[发明专利]一种基于信标消息的车辆密度估算方法

说明书

本发明涉及一种基于信标消息的车辆密度估算方法，属于车载自组织网络领域。该方法包括：S1：车辆通过信标消息，收集和处理周围车辆的交通信息，构建车辆邻居节点信息表，根据邻居节点信息表中的信息计算车辆的邻居节点数量；S2：根据构建的邻居节点信息表，将车辆邻居节点的分布情况进行分类，结合每个邻居节点的分布类别计算邻居节点在估算车辆通信范围内的留存时间，根据留存时间更新邻居节点信息表；S3：建立车辆的车间距离分布函数，求取对应分布函数的最大似然估计来估算车辆密度。

技术领域

本发明属于车载自组织网络领域，涉及一种基于信标消息的车辆密度估算方法。

背景技术

随着汽车数量的增加，车辆安全、交通拥堵以及驾驶体验已经成为备受大众关注的三个问题。建立一个智能化、网络化的运输控制系统能够有效缓解这些问题，因此智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)应运而生。车载自组织网络是智能交通系统的重要组成部分，车载网中的车辆可以通过无线通信技术来实现车辆间的通信，根据接收到的信息车辆能够预知路况，降低发生交通事故的概率，同时也能辅助驾驶，改善驾驶员的行车体验。

车辆密度是评估道路交通状况的重要指标之一，同时也对车载自组织网络的通信性能有着较大影响。目前大多数车辆密度估计方法是基于基础设施来完成密度估算的，例如，一种车辆密度评估方法是使用深度学习训练生成多列全卷积神经网络模型，将道路图像信息作为输入，根据网络模型输出的获取车辆密度分布图。虽然该方法在白天能准确和快速完成估算任务，但在夜晚由于图像精度明显降低，使得车辆密度存在较大误差。另一种车辆密度评估方法是通过视频数据收集装置获取道路视频，并在远程终端提取视频中三帧图像用以计算车辆密度，但是由于需要较长的时间来记录和处理视频，这种密度估算方法不能用于实时车辆密度估算。以上方法需要将检测设备(例如感应环路检测器或交通监控摄像机)安装在不同位置来获取相应的车辆信息，且受外界条件影响较大，处理时间较长，适用性不强。

随着车载自组织网络的兴起，车辆节点可以基于无线信道相互通信，这使得车辆能够不依赖任何固定的基础设施收集和处理交通信息，在行驶过程中车辆能够根据接收到的信标消息完成车辆密度的估算。车载网中的车辆在获取周围的车辆密度后，能够根据车辆密度制定相应的通信机制，以改善车载网络的性能，因此车辆密度的估算具有重要的研究意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于信标消息的车辆密度估算方法，应用于车载自组织网络中基于车辆间通信的车辆密度估算。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于信标消息的车辆密度估算方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：车辆通过信标消息(Beacon Message)，收集和处理周围车辆的交通信息，构建车辆邻居节点信息表，根据邻居节点信息表中的信息计算车辆的邻居节点数量；

S2：根据构建的邻居节点信息表，将车辆邻居节点的分布情况进行分类，结合每个邻居节点的分布类别计算邻居节点在估算车辆通信范围内的留存时间，根据留存时间更新邻居节点信息表；

S3：建立车辆的车间距离分布函数，求取对应分布函数的最大似然估计来估算车辆密度。

进一步，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：邻居节点周期性广播信标消息，信标消息包含车辆位置、速度、行驶方向以及邻居节点数，其中邻居节点数分为位于节点前方和后方的邻居节点数；

S12：车辆根据接收到的信标消息建立邻居节点信息表，基于信息表中的位置信息车辆计算出每一个邻居节点与车辆的相对位置，筛选出在车辆前方和后方距离车辆最远邻居节点；

S13：车辆根据邻居节点信息表中数据，计算出一跳范围内的邻居节点数，根据最远一跳节点的邻居节点数，计算出两跳邻居节点的数量。