CN102802121A - 基于地理位置的车载物联网路由选择方法 - Google Patents
基于地理位置的车载物联网路由选择方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102802121A CN102802121A CN2012103208977A CN201210320897A CN102802121A CN 102802121 A CN102802121 A CN 102802121A CN 2012103208977 A CN2012103208977 A CN 2012103208977A CN 201210320897 A CN201210320897 A CN 201210320897A CN 102802121 A CN102802121 A CN 102802121A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- packet
- vehicle
- edge pattern
- network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于地理位置的车载物联网路由选择方法,将数据包的转发模式分为三种,分别为贪婪模式、无周期检测的边缘模式和周期检测下的边缘模式。所有数据包初始时均处于贪婪模式,在数据包传输过程中,将根据车辆相对位置、道路信息和车辆行驶方向的比较,确定数据包三种转发模式之间的状态转换,并判断数据包是否要传递给下一跳还是继续存储携带数据包,通过多路径向目的地传输以提高数据包的交付率。本发明基于混合连通与不连通两种网络场景,以满足连通性时断时续的车载物联网,更适合真实城市交通网络环境,在提高网络吞吐量的同时并不会产生太大的网络拥塞,适用于对数据交付率要求较高,但传输时延要求不高的网络应用。
Description
技术领域
本发明涉及一种应用于车载物联网中的路由选择方法,属于物联网通信技术领域,适合用于大规模、自组织、高速移动以及环境复杂的车载物联网。
背景技术
车载物联网是装置有无线网络传感器设备的车辆之间或与道路两旁的基础设备之间,通过无线连接建立一种特殊的无中心移动自组织网络。车载物联网系统通过将无线传感器设备或路边基础设施和车辆整合到一起,以增强道路交通安全性和保障乘坐者舒适性。作为一种新兴的网络,车载物联网的思想是给用户提供无处不在的连接,使得用户在行驶当中,可以通过其它网络连接到外部世界,如同手机互连、传感器互连一样,均展现出物联网有着“互连任何物品”方面的发展趋势。另外,它还使得车与车之间可以进行有效地通信,从而形成智能交通系统,也是目前移动物联网中最具前途的应用领域之一。
车载物联网是由装置有无线传感器的车辆组成的,在网络中,这些车辆既是高速的移动节点,对于其它节点来说又起到路由器的作用。与移动自组网络相比较,车载物联网与之有很多相似之处,如短距离传输、自我组织、自我管理和低带宽等。同时车载物联网也有与之不同之处,体现在以下几点:高速动态变化的拓扑结构、频繁中断的网络、充足的能量、较强的计算能力和存储空间以及移动模型的建立与预测等。
车载物联网是一种新兴的网络,它把新一代无线网络技术整合到车辆交通系统中,会涉及一系列基础理论和关键技术,包括路由协议的设计、移动模型的搭建、车辆的定位与同步、信道连接技术、QoS保证、消息安全问题以及信息融合和平台验证等。本发明主要涉及路由选择方法。路由选择方法在很大程度上决定了整个车载物联网的性能,并且随着车载传感器技术的发展、配合电子地图以及车辆必需沿着公路行驶的特点,使得采用基于地理位置信息的路由策略成为了明智的选择。
移动自组网络中的大量的路由协议,可直接应用在车载物联网中,然而,由于车辆节点拥有充足的能量、较强的计算能力和存储空间,所以在设计车载物联网路由协议时,可以不考虑能量消耗问题。另外,模拟结果显示,由于车辆节点快速移动、动态信息交换和通信环境复杂等这些车载物联网不同于移动自组网络的特性,使得这些协议在车载物联网中并非十分理想,所以路由选择方法的设计一直是个热点和难点。目前适用于车载物联网的基于地理位置的路由协议算法主要有以下几种:
1)GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)协议。文献《GPSR:Greedyperimeter stateless routing for wireless networks》所提的GPSR协议是一种分布式路由选择策略。节点在进行路由选择时不需要获知全局的网络拓扑结构信息,仅需要知道邻居节点和目的节点的地理位置信息,同时还必须具有关于目的节点地理位置注册与查询的相关服务。在GPSR中,当前节点将数据包传递给距离目的节点最近邻居节点,这种模式称为贪婪模式(greedy mode)。当数据包到达局部最小值(local minimum)时,即该节点比其邻居节点更接近于目的地,数据包将进入边缘模式(perimeter mode),利用右手规则(right-hand rule)来绕出当前“路由空洞”(routing void)。
2)GPCR(Greedy Perimeter Coordinator Routing)协议。文献《Geographic routingin city scenarios》提出的GPCR协议利用街道路口的枢纽节点形成一个自然平面图,数据包可以沿着道路进行贪婪或者边缘模式转发,当数据包传递到枢纽节点便停下来,根据目的节点在哪段道路上进行路由方向的选择。当数据包传递到路口时,即使下一跳地理位置上比下一跳枢纽节点更接近于目的地,数据包也总是被转发到这些枢纽节点上,从而进行路由方向选择。
3)VADD(Vehicle-Assisted Data Delivery)协议。文献《VADD:vehicle-assisteddata delivery in vehicular ad hoc networks》中提出的VADD是基于可预测的车辆移动性,结合“存储-转发”思想来提高在不连通网络情况下的路由性能。根据车辆在城市道路交通中的情况,可将数据包分为三个模式:路口模式、直路模式和目的地区域模式。当车辆行驶到路口,数据包需要做出路由决定时,VADD计算从当前路口到目的地的每段道路的数据包预期的传输时延,从而选择数据包最小传输时延的道路进行转发。每段道路预期的传输时延通过线性方程组计算,并考虑该段道路的车辆密度、平均车速和路长等信息。当车辆行驶在直路的情况下,数据包则进行贪婪转发;当车辆行驶到目的节点通信区域时,将数据包交付给目的地节点。
4)GeOpps(Geographical Opportunistic routing)协议。文献《GeOpps:Geographical Opportunistic Routing for Vehicular Networks》提出的GeOpps假设每辆车装备车载导航系统,当数据包进行转发时,通过计算数据包的目的地与邻居节点车载导航系统建议的车辆行驶路径的最近点(NP,nearest point)的距离,来选择可以携带数据包的车辆。距离越近的车辆路径,表明这辆车更近地驶向数据包的目的地节点。在车辆行驶中,当有邻居车辆行驶路径有更小的预测到达时间,则将数据包传递给它,然后如此循环,直到数据包到达目的地。
综上所述,前面提出的车载物联网的路由协议只适用于基于连通的网络或不连通的网络两种网络场景中的一种,不能兼顾,无法满足连通性时断时续的车载物联网的需求。连通的网络是指每一个节点均能与网络中的任一节点进行通信的网络,而不连通的网络则是由于交通信号灯或突发交通事故导致的网络连通性的中断。
发明内容
本发明的目的是针对城市交通网络的复杂环境,提供一种车载物联网路由选择方法,保证提高其在网络连通性较好和网络连通性时断时续两种情况下的数据包交付率。
本发明提供了一种基于地理位置并结合延迟容忍网络“存储-携带-转发”思想的车载物联网路由方法。该方法将数据包的转发模式分为三种,分别为贪婪模式、无周期检测的边缘模式和周期检测下的边缘模式。车载GPS提供车辆的地理位置信息,并且通过附近车辆间无线信息的交换可以知道附近车辆的位置信息。所有数据包初始时均处于贪婪模式,在数据包传输过程中,将根据车辆相对位置、道路信息和车辆行驶方向的比较,确定数据包三种转发模式之间的状态转换,并判断数据包是否要传递给下一跳还是继续存储携带数据包,通过多路径向目的地传输以提高数据包的交付率。本发明适用于混合连通与不连通两种网络场景,更适合真实城市交通网络环境,并在提高了网络吞吐量的同时并不会产生太大的网络拥塞,基本满足对传输时延要求不高、数据交付率要求较高的网络应用。
本发明的目的是通过以下技术方案实现:
一种基于地理位置的车载物联网路由选择方法,包括以下步骤:
一、在初始状态,将所有数据包设置为贪婪模式,且设置“CHECK”标志位来表示该数据包是否是经过周期检测下的边缘模式转为贪婪模式,“0”表示未经过,“1”表示经过,初始状态所有车辆节点的“CHECK”标志位置零;
二、当车辆节点收到一个处于贪婪模式的数据包时,如果在其邻居列表中有比自己距离目的地更近的节点,则从中选择距离最小的节点作为下一跳,将数据包直接传给这个节点,“CHECK”标志位置零;否则,该节点为局部最小值,数据包将进入无周期检测的边缘模式,此时,车辆节点则需要进一步做出判断,是否要把数据包传给下一跳:如果数据包是刚经过周期检测下的边缘模式即CHECK=1,且该节点根据右手规则发现的下一跳即为上一跳,或者该节点根据右手规则没有发现下一跳,则节点要存储数据包并将进入周期检测下的边缘模式;否则,“CHECK”归零,然后向根据右手规则发现的下一跳发送数据包,其中如果下一跳与该节点的地理位置不在同一条道路上,该节点会存储原数据包的一份拷贝后再发送原数据包并进入周期检测下的边缘模式;
三、当车辆节点收到一个处于无周期检测的边缘模式的数据包时,如果在其邻居列表中有比数据包中记录局部最小值节点距离目的地更近的邻居节点,则从中选择距离最小的节点作为下一跳,将数据包切换到贪婪模式并直接传给这个节点;否则,数据包还要处于无周期检测的边缘模式,并根据下一跳的情况来选择是继续存储携带数据包进入周期检测下的边缘模式还是传给无周期检测的边缘模式中的下一跳:如果该节点根据右手规则没有发现下一跳,则该节点要存储数据包并将进入周期检测下的边缘模式;否则,该节点向下一跳发送数据包,其中如果下一跳与该节点的地理位置不在同一条道路上,该节点会存储原数据包的一份拷贝后再发送原数据包并进入周期检测下的边缘模式;
四、所有车辆节点存储携带数据包后,都将进入周期检测下的边缘模式,存储数据包的车辆节点周期性地检测其邻居列表,将所有数据包的“CHECK”位置为1,当未能发现比自己距离目的地更近的邻居节点时,继续携带数据包;否则,选择距离最小的节点作为下一跳,为防止环路的产生,节点需做出判断:如果该节点与下一跳的行驶方向不同,且将要传的下一跳即为上一跳,且该节点比下一跳朝着目的地更近的方向行驶,则该节点继续携带数据包;否则,数据包切换到贪婪模式并直接传给下一跳节点;同时,节点每隔一段时间检测一次携带的数据包,当存储的数据包生存周期失效时或当存储器已满时,数据包将被丢弃,直到发送或丢弃完毕所有的数据包。
有益效果
本发明提出的方法是基于地理位置信息的车载物联网路由选择方法,此方法通过利用车辆节点的相对位置、道路信息与车辆行驶方向等信息确定数据包的转发模式,以提高数据包在城市交通网络中的交付率。
本发明所提出的基于地理位置的路由协议算法,结合“存储-携带-转发”思想,将数据包的转发模式分为三种,通过利用车辆节点的行驶信息进行路由选择。与以往的路由协议算法相比,本发明是基于混合连通与不连通两种网络场景,以满足连通性时断时续的车载物联网,更适合真实城市交通网络环境。在提高网络吞吐量的同时并不会产生太大的网络拥塞,基本满足对传输时延要求不高、数据交付率要求较高的网络应用。
附图说明
图1数据包三种转发模式间的状态转换图。
图2节点接收到处于贪婪模式下的数据包时执行的算法流程图。
图3节点接收到处于无周期检测的边缘模式下的数据包时执行的算法流程图。
图4进入周期检测下的边缘模式后数据包经历的算法流程图。
图5GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN在网络连通性较好场景下的数据包交付率。
图6GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN在网络连通性时断时续场景下的数据包交付率。
图7GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN在网络连通性较好场景下的传输平均时延。
图8GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN在网络连通性时断时续场景下的传输平均时延。
具体实施方式
下面结合附图具体说明本发明的优选实施方式。
本部分将结合上述附图对基于地理位置的车载物联网路由选择方法做详细说明,此方法所包括各个部分的具体实施方式如下:
图1是数据包三种转发模式间的状态转换关系,下面分三部分进行阐述。
(1)节点收到处于贪婪模式下的数据包时执行的算法流程图,如图2所示。
第一步:所有数据包初始时均处于贪婪模式状态下,初始化将所有车辆节点的“CHECK”标志位置零。当车辆节点收到一个处于贪婪模式的数据包时,查询其邻居列表,如有比自己距离目的地更近的邻居节点,则“CHECK”仍置为0,并记录数据包的上、下一跳的信息,然后将数据包发给下一跳;否则,进行下一步。
第二步:数据包进入无周期检测的边缘模式,节点寻找转发的下一跳,如果数据包是刚经过周期检测下的边缘模式转为贪婪模式发送过来的(即CHECK=1)且记录的上一跳与要转发的下一跳是同一节点,或者节点未能在邻居列表中找到下一跳,则将继续携带数据包,进入周期检测下的边缘模式;否则,进行下一步。
第三步:在寻找到无周期检测的边缘模式中的下一跳时,将数据包“CHECK”位置为0,并记录上一跳的信息。然后判断下一跳是否与自己行驶在同一条道路上,如果是,则直接将数据包发送给下一跳;否则,当前节点将拷贝一份原数据包并存储,进入周期检测下的边缘模式,然后将原数据包发送给下一跳。
(2)节点接收到处于无周期检测的边缘模式下的数据包时执行的算法流程图,如图3所示。
第一步:当前车辆节点查询其邻居列表,如有比数据包中记录的局部最小值节点距离目的地更近的邻居节点,则数据包进入贪婪模式,并记录上、下一跳的节点信息,然后将数据包发送给下一跳;否则,进行下一步。
第二步:节点根据右手规则查询邻居列表,如果未找到无周期检测的边缘模式中的下一跳,则节点继续携带数据包,然后数据包进入周期检测下的边缘模式;否则,进行下一步。
第三步:记录上一跳节点位置信息,然后判断下一跳是否与自己行驶在同一条道路上,如果是,则直接将数据包发送给下一跳;否则,当前节点将拷贝一份原数据包并存储,进入周期检测下的边缘模式,然后将原数据包发送给下一跳。
(3)进入周期检测下的边缘模式后数据包经历的算法流程图,如图4所示。
第一步:数据包进入周期检测下的边缘模式后,车辆节点将遍历其存储器,将所有数据包的“CHECK”位置为1,然后检测数据包的生存期是否有效,如果失效,则将数据包从存储器中删除;否则,进行下一步。
第二步:当前车辆节点查询其邻居列表,如未能发现有比自己距离目的地更近的邻居节点,则继续携带数据包;否则,进行下一步。
第三步:选取距离目的地最近的邻居节点作为下一跳,如果自己与下一跳行驶方向不同,且下一跳与数据包中记录的上一跳为同一节点,且自己比下一跳朝向目的地更近的方向行驶,则当前节点继续携带数据;否则,数据包进入贪婪模式,并被发送给下一跳。
数据包在上述三种模式之间循环往复转换,沿着车辆节点行驶道路转发,直到传输到目的地。
为了验证本发明的有益效果,对本实施例进行仿真验证。
在城市交通网络某些应用中,对数据包的交付率有较高的要求,而对数据包的传输时延则要求不高,所以在这种网络中,数据交付率是衡量车载物联网路由协议性能的核心指标。本发明中提出的路由协议方法命名为GPSR-DTN,GPSR为基于地理位置的经典路由协议方法。为验证GPSR-DTN在车载物联网中的数据交付率和传输时延性能,本发明将GPSR-DTN与GPSR作比较。然而,因为GPSR不是基于稀疏不连通的网络提出的协议,为公平起见,在比较中本发明把GPSR扩展成一个添加缓存器的GPSR-B协议。通过这种方法,GPSR-B可以看成一个GPSR与“存储-携带-转发”思想简单结合的路由协议。使用的仿真工具是被业界公认的NS2仿真工具。
为了测试网络连通性对路由协议的性能影响,设置了两种节点部署场景:
场景I:100个车辆节点行驶在2052m×2052m的街道区域内,且网络连通性较好;
场景II:100个车辆节点行驶在2052m×2052m的街道区域内,且网络连通性时断时续。
每辆车的无线通信半径均为250m,并且每隔1.0s车辆广播带有自己位置、方向等信息的一跳生存周期的信标消息,以获取邻居节点并保证邻居列表的有效性。在模拟中设定有10辆源节点向固定的目的地发送数据包,数据包发送间隔从0.5s到5.0s之间变化,共六组实验。本实验不考虑目的地接收数据包后的回传过程。
GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN三种协议在车载物联网不同场景下的数据交付率和传输时延性能比较如图5至图8所示。
图5所示是在场景I车载物联网拓扑连通性较好的情况下,三种协议的数据包交付率在不同发送间隔下的变化曲线。图中横坐标为数据发送间隔(s),分别从0.5s到5.0s;纵坐标为数据包交付率。可以看出,GPSR在此条件下的数据包交付率在60%至70%之间;GPSR-B的数据包交付率徘徊在70%上下;而GPSR-DTN的数据包交付率均在70%以上,甚至在某些时刻能达到80%。这说明在网络连通性较好情况下,本发明协议算法比原GPSR协议提高了数据包的交付率。
图6所示是在由于交通信号灯的变化导致网络连通性时断时续的场景II下,三种协议的数据包交付率在不同数据发送间隔下的变化曲线。由图可知,GPSR在此场景下的数据包成功交付率在50%左右;GPSR-B的在50%到60%左右;而GPSR-DTN的数据包交付率稳定在60%以上。
由以上可知,GPSR协议在车载物联网中随着网络的连通性变差,其数据包成功交付率也将随之下降。对其添加一些存储功能会提高一定的数据包交付率性能,但由于没有相应的方向检测机制,数据包会在网络中存在回路传输,有可能会传输到目的地,也可能由于有效期等原因导致丢弃,从而交付率体现为不稳定。而本发明的路由选择方法根据方向检测判断下一跳能一定程度地杜绝数据包的循环传输,提高了交付率及其稳定性。
图7和8分别是场景I和II下,即在车载物联网连通性较好和连通性时断时续两种情况下,GPSR、GPSR-B和GPSR-DTN三种协议在数据包不同发送间隔下的传输平均时延,图中横坐标是数据包周期发送时间间隔(s),其纵坐标是数据包从发送到接收的平均时延(ms)。
在网络连通性较好的情况下,如图7所示,三种协议中车辆节点均能很快的发现合适的邻居节点作为下一跳,直到数据包传输到目的节点,所以整体表现为传输时延很小。在网络连通性时断时续的情况下,如8所示,GPSR-DTN与GPSR-B的网络传输平均时延均高于GPSR协议。这说明在不连通的网络中,车辆节点会经常发现自己为局部最小值,只能存储携带数据包直到合适的邻居节点出现。虽然,GPSR-B和GPSR-DTN两者传输平均时延均较大,但在某些实际应用中,会将数据包的成功交付放在首要考虑位置,而对传输时延要求不那么严格。
综上所述,本发明提出的基于地理位置结合延迟容忍网络“存储-携带-转发”思想的路由选择方法,适用于连通性较好和连通性时断时续的车载物联网,在提高数据包交付率的同时不会产生太大的网络拥塞,基本满足对传输时延要求不高、数据交付率要求较高的网络应用。
以上所述的具体实例是对本发明的进一步解释说明,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明原则和精神之内,所做的更改和等同替换都应是本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于地理位置的车载物联网路由选择方法,包括以下步骤:
一、在初始状态,将所有数据包设置为贪婪模式,且设置“CHECK”标志位来表示该数据包是否是经过周期检测下的边缘模式转为贪婪模式,“0”表示未经过,“1”表示经过,初始状态所有车辆节点的“CHECK”标志位置零;
二、当车辆节点收到一个处于贪婪模式的数据包时,如果在其邻居列表中有比自己距离目的地更近的节点,则从中选择距离最小的节点作为下一跳,将数据包直接传给这个节点,“CHECK”标志位置零;否则,该节点为局部最小值,数据包将进入无周期检测的边缘模式,此时,车辆节点则需要进一步做出判断,是否要把数据包传给下一跳:如果数据包是刚经过周期检测下的边缘模式即CHECK=1,且该节点根据右手规则发现的下一跳即为上一跳,或者该节点根据右手规则没有发现下一跳,则节点要存储数据包并将进入周期检测下的边缘模式;否则,“CHECK”归零,然后向根据右手规则发现的下一跳发送数据包,其中如果下一跳与该节点的地理位置不在同一条道路上,该节点会存储原数据包的一份拷贝后再发送原数据包并进入周期检测下的边缘模式;
三、当车辆节点收到一个处于无周期检测的边缘模式的数据包时,如果在其邻居列表中有比数据包中记录局部最小值节点距离目的地更近的邻居节点,则从中选择距离最小的节点作为下一跳,将数据包切换到贪婪模式并直接传给这个节点;否则,数据包还要处于无周期检测的边缘模式,并根据下一跳的情况来选择是继续存储携带数据包进入周期检测下的边缘模式还是传给无周期检测的边缘模式中的下一跳:如果该节点根据右手规则没有发现下一跳,则该节点要存储数据包并将进入周期检测下的边缘模式;否则,该节点向下一跳发送数据包,其中如果下一跳与该节点的地理位置不在同一条道路上,该节点会存储原数据包的一份拷贝后再发送原数据包并进入周期检测下的边缘模式;
四、所有车辆节点存储携带数据包后,都将进入周期检测下的边缘模式,存储数据包的车辆节点周期性地检测其邻居列表,将所有数据包的“CHECK”位置为1,当未能发现比自己距离目的地更近的邻居节点时,继续携带数据包;否则,选择距离最小的节点作为下一跳,为防止环路的产生,节点需做出判断:如果该节点与下一跳的行驶方向不同,且将要传的下一跳即为上一跳,且该节点比下一跳朝着目的地更近的方向行驶,则该节点继续携带数据包;否则,数据包切换到贪婪模式并直接传给下一跳节点;同时,节点每隔一段时间检测一次携带的数据包,当存储的数据包生存周期失效时或当存储器已满时,数据包将被丢弃,直到发送或丢弃完毕所有的数据包。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210320897.7A CN102802121B (zh) | 2012-09-01 | 2012-09-01 | 基于地理位置的车载物联网路由选择方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210320897.7A CN102802121B (zh) | 2012-09-01 | 2012-09-01 | 基于地理位置的车载物联网路由选择方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102802121A true CN102802121A (zh) | 2012-11-28 |
CN102802121B CN102802121B (zh) | 2014-05-14 |
Family
ID=47201066
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210320897.7A Expired - Fee Related CN102802121B (zh) | 2012-09-01 | 2012-09-01 | 基于地理位置的车载物联网路由选择方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102802121B (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103248570A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-08-14 | 上海交通大学 | 车辆自组织网络中基于复制的自适应路由方法 |
CN103281678A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-09-04 | 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 | 一种车载自组织网络的可靠数据交换方法 |
CN103476006A (zh) * | 2013-08-29 | 2013-12-25 | 镇江青思网络科技有限公司 | 一种基于邻居信息的增强型多跳广播协议 |
CN103974373A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-08-06 | 北京邮电大学 | 一种车载网络路由方法与装置 |
CN104837173A (zh) * | 2014-12-14 | 2015-08-12 | 中国船舶重工集团公司七五○试验场 | 一种带停车节点的城域车载通信系统 |
CN105703971A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-06-22 | 福州华鹰重工机械有限公司 | 基于混合探测的车际通信方法及系统 |
CN103702387B (zh) * | 2014-01-08 | 2017-02-08 | 重庆邮电大学 | 一种基于社会网络的车载自组织网络路由方法 |
CN107343301A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-11-10 | 重庆邮电大学 | 一种基于消息聚合的车载自组网高效可靠路由方法 |
CN107566986A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-09 | 东软集团股份有限公司 | 用于车辆的数据传输方法、装置、可读存储介质及车辆 |
CN108024228A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 武汉理工大学 | 一种基于路网和qos模型的车载网gpsr协议改进方法 |
CN108291811A (zh) * | 2015-11-26 | 2018-07-17 | 华为技术有限公司 | 导航系统中切换路侧导航单元的方法和设备 |
CN109104464A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-28 | 东南大学 | 一种边缘计算环境下面向协同存储的分布式数据更新方法 |
CN109410604A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-01 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 交通信号灯信息获取装置及方法 |
CN109982406A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-05 | 湖南工业大学 | 一种车载通信路由方法 |
CN111641558A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-09-08 | 北京大学 | 一种基于位置感知的网络中间设备 |
WO2023010810A1 (en) * | 2021-08-03 | 2023-02-09 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and apparatus for data routing using moving communication nodes |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1642144A (zh) * | 2004-01-13 | 2005-07-20 | 通用汽车公司 | 用于移动无线自组网的高效轻量信息传播方法和系统 |
CN102131269A (zh) * | 2011-04-29 | 2011-07-20 | 南京邮电大学 | 无线网状网络中基于地理位置的路由方法 |
CN102143561A (zh) * | 2011-04-01 | 2011-08-03 | 上海交通大学 | 无线自组织网络中基于位置的数据包转发方法 |
CN102255973A (zh) * | 2011-08-23 | 2011-11-23 | 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 | 车辆无线通信网络中的路由方法及车辆无线通信网络 |
-
2012
- 2012-09-01 CN CN201210320897.7A patent/CN102802121B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1642144A (zh) * | 2004-01-13 | 2005-07-20 | 通用汽车公司 | 用于移动无线自组网的高效轻量信息传播方法和系统 |
CN102143561A (zh) * | 2011-04-01 | 2011-08-03 | 上海交通大学 | 无线自组织网络中基于位置的数据包转发方法 |
CN102131269A (zh) * | 2011-04-29 | 2011-07-20 | 南京邮电大学 | 无线网状网络中基于地理位置的路由方法 |
CN102255973A (zh) * | 2011-08-23 | 2011-11-23 | 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 | 车辆无线通信网络中的路由方法及车辆无线通信网络 |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103248570B (zh) * | 2013-04-23 | 2016-02-24 | 上海交通大学 | 车辆自组织网络中基于复制的自适应路由方法 |
CN103248570A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-08-14 | 上海交通大学 | 车辆自组织网络中基于复制的自适应路由方法 |
CN103281678A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-09-04 | 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 | 一种车载自组织网络的可靠数据交换方法 |
CN103476006A (zh) * | 2013-08-29 | 2013-12-25 | 镇江青思网络科技有限公司 | 一种基于邻居信息的增强型多跳广播协议 |
CN103702387B (zh) * | 2014-01-08 | 2017-02-08 | 重庆邮电大学 | 一种基于社会网络的车载自组织网络路由方法 |
CN103974373A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-08-06 | 北京邮电大学 | 一种车载网络路由方法与装置 |
CN103974373B (zh) * | 2014-05-26 | 2018-04-27 | 北京邮电大学 | 一种车载网络路由方法与装置 |
CN104837173A (zh) * | 2014-12-14 | 2015-08-12 | 中国船舶重工集团公司七五○试验场 | 一种带停车节点的城域车载通信系统 |
CN104837173B (zh) * | 2014-12-14 | 2019-04-05 | 中国船舶重工集团公司七五○试验场 | 一种带停车节点的城域车载通信系统 |
CN108291811A (zh) * | 2015-11-26 | 2018-07-17 | 华为技术有限公司 | 导航系统中切换路侧导航单元的方法和设备 |
US10827399B2 (en) | 2015-11-26 | 2020-11-03 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method for switching roadside navigation unit in navigation system, and device |
CN105703971A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-06-22 | 福州华鹰重工机械有限公司 | 基于混合探测的车际通信方法及系统 |
CN107343301B (zh) * | 2017-05-23 | 2019-12-06 | 重庆邮电大学 | 一种基于消息聚合的车载自组网高效可靠路由方法 |
CN107343301A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-11-10 | 重庆邮电大学 | 一种基于消息聚合的车载自组网高效可靠路由方法 |
CN107566986A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-09 | 东软集团股份有限公司 | 用于车辆的数据传输方法、装置、可读存储介质及车辆 |
CN107566986B (zh) * | 2017-08-28 | 2020-08-21 | 东软集团股份有限公司 | 用于车辆的数据传输方法、装置、可读存储介质及车辆 |
CN108024228A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 武汉理工大学 | 一种基于路网和qos模型的车载网gpsr协议改进方法 |
CN108024228B (zh) * | 2017-11-30 | 2020-08-25 | 武汉理工大学 | 一种基于路网和qos模型的车载网gpsr协议改进方法 |
CN109104464A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-28 | 东南大学 | 一种边缘计算环境下面向协同存储的分布式数据更新方法 |
CN109104464B (zh) * | 2018-07-23 | 2021-02-09 | 东南大学 | 一种边缘计算环境下面向协同存储的分布式数据更新方法 |
CN109410604A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-01 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 交通信号灯信息获取装置及方法 |
CN109982406A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-05 | 湖南工业大学 | 一种车载通信路由方法 |
CN109982406B (zh) * | 2019-04-11 | 2022-03-11 | 湖南工业大学 | 一种车载通信路由方法 |
CN111641558A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-09-08 | 北京大学 | 一种基于位置感知的网络中间设备 |
CN111641558B (zh) * | 2019-10-24 | 2021-11-30 | 北京大学 | 一种基于位置感知的网络中间设备 |
WO2023010810A1 (en) * | 2021-08-03 | 2023-02-09 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and apparatus for data routing using moving communication nodes |
US11825399B2 (en) | 2021-08-03 | 2023-11-21 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and apparatus for data routing using moving communication nodes |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102802121B (zh) | 2014-05-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102802121B (zh) | 基于地理位置的车载物联网路由选择方法 | |
Boussoufa-Lahlah et al. | Geographic routing protocols for Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs): A survey | |
Ghaffari | Hybrid opportunistic and position-based routing protocol in vehicular ad hoc networks | |
Zekri et al. | Heterogeneous vehicular communications: A comprehensive study | |
Abedi et al. | Enhancing AODV routing protocol using mobility parameters in VANET | |
Paul et al. | Survey over VANET routing protocols for vehicle to vehicle communication | |
Rajesh et al. | Path observation-based physical routing protocol for wireless ad hoc networks | |
Chahal et al. | A stable and reliable data dissemination scheme based on intelligent forwarding in VANETs | |
Singh et al. | Simulation based analysis of adhoc routing protocol in urban and highway scenario of VANET | |
Abbasi et al. | A traffic flow-oriented routing protocol for VANETs | |
Maratha et al. | Performance study of MANET routing protocols in VANET | |
Attia et al. | Advanced greedy hybrid bio-inspired routing protocol to improve IoV | |
Menouar et al. | Improving proactive routing in VANETs with the MOPR movement prediction framework | |
CN105407517A (zh) | 路由方法、路由模块、车载终端和车载自组网路由系统 | |
Bhatia et al. | A comprehensive review on the vehicular ad-hoc networks | |
Gupta et al. | A survey on vehicular ad hoc networks | |
Eltahir et al. | An enhanced hybrid wireless mesh protocol (E-HWMP) protocol for multihop vehicular communications | |
Ashraf et al. | Vanet challenges of availability and scalability | |
Chen et al. | Multi-metric opportunistic routing for VANETs in urban scenario | |
Wang et al. | A survey of vehicular ad hoc network routing protocols | |
Yang et al. | Comparison and evaluation of routing protocols based on a collaborative simulation using SUMO and NS3 with TraCI | |
Manel et al. | SODV speed based ad hoc on demand vector link routing protocol: A routing protocol for VANET networks | |
Zhao et al. | Hybrid position-based and DTN forwarding in vehicular ad hoc networks | |
CN104837173A (zh) | 一种带停车节点的城域车载通信系统 | |
Sukumaran et al. | Intersection based traffic aware routing in VANET |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20140514 Termination date: 20150901 |
|
EXPY | Termination of patent right or utility model |