車載自組網(wǎng)絡(luò)(VANET)是移動自組網(wǎng)絡(luò)(MANET)的延伸，是智能交通系統(tǒng)(ITS)的重要組成部分，能有效地提高道路安全性，改善交通擁塞狀況，滿足人們對駕駛安全性和舒適性的要求。

    在MANET網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)層次劃分有拓?fù)涔芾矸奖恪⒛芰坷酶咝А?shù)據(jù)融合簡單等優(yōu)點(diǎn)，成為當(dāng)前重點(diǎn)研究的技術(shù)。在分級結(jié)構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)邏輯上被劃分為簇，每個簇通常由1個簇頭和多個普通節(jié)點(diǎn)組成，簇有利于降低路由開銷、改善網(wǎng)絡(luò)延遲。CBRP協(xié)議[1](Cluster Based Routing Protocol)是最早的Ad Hoc分簇路由協(xié)議之一，也是一種基于分簇結(jié)構(gòu)的源路由按需路由協(xié)議。成簇算法是成簇路由的關(guān)鍵，好的成簇算法可以提高傳輸?shù)耐哆f率，減少路由的跳數(shù)。改善成簇算法、提高成簇的穩(wěn)定性，是將MANET中的成簇路由引入VANET中關(guān)鍵技術(shù)。
1 幾種典型成簇算法
    最小ID算法[2]是最早的成簇算法，即在成簇范圍內(nèi)選擇ID最小節(jié)點(diǎn)作為簇頭。在VANET中，節(jié)點(diǎn)快速移動、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漕l繁變化、鏈路不穩(wěn)定，使用最小ID算法會造成簇不穩(wěn)定、簇頭變化快，從而影響傳輸?shù)膶崟r性，增大了網(wǎng)絡(luò)的丟包率。
    最高節(jié)點(diǎn)度分簇算法[3]借鑒了因特網(wǎng)中選擇路由器的方法，盡可能減少路由器的數(shù)目，節(jié)點(diǎn)之間通過交互控制消息知道其他節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目，擁有相鄰節(jié)點(diǎn)最多的節(jié)點(diǎn)被選舉為簇頭。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于路由的跳數(shù)少，從而減少了網(wǎng)絡(luò)中分組投遞的平均時延。但是該算法不限制簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，簇的資源按照輪詢的方式共享，當(dāng)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)量過多時，每個用戶節(jié)點(diǎn)的吞吐量急劇下降，使得整個系統(tǒng)的性能也隨之降低。當(dāng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動速度快時，簇頭的更換頻率也會急劇上升，導(dǎo)致大量的簇維護(hù)開銷，不適用于高移動性的車載網(wǎng)路。
    節(jié)點(diǎn)權(quán)重分簇算法[4-6]是在考慮多個因素的基礎(chǔ)上，根據(jù)節(jié)點(diǎn)適合作為簇頭的程度來為每個節(jié)點(diǎn)分配相應(yīng)的權(quán)重，算法一般描述為：
    W=a×mobility+b×degree+c×erengy+d×else  (1)
其中a、b、c、d為權(quán)值系數(shù)。mobility表示節(jié)點(diǎn)的移動性，degree表示節(jié)點(diǎn)度，energy表示剩余能量，else表示其他影響因素。考慮車載網(wǎng)路中的獨(dú)特因素，節(jié)點(diǎn)剩余能量可以不予考慮，重點(diǎn)考慮車輛的移動性。選舉更穩(wěn)定的節(jié)點(diǎn)作為簇頭增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐哆f率。此方法的缺點(diǎn)是考慮的因素多、簇頭變化頻率多，適合于節(jié)點(diǎn)移動性小的場景。
    負(fù)載平衡算法[7]、最小ID算法和最高節(jié)點(diǎn)度分簇算法都傾向于選擇某些節(jié)點(diǎn)作為簇頭，使得這些節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)較重，很容易耗盡能量。為此，需要在簇頭間實施負(fù)載平衡，使所有節(jié)點(diǎn)都可以較公平地充當(dāng)簇頭。這種算法簇頭的負(fù)載分布特性較好，但是簇結(jié)構(gòu)很不穩(wěn)定，而且在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的車輛有充足的能量可以不予考慮。
     隨著車載自組織網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來越多的成簇算法適合在車載自組織網(wǎng)絡(luò)場景中。參考文獻(xiàn)[8]提出了一種新的成簇算法，專用于車載自組織網(wǎng)絡(luò)，該算法把速度作為主要影響成簇的因素，并對速度采用模糊處理提高了成簇的穩(wěn)定性。算法還選擇一個權(quán)重第二優(yōu)的節(jié)點(diǎn)作為臨時簇頭，當(dāng)簇頭突然失效時臨時簇頭就充當(dāng)簇頭直到選出新的簇頭。雖然該算法用于高速移動的場景，但是當(dāng)簇頭速度變化較大時，簇頭更換也較為頻繁，由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓欤R時簇頭的性能不穩(wěn)定會降低成簇的穩(wěn)定性。
    Affinity Propagation(AP)聚類算法[9]是近年來提出的較穩(wěn)定的類聚算法之一。它根據(jù)N個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度進(jìn)行聚類，這些相似度可以是對稱的，即兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)互相之間的相似度相同(如歐氏距離)；也可以是不對稱的,即兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)互相之間的相似度不等。相似度是AP算法中的重要因素，數(shù)據(jù)點(diǎn)i和點(diǎn)j的相似度記為S(i，j)。一般使用歐氏距離來計算，所有點(diǎn)與點(diǎn)的相似度值全部取為負(fù)值。參考文獻(xiàn)[10]將AP類聚算法用于車載自組織網(wǎng)絡(luò)中，大大提高了在高速多節(jié)點(diǎn)下成簇的穩(wěn)定性。但是AP算法本身有自己的缺陷，AP算法是基于距離的成簇算法，當(dāng)速度變化大時，簇頭仍然更換較快，并且它需要大量的迭代循環(huán)算法，這增加了成簇的時延,并不能提高成簇路由的吞吐量和時延。
    結(jié)合AP成簇算法和節(jié)點(diǎn)權(quán)重成簇算法的優(yōu)缺點(diǎn)，本文提出了一種基于節(jié)點(diǎn)相似度和節(jié)點(diǎn)度的穩(wěn)定成簇算法，該算法適合速度變化較大的場景。
2 SD算法描述
    假設(shè): (1)每個車輛都裝有GPS設(shè)備,可以隨時準(zhǔn)確知道自己的位置坐標(biāo)，速度表提供車輛速度信息;(2)每個節(jié)點(diǎn)配備一個半雙工全向天線。可以接收各個方向發(fā)出的信號;(3)車輛的通信范圍為250 m。

3 SD算法流程
     SD算法的具體過程如下：
    (1)初始化，每個節(jié)點(diǎn)都處于未分配狀態(tài)。鄰居數(shù)目N為0，相似度S=0，設(shè)置權(quán)值W為-1 000，設(shè)置自己的狀態(tài)為U(未分配)。設(shè)置綜合權(quán)值W為一個很低的負(fù)數(shù),不設(shè)置為0，這是因為選擇權(quán)值W最大的作為簇頭,而相似度是一個負(fù)數(shù)，這樣便于新節(jié)點(diǎn)的加入。
    (2)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，通過GPS獲取自己的位置信息,通過速度表獲得自己的速度信息和權(quán)值W。因為剛進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)都參與簇頭的競爭，設(shè)置自己的狀態(tài)為CH，將獲得信息加入hello包中廣播給鄰居節(jié)點(diǎn)。
    (3)獲得鄰居節(jié)點(diǎn)hello包，提取鄰居列表信息。通過式(2)計算自己與鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，將鄰居節(jié)點(diǎn)的信息與相似度存儲到鄰居列表中。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)為簇頭存儲兩跳范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)信息時,CM和GM分別存儲。
    (4)遍歷鄰居列表，獲得鄰居節(jié)點(diǎn)個數(shù)即節(jié)點(diǎn)度，計算出自己權(quán)值W并與鄰居權(quán)值對比，如果自己的權(quán)值大于所有鄰居節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，設(shè)置自己的狀態(tài)為CH，廣播自己的位置、速度、狀態(tài)以及W。否則設(shè)置自己的狀態(tài)為CM，廣播自己的位置、速度、狀態(tài)、W以及鄰居列表信息。
    (5)當(dāng)節(jié)點(diǎn)感知可達(dá)范圍內(nèi)有2個以上的簇頭即收到多個簇頭廣播包，設(shè)置自己的狀態(tài)為GM。廣播自己的位置、速度、狀態(tài)、W信息。
4 仿真結(jié)果分析
　　為了驗證SD算法的性能,使用NS2對算法性能進(jìn)行評估。
4.1 算法性能衡量標(biāo)準(zhǔn)
    (1)簇的數(shù)量
    在相同的范圍和相同的節(jié)點(diǎn)數(shù)量條件下，簇的數(shù)量直接影響了分簇算法的性能。簇的數(shù)量越多，意味著在相同距離內(nèi)的平均跳數(shù)越多，從而信息傳輸?shù)臅r延更大，并且投遞率也會大大降低。簇頭數(shù)量少雖然路由跳數(shù)少但是每個簇管理成員增多，這樣給簇頭造成很大的壓力，從而影響路由性能。在分簇算法研究中，簇的數(shù)量是常用來衡量分簇算法性能的標(biāo)準(zhǔn)之一。
    (2)簇的穩(wěn)定性
    簇的穩(wěn)定性是所有衡量分簇算法性能的標(biāo)準(zhǔn)中最重要的一個。簇的穩(wěn)定性越好，用來維護(hù)簇的開銷就越小，路由的生存時間就越長，用于路由發(fā)現(xiàn)的開銷也就越少，因此網(wǎng)絡(luò)的吞吐量越大。因此在考慮VANET分簇算法時，簇的穩(wěn)定性應(yīng)該作為最重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
  

節(jié)點(diǎn)個數(shù)不多的情況下，提高更為明顯，非常適合于車載自組織網(wǎng)絡(luò)的成簇路由中。
    成簇路由在MANET網(wǎng)絡(luò)中占有非常重要的地位，但是在VANET中網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞浅２环€(wěn)定，合理的成簇算法是成簇路由應(yīng)用在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵所在。本文提出的基于節(jié)點(diǎn)相似度和最大節(jié)點(diǎn)度的成簇算法，增加了車載自組織網(wǎng)絡(luò)中成簇的穩(wěn)定性，提高了成簇路由在車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的性能。
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