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淡江大學 電機工程學系碩士班 李維聰所指導 王彥博的 可應用於車載行動通訊網路之嶄新地理路由策略 (2009),提出gg修改器模擬器關鍵因素是什麼,來自於車載行動通訊網路、基於地理資訊的路由協定。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了gg修改器模擬器,大家也想知道這些:

可應用於車載行動通訊網路之嶄新地理路由策略

為了解決gg修改器模擬器的問題,作者王彥博 這樣論述:

最近幾年,隨著無線網路技術的進步與普及進而使得車載行動通訊網路(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)的相關議題備受關注,許多車載行動通訊網路的相關研究也如雨後春筍般的出現。車載行動通訊網路與一般無線隨意網路之研究最大的差異性在於載體的移動速度,因為載體為車輛等交通工具擁有較高之移動速度。因此在車載行動通訊網路中,有效率的轉送資料將是一個相當大的挑戰,為此有許多研究著重於路由協定之發展。由於諸多路由協定提出的當下,都是假設在一個散佈且理想的環境,因此針對特殊之地理環境,例如城市這類複雜的環境,必定需要做額外的修改,以提升路由協定之效能。在傳統的行動隨意網路(Mobi

le Ad Hoc Network, MANET)中,要傳遞資訊至某目的節點,即有相對應之路由協定(Routing Protocols),如DSDV、AODV、DSR,來輔助移動節點找尋傳遞資訊之路徑。但隨著移動節點之移動速度的提升,如車載行動通訊網路中之車輛,傳統的路由協定則不敷使用。因此,需要後來因應節點移動性(Mobility)之特點,所提出之基於地理資訊的路由協定(Geographic Position-based Routing Protocols)。基於地理資訊的路由協定提出之當下,只是針對節點移動性之特點,利用全球定位系統(Global Positioning System, G

PS)獲得地理資訊以輔助協定,僅利用局部網路拓撲資訊,即可做出路由之決策。但對於特殊場景之使用,如城市場景(Urban Scenario),仍有些不足之處。因此本篇論文主要的研究目的,在於針對城市之場景設計出相對應之路由協定,使之能有較高的效能與適應性。為此目的,我們提出了Greedy on Straight Roads and Predictive at Intersections (GSPI)路由協定,在筆直的道路使用貪婪模式(Greedy Mode)演算法,在十字路口之區域使用預測模式(Predictive Mode)。在貪婪模式中,我們結合了距離與多重傳輸速度(Multi-rate)等

參數所構成之權重數值(Weight, Wi),作為選擇下一台轉傳車輛之依據。在預測模式中,我們預測車輛的動向作為選擇下一台轉傳車輛之考量。根據我們使用網路模擬器(Network Simulator, NS-2)之模擬結果,此方法確實有其可行之處。