文摘

为了支持越来越多的各种新的应用在车载ad hoc网络(VANETs),路由协议设计已成为重要的研究挑战。在本文中,我们提出一个双相交通密度感知路由(BTDAR)协议车辆特设网络。BTDAR旨在提供可靠和有效的数据包交付密集和稀疏的车辆交通网络环境。两个不同的路由协议是为了找到最优的包交付路径在不同车辆的网络。在密集网络中,基于链接稳定的路由协议是为了考虑车辆连接的路径选择策略和最大化车辆间通信的稳定性。在稀疏的网络中,基于min-delay路由协议提出了选择最优路线通过分析间歇性车辆连接和数据包交付延迟最小化。车辆间的连接模型进行了分析。BTDAR的性能检查通过比较三种不同的VANET路由协议。相比,仿真结果表明,该BTDAR优于对应的路由协议的数据包传输的延迟和数据包交付率。

1。介绍

机器对机器通信的最新发展领域(M2M)导致了新的兴趣车载通信。在车载ad hoc网络通信协议的重要性(VANETs)长期以来被公认。在汽车行业,大约60%的新车预计将配备连接汽车解决方案,到2017年,据报道在1]。Vehicle-to-vehicle (V2V)和vehicle-to-infrastructure (V2I)通信车载网络赋予客户提供新的激动人心的服务和驾驶经验。实现可靠的车辆通信、各种套短程无线协议和标准已经开发出来。专用短程通信(简称DSRC)系统是广泛应用于欧洲、日本和美国(2]。电子收费短距离微波系统的是一个受欢迎的应用程序。其他可能的应用智能交通系统(ITS)包括路口避碰、探测数据收集,和合作的自适应巡航控制系统(3,4]。远程信息处理,它是指电信和信息的综合运用,通常包含两个字段(5]。第一个字段是信息处理和通信,包括应用程序的收敛性和自动化的车辆,如GPS(全球定位系统)导航控制和自动驾驶辅助系统。第二个域是指任何普遍适用的无线技术和计算系统能够增强。IEEE 802.11标准的家庭(例如,IEEE802.11b和IEEE801.11p) (6)来解决车辆环境中无线访问(波)是第二个字段的一个主要例子。

一个最重要的当前的讨论在车载网络是设计一个可靠的通信协议的数据链路层和网络层。路由协议的核心是研究和开发一个智能和动态路由协议是必要的应对复杂和高度在VANETs移动环境。提出了多种学习策略设计路由协议。路由协议在VANETs通常可以分为三个类别:广播、多播和单播协议,每一种都有其优点和缺点。洪水,一个常见的策略广泛应用于广播路由协议,传播,所有车辆在车辆网络广播消息。尽管广泛范围的应用程序与广播路由协议,实现冗余消息传递和带宽浪费是不可避免的。此外,广播风暴是另一个重大挑战。多播路由可以提高带宽使用效率采用最可靠的包交付通过多路径。消息传递路径选择在多播路由通常分为两类:应用程序依赖和应用程序的独立性。通信带宽利用率在单播路由协议是更有效的比其他两类,而车辆的网络基础设施的要求是非常严格的在单播路由协议。 An efficient unicast routing protocol is capable of reliably delivering a data packet between source and destination vehicles with satisfying basic application quality requirements, such as delay and packet delivery ratio. Much research has assumed that sufficient intermittent relay vehicles and network infrastructures assist in delivering data packets. Moreover, many routing algorithms and protocols in the literatures are designed to provide packets delivery with assumption of static traffic density. Researchers [7- - - - - -9)担心,这种严格的假设可能防止几乎在现实生活中应用路由协议。特别是,交通密度显著变化在不同的地方。即使在一个特定的位置在高峰时间交通密度不同,非高峰时间。因此,单播路由协议应该能够灵活和智能适应复杂的车载网络环境。出于这个原因,这项工作提出了智能双VANETs交通密度感知路由协议。提出的路由协议解决问题有效地交付数据包在不同车辆网络而传统VANET路由协议让这个困难。

剩下的纸是组织如下。部分2回顾相关文献在VANETs单播路由协议。部分3分析车辆间连通性模型有三个重要因素影响数据包传递路径的品质。提出的双相交通密度感知路由协议提出了部分4。部分5讨论了仿真和结果分析,最后结论的工作。

2。国家的艺术

无线车载网络通信数据包交付已遭受不稳定的配送路径,在中继节点快速变化,间歇继电器之间的联系工具。因此,许多研究人员进行的研究在不同应用程序的各种路由协议设计10- - - - - -14]。单播路由协议是一个重要的研究问题。图1说明了VANETs单播路由协议的分类问题。我们可以为VANETs大致分类单播路由协议分为两类:架构地理位置路由和路由。最近文献[15,16]表明,地理定位路由协议更有吸引力比架构路由协议由于其良好的性能和优点的包交付延迟和数据包交付率。

地理定位路由可以进一步分为四个子类基于策略的选择数据包传递路径。有一些以前的作品使用贪心策略和转发数据包更接近在VANETs目的通过使用本地信息。例如,吴et al。17)结合贪婪算法和预测方法设计VANET的地理路由(GPSI)。GPSI包括两种模式:转发数据包贪婪模式和预测模式。在贪婪的模式下,结合距离和多重速率的重量值用于选择中继节点。在预测模式下,GPSI预测车辆的方向选择下一个中继节点。在min-delay路由,路由协议的设计是为了最小化平均包尽快交付延迟和转发数据包在不同环境(18]。如何找到一个可靠的数据包传递源和目的节点之间的路由改进包交货率的主要对象链接stability-based路由(19,20.]。不同于上述三种路由协议、数据包转发沿着一个预定义的曲线与trajectory-based网络拓扑路由(21]。

除了上面提到的路由协议分类,有一些路由协议提出了某些特定环境(例如,十字路口,路口)在车载网络。路边单元(例如,访问点和红绿灯)广泛用于协助数据包转发在复杂环境中(22]。Intersection-based路由协议提出了在城市城市环境,提供有效的数据包交付等工作(23- - - - - -25和IBR的有关26]。在IBR,有关数据包转发在十字路口与carry-and-forward方式稀疏交通车辆网络。Junction-based路由协议,例如,JARR (27]和JTAR [28),旨在解决当前路由协议数据包转发的缺陷。在JARR,数据包从一个连接到另一个路由根据下一个可用的位置和方向跳。交通密度在选定下一个结是估计避免网络拓扑结构洞的问题。

与以前文献工作,这项工作分析车辆间连通性模型有三个重要因素影响数据包的传递路径。一生中,值得注意的是,车辆相对速度、车辆间联系和平均数据包存储缓冲区队列中等待时间协助车辆选择合适的中继节点。因此,路由协议的设计是为了支持应用程序的两个变量稠密和稀疏的交通密度场景,分别。而不是简单地评价路由协议的性能与普通指标,如包交付延迟和数据包交付率,一个广泛的仿真与实际地图进行工作访问数据包交付效率控制数据包和信道访问。仿真结果表明,该三种典型路由协议路由协议相比,优于文献。

3所示。车辆间的连接模式

本节将展示车辆间连通性模型在车载通信的发展。我们分析车辆间通信链路的动态网络车辆多次反射。

3.1。假设

首先,下面是认为是合理的。每辆车在一个无线车载网络是实现on-board-unit(酸),集成了IEEE802.11家族短距离无线通信系统。车辆配备GPS设备可以提供信息的实时车辆速度,方向,和土地的属性。车辆也可以主动和定期收集密度实时交通信息和比较平均车辆间空间最小安全距离后获得信息整体交通拥堵。(描述的平均车辆间的空间29日)和表达的 在哪里是有效的车辆长度,是司机的互动时间,车辆的最大减速的倒数,是实时的车辆速度。的价值是已知的最大价值根据研究[1.8秒30.]。为了简单起见,所有车辆都假定相同的最大减速。考虑各种车辆的移动模式,(1)可以修改 是interarrival通过一定时间的车辆监控在路上。车辆在车辆interarrival时间网络的分布假定为泊松分布(31日]。的价值然后计算如下吗interarrival车辆的速度,通过一定的监控在路上可以通过收集统计数据,估计是哪个 因此,interarrival与知识的时间、车辆的平均车辆间空间网络是可以预测的。当源汽车比较平均车辆间空间与最小距离后,整个交通密度在汽车网络。因此,源汽车可能为各种交通状况动态调整合适的路由算法来实现有效的数据包交付。

3.2。车辆连接模型

本节讨论车辆间通信的连通性模型分析沟通的动态链接。解析表达式推导出描述intervehicular通信的三个最重要的主要因素影响数据包传递路径质量(32)包括车辆间相对速度、车辆间通信链接的一生中,车辆存储缓冲区队列中数据包的平均等待时间。图2描述了车辆间通信连接模型。每个车都有各种通信能力,影响相邻节点之间的连通性。

在VANETs,任意两个相邻的车辆有不同的实时驱动速度和方向。影响通信质量高的快速变化的两辆车的相对位置。两辆车的坐标和在一个二维空间和,如果车辆速度的两辆车和有很大差异或两辆车正在行驶方向相反,这两辆车之间的通信是很快就断开连接。因此,车辆间相对速度可以获得的 是两辆车之间的相对角变化率。是两辆车的视线距离和时间的函数可以评价 的有一个最小值什么时候

因此,相对车辆间的最小阈值速度是获得。有一个积极的终身的联系和通信路径之间的关系质量。链接一生中任何两个相邻车辆与车辆速度,方向,位置。在一个二维平面上,考虑两辆车和传播范围的、车辆速度和和坐标和,分别。一生的联系(33两辆车的交流是预测的 在哪里,,和。

进一步分析(7)表明,与已知的两辆车的实时移动信息,链接一生图象是时间的函数。因此,在一个特定的时间,预计两辆车之间的通信链路寿命计算。的最大阈值图象只存在时,时间不定,数据包的time - to - live (TTL)选为图象的最大阈值,。

每个车辆都是面对不同的车载网络通信环境。一些车辆可能扮演中继节点的角色而其他人没有。此外,车辆有限存储缓冲区临时存储收到数据包。因此,数据包平均等待时间的缓冲队列中车辆不同。为了避免严重的争用的选择中继车辆拥挤的数据流量,车辆的平均数据包等待时间进行了分析。再次interarrival时间的分配缓冲区队列中的数据包的车辆被认为是泊松分布。缓冲队列的过程服务然后用泊松与单服务器队列代表输入和通用服务(M / G / 1)马尔可夫过程队列。的平均等待时间的累积分布函数表达的缓冲队列中的数据包 的概率的等待时间包超过了最大的预定义的等待时间表达的一个特定的队列 在哪里数据包的到达率,处理数据包的服务速率,是服务渠道,处理数据包的数量,然后呢,。使用车辆间通信的连接模型,分析两种变体的路由协议提出了有效和可靠交付数据包nonsparse和稀疏的交通密度环境,分别。两个不同的路由算法是为了发现最优包交付不同的车载网络环境中的路径。

4所示。双相交通密度感知路由协议

自车辆间的连接包括相对速度,一生的联系沟通、数据包的概率和等待时间超过了预定义的阈值是已知的,两种类型的路由算法设计密集交通密度和稀疏的交通密度车载网络,分别。看到所有的符号和缩写的定义部分。

4.1。BTDAR-R:密集的交通密度车载网络路由算法

本节提出了BTDAR-R密集交通密度车载网络路由算法。BTDAR-R是一种基于链接稳定的路由协议在VANETs。在密集的交通密度车载网络,数据包传递路径发现根据路径的质量。数据包传输通过多次反射汽车继电器的方式之一。源和目的地之间的许多候选中继节点所在车辆和源车辆必须找到最优包送货路径减少数据包的端到端交付延迟,同时满足稳定和其他的服务质量要求。最优包送货路径由一系列的中继车辆最低平均车辆间相对速度,最大平均链接一生,和最小概率平均分组等待时间超过了预定义的最大存储队列中的等待时间的车辆。代表选择性包的质量传递路径,本研究定义了一个数据包传递路径质量矩阵包含相关的信息部分中讨论的三个主要因素3。图3说明了选择最优的包交付车辆网络中的中继节点之间的路径。假设车辆来源会发现包送货路径到目标车辆吗。每个候选人之间的路径和包含一个路径质量矩阵如下面所示:

道路质量矩阵是一个3×-矩阵的每一行中的条目代表质量影响因素的路径在前一节中讨论。一个路径质量因子阈值矩阵定义在(11)和一个1矩阵与一列用于最优路径的选择。每一行的输入矩阵值的倒数吗中继节点的总数在源和目标之间的候选路径车辆。考虑 因此,道路质量矩阵乘以对于每个候选人选择路径。矩阵乘法和进一步与阈值路径质量矩阵。因此,最优包传递路径的选择计算最小相对车辆速度、最大通信链路一生,和最小概率平均分组等待时间超过了预定义的最大等待时间存储缓冲队列的车辆。

4.2。BTDAR-P:稀疏的交通密度车载网络路由算法

在稀疏的交通密度车载网络,数据包交付高度间歇性连接稀疏的车辆的影响。因此,继电器的车辆必须暂时存储接收到的数据包,转发他们一旦中继车辆其他邻近车辆的通信范围。虽然在许多VANET carry-to-forward策略普遍采用路由协议在文献[34,35),稳定和效率的提高路由协议在复杂交通密度稀疏车载网络仍然是一个挑战。因此,本研究设计了一个基于min-delay BTDAR-P稀疏交通密度车载网络路由算法。图4显示了分析间歇性连接车辆中稀疏的交通密度。连接由数据包转发距离和包带着距离。因此,数据包转发延迟,延迟发生在每种类型的距离。在稀疏的交通车辆网络,车辆必须周期性地广播你好信标源学习任何可能的位置连接相邻的车辆。一旦连接临时中继车辆,包交付应尽快完成,防止意外断开由于交通密度稀疏。一个简单的例子在图的插图4,只有一个源和目的地之间的中继车辆车辆,可以帮助读者在理解运输距离,距离的计算,然后扩展到整个稀疏的车载网络。

假设三个连接车辆之间的道路长度。它很容易理解是包运输距离的总和和运送距离。转发距离是表达的 联系的概率是有一个继电器车辆与车辆来源。的视线距离是两个联系车辆,计算(5)。是总包的转发次数,是继电器车辆的当前位置在特定的时间吗。所有车辆都假定为配备相同的无线通信网络卡的最大范围米。在稀疏的汽车网络,实现稳定的数据包交付,源汽车和中继车辆都应该搬到同一地区的利益。虽然一些文献指出,选择中继车辆在对面车道可能会减少数据包广播延迟,运用同样的原则是不切实际的一个稀疏的交通车辆网络单播数据包。当两辆车进入通信范围,地区之间的数据包转发区域是动态的。假设数据包转发区域的面积和感兴趣的区域的面积已知在两辆车的沟通,存在的概率两个联系车辆在特定的时间吗获得的是 是时候,车辆进入感兴趣的区域的面积和是车辆离开的时间感兴趣的区域的面积。因此,包带的距离计算。运送延迟继电器之间的数据包交付车辆和目标车辆计算。转发延迟由四个基本类型的延迟。占主导地位的延迟转发延迟组件是排队延迟可以表示为(8)。转发延迟和延迟,整个端到端分组延迟的选择路径。因此,最优稀疏交通车辆网络数据包传递路径是选择的最低平均端到端分组交付延迟。

5。仿真和讨论

的性能提出了双相交通密度感知路由协议BTDAR由一系列的模拟研究。这些模拟覆盖的两个提议变异交通密度感知路由协议BTDAR-R BTDAR-P使用NS2 [36并比较他们以三个代表为车载网络路由协议在文献中,GPSI [17),IBR[有关26],JARR [27]。表列出了仿真环境的细节1。相扑中描述(37),这是一个著名的和承认流动发电机VANETs模拟,用于生成现实的车辆移动模式。一个真正的面积从免费的数字地图中选择,OpenStreetMap (38],相扑自动出口仿真拓扑结构,如图5。选择区域是台北市区的各种车辆,从50到500不等。讨论车辆密度的影响,用同样的道路,车辆密度改变由于不同数量的车辆。车辆的平均密度是不同的从2车辆/公里20辆/千米。车辆速度的影响也是探索。每辆车的速度是3米/秒改为30 m / s。每一轮的仿真时间是2000秒。每个模拟结果得到的平均值100发实现高置信水平的结果。信心水平设置为95%。车辆的流动模型在一个4000×3000区域智能驾驶与车道变化模型(IDM-LC)。 Extensive simulations evaluated the various impacts of vehicle traffic density and vehicle velocity. The observed metrics of interest are:包交付延迟是发送数据包的平均时间从来源到目的地。包交货率是数据成功接收数据包的目的地的数量除以总数量的数据包从源发送。传播的控制字节数每个数据字节控制字节和数据字节的比率,是一个指标来评估路由协议如何有效地利用控制数据包的包交付。每个数据包传输的数据包数量是所有数据包的数量(即。,control packets and data packets) transmitted divided by the total number of data packets delivered to the destinations. This measure shows the efficiency of routing protocols in terms of channel access in a contention-based wireless ad hoc network.

5.1。包交付延迟

如图6模拟的路由协议证明所有的财产,包送货延迟降低随着车辆数量的增加。这一现象的原因是,包送货路径很容易选择当车辆密度增加。可以看出BTDAR-R和BTDAR-P实现数据包的端到端延迟最低的密集和稀疏网络,分别。这一成就是由于快速有效路径选择策略提出了BTDAR沿着车道。特别是在密集网络BTDAR-R可以迅速捡起一个最优的包交付路径源和目的地之间的车辆。自BTDAR中的连通性模型考虑车辆的机动性和沟通能力的影响,如相对速度、一生的链接,和产生的数据存储缓冲区,所花费的时间路径发现显著降低因为这些快速移动的车辆和热点车辆作为中继节点将被忽略。因此,BTDAR-R可以避免长时间延误造成的大量的计算时间淹没车辆。另一方面,在稀疏网络BTDAR-P可以很快决定数据包传递路径源和目的地之间的车辆通过最小化各种延迟组件。尤其是在转发和出现的各种类型的延迟进行中继车辆分析发现最优包交付路径。平均跳数的数据包转发各种车辆密度降低BTDAR-P BTDAR-R,这有助于减少平均数据包交付的延迟。 The other three counterpart routing protocols experience long packet delivery delays in both sparse and dense networks when compared with these two variants of BTDAR. In the sparse vehicular networks, when the vehicle density is 2 vehicles/km, the BTDAR-P can decrease the packet delivery delay up to 43.6% compared to JARR, 26.8% and 38.2% against GPSI and IBR, respectively. In the dense vehicular networks, when the vehicle density is 20 vehicles/km, the BTDAR-R can significantly reduce the packet delivery delay up to 94.4% compared to JARR, 89.5% and 93.8% against GPSI and IBR, respectively.

图7显示性能与车辆速度的比较。所有模拟路由协议表明,包交付延迟继续增加车辆速度变得更快。稀疏和密集的车载网络、BTDAR-P和BTDAR-R胜过所有其他三个路由协议。这个结果是因为继电器选择车辆移动模式的考虑。货运车辆之间的相对速度尤其计算和比较,以避免不稳定包送货路径。因此,BTDAR可以显著降低造成的延迟路径发现。当车辆速度低于12 m / s,包送货延迟的经历没有显著增加所有五个路由协议。然而,一旦车辆速度超过12米/秒,包交付延迟增长迅速;车辆速度越快,越包交付延误增加。这个模拟的结果证实,车辆速度对数据包传输的延迟造成负面影响。 When compared with JARR, GPSI, and IBR, the proposed BTDAR protocols demonstrate better performance on packet delivery delay with the vehicle velocity as a function.

5.2。包交货率

从图8交货率最高,BTDAR-R BTDAR-P实现包与其他三个路由协议相比稠密和稀疏的交通密度车载网络。在稀疏的车载网络,当车辆密度是2车辆/公里,BTDAR-P可以提高包交货率,大约259% JARR相比,分别为58.8%和107%反对GPSI和IBR,有关。在密集的网络,当车辆密度是20辆汽车/公里,BTDAR-R能够成功地提供比其他三个路由协议数据包。包交货率提高约157% JARR相比,分别为26.7%和51.1%反对GPSI和IBR,有关。这个结果是由于两种不同路由算法在BTDAR考虑流动性因素,如相对速度。汽车继电器数据包移动太快,有拥挤的通信存储缓冲区,或在路径不稳定的邻国之间的连通性是过滤的发现。因此,整个包与BTDAR交付成功率显著提高。GPSI执行在交通密度低,因为它可以保持缓存成功路径的源和目的地之间的车辆。JARR和IBR都受到有关降低稀疏的车载网络的数据包交货率。这些协议的主要原因是缺乏解决方案问题引起的快速变化的网络拓扑结构。

图9显示性能比较包交货率和车辆速度。所有模拟路由协议提供一个包交货率持续下降,当车辆速度变得更快。这个结果意味着,当车辆速度非常快,包送货路径变得不稳定由于网络拓扑结构的快速变化。特别是在一个稀疏的交通车辆的网络中,数据包交货率严重影响了车辆的速度。源和目的地之间的通信工具是断断续续的,因为稀缺的继电器的车辆。然而,BTDAR-R和BTDAR-P仍然优于其他三个同行路由协议。BTDAR-R,当车辆速度是30 m / s,包比JARR交货率提高约105%。BTDAR是交通密度感知路由协议,建立一个稳定的源和目的地之间的道路车辆。所有候选人传递路径进行比较,以避免任何不稳定的路线,因此包交货率显著提高。

5.3。传播的控制字节数每个数据字节

而不是纯粹的控制开销,我们选择的比例控制字节传输和数据字节送到探讨如何有效地控制数据包在VANETs用于转发数据。一般来说,控制字节传输和数据字节传送的比例是越低越好。图10显示了每个数据字节传送的控制字节数作为车辆的平均密度的函数。所有路由协议的控制开销增大随着车辆数量的增加。由于没有JARR流动预测,因此比JARR不会增加的车辆速度增加。GPSI定期从贪婪的模式转换到预测模式和产生更多的控制开销适应车辆数量变化。我们建议BTDAR还显示更多的开销在一个密集的交通网络。这是由于越来越多的汽车会增加数量的控制消息流量路由数据包。然而,总体性能BTDAR仍比其他路由协议相比。

在图11,我们可以看到,GPSI和IBR的比率比JARR高有关,BTDAR随着车辆的增加速度。更多的控制数据包生成和传播适应车辆速度和构建GPSI数据包传递路径和IBR,有关当车辆在高速移动。BTDAR也呈现逐渐增加的比率类似于其他三个协议。BTDAR显示了更好的性能适应车辆的平均速度。

5.4。每个数据包传输的数据包数量

我们使用公制总数据包传输的每个数据包送到调查的效率路由协议的信道访问contention-based无线ad hoc网络。路由协议有较低的总比每个数据包发送数据包传输显示更好的性能。这意味着控制数据包不产生太多影响数据包的效率交付当车辆流动模式被改变了。从数据12和13,我们提出两个BTDAR协议比例低于GPSI和IBR当车辆密度和速度增加有关。总包的数量上面描述JARR仍然几乎不变的原因。GPSI, IBR,有关和BTDAR,因为量控制封包和数据包交付的数量都增加随着车辆密度和速度的增加,控制消息的GPSI提供更高的部分为了适应车辆密度增加。因此GPSI展示了更高比例的总包/数据包传输。我们建议BTDAR可以交付数据比GPSI沿线稳定和IBR;有关因此,更多的数据包传送到目的地。因此,BTDAR总数低于GPSI和IBR。有关因此,我们提出了BTDAR具有更好的信道访问效率GPSI和IBR。有关

6。结论

介绍了一个智能双相交通密度感知路由(BTDAR)协议有两个变种密集和稀疏的交通状况车辆特设网络。提出的主要贡献BTDAR总结如下。车辆间通信连接模型与分析,提出了影响包送货路径发现的三个重要因素。基于链接稳定的路由协议和基于min-delay路由协议提出了找到一个最佳的包交付在密集和稀疏的交通车辆的网络路径,分别。在密集的车载网络,最优包送货路径选择基于路径质量矩阵的计算和比较。在稀疏网络中,数据包转发延迟和延迟计算考虑光交通密度的影响找到最优的路线。BTDAR是交通密度感知路由协议,它具有智能特征。的两个变体BTDAR协议灵活适应各种交通车辆网络的密度。广泛的模拟研究的性能提出BTDAR变体。仿真结果表明,该两种路由算法优于其他三个现有VANET路由协议的数据包传输的延迟和数据包交付率。因此,建议的解决方案提供了一种替代方法来满足新的路由协议在VANETs服务需求。

缩写

:	平均车辆间的空间
:	有效的车辆长度
:	司机的互动时间
:	最大的倒数车辆减速
:	实时车辆速度
:	车辆通过一定的interarrival时间监控在路上
:	interarrival的路上车辆通过一定的监控
:	车辆间相对速度
:	两辆车之间的相对角度
:	两辆车的视线距离
:	最低阈值相对车辆间的速度
:	一生的两辆车的联系沟通
	的最大阈值图象
:	的累积分布函数的平均等待时间缓冲队列中的数据包
:	最大的预定义包缓冲区队列中的等待时间
:	的等待时间的概率包超过了最大的预定义的等待时间特定的队列
:	数据包的到达率到缓冲队列
:	处理数据包的服务速率缓冲队列
:	服务渠道,处理数据包的数量
:	的最小阈值
:	包送货路径质量矩阵
:	道路质量因子阈值矩阵
:	中继节点的总数在源和目标之间的候选路径车辆
:	路的长度
:	包转发的距离
:	包带的距离
:	联系了概率有一个继电器车辆与车辆来源
:	总包的转发次数
:	当前位置的中继车辆在特定的时间
:	车辆通信范围
:	包转发区域
:	感兴趣的区域
:	车辆进入的时间感兴趣的区域的面积
:	车辆离开的时间感兴趣的区域的面积
:	包携带中继车辆和目标车辆之间的延迟
:	包转发中继车辆和目标车辆之间的延迟。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作被科学技术部部分支持,台湾r . o . c .资助下NSC号100 - 2218 - e - 008 - 012 - my3, 102 - 2221 - e - 008 - 039 - my3,和103 - 2221 - e - 008 - 090 my3。