检索结果-南通市图书馆

数据采集与处理 2019年第6期34卷 1030-1038页

作者：毕俊蕾朱宗强李致远江苏大学信息化中心镇江212013 江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 江苏省工业安全重点实验室镇江212013

智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent con... 详细信息

智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent connected vehicles,RSSM)。首先,根据车辆密度将路段分为两部分,并分别对两部分路段上节点间的连通性进行建模,之后得到整条路段上节点间的连通性作为该路段的得分。然后,计算整个路网中所有路段上节点间的连通性并将其作为上述路段的得分,依据整个路网对路段的评分实现源节点到目的节点的动态路径规划,保障所规划的数据转发在整体上最优。最后,在结合实验平台NS3与SUMO上进行仿真对比,实验结果表明:与同类算法相比,本文提出的数据转发模型RSSM在数据投递成功率和时延方面均优于同类数据转发方法。

关键词：智能网联汽车数据转发路段评分连通性路径规划

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