节点缓存受限场景下车载自组织网络拥堵特性研究

邵艳敏，张佩瑜，周建山，田大新

（北京航空航天大学，北京 100191）

1 引 言

随着智能交通系统的飞速发展，车载自组织网络作为智能交通系统的重要组成部分，引起了相关领域学者的广泛关注。车载自组织网络是一种移动自组织网络，通过车辆与车辆通信、车辆与基础设施通信实现交通系统的信息交互，其在交通安全预警、交通信号配时以及为交通参与者提供信息服务等方面都具有巨大潜力，可以有效提升交通系统的安全性和运行效率[1]。但智能交通系统中网联车数量的增加，使得车载自组织网络中所传递的数据包数量急剧增长，导致无线信道在数据包传递过程中发生拥堵，从而降低网络性能和数据包传递过程的可靠性。车载自组织网络中的节点具有移动性，网络的拓扑结构频繁变化[2-3]，也会导致车载自组织网络的通信性能降低。

探索新的路由策略[4-6]和优化网络资源[7-8]是解决车载自组织网络拥堵性问题的有效方法。文献[9-10]对车载自组织网络的拥堵性问题进行了研究，通过提出新的路由策略来缓解网络在通信过程中的拥堵性问题，有效提高了整个交通网络的通信效率。文献[11]提出了一种基于位置的混合机会主义路由策略，该路由策略在进行路径选择时，为候选节点确定对应的优先级，然后根据数据传输的不同需求进行节点选择，极大地降低了丢包率和端到端延迟，提高了网络的通信性能。文献[12-13]所提出的基于其他场景的路径规划算法，如最小一致性算法等可以为车载自组织网络中路由策略的设计提供新的思路。文献[14]通过引入边缘计算的概念，以车载自组织网络中的车辆作为边缘计算节点，将需要传递的数据经边缘计算车辆转发至目标车辆，从而降低数据传递过程的时延和节点负载，有效改善车载自组织网络的拥堵性问题。

但在以前对车载自组织网络拥堵性问题的研究中，通常假定节点缓存是无限的，而在现实的车载自组织网络中，节点缓存往往会受到各项技术发展的制约。在车载自组织网络进行通信的过程中，如果节点内数据包的生成速度大于其处理速度，数据包将在节点内积聚，而由于节点缓存有限，在节点内将发生数据包拥堵的现象。因此，为了将数据包成功传递至其目标节点，并且避免数据包在传递过程中丢失，在进行数据包传递的路径选择时，应主要考虑节点拥堵程度的动态影响[15]。由于车载自组织网络的高移动性，网络的拓扑结构将发生频繁变化，因此可能会引起车辆与车辆通信、车辆与基础设施通信过程的链路间歇性断开，从而导致网络通信不可靠，甚至导致车载自组织网络发生数据包丢失的情况。为了克服车辆移动性和链路间歇性连接带来的网络通信不可靠和拥堵性的问题，文献[16]提出了一种基于车辆与车辆通信场景的高效缓存策略，将数据包缓存在车辆节点尚未使用的存储空间内，提高了车载自组织网络的通信性能。但由于车辆节点的缓存有限，因此在设计缓存策略时，需要根据所传递信息重要程度的不同，执行不同的缓存策略。

本文针对节点缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵性问题进行研究，其应用场景如图1 所示，车载自组织网络的通信过程有车辆与车辆通信、车辆与基础设施通信，以及云端接收网络中数据并向车辆和基础设施进行反馈。本文聚焦车载自组织网络中车辆与车辆通信过程，其示意图如图2 所示，目的是通过设计路由策略，优化车辆之间的数据包传递过程，并通过调整网络的相关参数，优化网络资源，从而改善网络的拥堵性，提高车载自组织网络的通信性能。

本文的主要贡献如下：

图1 应用场景图Fig.1 Application scenario diagram

图2 车辆与车辆通信示意图Fig.2 V2V communication schematic diagram

（1）通过建立车载自组织网络模型，对节点 缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵特性进行研究。

（2）针对车载自组织网络中的车辆与车辆通信环节，本文设计了一种多跳路由策略，对数据包传递过程进行优化。该路由策略可以有效降低车载自组织网络的丢包率和时延，提高实际到达目标节点的数据包数量，从而改善网络的拥堵性问题，提高网络的通信效率，增强网络的通信性能。

（3）通过仿真实验探究车载自组织网络中不同参数对网络拥堵性的影响。在一定区间范围内增加节点缓存可以减少数据包丢失的数量，提高网络的通信能力和通信性能，超过此区间范围再增加节点缓存反而会导致网络系统进入不稳定的状态，此时并不能达到改善网络性能的目的，反而会造成资源浪费；节点通信半径和数据包传递能力的提高可以使得网络处理数据包的数量提高1.1 倍。

2 系统模型

为了对节点缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵特性进行研究，本文建立了系统模型。该系统模型由网络模型和通信模型两部分组成，其中网络模型将对车载自组织网络的物理结构和节点间距离进行设计与定义，通信模型将介绍数据包传递过程的通信模式。

2.1 网络模型

将m定义为车载自组织网络中的节点个数，随机选择每个节点在网络中的初始位置，在每个时间步t内，节点随机移动，移动过程中节点的位置变化规则[1]如下：

其中，xi(t+ 1)和xi(t)分别是节点i在时间步t+1和时间步t时的水平坐标，yi(t+ 1)和yi(t)分别是节点i在时间步t+ 1和时间步t时的垂直坐标；v是节点的移动速度，且网络中每个节点的移动速度相同；φi(t+ 1)是节点i在时间步t+ 1时的移动方向，且φi(t+ 1)是[ 0 ，2π )之间的随机数。

由于网络内的节点具有移动性，其位置随时间而改变，为了缩小节点的分布范围，本文设置了周期性边界条件对节点的移动范围进行限制，即当节点从一个边界移动到网络外时，节点将从其相反的边界再次进入网络。考虑到交通网络的形态特点，并为了降低网络模型的计算复杂度，将周期性边界设置为边长为L的正方形区域[17]。

本文采用闵氏距离描述节点之间的位置关系[11]，在时间步t，节点i和节点j之间的闵氏距离定义为

其中，ρ 为常数，由于该网络模型是二维空间内的车载自组织网络模型，因此，本文中取ρ= 2。

网络模型中的每个节点都具有相同的通信半径r，当节点之间的闵氏距离小于r时，节点之间存在连边，可以相互连通。网络模型的拓扑结构如图3 所示，由于节点位置随时间而变化，因此，拓扑结构不是固定不变的，而是随着时间变化的。

图3 拓扑结构图Fig.3 Topological structure

2.2 通信模型

网络模型中的节点通过无线链路彼此通信，且每个节点都具有相同的通信半径r，当节点之间的闵氏距离小于r时，节点可以相互通信。并且节点i通信范围内的所有节点被视为该节点的临时邻居。

网络模型中的每个节点都可以生成、缓存、接收和传递数据包。在每个时间步t内，每个节点均以相同的概率p生成数据包，生成的数据包可能被传递到网络中的其他节点。当节点中的数据包数量大于1 时，数据包将在其所在节点中进行排队，并且排队规则为先进先出规则。由于节点缓存受限，在每一个时间步内，只能缓存有限个数据包，本文为每个节点设置了相同的缓存S，即每个节点中的数据包队列长度不能超过S。在时间步t内，节点可以向网络中的其他节点传递数据包，但其传递能力有限，本文设置每个节点最多可以传递T个数据包到其他节点。

在每个时间步t，随机选择数据包的目标节点，为了将节点内的数据包传递至其目标节点，数据包将在其所在节点的临时邻居内执行本地搜索，若数据包的目标节点是其当前所在节点的临时邻居，则该数据包将在下一个时间步t+ 1内直接传递至目标节点，随即从网络中删除。若该数据包的目标节点不是其当前所在节点的临时邻居，则通过多跳路由策略选择合适的临时邻居进行数据包的传递。多跳路由策略的具体内容将在2.3 节进行详细介绍。

在时间步t，节点i处的净流量Fi(t)表示为

其中，Ii(t)为节点i接收的数据包个数，Oi(t)为节点i传递至其他节点的数据包个数，Ci(t)为节点i生成的数据包个数。由于在时间步t内，每个节点最多可以将T个数据包传递到其当前的临时邻居，所以有Oi(t)≤T。当计算得到节点i处净流量Fi(t)的数值，便可以对时间步t+ 1时节点i的数据包队列长度qi(t+ 1)进行更新，且其更新规则如下：

由于节点的缓存受限，在上述网络模型中可能会发生数据包丢失的现象。对于每个节点i，当S≤qi(t)+Fi(t)时，由于数据包队列长度超出节点缓存，因此，超出缓存的数据包将会丢失，即在t+ 1时，节点i将会丢失qi(t)+Fi(t)-S个数据包，而数据包的丢失可能发生在其生成过程或传递过程中，且数据包的丢失意味着网络发生拥堵。

2.3 多跳路由策略设计

在数据包传递的过程中，若数据包的目标节点不是其当前所在节点i的临时邻居，则需要通过路由策略引导使得数据包经由一个或多个中间节点的转发，最终传递至目标节点。为此，本文设计了多跳路由策略如下。

若在时间步t，数据包所在节点为i，其目标节点为j，并且目标节点j不是节点i的临时邻居，则对于节点i的每个临时邻居e，距目标节点j都有一个有效距离，表示为

其中，k是可调参数，并且0≤k≤ 1；EDej(t)的物理意义是中间节点与目标节点之间的闵氏距离；Me(t)的物理意义是时间步t时节点e的缓存占有率。表示为

其中，qe(t)是节点e在时间步t时缓存的数据包队列长度，由于节点中数据包队列长度不能超出节点的缓存，因此有0≤Me(t)≤ 1。为了将等式（5）中的第一项和第二项控制在同一数量级，本文将L′设置为L′ =L/2。

中间节点与目标节点之间的闵氏距离越大，则传递过程所花费的时间越长；中间节点的缓存占有率越大，则数据包在节点内的缓存时间越长，且当中间节点的缓存已被完全占用时，数据包将由于无法成功通过该中间节点进行转发而丢失。由于中间节点的缓存占有率及其与目标节点间的闵氏距离对数据包传递过程的优化程度不同，引入可调参数k对其进行加权处理。在对数据包进行转发时，为了降低数据包到达目标节点所花费的时间，避免车载自组织网络发生拥堵，在时间步t+ 1，数据包将由节点i传递至距离目标节点有效距离最短的节点e。数据包到达节点e后，在节点的数据包队列中进行排队，按照通信模型中的传递方式进行循环，直至数据包被传递至目标节点。

如果数据包当前所在节点i没有临时邻居，数据包将继续在节点i中缓存，并在下一时间步进行传递。以节点i内的一个数据包传递过程为例，绘制的流程图如图4 所示。

图4 多跳路由策略下数据包传递过程流程图Fig.4 Flow chart of packet delivery process under multi-hop routing strategy

3 仿真实验及结果分析

为了探究节点缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵特性，本文通过对所提出的系统模型进行仿真实验，观测丢包率、时延和流量三个参数的变化状态，来评价和分析不同条件下网络的拥堵特性。

丢包率定义为车载自组织网络运行过程中丢失的数据包数量占实际产生的数据包总数的百分比；时延定义为实际到达目标节点的数据包在传递过程中所花费的时间，包括传递时延和缓存时延两部分，其中缓存时延为数据包在中间节点内排队等待传递的时间；流量定义为在车载自组织网络运行过程中实际到达目标节点的数据包总数。

3.1 网络运行状态

要对网络的拥堵特性进行研究，首先需要确定车载自组织网络是如何运行的。因此，为了确定网络运行状态，在以下的仿真实验中，设置节点总数为m=1000 个，正方形区域边长L=10 m，节点缓存S=100 个，节点数据包传递能力T=1 个，节点的通信半径r=1 m，节点的移动速度v=0.1 m/s。仿真实验的总时间步为20000 s。

在对多跳路由策略的设计中可知，多跳路由策略中的可调参数k可以在区间[ 0 ，1]内取任意值，为了明确车载自组织网络的运行状态和运行规律，在接下来的仿真实验中，将k值固定为0.5。

各观测量关于数据包生成概率p的函数图像如图5 所示。当多跳路由策略中的可调参数k固定时，随着数据包生成概率p的增大，丢包率首先保持为0%，当p＞pm时，丢包率突然增大，而后持续增长；时延首先稳定在较小数值，当p＞pm时，时延骤增，而后缓慢降低并维持在较大数值；流量首先呈线性增长，并在p=pm时达到峰值，达到峰值后骤降，然后缓慢降低。由此可见，各个观测量在p=pm时均发生显著变化。其数值表明，当p≤pm时，网络畅通无阻，而当p＞pm时，网络开始丢失数据包，意味着车载自组织网络逐渐拥堵，网络的通信性能降低。而当数据包生成 概率为pm时，网络性能达到最优，因此将pm定义为最佳数据包生成概率。

图5 k=0.5 时网络运行状态图Fig.5 VANET operation status when k=0.5

值得注意的是，时延在出现骤增之后，呈现小幅度下降的趋势。将出现上述现象的原因分析如下：当网络开始拥堵时，丢包率骤增，网络中的流量迅速降低，而流量的大幅度降低导致数据包在传递过程中，选择中间节点时有更大的自由度，数据包的平均跳数增加，从而导致时延骤增；而随着网络中丢包率增加幅度和流量降低幅度的减小，可供数据包选择的中间节点的数量减少，数据包在传递过程中的时延降低，但由于此时网络一直处于拥堵的状态，所以时延仍保持在较高水平。

此外，为了探究不同可调参数值是否会对车载自组织网络的运行状态产生影响，分别绘制了k=0.2 和k=0.9 时各个观测量关于p的函数图像，如图6、图7 所示。

图5—7 表明，在不同的k值下，各个观测量关于p的变化趋势相同，由此可知，可调参数k的数值变化不会改变网络的运行状态。但最佳数据包生成概率pm的数值大小由可调参数k决定，在此次仿真实验中，当k=0.2 时，pm=0.17；当k=0.5时，pm=0.19；当k=0.9 时，pm=0.18，且k=0.5 时的流量峰值更大。

3.2 多跳路由策略的有效性验证

从图5—7 可以看出，只考虑闵氏距离（k趋近于1）和只考虑缓存占有率（k趋近于0）的最佳数据包生成概率分别为pm1，pm2，pm3，那么当数据包生成概率p在区间[max(pm1,pm3),pm2]内取任何值都是可以接受的。而生成数据包的概率越大，车载自组织网络中的数据包数量越多，网络的拥堵现象越明显，越容易观察车载自组织网络发生拥堵时的特征。因此，在接下来的仿真实验中，将数据包生成概率固定为p=0.19，k为变化量，其他参数保持不变。

图6 k=0.2 时网络运行状态图Fig.6 VANET operation status when k=0.2

图7 k=0.9 时网络运行状态图Fig.7 VANET operation status when k=0.9

图8 丢包率变化图Fig.8 Packet loss rate variation diagram

图9 时延变化图Fig.9 Delay variation diagram

丢包率和时延关于可调参数k的函数图像如图8、图9 所示，随着k值的增加，车载自组织网络中的丢包率和时延均发生显著变化，且在k1=0.38 和k2=0.82 时有明显过渡。当k＜k1时，随着k值的增加，网络中的丢包率持续降低，且其降低速度先逐渐减小，然后快速增大；当k＞k2时，丢包率随着k的增大而增大，且其增大速度逐渐降低；而当k1≤k≤k2时，丢包率保持为0%。时延关于可调参数k的变化趋势与丢包率保持一致。

丢包率和时延变化过程的数值表明，当可调参数在区间[0.38,0.82]时，车载自组织网络畅通无阻，且网络的通信性能在此区间内达到最优。

流量关于可调参数k的函数图像如图10 所示，基于图8、图9 的结论可以得知，当可调参数在区间[0.38,0.82]时，车载自组织网络没有发生拥堵，且性能达到最优，有更多的数据包在不丢 失的情况下被成功传递至其目标节点，但由于数据包生成概率固定且节点缓存有限，网络的流量不能无限增加，所以在最优区间，流量呈现平峰。

图10 流量变化图Fig.10 Flow variation diagram

基于对图8—10 的分析可知，当车载自组织网络中的数据包生成概率p固定时，如果多跳路由策略中的可调参数k偏大或偏小，都会造成网络拥堵，而当k在区间[0.38,0.82]时网络的通信性能达到最优。因此可以证明，本文提出的多跳路由策略，在同时考虑闵氏距离和节点缓存占有率的情况下可以有效缓解车载自组织网络拥堵性问题，提高网络通信性能和数据包传递过程的可靠性。

3.3 节点缓存对网络拥堵性的影响

各个观测量关于节点缓存S的函数图像如图11 所示，随着S值的增加，丢包率、流量和时延在S1=70 和S2=480 时均有明显过渡。当0＜S＜S1时，随着S的增加，丢包率先急剧降低，然后呈现小幅度增加，在S=S1时骤降至0%，并在S1＜S≤S2时保持稳定。流量的变化趋势则与丢包率的变化趋势完全相反，即当0＜S＜S1时，随着S的增加，流量先急剧增加，然后呈现小幅度下降，在S=S1时骤增至较大数值，并在S1＜S≤S2时维持在最大值附近。随着S的增加，当0＜S＜S1时，时延呈上升趋势，并且数值较大，在S=S1时骤降到较小数值，并在S1＜S≤S2范围内有小幅度上升，但仍维持在较小数值附近。当S＞S2时，丢包率、流量和时延均在很大范围内出现较强的波动性。

图11 节点缓存对网络状态影响图 Fig.11 Influence of node cache on VANET

将车载自组织网络出现上述现象的原因分析如下：当S≤S1时，且节点缓存S很小时，每个节点内数据包的队列长度差异较小，但在不同S值时，Me(t)受S值的影响较大，因此本文提出的多跳路由策略主要由等式（5）的第二项决定，在选择临时邻居时，将会向数据包队列长度更短的节点倾斜。此时，只有一小部分节点发生拥堵，在此基础上增加缓存可以缓解网络的拥堵情况，因此丢包率有所下降。而随着S的持续增加，各个节点数据包队列长度的差异增大，导致在选择临时邻居时，会向距离目标节点有效距离更短的节点倾斜，从而使得更多的节点发生拥堵，导致丢包率有小幅度上升。而在数据包传递过程中，S越大，则数据包在队列中排队等待的时间越长，因此时延呈上升趋势。

随着S的增加，当S1＜S≤S2时，无论S为何值，网络中的丢包率、流量和时延都保持稳定。此时，整个网络的缓存较大，而数据包的生成量不足以使网络发生拥堵，网络中生成的数据包数量和到达目标节点而被删除的数据包数量达到平衡。在这种情况下，节点缓存S对网络拥堵性的影响很小，因此，在一定的数据包生成概率下，当网络没有发生拥堵时，不需要再通过增大节点缓存来提高网络性能，以避免不必要的资源浪费。

当S＞S2时，由于节点缓存过大，等式（5）中的第二项受S的影响持续降低，因此等式（5）主要由第一项决定，导致多跳路由策略在选择中间节点时更倾向于距离目标节点闵氏距离最短的临时邻居，从而无法准确判断各个节点的缓存占有率，导致网络的稳定性变差，各个观测量在较大范围内出现很强的波动性。

基于以上分析可知，当设置节点缓存在区间[70,480]时，可以有效改善车载自组织网络的拥堵情况，降低车载自组织网络数据包传递过程的时延，提高实际到达目标节点的数据包数量。

3.4 节点移动速度对网络拥堵性的影响

为了探究节点移动速度对网络拥堵性的影响，基于前述结论，在后续的仿真实验中，设置k=0.5，S=100 个，v和p为变化量，其他参数保持不变。

在不同的节点移动速度下，丢包率关于数据包生成概率p的函数图像如图12 所示，当节点的移动速度v值固定时，随着数据包生成概率p的增加，丢包率首先保持为0%，当p=pm时，丢包率骤增，而后缓慢增加。随着节点移动速度的增加，网络发生拥堵后的丢包率明显增大，但其

图12 节点移动速度对网络状态影响图Fig.12 Influence of node moving speed on VANET

增大幅度降低，从图10 中可以看出，v=0.4 m/s和v=0.5 m/s 时在网络发生拥堵后，两者的丢包率基本相同。

湖南省图书馆藏有汉藏文写经9件，为湖南省图书馆原历史文献部主任刘志盛于1963—1965年间用馆藏古籍副本与北京书店、上海古籍书店换得。

当节点移动速度v的数值不同时，网络的数据包最佳生成概率mp有所不同，从图10 可以看出，随着v值的增加，其所对应的最佳数据包生成概率降低。由此可知，更低的节点移动速度v可以提高车载自组织网络处理和传递数据包的能力，并减少网络发生拥堵时丢失的数据包数量，从而有效缓解网络拥堵，提高网络在通信过程中的可靠性。

3.5 节点通信半径对网络拥堵性的影响

为了探究节点通信半径对网络拥堵性的影响，基于前述结论，在后续的仿真实验中，设置k=0.5，S=100 个，v=0.1 m/s，r和p为变化量，其他参数保持不变。

图13 节点通信半径对网络状态影响图Fig.13 Influence of node communication radius on VANET

当节点的通信半径不同时，丢包率关于节点数据包生成概率p的函数图像如图13 所示，对于不同的r值，随着p值的增加，丢包率变化趋势保持一致。即当p较小时，丢包率首先保持为0%，当数据包生成概率达到最佳生成概率时，丢包率骤增，而后持续增加。随着节点通信半径的增加，网络发生拥堵前后丢包率的差值大幅度降低，表明节点通信半径的增大在很大程度上缓解了网络中数据包丢失的问题。且随着节点通信半径的增加，网络的最佳数据包生成概率mp值大幅 度提高。r=1 m 时，最佳数据包生成概率为0.18；r=2 m 时，最佳数据包生成概率为0.38；r=3 m 时，最佳数据包生成概率为0.56；r=4 m 时，最佳数据包生成概率为0.66。由以上数据可知，节点通信半径每增加一个单位，最佳数据包生成概率分别提高1.1、0.47、0.18 倍，并且最佳数据包生成概率的提高幅度逐渐降低，表明在车载自组织网络不发生拥堵的前提下，节点通信半径增加一个单位，网络处理数据包的数量最多可以提高1.1倍。因此，节点通信半径的增加可以在很大程度上提高网络处理数据包的能力，从而增强网络通信性能。

3.6 节点数据包传递能力对网络拥堵性的影响

为了探究节点数据包传递能力对网络拥堵性的影响，基于前述结论，在后续的仿真实验中，设置k=0.5，S=100 个，v=0.1 m/s，r=1 m，T和p为变化量，其他参数保持不变。

在不同的节点数据包传递能力下，丢包率关于节点数据包生成概率p的函数图像如图14 所示，在T值固定的情况下，当p很小时，数据包传递能力基本不能对网络造成影响。当数据包生成概率超过最佳生成概率时，丢包率突然增大，表明网络开始出现拥堵，但随着T值的增加，网络出现拥堵前后丢包率的增大幅度降低；随着节点数据包传递能力的增加，网络的数据包最佳生成概率pm也有了极大的提高。T=1 时，最佳数

图14 节点数据包传递能力对网络状态影响图Fig.14 Influence of node packet transmission capability on VANET

据包生成概率为0.18；T=2 时，最佳数据包生成概率为0.38；T= 3时，最佳数据包生成概率为0.56；T= 4时，最佳数据包生成概率为0.74。在每个时间步t，节点的数据包传递能力T每增加一个单位，最佳数据包生成概率分别提高1.1、0.47、0.32 倍，其提高幅度呈降低趋势，表明在车载自组织网络不发生拥堵的前提下，节点数据包传递能力增加一个单位，网络处理数据包的数量最多可以提高1.1 倍。由此可见，节点数据包传递能力的增加可以极大地提高车载自组织网络处理和传递数据包的能力，减少数据包丢失数量，从而提高网络通信过程的可靠性。

节点通信半径和数据包传递能力代表了节点的通信能力大小，而节点是车载自组织网络的参与者，图13 和图14 的结论表明，参与者的通信能力在很大程度上决定了整个车载自组织网络的通信能力，因此，为了改善网络的通信能力、缓解网络系统的拥堵性问题，可以通过提高参与者的通信能力来实现。

4 结 论

本文通过设计多跳路由策略，来优化车载自组织网络中数据包的传递过程，并通过仿真实验研究了车载自组织网络中多个参数对丢包率、时延和流量的影响情况，从而实现对节点缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵特性的研究。由于节点缓存受限，在仿真实验中可以观察到数据包丢失的现象。实验结果表明，当多跳路由策略中的可调参数在区间[0.38,0.82]时，可以有效提高网络处理数据包的能力，降低数据包在传递过程中的时延。节点缓存在[70,480]的区间范围内增加时，可以提高网络容量和数据包处理能力，降低数据包在传递过程中的丢失率，提高网络的通信性能；节点移动速度降低可以提高网络中实际到达目标节点的数据包数量，并改善数据包在传递过程中丢失的问题，从而提高网络通信过程的可靠性；节点通信半径和数据包传递能力代表了网络中参与者的通信能力，在网络不发生拥堵的前提下，节点通信半径或数据包传递能力的增加可以使得网络处理数据包的数量提高1.1 倍，由此可知，网络中参与者通信能力的提高可以在很大程度上提高网络通信效率，改善网络的拥堵性问题。

本文关于车载自组织网络拥堵特性的分析，能够帮助车载自组织网络解决信息传递中数据包丢失和网络拥堵的问题。此外，本文建立的研究方法和得到的研究结论可以为设计优化车载自组织网络提供科学依据。