将协同通信技术引入车联网(VANETs,vehicular ad hoc networks)可以在高速行驶的环境下带来分集增益,从而提升系统的可靠性能,但中继的引入必然导致更多的延迟以及带宽利用率的下降。因此,在综合考虑车辆源-目的端、源-中继端以及中继-目的端三段信道瞬时特性的基础上,提出了适用于车联网中的自适应解码转发DF(decode-and-forward)算法,研究了协作时机与系统误码率SER(symbol error rate)性能。首先选择基于循环冗余校验CRC的DF协作通信方式应用于车联网中;然后提出了一种自适应协作ADF(adaptive DF)算法,即当且仅当中继端能够正确解码源端信息且源-目的端信道传输特性差于中继-目的端时,才采用协作通信方式;最后给出了车辆相对静止与运动两种不同场景下的误码率性能分析。仿真结果表明:该ADF算法在车辆相对静止场景下均优于DF与已有研究中的IAF方式;运动场景下随着车速的提高,相对于DF方式,ADF算法依然可以获得良好的误码率性能。
车联网(VANETs,Vehicle Ad Hoc Networks)相比于传统的自组织网络,存在节点速度快、网络拓扑结构变化频繁等特点。为了研究现有的自组织网络中的路由算法是否适用于城市车联网场景,基于真实城市地图,在节点的不同移动速度、不同数据包大小两种情况下,利用NS2软件比较了采用AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing)、DSR(Dynamic Source Routing)、DSDV(Destination-Sequenced Distance-Vector Routing)三种典型的Ad Hoc网络路由算法以及基于网络编码的CAODV(COPE+AODV)路由算法下的车联网的时延、延时抖动、丢包率、吞吐量等网络的性能。仿真结果表明,在城市场景下,DSR的性能略优于其他三种路由算法。
