第四章 模擬結果與討論
4.1 結合事件速率
本論文的數學分析和計算機模擬，可以透過
和 評估車載隨意 網路的效能， 代表
, , ,
。單向和雙向的高速公路會考慮不同交 通密度的情況。令 ，單向公路設定 或是 ，且雙 向公路設定 ，也就是說，兩個方向的交通密度是相等的。明顯的， 根據算式(5)和(6)，當考慮單向高速公路時 且
，考慮雙向高速公路被時， 且 ； 換句話說，每一輛車不管使用高速或低速，在單向高速公路發生結合事件的 速率為 ，在雙向高速公路發生結合事件的速率為 3 。此外，根據算 式(17)和(18)，當考慮雙向的高速公路， 且 。因此，在單 向高速公路時， 代表 或 ，在雙向的高速公路 代 表 或 。
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System parameter Value Slot Duration 1 ms T (Slots/Frame) 100 R (Transmission Range) 150 m
30 m/s
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圖4-1 單向低密度
圖4-2 雙向低密度
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圖4-3 單向中密度
圖4-4 雙向中密度
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圖 4-5 單向高密度
圖 4-6 雙向高密度
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圖 4-7 單向
圖 4-8 雙向
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System parameter Value Slot Duration 1 ms T (Slots/Frame) 50 R (Transmission Range) 150 m
30 m/s 20 m/s
表 4-2 圖 4-9 到 4-12 之模擬參數表
如表 4-2，圖 4-9 到圖 4-12 使用每個碼框分成 50 個時槽，分別顯示低密 度和中密度的 值，對應到使用每個碼框為 100 個時槽的情況， 值明顯大 了將近 2 倍，由於算式(15)中，S 小了 1/2 倍，所以最後的 會大了兩倍，
其中由於 S 值遠大於 U，於是 U 的效應就不明顯。因此，可以清楚的知道，
當每個碼框分割成越多的時槽數，除了可以降低存取碰撞發生情況[13]，同 時也可以有效的降低結合碰撞發生的情況。
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圖 4-9 單向低密度(時槽 50)
圖 4-10 雙向低密度(時槽 50)
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圖 4-11 單向中密度(時槽 50)
圖 4-12 雙向中密度(時槽 50)
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第五章 結論
這本論文中，提出一個分析模型來計算結合碰撞發生的平均速率，並且數 學分析跟模擬的結果非常接近，還有觀察到高速車發生結合碰撞的速率比低 速車來的高，還有雙向高速公路環境的結合碰撞發生速率是高於單向高速公 路環境，最後還得知碼框分割成更多的時槽，也就是說一個碼框的時槽總數 越大，可以有效的降低結合碰撞發生速率。
在未來，我們會研究可變碼框時槽數、車速為高斯隨機變數的結合碰撞情 形。
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