研究的主题由于其广泛的应用。路由的主要成分是VANET的成功应用。有很多专门为VANET路由协议。但最有前途的城市场景是基于交集的路由协议。在城市环境设计的路由协议必须处理交通信号灯。本文提出了一个基于交集的路由协议,考虑交通信号灯。相比,算法与现有的GPSR包交货率、延迟和消息开销。仿真结果表明,RLFF GPSR相比在城市环境中表现良好。

需要评估这些技术在一个更现实的场景,并将它们应用于实际无线场景。有必要改善这些计划记住高速车辆,经常变化的拓扑结构和大量的车辆在城市场景或在高速公路场景中特别是在十字路口,这将有助于在未来实现技术在VANET像智能传感信息,情报交流。

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