[发明专利]基于车辆安全通信的自适应速率选择算法

说明书

基于车辆安全通信的自适应速率选择算法。但是运用模糊决策根据衰落丢包和干扰丢包来进行数据传输速率的选择时，需要设计大量的模糊规则和参数集，对于设计者来说是非常繁杂甚至是无法完成的工作。本发明的基于车辆安全通信的自适应速率选择算法，初始化所有参数，将PLR_AVG、PLR_INT，和PLR_FAD都赋为0，最优速率设为基础速率(3Mbps)；根据信道对称性原理，各个节点在本地采用Sym2PLR进行平均丢包PLR_AVG的估算；根据应用层计算的各个节点相对距离，采用Dis2PLR进行衰落丢包PLR_FAD的估算；根据前两步计算的丢包率，得到干扰对丢包造成的影响PLR_INT；采用模糊决策FuzzyRateSelection，根据PLR_FAD和PLR_INT得到当前环境下最优的速率BestBitRate并返回。本发明简化了模糊系统的设计复杂度。

技术领域：

本发明涉及一种基于车辆安全通信的自适应速率选择算法。

背景技术：

车辆主动式安全通信自适应速率控制系统所处的外界环境通常是复杂多 变，且各因素间相互影响、交叉祸合，采用模糊逻辑表示的模糊概念能很好的 描述，采用模糊数学方法对这些变量进行模糊化后，再通过设计的模糊规则进 行运算即可得到相应的速率。但是运用模糊决策根据衰落丢包和干扰丢包来进 行数据传输速率的选择时，需要设计各输入、输出变量的隶属度函数，以及模 糊规则集合。由于车辆主动式安全通信随着车流密度、信道状况等变化会产生 大量的组合情况，进而需要设计大量的模糊规则和参数集，对于设计者来说是 非常繁杂甚至是无法完成的工作。因此，本文引入了自组织模糊神经网络(Self-Oganizing Fuzzy Neural Network,SOFNN)[132][133]o SOFNN既能用模 糊概念来描述问题，又结合了神经网络的学习优化能力，使得该网络可以根据 训练数据来重构网络结构、调节参数并生成相应的IF-THEN模糊规则。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于车辆安全通信的自适应速率选择算法。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

基于车辆安全通信的自适应速率选择算法，所述的自适应速率选择算法通 过以下步骤实现:

第一步，初始化所有参数，将PLR_AVG、PLR_INT，和PLR_FAD都赋为0，最优速 率设为基础速率(3Mbps)；

第二步，根据信道对称性原理，各个节点在本地采用Sym2PLR进行平均丢包 PLR_AVG的估算；

第三步，根据应用层计算的各个节点相对距离，采用Dis2PLR进行衰落丢包 PLR_FAD的估算；

第四步，根据前两步计算的丢包率，得到干扰对丢包造成的影响PLR_INT；

第五步，采用模糊决策FuzzyRateSelection，根据PLR_FAD和PLR_INT得到当前环境 下最优的速率BestBitRate并返回。。

有益效果：

1.基于车辆主动式安全通信环境下信道对称性理论的本地平均丢包估计， 使得每个车辆通信节点可以在单跳广播环境下，不需要任何反馈信息就能对整 个网络的整体状态进行评估。

2.基于车辆通信节点相对距离的信道衰落丢包估计，结合应用层的相关信 息，每个车辆通信节点都可以评估与周围各相邻节点之间的链路质量。