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最优重播概率的VANETs概率泛洪模型( Modeling Probabilistic Flooding in VANETs for Optimal Rebroadcast Probabilities )
T Saeed Y Mylonas A Pitsillides V Papadopoulou M Lestas Vehicular ad-hoc networks (VANETs probabilistic flooding information dissemination mathematical model
车辆自组织网络（VANETs）通常考虑概率泛洪来缓解常见的广播风暴问题。到目前为止，启发式和模拟已经被证明是设计概率信息传播解决方案的有效方法。在设计和评估中辅以数学分析，有望推广结果，并增加对所提出解决方案的信心。到目前为止，由于与潜在的随机依赖相关联的困难，这是有限的。在本文中，我们引入了单车道和多车道道路的简单模型来设计有效的VANET的概率洪水方案。所提出的分析框架提供了一种新的通用工具，可以覆盖任意车道数、车辆传输范围和密度。我们导出了差分方程，其解得到了所有车辆接收到紧急警告消息的概率作为重播概率、每辆车的邻居数和传播距离的函数。该模型通过仿真验证，真实地反映了流量和网络两个方面，并被用作设计两种采用概率泛洪的信息传播方案的基线。其中一个尝试直接计算所需参数，而另一个则基于车辆速度自适应地调节重播概率。使用仿真评估了这些方案，并且发现与盲泛洪相比，在实现的可达性、端到端延迟和重播次数方面实现了显著的性能改进，与通过暴力获得的最优泛洪实现的性能相当。
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