一种基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法与流程

本发明属于物联网领域，具体涉及一种基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法。

背景技术

移动adhoc网络(mobileadhocnetwork,manet)是一种自我组织、自我配置和自我维护的移动主机的集合，它是一种不依赖任何基础设施或中央管理的无线网络，在战场、紧急救灾和民用等领域中发挥着巨大潜能。与有线网络相比，动态拓扑、不稳定的链路、有限的能量以及缺乏固定基础设施是manet的特征。在manet中，每个节点既是主机又是路由器，其计算能力，存储容量，通信能力和电池电量是有限的。这些特性给路由协议设计带来了极大的挑战。路由是一种选择网络传输路径的过程，它的作用是发现最佳路由并将数据包从源节点传输到目标节点。因此，路由选择在无线通信中发挥着至关重要的作用。

在manet中，随着电池能量的耗尽，链路就会断开，移动节点的能量影响着网络的生命周期，对于延长网络的生命周期和保证网络的连通，路由协议应该考虑到移动节点的能量。当节点移动时，拓扑发生变化，已经建立的链路有断开的可能，传统的最短路由算法需要用其他已有链路代替原有的链路或者重启路由发现。为了解决节点移动引起的链路失败，当选择路由时，路由协议还需要考虑到链路的稳定。

与传统单路径路由协议相比，多路径路由可以通过流量转移到其它路径来减少网络拥塞，从而提高网络的利用率并且使网络负载均衡，有效的提高了网络的可靠性。adhocon-demandmultipathdistancevectorrouting(aomdv)是在adhocon-demanddistancevectorrouting(aodv)路由协议的基础上改进的多路径协议。在aomdv协议中，在路径选择时，仅考虑跳数参数，忽略了路径的稳定性，有可能使得选择的路径虽然具有最小的跳数，但距离或者能量消耗的较多，增加了链路断开的可能。

在aomdv的路由发现过程中，存在两方面的问题：1)大多方法没有考虑到节点的剩余能量，增加了低能节点的能耗，使得发现的路由可能很早断开。2)由于网络中节点的移动，链路容易断裂。因此，针对上述两方面的问题，基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法的提出，对于路由发现和路由选择阶段进行优化改进，使得网络负载均衡，延长网络的生存时间。

技术实现要素：

本发明的目的是解决manet中网络生存时间短、能量消耗大以及平均端到端时延长等问题，提供一种基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法。manet中节点的计算能力、存储容量、通信能力和电量是有限的。因而通过两个方面对其进行改进，在路由发现阶段，提出能量水平分级处理，路由选择时尽可能选择处于高能状态的节点，并且设计路径优先权，选择优先权较高的路径进行传输。在路由维护阶段，通过发送hello包，动态更新优先权。通过实验仿真对比与真实场景测试，与其他方法相比，本方法减少了节点之间的端到端时延、降低了网络能耗、提高了数据包的递交率、延长了网络的生命周期以及提高了网络的综合效率，具有一定的实用价值。

本发明的基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法，主要包括如下关键步骤：

第1、在多路径路由协议中的路由发现阶段，综合考虑节点的剩余能量，路径传输数据的消耗，路径的稳定性，设计优先路径选择策略：

第1.1、在路由路径选择时，考虑节点的能量消耗，建立节点能量消耗模型；

第1.2、分析两个相邻节点之间的链路生存时间，网络中的节点采取随机移动模型，通过估计两个节点的相对速度以及节点的位置来估计链路的持续时间；

第1.3、综合考虑路径的能量消耗和链路的生存时间，计算多条路径的优先权，在多路径选择时，源节点选择多条路径中优先权最高的路径进行传输。

第2、llecp-aomdv方法在“路由信息列表”字段中加入“优先权字段”，提出了llecp-aomdv算法。

第2.1、在移动自组织网络中，选择路由时尽可能选择处于高能状态的节点，设计能量等级分为两种，分别是nomal和danger。当节点能量处于nomal级别时，发现过程和传统的aomdv算法相同。当节点能量处于danger级别时，路由转发策略采取直接丢弃路由发现控制分组策略；

第2.2、当节点收到一个新的分组，首先判断自身的能量等级，并且按照不同的等级做不同的处理，当节点处于nomal水平时，创建反向路径到源节点或者创建前向路径到目的节点。按照路由更新规则进行路由更新；

第2.3、每个节点通过发送hello包监视与其他节点的链路状态，进行路由维护。

本发明的优点和积极效果：

本发明主要设计了一种基于链路生存时间和能耗预测的多路径路由方法，在该方法中，主要研究了基于移动自组织网络(manet)的传统路由协议可能导致链路故障、网络时延以及网络能耗的问题。因而llecp-aomdv方法通过两个方面对其进行优化，在路由发现阶段，采取能量水平分级处理，当节点能量低于阈值时，不在参与路由发现过程。路由选择时尽可能选择处于高能状态下的节点。在路由维护阶段，通过hello包的发送，动态更新优先权。与现有aomdv,aomr-lv和ff-aomdv方法相比，本方法提高了网络生存时间，降低了能量消耗以及降低了平均端到端时延，具有一定的实用价值。

附图说明

图1是llecp-aomdv路由方法结构图；

图2是相邻节点网络模型示例图；

图3是节点速度和数据分组递交率的关系图；

图4是节点速度和能量消耗的关系图；

图5是节点速度和平均端到端时延的关系图；

图6是数据包大小和数据分组递交率的关系图；

图7是数据包大小和能量消耗的关系图；

图8是数据包大小和平均端到端时延的关系图；

图9是仿真时间和数据分组递交率的关系图；

图10是仿真时间和能量消耗的关系图；

图11是仿真时间和平均端到端时延的关系图；

图12是真实场景测试模型示例图；

图13是车辆移动速度和数据分组递交率的关系图；

图14是车辆移动速度和能量消耗的关系图；

图15是车辆移动速度和平均端到端时延的关系图；

图16是测试时间和数据分组递交率的关系图；

图17是测试时间和能量消耗的关系图；

图18是测试时间和平均端到端时延的关系图。

具体实施方式

本实施例设计的方法是借助ns-2平台对本方法进行仿真实验。将该方法和aomdv、aomr-lv和ff-aomdv方法进行对比分析。分别在不同数据包大小，不同节点速度和不同仿真时间，对节点之间的数据分组递交率、平均端到端时延和能量消耗进行仿真实验，分析llecp-aomdv方法在网络生存时间、能量消耗和平均端到端时延等方面的优势。参见附图1，具体实施过程详述如下：

第1、优先路径选择策略：

本发明步骤第1.1中建立了节点的能量消耗模型。

在manet中，节点的能量一旦耗尽，链路就会发生断裂，因此链路的生存期与节点的能量有着直接的关系，路由路径的选择应该考虑到节点能量的消耗。我们用total_ene(i)表示第i条路径上的能量消耗，计算方法如下：

其中，ni表示第i条路径上节点的总数，costj,j+1表示从节点j到下一跳节点发送和接收数据所消耗的能量，costj,j+1可以用无线传感器网络节点能耗etx(k,dj,j+1)和erx(k,dj,j+1)表示，计算如下：

costj,j+1＝etx(k,dj,j+1)+erx(k,dj,j+1)(2)

当节点向邻居节点传输数据时，根据无线电能量消耗模型，节点每发送k比特的数据，其能耗如下：

其中，d0的计算方法如下:

等式(3)中，k为传输数据包字节数，d为节点之间的距离，当d小于等于阈值d0时，节点采用自由空间模式；当d大于阈值d0时，节点采用多径衰减模式；eelec(nj/bit)为射频能耗系数；efs和emp分别为自由空间模式和多径衰减模式下电路放大器的能耗系数。节点接收k比特消息的能耗计算公式如下：

erx(k)＝erx-elec(k)＝keelec(5)

步骤第1.2中评估链路生存时间。

链路的持续时间在一定意义上决定了路由的生存时间，在这个部分，我们分析了两个相邻节点之间链路的生存时间，网络中的节点都是随机分布的，这里我们采取随机移动模型。给定一条链路，我们通过估计两个节点的相对速度以及节点的位置来估计本链路的持续时间。

我们假定p和q是一条路由上的相邻节点，它们之间的链路可以表示为{p,q}，节点的传输半径为r，节点p的速度矢量为v1，节点q的速度矢量为v2，两个矢量之间的角度为θ。

假设节点q的t0时刻的位置在s处，设d2和d1分别是两个节点在t0和t1之间的瞬时距离，即ps＝d2，pm＝d1，在t1时刻运动到m处，在t时刻运动到e处，并且在e处移动到节点p的通信范围之外。

尽管节点以不同的速度运动，但我们可以假设其中一个节点p是静止的，它们的相对速度vr计算如下：

vr＝v1-v2(6)

我们假定节点没有gps的定位功能，所以我们不能直接的计算出两个节点的瞬时距离。如今有多种方法计算节点间的距离。一种方法是利用两个节点之间信号的时间差，此方法中的时间差以微秒为单位，因此需要严格的节点之间时间同步。第二种方法是使用节点之间信号的传输往返时间，所以会消耗额外的能量，不利于延长网络的生命周期。我们使用接收信号强度指示(receivedsignalstrengthindicator,rssi)来估计两个节点之间的距离。在这项工作中，我们采用双射线地面反射模型用于计算rssi，之后用其估计及节点之间的距离d0。

其中，pt为传输信号功率，pr为接收信号功率(rssi)，gt为发射机天线增益，gr为接收天线增益，at为发射机天线的高度，ar为接收机天线的高度。在我们的网络中，地势是平坦的，我们假定pt，gt，gr，at，ar均是常量。按照公式(7)，d1的大小也可估计。节点q随意移动，其中距离d2和d1(0≤d2,d1≤r)，角度为θ(0≤θ≤2π)。

在δpsm中，根据三角形的余弦定理可得：

d1²＝d2²+y²+2d2ycosθ(8)

其中，y＝v(t1-t0)，v是vr的大小。

在δpse中，根据三角形的余弦定理可得：

r²＝d2²+x²+2d2xcosθ(9)

其中，x＝v(t-t0)。在图2中，sδpse＝sδpsm+sδpme，对以上等式我们应用海伦公式(其中s代表三角形的面积，a，b和c代表着三角形的三边，并且)可以得到：

其中，在(8)-(10)中有三个未知数(t，v，θ)。因此，第i条路径上节点j与下一跳节点的链路的剩余生存时间的计算如下:

所以，第i条路径的链路生存时间为：

其中，ni代表第i条路径上节点的总数。

步骤第1.3中计算多条路径的优先权的方法。

在多路径选择时，源节点选择多条路径中优先权最高的路径进行数据传输。优先权作为一个至关重要的参数，综合考虑了路径的能量消耗和链路的生存时间两个方面。我们用prii来表示第i条路径的优先权，其计算公式如下：

其中，α+β＝1，从公式可以看出，当路径i的总能耗最小以及链路生存时间较长时，prii越小，其优先级越高。因此，源节点选择优先级较高的路径进行数据传输。考虑到这两个参数对于网络的性能均是至关重要的，我们这里取值均为0.5。当节点之间通过发送hello包进行监视与其他节点的链路状态时，通过公式(7)得到相邻节点的距离，更新本条链路的能量消耗和链路生存时间，从而通过公式(13)计算节点的优先权，进行动态更新。

第2、llecp-aomdv算法设计

步骤第2.1中进行能量等级设计。

在传统自组织网络的路由中，部分节点频繁的被选为中间节点或者长期处于高负载的情况下，因而电池的能量迅速被消耗殆尽。若骨干节点的能量耗尽，则很容易致使整个网络的崩溃，因此在路由选择时，应尽可能选择处于高能状态的节点，本路由协议定义节点的剩余能量百分比r如下所示：

其中，einitialenergy表示节点的初始能量。eresidualenergy表示节点的剩余能量。

依据节点的能量剩余比，节点在不同能量等级采用不同的转发策略，能量等级层数越多，不会增强网络的性能太多，反而会因为频繁的切换而增加网络的时延，根据已有的能量感知路由问题的研究，我们采用两个能量等级。

本协议将能量等级百分比分为两种，分别是normal和danger。level是两个能量等级百分比的阈值。能量等级设置如表1所示。

表1能量等级设置

当节点处于normal级别时，采用延时机制会大大增加网络的时延，同时，也会有可能因为路由请求数据包rreq超时或timetolive(ttl)值为0，因此要进行重发，加大了路由的负载和网络的拥塞程度。因此，本协议节点能量处于normal级别时，此时的路由发现过程和传统的aomdv算法相同。

在网络后期，网络中部分节点由于能量消耗殆尽进入死亡状态。在这样的情况下，导致部分rreq数据包无法到达目标节点，因而，源节点为了建立路由需要不断的重发rreq，因而，增加了大量的开销，并且导致了网络拥塞。当节点的剩余能量低于level时，节点处于danger级别，应尽量保护该节点。在路由转发策略上，采取直接丢弃路由发现控制分组策略，因此，该节点只作为数据的发送端和接收端，以及为已建立的通过该节点的路由服务。这种方法能在最大程度上减少低能节点的能量消耗，延长网络的生命周期，使网络中的节点能量消耗更加均衡。

步骤第2.2中我们提出了路由更新规则。

当节点j收到一个新的控制分组，节点首先判断自身的能量等级，并且按照不同等级做不同的处理，当节点处于normal水平时，创建反向路径到源节点或者创建前向路径到目的节点。我们用表示分组p关于目的节点d的节点序列号，表示节点j的路由表中关于目的节点d的节点序列号，表示节点j中到目的节点d的下一跳，previous_hopp表示分组p经过的上一跳节点，first_hopp表示分组p经过的首跳节点，在到达d的路径列表中查找是否存在以nexthop为下一跳，以lasthop为次最后一跳的路径，并且按照如下的算法1所描述的步骤路由更新规则更新路由。

算法1路由更新算法

步骤第2.3中我们采取路由维护措施。

在路由维护阶段，每个节点通过发送hello包监视与其他节点的链路状态。如果发现某个节点不回答hello包，则认为两个节点之间的链路断开，并且删除相关的路由信息。如果链路断开，节点会生成一个rerr消息，列出丢失的目的地。rerr通过中间节点向源节点发送。若使用此链路的前一个多跳的存在，节点广播rerr。在收到rerr后，接收节点首先检查发送rerr的节点是否是它自己的下一跳，朝向rerr中列出的任何目标。如果发送节点是接收节点的下一跳，则接收节点将使此路由表无效，之后它将rerr传播回源。以这种方式，rerr继续被转发，直到源接收到请求。一旦发生这种情况，如果仍然需要上述路由，可以再次发起路由发现。在本阶段，节点通过发送hello包，通过公式(7)得到更新的节点距离，更新本条链路的能量消耗和链路生存时间，从而通过公式(13)计算节点的优先权，进行更新。

本实例中我们进行仿真实验，仿真区域规模为1000*1000米，mac协议为mac/802.11,节点移动模型为随机移动模型，节点数量为50个，通信类型为cbr，通信半径为250米，初始能量为100焦，对比的四种路由方法分别为aomdv,llecp-aomdv,aomr-lm和ff-aomdv，仿真时间分别为10、20、30、40、50s，能量等级设计level＝0.2，节点速度分别为0、2.5、5、7.5、10m/s，电路能耗系数eelec＝5.0×10-8j/bit，信道传播模型能耗系数efs＝1.0×10-11j/(bit*m-2)，emp＝1.3×10-15j/(bit*m-4)，将进行三个模拟实验。

1)实验a：在数据包大小不变，仿真时间不变，不同节点移动速度的情况下，比较四种路由网络性能。每个节点分别以(0、2.5、5、7.5、10)m/s的速度匀速移动，且移动方向随机。每个数据包的大小均为256bytes，仿真时间为50s。

2)实验b：在仿真时间相同，节点移动速度相同，数据包大小不同的情况下，比较四种算法的性能。网络中的节点移动速度均为2.5m/s，移动方向随机，仿真时间均为50ms。数据包的大小分别为(64、128、256、512、1024)bytes。

3)实验c：在节点移动速度不变，数据包大小不变，仿真时间以(10、20、30、40、50)s增加的情况下，比较四种算法的性能。每个节点的移动速度为2.5m/s，方向随机，数据包的大小均为256bytes。

本模拟实验将考虑三个性能指标，分别是：

1.数据包分组递交率。

数据包分组递交率指的是应用层发送的分组个数与目的节点接收的分组个数的比率。这个标准代表着路由协议的从源节点到目的节点的传送质量。数据分组递交率越大，路由协议的性能越好。我们用pdr表示数据分组递交率，其计算方式如下：

其中，npacketreceived表示接收数据包的数量,npacketsent表示发送数据包的数量。

2.平均端到端时延。

平均端到端时延指的是数据分组成功从源节点出发到目的节点接收整个过程中产生的时延，我们用etedelay表示平均端到端时延，其计算方法如下：

其中，n代表成功传输的数据分组数，td(i)代表第i分组的被发送时间，tr(i)代表分组被接收的时间。端到端时延包括各种时延，比如路由发现的时延，传播时间，重传延时等。

3.能量消耗。

能量消耗指的是整个仿真过程中网络节点消耗能量的总和。这是通过在仿真结束时计算每个节点的能量水平，并考虑每个节点的初始能量来获得的。我们用ecenergyconsumption来表示能量消耗，计算方法如下：

其中，n表示网络中节点的总数，einitialenergy表示节点的初始能量。eresidualenergy表示节点的剩余能量。

本实例的仿真实验结果如下：

1.不同节点速度对路由性能的影响

1)节点速度和数据分组递交率的关系

附图3为节点速度和数据分组递交率的关系。表明了不同节点速度对数据分组递交率的影响。当随着节点速度的增加，llecp-aomdv、ff-aomdv、aomr-lv和aomdv四种算法的数据包分组递交率均会降低。本文提出的llecp-aomdv的数据分组递交率从0.979降低到0.804，ff-aomdv算法从0.975降低到0.778，aomr-lv算法从0.977降低到0.747，aomdv算法从0.967降低到0.673。从一定程度上，本文提出的llecp-aomdv方法优于其他方法。llecp-aomdv方法选择较为稳定的优先权高的，即链路生存时间长能量消耗低的路径。降低了链路失败的可能，并且降低了丢包率。

2)节点速度和能量消耗的关系

附图4表明了节点速度和能量消耗的关系。从图中可以看出，llecp-aomdv、ff-aomdv、aomr-lv和aomdv四种算法在不同节点移动速度下的能量消耗。当节点速度按照(0、2.5、5、7.5、10)m/s的速度增加，网络的能耗也随之增加。llecp-aomdv算法的能量消耗从59j增加到100j，ff-aomdv的能耗从63j增加到120j，aomr-lv的能量消耗从61j增加到103j，aomdv的能耗从72j增加到157j。llecp-aomdv路由方法选择能量消耗最少，链路最稳定的链路进行数据传输。而aomr-lv方法根据节点的能量水平进行分级，当进行数据包传输时，发送数据包时，源节点通过高能量路由和平均负载分布数据包，以平衡多条路由上的负载。因此，节约了能耗。从附图4可以看出，llecp-aomdv方法，在能耗方面和aomr-lv方法基本一致。相比传统的aomdv和ff-aomdv方法，有较好的性能。

3)节点速度和平均端到端时延的关系

附图5为节点速度和平均端到端时延的关系。从图中可以看出，四种算法的平均端到端时延均随着节点移动速度的增大而增大。这是因为节点的速度越快，网络拓扑结构变化越快，增加了网络链路断开的可能，当一条路由失败时，其他的路由也可能发生断开。由于按需路由，当网络拓扑发生变化时，极大可能还需重启路由发现，因此平均端到端时延增加。llecp-aomdv方法的平均端到端时延从15.61ms增加到36.9ms，ff-aomdv方法从15.87ms增加到36.7ms，aomr-lv方法从16.31ms增加到39.21ms，aomdv方法从14.63ms增加到49.21ms。从整体上看，本文提出的方法优于其他方法。

2.不同数据包大小对路由性能的影响

1)数据包和数据分组递交率的关系

附图6为数据包和数据分组递交率的关系。从图中可以看出，在仿真时间相同，节点移动速度相同，数据包大小不同的情况下，随着数据包的增大，数据分组递交率降低。llecp-aomdv算法的数据分组递交率从0.942降低到0.834，ff-aomdv方法从0.945降低到0.811，aomr-lv方法从0.931降低到0.799，aomdv方法从0.896降低到0.707。llecp-aomdv方法由于考虑到链路的稳定性以及低能节点，因而优于其他方法。

2)数据包和能量消耗的关系

附图7表示了数据包和能量消耗的关系。从图中可以看出，在仿真时间相同，节点移动速度相同的，数据包大小不同的情况下，随着数据包大小的增加，网络的能量消耗也随之增加。llecp-aomdv方法的网络能耗从61j增加到85j，ff-aomdv方法从69j增加到93j，aomr-lv方法从63j增加到87j，aomdv从81j增加到120j。llecp-aomdv和aomr-lv方法能量消耗基本一致，明显优于传统的aomdv和ff-aomdv方法。

3)数据包和平均端到端时延的关系

附图8为数据包和平均端到端时延的关系。从图中可以看出，在仿真时间相同，节点移动速度相同的，数据包大小不同的情况下，随着数据包大小的增加，平均端到端时延也随之增加。llecp-aomdv方法的平均端到端时延从17.6ms增加到32.92ms，ff-aomdv方法从17.53ms增加到32.23ms，aomr-lv方法从18.64ms增加到37.12ms，aomdv从21.63ms增加到43.06ms。llecp-aomdv方法的性能优于其他协议，是因为llecp-aomdv方法选择的路由是链路稳定的，减少了链路断开的可能，因此降低了时延。

3.不同仿真时间对路由性能的影响

1)仿真时间和数据分组递交率的关系

附图9表示了仿真时间和数据分组递交率的关系。从图中可以看出，随着仿真时间的增加，数据分组递交率也随着增加，当仿真时间从10s增加到50s时，llecp-aomdv方法的数据分组递交率从0.752提升到0.781，ff-aomdv方法从0.753增加到0.779，aomr-lv方法从0.748增加到0.773，aomdv从0.702增加到0.762。仿真结果明显的证明，llecp-aomdv方法优于其他方法。

2)仿真时间和能量消耗的关系

附图10为仿真时间和能量消耗的关系。从图中可以看出，随着仿真时间的增加，能量消耗随之增加。仿真时间为10s时，llecp-aomdv方法的能耗为19j，ff-aomdv方法的能耗为25j，aomr-lv方法的能耗为20j，aomdv方法为40j。当仿真时间为50s时，llecp-aomdv方法的能耗为77.5j，ff-aomdv方法的能耗为86j，aomr-lv方法的能耗为79j，aomdv方法的能耗为104j。从图中可以看出，llecp-aomdv和aomr-lv方法能量消耗相当，没有很明显的提升。但相对于传统的aomdv和ff-aomdv方法，llecp-aomdv方法的性能还是值得赞赏的。

3)仿真时间和平均端到端时延的关系

附图11为仿真时间和平均端到端时延的关系。从图中可以看出，随着仿真时间的增加，平均端到端时延也会增加。仿真时间为10s时，llecp-aomdv方法的平均端到端时延为19.2ms，ff-aomdv方法为9.1ms，aomr-lv方法为9.67ms，aomdv方法为11.6ms。当仿真时间为50s时，llecp-aomdv方法的端到端时延为23.2ms，ff-aomdv方法为23.6ms，aomr-lv方法为26.07ms，aomdv方法为34.68ms。从图中可以看出，llecp-aomdv方法优于其他方法。

本实例中我们进行真实场景测试，本发明提出的llecp-aomdv路由方法，可应用到车辆之间的无线通信，同理，军事战场的装备了移动通信设装置的人、军事车辆和军事设备看作移动节点，也可应用本发明提出的llecp-aomdv路由方法，提高通信的质量。

本测试结合仿真环境参数设置如下，仿真区域规模为1000*1000米，mac协议为mac/802.11,节点数量为50个，通信类型为cbr，通信半径为250米，初始能量为100焦，对比的四种路由方法分别为aomdv,llecp-aomdv,aomr-lm和ff-aomdv，仿真时间分别为30、50s，能量等级设计level＝0.2，节点速度分别为7.5、10m/s，电路能耗系数eelec＝5.0×10-8j/bit，信道传播模型能耗系数efs＝1.0×10-11j/(bit*m-2)，emp＝1.3×10-15j/(bit*m-4)，将进行两个真实场景测试。

1)测试a：仿真时间不变，不同车辆移动速度的情况下，比较四种路由网络性能。每个车辆分别以(7.5、10)m/s的速度匀速移动，且移动方向随机。仿真时间为50s。

2)测试b：在车辆移动速度不变，仿真时间以(30、50)s增加的情况下，比较四种算法的性能。每个车辆的移动速度为10m/s，方向随机。

本实例中的真实场景测试考虑的三个性能指标同仿真实验。

本实例中的真实场景测试结果如下：真实场景模型如附图12所示。一辆无人驾驶汽车代表一个节点。对真实车辆进行测试分析，如附图13-18所示。通过测试对比，本发明中提出的llt-aomdv方法优于其他三种方法。