项目名称: 车辆自组织网络中定向路由和激励机制研究

项目编号: No.61272470

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 姚宏

作者单位: 中国地质大学(武汉)

项目金额: 80万元

中文摘要: 车辆自组织网络作为典型的延迟容忍网络,近来受到了广泛关注。数据传输机制是车辆自组织网络研究工作的基础问题,其效率对所有应用的性能具有关键支撑作用。针对当前研究中通信数据路由选择的盲目性、对用户节点协作意愿的假定过于宽松的问题,本项目分析影响数据传输效率的关键因素,拟采用地理坐标和网络坐标相结合的方法,通过部署辅助RFID系统建立地理坐标系、引入网络坐标系统模型,进而设计定向路由算法以达到数据路由的优化;在数据分发时采用网络编码的方法,以提高传输可靠性和网络吞吐量;对激励机制进行研究,以抑制可能存在的"搭便车"行为。通过理论分析和仿真试验评价所设计算法与机制的性能,为车辆自组织网络的基础理论研究做出相应的贡献。通过本项目的研究,可望在理论上揭示路由节点可移动、网络拓扑剧烈变化、传输延迟抖动幅度大的环境下,如何提高车辆自组织网络的数据传输效率,为各种高层应用从底层提供更高的服务性能。

中文关键词: 车辆自组织网络;路由算法;数据分流;激励机制;

英文摘要: Delay Tolerant Networks (DTNs) are widely regarded as an important part and an complementary to the Internet in the next generation networks. Vehicular DTN (VDTN), an essential part of DTNs, has drawn extraordinary research interests from both network designers and application developers in recent years. A fundamental but also a major challenge to VDTNs is how to efficiently transmit or disseminate messages in such networks with intermittent connections and unexpected transmission opportunities. The transmission efficiency is crticical to the usuability of VDTNs for some applications. Based on our extensive survey on current related work, we think that current work on this issue still have the following weak points: 1) blind routing policy without the consideration of some VDTNs features (e.g., social relationship, vehicle route); 2) overly optimistic assumption that users are always willing to help in user cooperation based data transmission. To tackle the above issues, this project will include the following contents: 1) study on how to efficiently deploy RFID networks so as to realize accurate vehicle localization when GPS is not available due to various reasons; 2) introduce the network coordinate system concept into VDTNs to make message routing location-aware so as to improve the transmission efficiency; 3

英文关键词: Vehicular ad-hoc network;routing algorithm;data offloading;incentive schemes;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

联邦学习研究综述
专知会员服务
147+阅读 · 2021年12月25日
【硬核书】机器人网络分布式控制
专知会员服务
67+阅读 · 2021年7月25日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月18日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年11月24日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
联邦学习研究综述
专知
11+阅读 · 2021年12月25日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【泡泡图灵智库】协同视觉-惯性SLAM
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2019年9月6日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
小贴士
相关VIP内容
联邦学习研究综述
专知会员服务
147+阅读 · 2021年12月25日
【硬核书】机器人网络分布式控制
专知会员服务
67+阅读 · 2021年7月25日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月18日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年11月24日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
相关资讯
联邦学习研究综述
专知
11+阅读 · 2021年12月25日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【泡泡图灵智库】协同视觉-惯性SLAM
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2019年9月6日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员