1. 研究背景

近年来，随着物联网的迅速发展与无人驾驶汽车兴起，物联网的一个分支#8212;#8212;车联网逐渐成为了人们关注的焦点。车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-x（x：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。在如此庞大的网络中，大量的数据不断地发送和接收需要各种路由协议的支持。由于车联网需要随时传递数据，所以数据传输要通过互联网来完成。传统的tcpip技术已经非常成熟，成为网络主要的通信标准，各种路由算法也基本满足实际需要。但由于车联网与传统的网络有着较大区别，它的主要特点为车辆随时在移动且速度较快、不存在传统网络中持续完整的端到端连接、时间延迟比传统网络大得多、链路中断频繁、网络资源有限等。这些特点使得车联网无法直接架设在现有的因特网上。为了解决这些问题，2003年kevin fall等人提出了延迟容忍网络（delay tolerant network，dtn）的体系架构解决这个问题[1]。

在车联网环境下，由于没有持续完整的端到端连接，无法直接将数据从源节点发送至目的节点，因此dtn采用”存储-携带-转发”的传输方式[2]。在这一过程中，如何使目的节点更高效地接收数据是dtn路由算法的主要解决问题。对此，许多优秀的研究人员和机构进行了许多研究而和测试，提出了epidemic[3]、prophet[4]、cgr[5]、spray and wait[6]等路由算法。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.#160; 拟研究或解决的问题

本课题拟研究以下内容：详细研究现有比较具有代表性的dtn路由算法，设计出基于位置信息（位置预测）等路由算法优化方案，即进行优化以提升传递效率。

2.#160; 拟采用的研究手段(途径)