用于车载自组织网络的稳定动态预测聚类（SDPC）协议

车载通信是智慧城市的重要组成部分。可扩展性对车载通信是主要问题，尤其在任意给定时刻车辆数量增加时。车辆还遭受一些其他问题，如广播问题。聚类可解决车载自组织网络（VANET）的问题；然而，由于车辆的高移动性，VANET 中的聚类存在稳定性问题。先前提出的 VANET 聚类算法要么针对直路要么针对交叉口进行优化。此外，缺乏对方向、运动、位置、速度、车辆度数、交叉口运动等移动参数组合的智能利用，导致聚类稳定性问题。考虑高效利用所有移动参数的动态聚类算法可解决 VANET 中的稳定性问题。为实现 VANET 更高的稳定性，本文提出一种新颖的鲁棒动态聚类算法——用于 VANET 的稳定动态预测聚类（SDPC）。与以往研究不同，在创建簇时考虑了车辆相对速度、车辆位置、车辆距离、传输范围和车辆密度，而相对距离、交叉口运动、车辆度数被用于选择簇头。由移动参数构建未来道路场景。基于道路的未来构建创建簇并选择簇头。SDPC 的性能就平均簇头变更率、平均簇头持续时间、平均簇成员持续时间以及以总包传输衡量的聚类开销比率进行了比较。仿真结果表明 SDPC 优于现有算法并实现了更好的聚类稳定性。