车联网是智能交通系统的重要组成部分，它利用无线通信技术实现了车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的实时数据交换。车联网技术可以提供道路安全、交通效率以及娱乐等服务，对于推动智能城市的发展具有重要意义。
文中提到了车联网路由设计中的V2V机制。V2V即 Vehicle-to-Vehicle，指的是车辆与车辆之间的通信技术。这种技术可以支持车辆之间高速的数据传输，这对于实现车联网的实时性和可靠性是至关重要的。在V2V通信中，车辆能够共享重要的行车信息，例如位置、速度、行驶方向等。这些信息有助于防止交通事故，例如避免碰撞，并且能够帮助车辆更高效地导航。
然而，V2V链路的稳定性是实现车联网高可靠性的主要障碍。为了提高通信链路的可靠性，文中提出了一种基于信道感知的转发链路增强算法FLEA（Forward Link Enhanced Algorithm）。FLEA算法的目的是通过预测和信道感知来增强车辆间的通信链路。算法首先对周边车辆的历史位置和速度信息进行采集，并据此进行记忆性位置预测。通过这种方式，能够预测出车辆未来的位置，进而判断车辆是否处于有效的通信覆盖范围内。如果预测的位置在当前的通信覆盖范围内，那么该车辆的通信链路可以被认为是可靠的。
信道感知技术允许车辆实时监测当前的无线通信环境，从而了解信道的使用状况以及潜在的干扰情况。结合历史位置预测和信道感知计算得到的通信覆盖范围，可以为车辆选择一条稳定可靠的通信链路。此外，文中还提到了将贪婪转发算法与FLEA算法结合。贪婪转发算法是一种简单的数据转发策略，它选择距离目的节点最近的邻居节点作为下一跳，以此来减少数据传输的延迟和提高数据包的成功投递率。通过将FLEA算法与贪婪转发相结合，可以进一步优化数据包的转发效率。
仿真结果显示，结合FLEA算法的车联网路由设计能够有效提升数据包投递率，并且大幅度降低端到端的通信延迟。端到端的通信延迟是指从数据包的源端发出到目的端接收整个过程的延迟时间。在实时性要求较高的车联网应用中，降低延迟具有极为重要的意义，可以确保信息传输的及时性和安全性。
关键词“车联网路由”、“V2V”、“记忆性位置预测”、“信道感知”和“贪婪算法”分别指出了文章的核心技术和研究方向。记忆性位置预测是车辆间通信中常用的算法，可以利用历史数据来预测未来的车辆行为。信道感知技术在无线通信中用于评估当前的通信条件，它对于确保信息传输的可靠性有着不可替代的作用。而贪婪算法作为一种常见的网络转发技术，被广泛应用于各种通信网络的设计之中。
在5G到来的时代背景下，文中指出，车联网技术将受到人工智能、大数据和深度学习的支撑，从而能够实现低延迟通信和大规模数据存储等先进功能。借助于5G网络技术，车联网将能够实现更快速的信息交换和更低的延迟，从而为未来的智能交通系统提供强有力的技术支持。同时，文章还提及了车载自组织网络（VANETs），这种网络的特征是车辆可以不依赖于固定基础设施，而通过车载单元（OBU）进行自主的网络连接与数据交换，是实现车联网中的重要通信方式之一。
本文介绍了一种针对车联网中V2V通信不稳定性的转发链路增强算法，该算法通过记忆性位置预测和信道感知技术，结合贪婪转发策略，有效改善了车联网通信的可靠性和实时性。这些研究为未来车联网的发展提供了理论和技术支持，对推动智能交通系统的进步具有重要作用。
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