[发明专利]一种基于车联网车辆社交性的RSU部署方法及系统

说明书

一种基于车联网车辆社交性的RSU部署方法及系统，根据真实车辆数据挖掘社区结构，包括基于车载单元OBU的通信范围提取出每辆车之间的通信频次，对车辆进行社区划分，得到通信频次图；得到通信频次图后，根据主要社区规模的大小为每个社区分配一个权值，并且社区内的车辆自动拥有该社区的权值；将需要部署RSU的部署区域Ω划分为多个候选区域，定义一个候选区域内所有经过的车的车辆社区值总和称为区域社区值，计算每个候选区域的区域社区值，最后利用贪婪算法选出合适的部署区域。本发明能够较好地模拟现实情形，并针对车辆之间的社交性，合理地给出了一个有效的解决方案，让RSU的部署更加合理化、高效化，不至于造成资源的浪费。

技术领域

本发明涉及车联网资源部署领域，具体涉及一种基于车联网车辆社交性的RSU部署方法及系统。

背景技术

车载自组网(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)中的路侧单元的部署问题是一个亟待解决的问题。这类问题有两个重要因素：1、路侧单元(RSU)。RSU的部署涉及到位置和成本两大问题。由于整个城市街道的繁忙程度不一样，所以在有限的RSU资源下，更倾向于部署到繁忙的街道。2、车辆。因为车辆移动的随机性，所以挖掘大量车辆移动的内在规律对于RSU的部署有着重要的影响。V-R-V(Vehicle-RSU-Vehicle)通信是指两辆不能直接通信的车在一定的时间窗口内借助RSU传递数据完成通信的过程。车辆网中这样的通信模式比较常见，所以考虑最大化V-R-V通信的部署方式一种贴合实际的策略。

Makkawi等人提出一种RSU部署策略，利用一个区域及其周围区域的权值之和作为累计权重来选择部署区域，优先部署高权值的区域。但是这个策略只考虑部署最少数量的RSU以及对街道的连续性，忽略了RSU的覆盖率。Yuan等人提出以一种出租车推荐系统，帮助出租车司机提供搭载乘客的热点位置以及为乘客打车地点提供建议，分析了大量城市出租车轨迹数据，挖掘了车辆移动的时空规律。但只从车辆轨迹分布的角度分析了车辆运动的规律，没有从社交网络层面分析车辆间的运动规律。Zhu等人提出一种在数据转发的策略，挖掘大量城市车辆的轨迹数据，从中发现社区结构，并且采用马尔科夫链对车辆未来的移动作出预测，提出一种基于贪婪策略的种子车辆选择方法，但是文章仅仅从社交层面考虑节点(车辆)的接触情况，而忽略了时间、空间上节点之间的接触规律。因此，本领域亟待更优的技术方案出现。

参考文献：

[1]Makkawi,R.Daher,and R.Rizk,“Rsus placement using cumulative weightbased method for urban and rural roads,”in Reliable Networks Design andModeling(RNDM),2015 7th International Workshop on.IEEE,2015,pp.307–313.

[2]J.Yuan,Y.Zheng,X.Xie,and G.Sun,“T-Drive:Enhancing drivingdirections with taxi drivers’intelligence,”IEEE Transactions on Knowledge andData Engineering,vol.25,no.1,pp.220-232,2013.

[3]H.Zhu,M.Dong,S.Chang,Y.Zhu,M.Li,and X.S.Shen,“Zoom:Scaling themobility for fast opportunistic forwarding in vehicular networks,”in INFOCOM,2013 Proceedings IEEE.IEEE,2013,pp.2832–2840

发明内容

根据上述的一些研究，本发明提供一种基于车联网车辆社交性的RSU部署技术方案。