基于机器学习的车载自组织网络DTN路由协议研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 VANET相关应用 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究状况 | 第13-15页 |
| 1.3.1 VANETs通信技术 | 第13页 |
| 1.3.2 VANETs的研究项目 | 第13-15页 |
| 1.4 问题与挑战 | 第15页 |
| 1.5 论文结构和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 车载自组织网络VDTN协议综述 | 第17-29页 |
| 2.1 车载自组织网络特性 | 第17-18页 |
| 2.2 车载容延容断网络 | 第18-20页 |
| 2.2.1 VDTN概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 VDTN网络体系结构 | 第19-20页 |
| 2.3 VDTN路由 | 第20-21页 |
| 2.3.1 VDTN基本术语 | 第20页 |
| 2.3.2 VDTN路由评价指标 | 第20-21页 |
| 2.4 VDTN协议分类 | 第21-27页 |
| 2.4.1 盲目型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 概率预测策略 | 第23-24页 |
| 2.4.3 社会学策略 | 第24-26页 |
| 2.4.4 路基辅助策略 | 第26-27页 |
| 2.5 路由存在的挑战 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于决策树的VDTN多副本路由协议 | 第29-46页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于D-Tree的路由协议 | 第30-36页 |
| 3.2.1 基本定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 VANET属性 | 第31-32页 |
| 3.2.3 D-Tree协议 | 第32-35页 |
| 3.2.4 规则分析 | 第35-36页 |
| 3.3 数据仿真及分析 | 第36-45页 |
| 3.3.1 仿真软件介绍 | 第37-38页 |
| 3.3.2 参数设置 | 第38-39页 |
| 3.3.3 TTL对性能的影响 | 第39-41页 |
| 3.3.4 副本数对性能的影响 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于交通流量的车载机会路由算法 | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基于TF-VDTN的路由协议 | 第47-55页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第47-50页 |
| 4.2.2 TF-VDTN社区内路由算法 | 第50-51页 |
| 4.2.3 VANETs网络的非均匀性 | 第51-53页 |
| 4.2.4 TF-VDTN路由协议流程 | 第53-55页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第55-62页 |
| 4.3.1 TTL对消息性能的影响 | 第57-59页 |
| 4.3.2 消息副本数对性能的影响 | 第59-61页 |
| 4.3.3 车辆密度对性能的影响 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第71页 |
