[发明专利]基于模糊算法的车辆自组织网络资源管理方法

说明书

本发明公开了一种基于模糊算法的车辆自组织网络资源管理方法，主要解决现有技术资源管理效率较低的问题。其实现步骤是：路边服务器先在资源列表中统计时间标记、源节点ID、资源编号、资源信息、资源的请求次数A和下载次数B；再将A和B分别进行模糊处理；之后按照质心法得到资源的生存时间，实时更新资源列表，即当一个资源的生存时间减为0时，将资源在列表中删除；当服务器内资源即将溢出时，将生存时间在设定范围内的资源定时舍弃，并及时更新资源列表。本发明降低了用户节点对路边服务器节点的查询时间，提高了资源发现的速度，具有时效性，并在有限的内存中，提高了资源的更新效率，有效地改善用户体验，可用于车辆与路边服务器的通信。

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及车辆自组织网络领域中路边服务器运用模糊逻辑的算法实现内部实时资源管理的方法，可用于车与路边服务器的通信，实现路边服务器的内部资源管理。

背景技术

目前，车辆自组织网络是一种大型多应用的网络，车辆通常会形成整个城市、高速公路等大规模网络，网络中会存在多种应用消息类型，其包括换道警示、超车警示等道路安全信息，以及道路速度限制通告、绿灯最优速度建议等管理信息。目前，新融入的本地多媒体、商业等娱乐和服务信息等资源对通信的服务质量QOS和资源管理有着不同的要求。但由于车辆高速运动无线通信链路频繁断连，车联网网络拓扑结构不稳定以及路边服务器的有限内存引发了新的挑战。传统的移动数据库给出了许多资源管理算法，比如：Statefulserver策略以及Stateless server策略等。然而，随着车联网的应用，从IT时代到DT时代的转变，如何找到新的算法来实现动态的资源管理，以最小的额外开销，快速高效地管理这些资源是迫切需要解决的问题。

针对路边服务器内资源管理这一课题，Assuncao M.D等人在“Evaluating theCost-Benefit of Using Cloud Computing to Extend the Capacity of Clusters”文章中提出了一种基于排队论优先级资源管理策略RORMS。该策略是将资源先按照一定的优先级进行排队，再按照路边服务器内的有限度，逐渐删减优先级最低的资源。之后，Park D.H.等人在“Idle Resource Supplement Model and Validity Time Designation Modelwith Reliability Measurement in Grid Computing”文章中又提出了一种基于资源信任度评估算法RRMA来衡量资源的优先级，即按照资源的优先级逐渐进行资源删减。

以上两种方法都是路边服务器内资源依据不同的算法来衡量资源的优先级，实现资源的管理，即在有限的路边服务器内存中，资源基于优先级进行排队处理，之后，路边服务器再按照排队论的处理方法删减资源，为新进的活跃资源腾出空间，保证了资源在路边服务器内的有序处理，实现了资源管理的目标。然而，该类方法仍然存在以下不足：

首先，该类方法的资源发现不具有时效性和灵活性；

其次，由于资源管理只依据时间顺序进行更新，故资源处理效率较低，且用户资源体验不丰富。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于模糊算法的车辆自组织网络资源管理方法，在保证高优先级资源在正常通信交互的前提下，提高资源发现的时效性和路边服务器的资源处理效率，进一步满足用户的资源需求。

本发明的技术思路是：依据车辆自组织网络的实际应用，路边服务器删除优先级较低的资源，实现资源发现的时效性；通过路边服务器及时快速地更新内部资源列表，提升资源处理效率，其实方案如下：

(1)车载端与路边服务器通信交互资源信息：

车载端将请求的资源信息包发送给路边服务器，路边服务器接收到资源请求包，根据请求包进行资源发现检测，之后向用户发送应答包；

(2)路边服务器统计内部资源信息：