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集群是提高車聯網群智感知質量和降低成本的有效方法，但如何在車輛高杋動性的冋時提髙集群穩定性是一個具有挑戰性的問題。基于 VANET（ Vehicular Ad- Hoc Network）的通信特點，文中提出了基于霧計算和自評估的 VANET聚類算法FCSAC（Fog（ omputing and Self- Assessment Clustering），將 VANET分為多個集群，集群內車輛協作感知結果由主簇頭（Master（ Cluster head，MCH發給霧節點;引入車輛移動率（ elocity Mobility rate，VMR）來改進簇頭選舉方法，該參數是根據移動性指標來計算的，以滿足 VANET動態變化的需求;通過定義縮放函數和加權機制來量化評估車輛的加入對集群穩定性的影響。同時，選舉輔助群頭（ Slave cluster head，SCH）來増強集群的穩定性。其次，為提髙擁堵區域感知的準確性，在霧計算的基礎上通過主簇頭間的有序鏈式協作交通態勢感知，形成局部交通態勢感知準確、全面的視圖。最后，使用Ⅴeis車聯網仿真平臺評估所提算法的性能。結果表明，與 CBRSDN（ Cluster based Routing for Sparse and Dense Networks）算法和 SACBR（Self-Assessment Cluster based routing）算法相比，所提算法在集群穩定性方面表現優越，并且有效提高了 VANET的吞吐量;與FCM（ Fuzzy c- Means）算法相比，其交通分流能力更好，并減少了網絡通信的消耗。
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