[发明专利]一种基于公交轨迹和定位信息的地域群播方法

权利要求书

1.一种基于公交轨迹和定位信息的地域群播方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、通过公交车历史轨迹分析建立城市交通中的公交车之间相遇模型，利用公交车之间线路的重合及不同时间段之间的相遇概率，利用车辆的轨迹信息降低车辆移动性的不确定性来改善分组传递；

步骤2、在地域群播的第一个阶段，根据车辆之间的局部相遇有效地使用车辆轨迹，通过所述步骤1中建立的公交车相遇模型将数据包转发到具有更高节点转发能力的车辆；

步骤3、在地域群播的第二阶段，使用稳定性指数来估计两个车辆节点的稳定性，在目的区域的每条街道上建立一个车辆集，使用车辆集的建立和维护机制，保障经过目的区域的车辆需要传递消息时可以通过一跳交付消息。

2.根据权利要求1所述的一种基于公交轨迹和定位信息的地域群播方法，其特征在于，所述步骤1中建立公交车相遇模型的过程为：将所有的公交节点相遇概括成为一个地理相遇图G(v)＝{X(v),E(v)}，该地理相遇图由车辆节点v维持，其中X(v)表示顶点集合，E(v)表示边集，地理相遇图维护车辆节点v已知的所有轨迹以及这些轨迹上的地理位置之间所有可能的相遇；其中，定义一个车辆v到达给定位置I的绝对时刻为E(v)包含两种边，为单向边，单向边表示车辆a在其轨迹上从顶点行驶到顶点双向边e代表可能相遇的车辆a和车辆b之间的轨迹且r_i^a∈T_a,假设v已经获得一组车辆轨迹ψ(v)，对于每个T_a∈ψ(v),

在分析车辆的相遇模式时，每个轨迹记录交叉点的ID号以及车辆节点通过的时间，为了解决公交车运行的时间偏差问题，假定一辆公交车通过某一路口的时间在某个范围内上下波动，并且这个时间波动情况符合正态分布，假设公交车到达路口I的时间为t，t的上下限分别设为t_l,t_h，所以t∈[t_l,t_h]，一个变量服从正态分布，那么概率密度函数为：

式中：μ—为正态分布函数的期望，

σ—为正态分布函数的方差

对于轨迹彼此相交的两个车辆，相遇的概率由他们到达轨迹交叉点的到达时刻的接近程度来判断，公交车之间的相遇分为以下3种情况：

第一种情况下，两辆车在同一路段上且行驶方向相同，如公交车A和公交车C在r₂路段上相遇，假设A到达路口服从C到达路口服从则相遇概率

式中：δ—为时间阈值，由公交车速度和通信范围决定

μ_A,σ_A—为公交车A到达该路口时间服从正态分布的期望与方差

μ_B,σ_B—为公交车B到达该路口时间服从正态分布的期望与方差；

第二种情况下，两辆车在同一路段上行驶方向不同，如公交车A和公交车B在r₄路段上相遇，公交车A到达1路口时刻为到达2路口时刻为公交车B到达1路口时刻为到达2路口时刻为其中将另外两个时刻设置为到达的预期时刻，和的密度函数为：

式中：μ₁,σ₁—为公交车A到达该1路口时间服从正态分布的期望与方差，μ₂,σ₂—为公交车B到达该2路口时间服从正态分布的期望与方差，

所以相遇概率为：

式中：μ₁,σ₁—为公交车A到达该1路口时间服从正态分布的期望与方差，μ₂,σ₂—为公交车B到达该2路口时间服从正态分布的期望与方差；

第三种情况下，两辆不同方向上的车在交叉路口相遇，如公交车B和公交车C在交叉路口I2相遇，相遇概率为：

式中：δ—为时间阈值，由公交车速度和通信范围决定，比第一种情况小，μ_C,σ_C—为公交车C到达该2路口时间服从正态分布的期望与方差，μ_B,σ_B—为公交车B到达该2路口时间服从正态分布的期望与方差。