Advertisement

车辆自组织网络

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
简介:车辆自组织网络是一种由移动车辆构成的动态无线通信网络,旨在通过共享实时交通信息提高道路安全和效率。 车载自组网(Vehicular Ad-hoc Network,简称VANET)是移动自组网在交通领域的一个特定应用形式,利用车辆间的无线通信技术实现车辆之间的信息交换,旨在提高道路安全、交通效率,并提供丰富的车载信息服务。由于车辆在网络中的动态变化和高速移动环境下的高要求,保持稳定且可靠的通信成为车载自组网的关键问题。 1. **基本概念**: 车载自组网是一种允许车辆直接与其他车辆或路边设施(如路侧单元RSU)进行无线通信的技术,无需依赖固定基础设施。这种技术可以实现车与车之间的交互、车与基础设施的互动以及更广泛的车联网应用。 2. **密码学的应用**: 鉴于车载自组网涉及大量敏感数据交换,例如位置和速度信息等,因此需要采用包括对称加密、非对称加密、哈希函数及数字签名在内的多种密码技术来确保信息安全传输,并防止篡改与伪造。同时,这些技术还用于用户认证以避免中间人攻击。 3. **移动自组网通信**: 在车载自组网中,高效的路由算法和信道接入策略对于处理车辆网络中的动态性、高移动速度以及多变环境条件至关重要。DSRC(Dedicated Short Range Communications)与C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)是常见的VANET通信标准,前者基于IEEE 802.11p协议,后者则依赖于4G/5G蜂窝网络。 4. **主要应用**: - 安全驾驶:通过实时分享速度、位置和危险警告信息减少交通事故。 - 交通管理:监控流量状况并优化路线以减轻拥堵现象。 - 信息服务娱乐功能:提供导航服务以及新闻推送等个性化内容。 - 紧急响应支持:事故救援及自动报警。 5. **面临的挑战与解决方案**: 车载自组网面临诸如网络拓扑快速变化、信号衰减和干扰等问题。为应对这些挑战,研究者们开发了适应性强的路由协议(如DV-hop、AODV等),并采用增强型信号处理技术以及多跳通信策略来优化性能表现;同时结合区块链等新兴科技进一步提升系统安全性。 6. **未来发展趋势**: 随着5G和物联网技术的进步,车载自组网将与云计算、大数据及人工智能等领域深度融合。这不仅能够支持更高级别的自动驾驶功能,还能推动智能交通系统的全面发展。此外,在政策法规完善以及公众接受度提高的背景下,VANET商业化进程将进一步加速。 综上所述,车载自组网是一个跨学科领域研究项目,涵盖了通信工程、计算机科学、密码学及交通运输等多个方面。其发展对于构建未来智能化出行环境具有重要意义,并有望带来更加安全高效的交通体验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    简介:车辆自组织网络是一种由移动车辆构成的动态无线通信网络,旨在通过共享实时交通信息提高道路安全和效率。 车载自组网(Vehicular Ad-hoc Network,简称VANET)是移动自组网在交通领域的一个特定应用形式,利用车辆间的无线通信技术实现车辆之间的信息交换,旨在提高道路安全、交通效率,并提供丰富的车载信息服务。由于车辆在网络中的动态变化和高速移动环境下的高要求,保持稳定且可靠的通信成为车载自组网的关键问题。 1. **基本概念**: 车载自组网是一种允许车辆直接与其他车辆或路边设施(如路侧单元RSU)进行无线通信的技术,无需依赖固定基础设施。这种技术可以实现车与车之间的交互、车与基础设施的互动以及更广泛的车联网应用。 2. **密码学的应用**: 鉴于车载自组网涉及大量敏感数据交换,例如位置和速度信息等,因此需要采用包括对称加密、非对称加密、哈希函数及数字签名在内的多种密码技术来确保信息安全传输,并防止篡改与伪造。同时,这些技术还用于用户认证以避免中间人攻击。 3. **移动自组网通信**: 在车载自组网中,高效的路由算法和信道接入策略对于处理车辆网络中的动态性、高移动速度以及多变环境条件至关重要。DSRC(Dedicated Short Range Communications)与C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)是常见的VANET通信标准,前者基于IEEE 802.11p协议,后者则依赖于4G/5G蜂窝网络。 4. **主要应用**: - 安全驾驶:通过实时分享速度、位置和危险警告信息减少交通事故。 - 交通管理:监控流量状况并优化路线以减轻拥堵现象。 - 信息服务娱乐功能:提供导航服务以及新闻推送等个性化内容。 - 紧急响应支持:事故救援及自动报警。 5. **面临的挑战与解决方案**: 车载自组网面临诸如网络拓扑快速变化、信号衰减和干扰等问题。为应对这些挑战,研究者们开发了适应性强的路由协议(如DV-hop、AODV等),并采用增强型信号处理技术以及多跳通信策略来优化性能表现;同时结合区块链等新兴科技进一步提升系统安全性。 6. **未来发展趋势**: 随着5G和物联网技术的进步,车载自组网将与云计算、大数据及人工智能等领域深度融合。这不仅能够支持更高级别的自动驾驶功能,还能推动智能交通系统的全面发展。此外,在政策法规完善以及公众接受度提高的背景下,VANET商业化进程将进一步加速。 综上所述,车载自组网是一个跨学科领域研究项目,涵盖了通信工程、计算机科学、密码学及交通运输等多个方面。其发展对于构建未来智能化出行环境具有重要意义,并有望带来更加安全高效的交通体验。
  • (VANET)综述
    优质
    本文为读者提供了关于车载自组织网络(VANET)的全面概述,涵盖了其定义、架构、关键技术及应用挑战。 车联网(VANET)以车辆为基本信息单元,通过传感器技术、信息采集技术、接入技术和传输技术,在一定通信范围内连接行人、车辆以及路边设施等道路实体与交通管理网络及移动网络;服务于交通安全、交通控制、信息服务和用户网络接入等方面的应用。其目标是建立一个改善交通状况并提高出行效率的智能综合网络体系,作为未来智能交通系统(ITS)的基础部分。 车载自组织网络(VANETs)在智能交通系统中扮演着关键技术的角色,通过构建由车辆、行人以及路边设施组成的动态无线网络来提升道路安全,优化交通流量,并提供丰富的信息服务。其特点包括节点数量庞大、节点高速移动及网络拓扑频繁变化等特性。 在VANETs的路由技术方面,早期主要依赖简单的洪泛路由方法。然而,由于车载网络的独特性质,这种方法无法应对复杂的网络环境。因此,研究者们提出了多种路由协议来改进这一状况,如基于拓扑、位置和地图信息的路由(TBR, PBR 和 MBR)。例如,DSDV(目的节点序列号距离矢量)协议利用目的地序列号避免路由环路问题;GSR(地理源路由)依赖于地理位置及网络结构但适应性较差;GPCR则针对城市环境设计,并采用预选路径的贪婪转发策略来提高可靠性。GPSR通过简化决策过程并减少存储需求,更注重地理位置信息。 VANETs体系架构通常涵盖车辆间直接和间接互连以及与路边设施混合互联的方式。这使得车载网络不仅能实现车对车交流还能借助路边设施获取更多资源和服务。在通信过程中,涵盖了直接的IVC(车辆-车辆)通讯及通过路边节点进行的信息交换。 VANETs的应用范围广泛包括安全警告、交通管理、信息娱乐服务以及车辆接入等众多领域。为满足这些应用需求,必须解决动态拓扑管理、高效可靠的路由策略设计、安全保障机制和质量保证等问题。 车载自组织网络(VANET)是未来智能交通系统的重要组成部分,其技术进步对提升道路安全水平及优化交通效率具有深远影响,并将随着科技的发展不断适应更复杂多变的交通环境需求。
  • 无线
    优质
    无线自组织网络是一种无需固定基础设施支持的动态网络架构,节点之间通过多跳的方式互相通信,适用于各种移动和临时部署场景。 无线自组织网络的一些概念和研究。
  • AODV.rar_OPNET路由仿真_OPNET_AODV_建_
    优质
    本资源为基于OPNET工具的AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)协议仿真实验,适用于研究无线自组织网络中的路由机制与性能优化。 基于OPNET的无线自组网AODV路由协议仿真研究。
  • 关于IEEE 802.11p的协议探讨
    优质
    本文章深入分析了IEEE 802.11p标准在车联网中的应用,重点讨论其支持车辆间通信及车路协同的技术细节与优势。 针对增强分布式信道访问(EDCA)机制存在的问题,在WAVE架构下的车联网环境中进行了分层研究,并对IEEE 802.11p协议在车载无线通信环境中的性能进行分析,同时通过不同参数场景的仿真试验来评估其吞吐量和平均时延。这些参数包括节点数量、车辆间隔及行驶速度等。研究表明,网络拓扑结构是影响IEEE 802.11p协议性能的关键因素之一。这项研究为该协议的实际应用提供了有价值的参考信息。
  • SOINN增量学习.rar
    优质
    SOINN是一种自组织、增量式的学习算法,能够从复杂环境中不断获取新信息并自主更新知识结构,适用于机器人的自我进化与认知功能优化。 该文档包含自组织增量学习的各种版本的介绍,并且代码只有一个版本,是用MATLAB编写的,可供学习参考。此外,文档中还有一篇中文文献综述以及一些英文版资料。
  • 基于NS-3的高速公路模型
    优质
    本研究构建了基于NS-3平台的高速公路车联网自组织网络模型,旨在优化车辆间通信及信息交换效率,提升交通安全与驾驶体验。 该模型包括高速公路模型(highway)、车流模型(model)、车辆换道模型(lane-change)以及车类(vehicle)等内容。安装过程可参考相关文档或指南。 需要注意的是,由于不同版本的软件及环境差异,您在进行安装时可能会遇到一些问题。本代码适用于研究车辆自组网的朋友和希望在ns-3中添加自己组件的人下载使用。本人已经成功完成安装,但无法保证所有人都能顺利完成安装过程。
  • 移动(Mobile Ad Hoc Network,MANET)
    优质
    移动自组织网络(MANET)是一种无需基础设备支持、依靠节点间互相通信来传输数据的动态无线网络。 在移动Ad Hoc网络环境中,分组的重传和路由重构比有线网络更频繁。在网络多播树变化的情况下提供高的分组传输率是移动Ad Hoc网络多播路由的主要难题。为此,在网络多播中提出了一种基于协议转接概念的可靠多播路由协议(RMRP),该协议有效减少了移动Ad Hoc网络中的大量路由重构和数据分组重传现象。仿真实验表明,RMRP具有较高的传输率和较低的端到端分组延迟。
  • MATLAB中的神经实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来构建和训练自组织神经网络(如SOM),适用于初学者及进阶用户了解其原理与实践操作。 自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特点,在多个领域得到了广泛应用和研究。这里提供的是SOM的Matlab实现代码资源,适合初学者进行算法研究及相关数据处理、故障诊断等应用。
  • SOM特征映射模型
    优质
    简介:SOM(Self-Organizing Map)自组织特征映射网络是一种无监督学习算法,用于将高维数据映射到低维空间中,保持数据间拓扑关系。 对自组织特征映射(SOM)网络进行了详细的介绍,这对于学习该网络具有很好的帮助。