[发明专利]基于自适应压缩感知的分布式邻居节点分布估计方法

说明书

一种基于自适应压缩感知的分布式邻居节点分布估计方法，首先所有车辆节点以同步的网络时间作为种子，以伪随机数生成算法生成随机发射功率序列，并随机选择成为发射端或接收端，并采集经哈希处理的身份信息进行邻居节点分布估计；作为发射端的车辆节点构建本地比特位图，并将该包含车辆节点的身份信息的比特位图通过OOK调制以OFDM方式向接收端发送；作为接收端的车辆节点收到并解调得到空中叠加的OFDM信号，该过程重复多轮以获得足够信息，从中获得含有身份信息的比特位图并估计出当前通信半径下的车辆节点个数，进而通过自适应压缩感知方法恢复出整个通信半径范围内的邻居节点分布情况。

技术领域

本发明涉及的是一种无线通信领域的技术，具体是一种基于自适应压缩感知的分布式邻居节点分布估计方法。

背景技术

车联网是一种新型的无线移动自组织网络，通过消息广播让原本相互孤立的车、路、人有机协作，实现出行安全、危险预警及提供车载导航、娱乐等服务，提高司机和乘客的安全性和舒适度。现有车联网技术主要可以分为需要加装额外设备的方法和不需要加装额外设备的方法。需要加装额外设备的方法需要除用于车联网通信的基本单元外的其他设备，比如基于计算机视觉的方法需要依赖摄像头和监控系统，这种基于视觉的方式在夜晚或天气状况差时效果很差；除此之外，还有基于通信基站或路边通信单元RSU的方法，基于自感线圈的方法，基于无线车辆传感器的方法，基于声学的方法，基于ETC收费站统计的方法等。这些方法均需要额外安装某些设备，并且具有覆盖范围小、测量不准确、铺设或养护成本高昂等缺点。另一大类不依赖额外设备的方式往往当车辆的空间分布具有某些先验知识，不能适用于不同的车辆分布状态，或者占用大量的通信资源来完成分组或聚合。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于自适应压缩感知的分布式邻居节点分布估计方法，利用了车辆的分布在空间中通常具有稀疏性，通过随机测量最大通信半径内的少量半径，进而使用压缩感知的方法恢复出最大通信半径范围内所有邻居节点的分布，大大减少测量成本。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种分布式的邻居节点分布估计方法，首先所有车辆节点以同步的网络时间作为种子，以伪随机数生成算法生成随机发射功率序列，并随机选择成为发射端或接收端，并采集经哈希处理的身份信息进行邻居节点分布估计；作为发射端的车辆节点构建本地比特位图，并将该包含车辆节点的身份信息的比特位图通过OOK调制以OFDM方式向接收端发送；作为接收端的车辆节点收到并解调得到空中叠加的OFDM信号，该过程重复多轮以获得足够信息，从中获得含有身份信息的比特位图并估计出当前通信半径下的车辆节点个数，进而通过自适应压缩感知方法恢复出整个通信半径范围内的邻居节点分布情况。

所述的以OFDM方式向接收端发送，采用广播、非单播或组播实现。

所述的随机发射功率序列是指：所有车辆节点具有同步的网络时间并以该时间为种子随机生成随机数n，利用模运算i＝rand()％n将随机数变为序号0～n-1，从对应通信半径{R₀，R₁，…，R_n-1}的发射功率序列{P₀，P₁，…，P_n-1}中选择对应的发射功率P_i。

所述的身份信息采用但不限于：MAC地址、或车牌号或车架号等能够表明车辆节点身份的唯一标识符。

所述的随机选择角色具体操作是指：由于网络中可能缺乏中心设施且设备为半双工通信，为了从半径R_i内获取足够多的邻居节点的信息，使用概率的方法解决该问题。即节点随机生成随机数，根据随机数以p的概率成为接收端，以1-p的概率成为发射端。当v成为发射端时则将其身份信息以发射功率P_i广播给周围邻居节点；当v成为接收端时，它接收半径R_i内邻居发送的信息。

所述的本地比特位图包括：作为承载信息的m位的布隆滤波器域和一个l比特的指示域。