技术广角64基于隐马尔可夫模型的高速公路路由算法摘要在VANET高速公路场景中，由于车辆高速运动导致车辆和车辆、车辆和RSU之间所构成的网络拓扑频繁改变，使得绝大多数路由协议需要及时更新自己的邻居表来指定路由。针对邻居选择错误会导致数据不断重发、传输时延高且不可靠等现象，文章提出SDN-NDHM算法解决邻居选择错误的问题。算法利用典型的GPSR算法思想，运用HMM来预测高速运动节点的下一时刻位置信息，并且利用SDN来修正预测值、集中管理和调度网络资源。通过MATLAB的仿真实验表明，该算法与经典的GPSR改进算法相比能更好判断车辆节点的加入和离开，并且拥有更好的平均邻居正确率和更高的吞吐量。关键词车载自组网；GPSR协议；隐马尔科夫模型；软件定义网络；平均邻居发现错误率；吞吐量周德宇1袁学松21昆明理工大学昆明6505002安徽机电职业技术学院芜湖241000引言车载自组网(VehicularAd-hocNetwork，VANET)是包括无线通信、道路交通、自组织系统等交叉学科的一个领域[1]。它使用车载相关电子设备(如全球定位系统、北斗卫星导航系统、电子地图、车内各种控制传感器和无线通信装置等)来实现车—车、车—基础设施之间的相互数据通信[2]。VANET可以提供安全类和非安全类业务两种服务，这两种服务可以提高驾驶员的行车安全性和舒适度。安全类业务主要分为预警交通事故和交通危险信息等，非安全类业务主要分为接入互联网和车载多媒体等[1]。进入21世纪以来，由于研究人员的大力研究，VANET发展得很快，其中一项研究重点是根据业务的需要，设计可靠性高且安全高效的路由协议。Karp于2000年提出GPSR协议[3]，该协议是如果数据包不能直接转发到目标节点，则尽量选择最靠近目标节点的节点作为中继进行转发，这样转发次数大大降低，从而使得转发效率提升。但在高速运动情况下，如果不能找到合适的中继或中继在转发数据过程中由于各种原因不能当做中继，GPSR会始终重新发现邻居，因此可能多次重新发送数据包。这样会降低吞吐量，使安全类消息得不到及时传输。为此，我们建立模型并分析车辆的运动规律，使用隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)预测出源节点所有邻居节点的下一时刻的位置，并更新源节点的邻居表。这项工作的另一个愿望是选择一个合适的中继，以更高的概率将消息转发到目标车辆。与其他网络不同，车辆网络可以是密集的，也可以是稀疏的，具体取决于位置、时间等。本文我们提出了一种改进方案，在稀疏和密集条件下以最少的时间将数据从...
