基于车联网的MP2P资源定位技术研究与实现

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近年,国内汽车保有量越来越多,车联网逐渐走入人们的视野中,车联网所提供的资源下载服务是车联网中的重要环节,而因车联网络中车辆节点众多,移动性高等特点,相较于传统的C/S资源下载方式,MP2P(Mobile Peer to Peer)更适合应用于车联网中。MP2P为计算机节点网络模型,每个节点称为节点,节点间互相提供数据、存储等服务。而MP2P的资源定位是指本网络中节点请求资源时,通过一系列路由协议定位目的资源的过程。首先,本文对基于车联网的MP2P网络结构进行了阐述,研究了车联网和MP2P的网络特点和典型服务,并阐述了本方案网络各层次网络的结构。定义了在物理层,数据链路层和网络层上,WAVE(Wireless Access in Vehicular Envirenmont)协议栈所用协议的机制和工作方式;将MP2P的分层和覆盖模型相结合以定义应用层和网络层的网络结构。接着研究了资源定位技术。资源定位技术是指在P2P/MP2P系统中,某节点从请求资源到定位目的资源节点并建立连接过程中所使用的机制和算法。着重对P2P中的Chord算法和MP2P中M-CAN算法进行了研究:Chord具有结构简单,绝对收敛和稳定等优点,但资源定位过程会产生大量无效的查询信息,并且当节点状态频繁变更时会降低效率;M-CAN在少量节点范围内可通过同步节点的资源路由表的方式获取网络中的资源信息,当资源请求发生时直接读取本地信息找到资源节点IP并建立链接,但当节点数量增多时,系统内会产生大量的查询信息,浪费网络带宽。本方案结合M-CAN和Chord,建立超级节点群集,超级节点在群集内汇总所有的资源信息,当目的资源在群集内时应用M-CAN算法快速定位,而目的资源不在群集内时,超级节点通过Chord算法寻找持有该资源的另一个超级节点的路由。为了优化群集内节点的资源定位效率,在每个节点设计了本地资源索引表,本地信息表和路由表,建立节点更新时间戳,兴趣项目清单等机制。最后展示了软件设计中RSU(路测单元)和OBU(车载节点)以及Tracer服务器的工作模式,各模块在节点加入/退出,资源请求和下载时的工作流程。并对该系统进行仿真测试,通过在不同节点数量下进行多种资源下载,并对比在Chord和M-CAN技术下的能效和准确率表现,以证明本资源共享系统在数据的传输时间、效率、网络数据开支及准确性上优于Chord和M-CAN技术。
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