[发明专利]车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法在审
申请号: | 202111325895.2 | 申请日: | 2021-11-10 |
公开(公告)号: | CN114245347A | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 崔建群;周昊阳;黄枫 | 申请(专利权)人: | 华中师范大学 |
主分类号: | H04W4/48 | 分类号: | H04W4/48;H04W40/20;H04W40/22 |
代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人: | 乔宇 |
地址: | 430079 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车载 机会 网络 基于 预测 相遇 历史 信息 地理位置 路由 方法 | ||
1.一种车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法,其特征在于,该方法用于解决城市交通道路中车辆节点的消息传递问题,城市交通道路主要包含直行路段和交叉路口路段两种情况,该方法包括以下步骤:
S1、车载机会网络中的每个车辆节点周期性的广播自己的地理位置信息,若判断其自身处于交叉路口路段,则在信标包中把其自身的标志位TAG设置为1,这些节点也被称作路口节点;
S2、当运行在车载机会网络中的车辆节点收到来自路口节点的信标包时,说明该节点运行在路口附近;与此同时,运行在路口附近的节点启动预测算法来判断其所携带的数据包在即将到达的路口时是否需要改变前进方向;
S3、计算当前节点与目的节点之间的夹角θ,当θ≤25°时,启动直行路段的路由方法,直行路段的路由依据根据距离衰减系数、链路稳定系数、相遇历史系数和方向权重系数这四个参数来综合选择下一跳中继节点;
S4、当θ25°时,启动交叉路口路段的路由方法,当前节点会先判断该消息经过路口是否需要改变消息传递方向,方向包括左转或右转;若需改变方向,则将信息首先传递给路口节点,再由路口节点决定具体往什么方向传递信息;否则将消息绕过路口节点,向前进行投递;
S5、重复步骤S3-S4,直到消息被投递至目的节点。
2.根据权利要求1所述的车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法,其特征在于,所述步骤S1中的判断车辆节点自身是否处于交叉路口路段的方法具体为:
提前预测车辆节点是否位于交叉路口,且经过路口传递方向时是否发生变化;具体为:
网络中的每个节点计算其与邻居节点的地理位置之间的相关系数,来判断自身是否位于交叉路口;定义ra和Ca分别为节点a的横坐标和纵坐标;变量r和c分别代表所有的ra和ca的群;r的均值用表示,c的均值用表示;cov(r,c) 表示r和c的协方差,σr表示r的标准差;因此相关系数η的定义式为:
其中,ηrc值在[0,1]区间内变化,该值越接近1表示节点位于直路段的中央,越接近0表示当前节点的位置与邻居节点的位置没有线性相关性,从而判定该节点位于交叉路口;设置一个门限值τ,节点通过对比与τ值的大小来判定是否位于交叉路口;当ηrc≥τ,节点位于直行路段;当ηrcτ时,节点位于交叉路口路段。
3.根据权利要求2所述的车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法,其特征在于,所述门限值τ设置为τ=0.85。
4.根据权利要求2所述的车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法,其特征在于,所述步骤S1中的方法还包括:
网络中的节点周期性地广播信标包,判断出自己位于交叉路口路段节点将自己的信标包中的TAG字段设置为1,以此来通知周围邻居其路口协调节点的身份,当其驶离路口范围时再将该字段重置为0;
信标消息按照一定周期更新信息,当信标消息在一个更新周期后即可计算出其节点a当前的速度speeda和方向θa,如下式:
其中,(ra,ca)为节点a的坐标,(ra1,ca1)和(ra2,ca2)为节点a在时刻1和时刻2时的坐标,timestampa1和timestampa2为节点a在时刻1和时刻2时的时间戳。
5.根据权利要求1所述的车载机会网络中基于预测与相遇历史信息的地理位置路由方法,其特征在于,所述步骤S3中,直行路段的路由依据根据距离衰减系数、链路稳定系数、相遇历史系数和方向权重系数这四个参数来综合选择下一跳中继节点,具体方法为:
距离衰减系数F:直行路段的路由方法使用Nakagami衰落信道模型评价城市复杂的车辆交通环境导致无线信号接收质量较差,链路质量不稳定的因素;由此模型可以计算得到接收方成功接收到发送方发送的数据包数的概率即为数据包信号比接收门限值Ythres大的概率,如下公式计算:
其中,y为信号的发送功率;α是衰减参数,在通信范围50m之内约为3,在通信范围50m~150m之内约为1.5,在通信范围150m以外为1;Ythres为Friis模型中定义的二次路径损耗,离发送节点R处的接收门限值,与R2成反比;Ω为由Friis模型确定离发送点距离d处的接收功率,与d2成反比;
则距离发送点d处成功接收到数据包的期望概率为:
其中,Z是中间变量是常识无需解释;Γ(α)是伽马函数的数学表示,F的取值为上式PF(d)的概率值,数据包在每一次转发的过程中会在原有转发的基础上对参与转发的节点计算F值,并用于随后对节点稳定性Q的计算;
链路稳定系数S:链路稳定性因子是基于车辆的速度v来定义的;假设车辆速度符合标准分布,则v的概率密度函数f(v)的概率分布函数F(v)应为:
其中,μ为速度v的均值,σ2为速度的方差;
而在T时间内数据通信的概率密度函数为:
其中,Δv表示连接的发起车辆N1和接收车辆N2之间的相对速度;μΔv为相对速度的均值;σΔv为相对速度的标准差,V0为中间变量;
假设通信中的车辆节点N1和N2的坐标分别为(r1,c1)和(r2,c2),则两个通信节点之间的距离可以表示为如果在某一时刻两个车辆节点之间能互相接收到对方的信标包,假设此刻建立连接,该连接能有效持续的时间记为tduration,则N2的稳定性因子S的计算式为:
其中,
相遇历史系数P:车辆在固定的城市道路上行驶,因此交通道路固定的地理位置和道路形状使车辆的轨迹具有一定的规律,这也会在一定程度上增加车辆间彼此相遇的机会;两个节点在一段时间内相遇越频繁,它们之间的传输概率值越大,计算公式如下:
Pi,j=P'i,j+(1-P'i,j)×Pinit
每当节点i和j发生一次相遇,它们的传输概率值Pi,j按照以上公式更新,其中P'i,j为节点i和j之前维护的传输概率值,Pi,j为更新后的新值,Pinit为初始概率值,Pinit∈(0,1);当两个节点长时间不相遇时,其传输概率应随之减少,所以按照公式Pi,j=P'i,j·γn更新相遇概率值,γ表示衰减参数,γ∈(0,1),n是两个节点i和j的自最后一次相遇到现在所经历的时间单位的个数;
传输概率的更新考虑了节点相遇的传递性,即节点i和节点j经常相遇,而节点j和节点k也经常相遇;计算公式如下:
Pi,k=P'i,k+(1-P'i,k)×P'i,j×P'j,k×β,β∈[0,1]
相遇历史系数P的值由以上公式计算得到;
方向权重系数D:方向权重因子D决定了节点可靠性Q的符号和方向所占的权重大小;方向权重因子D分为方向因子d和权重因子w;设置目的节点所在的方向为正方向,位于正方向上的节点其d值为1,反之,d值为-1;为了尽可能使得节点在传递消息过程中既不超出节点通信范围,又能选择传输范围内距离最远可以实现最大步长的节点,权重因子w根据传递方向的通信范围,将通信半径R分为4个区域,并分配以不同的权值;通信范围的权值为1,通信范围的权值为2,通信范围的权值为4,通信范围的权值为3,通信范围的权值最大,在此区域的节点移动出通信范围的可能性较低且与目的节点距离比较近,提高了消息的传递效率,方向权重系数D的计算公式如下:
D=d×w
最后,根据以上计算得到的距离衰减系数F、链路稳定系数S、相遇历史系数P和方向权重系数D这四个参数来综合判断可靠性系数Q,选择Q值大的下一跳中继节点,公式为:
Q=D×(F+S+P)。
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