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基于真实车载移动数据的RSU部署算法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:《北京邮电大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [2]中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083, [3]清华大学电子工程系,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(61171065/61232001/F0);国家自然科学基金青年项目(61103204); 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0798); 湖南省自然科学基金项目(2015JJ4077)
中文摘要:

为了有效提高网络性能,基于车载移动数据研究了真实城市环境下的路边单元(RSU)部署问题,收集并记录了基于北京市的车载移动数据集,通过差值方法等对车辆轨迹数据进行了预处理,使得该数据成为研究RSU部署策略的重要支持.基于真实的移动数据,提出了综合考虑中心性和均匀性的RSU部署算法,以优化网络整体性能.以真实车载移动轨迹为基础的仿真实验结果表明,所提出的RSU部署算法可以有效提升网络性能.

英文摘要:

Vehicular Ad hoc networks( VANETs) have been attracted attentions to the research area for solving the increasingly serious problem of traffic congestion as well as the improving road safety. Besides vehicles with communication capabilities,VANETs also include infrastructure such as roadside units( RSU) which serves as access points. RSU plays animportant role invehicle-to-infrastructurecommunication. The deployment strategies of RSU are critical and should be carefully studied in VANETs. In order to effectively enhance the network performance,the RSU deployment problem was studied under the realistic vehicular mobility traces. A large scale urban vehicular mobility traces in Beijing has been collected,and the method of interpolation has been used to preprocess the traffic traces collected in Beijing; a new RSU deploymentalgorithm that considering both the centricity and uniformity was proposed to deploy RSU in VANETs to optimize the total performance of the network. Realistic vehicular mobility trace-driven simulation experiments show that the new algorithm caneffectively enhance the network performance.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684