[论文解读] Congestion Control Technique Using Intelligent Traffic and Vanet

Sunil Kumar Singh, Rajesh Duvvuru+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2013

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 11被引用 7

一句话总结

本文提出了一种在VANET中使用智能交通管理与移动性建模的拥塞控制技术，场景为真实城市环境（贾姆什普尔雷加尔地区）。通过在SUMO和NS2中模拟V2V通信（采用AODV和IEEE 802.11），结果表明：通过优先处理高流量车道可有效降低拥塞，在动态交通灯控制下实现了可忽略的分组丢失率并提升了吞吐量。

ABSTRACT

Road traffic jams is a most important problem in nearly all cities around the world, especially in developing regions resulting in enormous delays, increased fuel wastage and monetary losses. In this paper, we have obtained an in-sight idea of simulating real world scenario of a critical region where traffic congestion is very high. As it is not easy to set up and implement such a complicated system in real world before knowing the impact of all parameters used in Vehicle Ad hoc Network (VANET), a small real world area i.e. Jamshedpur Regal area was taken into consideration, for studying the impact of mobility in the VANET. Traffic movement has been deployed across the area under consideration using one of the realistic vehicular mobility models. The behavior of this network was simulated using SUMO and NS2 to study the impact of traffic and traffic lights at the intersection on packet transmission over Vehicle to Vehicle (V2V) communication using Ad hoc On Demand Vector (AODV) routing protocol and IEEE 802.11 standard. From the traffic simulation results, it is proved that congestion problem for the given sample map with traffic lights and predefined flow can be solved. There was negligible congestion at lanes when traffic logic was changed in accordance with allowing flow with high traffic overload to have high priority than those with low load.

研究动机与目标

• 通过智能交通与VANET的集成，解决发展中国家城市交通拥塞问题。
• 评估移动性与交通信号对VANET中V2V通信可靠性的影响。
• 使用SUMO和NS2模拟并分析在真实交通条件下分组传输性能。
• 提出一种动态交通灯控制策略，优先处理高拥塞车道，以减少网络拥塞。
• 验证所提技术在最小化延迟和提升VANET吞吐量方面的有效性。

提出的方法

• 使用SUMO在Jamshedpur Regal区域真实城市环境中模拟车辆移动性与交通流建模。
• 通过AODV路由协议和IEEE 802.11 MAC层实现VANET通信。
• 应用一种动态交通灯控制逻辑，优先处理高流量负载的车道，而非低负载车道。
• 使用NS2模拟网络层性能指标，如分组交付比和端到端延迟。
• 在不同交通密度和信号配时策略下，进行多次仿真运行以评估性能。
• 分析移动性模式与信号配时对网络拥塞及数据传输效率的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于交通流量的动态交通灯优先化策略在VANET中如何影响拥塞？
• RQ2 车辆移动性模式对高密度城市场景下V2V分组交付有何影响？
• RQ3 在真实城市交通条件下，AODV与IEEE 802.11在多大程度上可降低VANET中的拥塞？
• RQ4 智能交通系统与VANET的集成如何提升网络性能？
• RQ5 交通信号配时与V2V通信中的端到端延迟之间存在何种关系？

主要发现

• 所提出的动态交通灯控制策略显著降低了拥塞，尤其在高流量车道中效果明显。
• 当交通流根据负载优先处理时，车道中观察到可忽略的拥塞，从而提升了整体网络稳定性。
• 智能交通逻辑与VANET的集成显著提高了分组交付比并减少了端到端延迟。
• 仿真结果证实，优先处理高负载车道可提升网络吞吐量并减少排队延迟。
• SUMO驱动的移动性建模与NS2驱动的网络仿真相结合，有效捕捉了真实世界的拥塞动态。
• 该技术在真实城市地图下，于真实交通与通信条件下表现出良好的可扩展性与有效性。