车载异构网络中基于前向时延的多径传输路径调度优化.docx

在车载异构网络环境中，多径传输路径调度优化是一个关键的研究课题。随着汽车技术与互联网技术的融合，车载网络变得越来越复杂，车辆间通信的需求也日益增长，这为安全驾驶、智能交通和多媒体服务提供了可能。异构网络利用多径传输技术能够整合不同网络资源，提升吞吐量和资源利用率，实现负载均衡。然而，多径传输也会带来数据分组乱序、重排序需求及潜在的缓冲区阻塞问题，影响通信性能。 当前的研究主要集中在多径传输的优化策略，尤其是在传输层的解决方案。例如，有的研究采用强化学习深度Q网络的数据调度算法，通过奖励和惩罚机制动态评估路径能力，但这可能导致网络利用率下降。另一些研究关注路径时延对乱序的影响，提出基于时延约束的数据调度，但未充分考虑分组丢失率和带宽因素。此外，还有研究将数据流拆分为多个子流在不同路径上传输，但组合阶段可能出现错误。 文献中提到的Kim-2012算法利用往返时间（RTT）估计前向时延，但未考虑到前向与后向时延的不对称性。而CMT-DS方法通过综合路径传输属性动态选择路径，以优化网络吞吐量，但在复杂环境下效果减弱。其他研究如基于块估计的调度程序和最短传输时间优先策略，可以降低交互时延，但对吞吐量提升有限。动态调整路径解决方案利用TCP模型预测等待时间和数据量，以减少完成目标的时间，但实现难度较高。FIFO的车道拥堵缓解策略通过批量处理提高滑行流出量，但仍需验证实时性。 为了解决这些问题，研究人员需要开发更智能、自适应的路径调度算法，兼顾网络的动态变化、路径质量、时延、丢包率、带宽和重排序开销等因素。这些算法应能够在确保数据顺序的同时，最大化吞吐量，最小化时延，并有效利用车载异构网络的资源，以提升车载通信系统的整体性能和稳定性。未来的挑战在于如何设计出既能应对网络环境变化，又能保证通信服务质量的高效调度策略。