Vehicular ad hoc-nät (VANET) har föreslagits för att hjälpa föraren på vägen. Det finns flera tillämpningar där VANET behövs, till exempel föreslå vägar för att nå en viss destination, samarbeta för trafikledning, eller förhindra förare av faror på vägen. I det här dokumentet fokuserar vi på meddelanden för förarsäkerhet. Sådana sändningar måste vara snabba och tillförlitliga så att alla fordon i ett visst område får meddelandet så snabbt som möjligt. Det finns flera förslag i litteraturen om sändningsprotokoll för kritiska meddelanden i VANET. För att få en bred bild av de olika teknikerna för att sända ett meddelande, utvärderar vi en uppsättning protokoll som representerar en eller flera sändningstekniker. Dessutom föreslår vi PDB, ett förinställt protokoll med en fast fördröjning för fordon som försöker sända ett varningsmeddelande på nytt, vilket ger en snabb och tillförlitlig spridning. Vi visar att vi genom att ställa in väntetiden för reläkandidaterna på lämpligt sätt kan minska förseningen avsevärt för att täcka ett visst område, samtidigt som vi bevarar en god tillförlitlighet. Dessutom modellerar vi olika tekniker för att sända ett nödpaket i ett VANET som räknar-baserat, geografiskt, avstånd-baserat och opportunistiskt, och därmed genomför vi en delmängd av toppmoderna protokoll som implementerar en eller flera av dessa tekniker. Slutligen visar vår forskning att stopp av signalsignaler när ett varningsmeddelande upptäcks inte ger någon betydande förbättring av prestandan. Trots detta, genom att tillåta en kontinuerlig kanalåtkomst, bevisar vi att resultatet av alla protokoll kan ökas avsevärt.
I REF Gonzalez och Ramos föreslog PDB, en Preset Delay Broadcast protokoll med en fast fördröjning för fordon som försöker återsända ett varningsmeddelande, vilket ger en snabb och tillförlitlig spridning.
Preset delay broadcast: a protocol for fast information dissemination in vehicular ad hoc networks (VANETs)
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}