车辆自组织网络仿真软件
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简介
车辆自组织网络仿真软件是一款教学软件，台湾开发，用于车辆网络仿真，可以直接生成ns2仿真代码 。体积小，但功能强大。界面非常清爽，简单易操作。
车辆间通信网络是移动自组织网络的一个崭新分支，它是在车载终端之上，将电子传感、导航定位、移动计算、数据网络、机器视觉、自动控制、人工智能以及系统综合等技术有效地集成，并运用于整个地面道路交通运输管理体系之中，实现人、车、路三者之间的信息共享、协同与交互，从而建立一种在区域范围内、全方位发挥作用，实时、准确、高效的综合交通运输管理与服务系统。
1) 网络的大规模性
车辆自组织网络的大规模性主要体现于两点：①VANET节点数目非常巨大，包括车辆节点(如私家车、公共交通、货运车辆)以及路旁节点(如交通标志、交通信号灯等)；②VANET节点分布区域也非常广泛(如位于城市中心或高速公路上)。
2) 网络密度随时空变化快
网络密度有赖于VANET节点(尤其是车辆节点)的时空分布。偏远地区的交通属于稀疏网络，发生交通拥塞时则为密集型网络。例如在长度为1 km的双向六车道路段内，如果车辆安全间距为70 m，则有近70辆车行驶在该路段上；当发生交通拥塞，如果此时车辆间距仅为5 m，则同一路段内将有1000多辆车[10]。
3) 车辆节点运动的特殊性
车辆节点只能沿着道路网做高速、受限的约束运动，例如高速公路上车辆的行驶速度一般不低于70 km/h，但车辆间的相对运动速度却可高达300 km/h；另外，车辆在行驶途中还必须遵守有关交通规则(如红灯停绿灯行，限速或列队行驶等)。因此，车辆节点的运动是可以短时预测的，交通信息在VANET节点间的传播也具有很强的方向性。目前研究人员一致认为，在高速公路场景中构建的IVC网络具有一维特征，而在城市道路场景中构建的IVC网络则具有二维特征[11]。
4) 网络拓扑变化频繁
由于车辆节点运动的高速性，加之网络极易受驾驶员行为(如变更车道或行驶方向)以及消息内容等因素的影响，节点之间通过无线链路形成的网络拓扑结构变化剧烈且频繁。例如在节点通信距离为250 m、平均车速为130 km/h的双向运动场景中，节点间通信链路持续时间不超过15 s的概率仅为57%[12]。
5) 频繁的拓扑变化导致频繁的网络分裂
即使VANET得到了广泛的部署，在车流密度较高时，仍会频繁出现网络分裂现象，从而导致许多链路路径在正式使用之前就已经失效。为此，通过增加节点通信距离以及借助反向运动车辆实现信息转发可以有效减低网络分裂现象[13]。
6) 节点无明显的硬件约束
VANET节点一般都有外部电源提供能量，所以它不像传感器节点那样，没有明显的电源方面的约束，因此，在满足网络连通的前提下，可以适当增加单跳通信距离。例如VANET节点通信距离可达1 km，无线通信带宽通常为几千kbps。另外车载移动终端目前多采用以32位微处理器为核心的高性能嵌入式系统，计算能力和存储容量都得到了较大的提升，因而其生产成本也较高，节点的生命周期与车辆的生命周期大致相当[14]。
7) 节点具有丰富的外部辅助信息
随着全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)的普及与广泛应用，VANET节点不仅可以获取自身精确的位置、速度、加速度等瞬时运动信息，而且可以获得节点所处区域内的地理信息(如道路网分布等)，如果再配合车载激光雷达(LIDAR)和CCD视觉传感装置，VANET节点还能够实时感知其周围环境。因此，VANET节点更多地采用基于地理区域的寻址机制[15]。
8) 不同的交通应用具有不同的服务质量要求
VANET致力于提高道路安全、运输效率、行车舒适以及环境保护等方面的应用，大多数交通方面的应用对网络服务质量(QoS)有着严格的要求，如分组时延、时延抖动、可用带宽及分组丢包率等，并且不同的交通应用对网络服务质量的要求也不尽相同。例如与行车安全相关的应用允许时延仅为20~200 ms[16]，与行车效率相关的应用对时延要求并不高(一般为秒级)，而多媒体信息服务方面的应用则需要占用大量的网络带宽。
最重要也是最能够体现VANET应用价值的是与行车安全相关的应用，因此，车载传感单元是最基本的组成部分，主要包括用于报告自驾车行驶状态以及路面环境状况的一系列车载传感器、定位邻居车辆与感测障碍物的微波/激光雷达以及视觉传感装置等。当传感器收集到自身及其周围环境数据后，便经由模拟/数字转换器将模拟信号转换成数字信号提供给车载计算单元进行处理。处理器除了具有运算功能外，还需要装备一定容量的行车日志安全型存储器，以存储专用数据，也可以用于存储诸如电子车牌或许可证书等机密信息。由于车辆节点之间彼此需要分发信息，因此，处理器还必须具有与其他车辆节点协同处理数据的能力。处理后的数据(也可能只是一个判决)将由无线或光通信模块单元负责直接或间接传输到其他车辆节点或交通控制中心。通常，VANET应用都需要知道车辆节点的精确位置以及交通事件发生。
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