高速移动的车载传感器网络中的机会性数据收集协议和远程路由算法研究

车载传感器网络(VSN)是一种在车载自组织网络基础上的以数据为中心的新型的移动传感器网络。如今，它已成为计算机网络学术界一个重要的研究方向。与传统传感器网络不同的是，节点的高速移动性，这是其最具挑战的问题，它导致网络间歇连通、拓扑结构变化频繁，网络中数据的传输只能依靠节点间机会性的传递，加上有限的网络资源(包括网络带宽和节点缓存)，这就严重影响了这种以数据为中心的网络中的数据传输的性能。已有的VSN研究，多数是沿用传统自组织网络和传感器网络的算法，没能结合VSN的独有特点，所以无法高效地应用在网络中，这就需要提出新的算法。本课题就VSN中的数据收集协议(包括数据收集、聚合和扩散)和远程路由问题进行系统地研究，引入延迟容忍网络和机会网络思想，通过对VSN中的数据收集协议和路由算法建模，提出高性能的算法。同时，为了能有效验证提出的算法，并对这些问题进行深入研究，而搭建基于真实场景的仿真平台。

车载传感器网络（Vehicular sensor network，VSN)）是一种在车载自组织网络基础上的以数据为中心的新型的移动传感器网络。如今，它已成为计算机网络学术界一个重要的研究方向。与传统传感器网络不同的是，节点的高速移动性，这是其最具挑战的问题，它导致网络间歇连通、拓扑结构变化频繁，网络中数据的传输只能依靠节点间机会性的传递，加上有限的网络资源(包括网络带宽和节点缓存)，这就严重影响了这种以数据为中心的网络中的数据传输的性能。已有的车载传感器网络研究，多数是沿用传统自组织网络和传感器网络的算法，没能结合车载传感器网络的独有特点，所以无法高效地应用在网络中，这就需要提出新的算法。本项目则针对车载传感器网络中的四个方面问题：车载自组织网络（Vehicle Ad Hoc NETwork，VANET）、无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）、车载传感器网络的应用、和移动社会网络（Mobile Social Network，MSN），较为深入地研究了这四方面的数据收集、数据路由和应用问题，并搭建了相应的实验平台，并取得了较为丰富的研究成果，被一些高质量的期刊和会议录用与发表。项目共发表基金署名论文35篇，并申请专利2项。.本项目在知名国际会议和国际期刊上提出了一些创新的思想，包括：.1、车流空洞问题。车载自组织网络中的数据传输是基于道路上的车辆节点的。然而，车辆的分布又是受一些外部因素的影响，例如交通信号灯，我们称之为车流空洞问题。此问题不仅会影响车载自组织网络中的机会性数据转发，还会影响道路上的数据传输，甚至在车流高峰时段。我们针对对车流空洞问题的形态特征进行了建模和分析，并提出解决方案。.2、感知和评估乘车感受。舒适的乘车感受是智能交通领域的一个关键问题。然而，驾驶员的行为和道路的状况会影响乘客的乘车感受。我们提出并实现了一个基于智能手机众包感知的车载传感器系统，称为Riding Experience Sensor (RESen)，其目的是感知和评估乘车感受。.3、停放车辆辅助通信模式。真实的车辆移动具有两大基本特征：长时间停放和非随机移动，而这种特征对应了车辆移动行为的时间有限性和空间有限性，并且将对面向城市的车载自组织网络研究产生深远影响。