[发明专利]面向城市道路环境考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法有效
申请号: | 201510007142.5 | 申请日: | 2015-01-07 |
公开(公告)号: | CN104598727B | 公开(公告)日: | 2017-08-25 |
发明(设计)人: | 崔刚;王秀峰;王春萌;杨青;曲明成 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所23109 | 代理人: | 杨立超 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 面向城市道路环境考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法,属于车载无线网络技术领域。本发明解决了现有的链路时延预测方法没有考虑真实的城市场景,不能准确预测链路时延的问题。本发明的技术方案为步骤一、计算链路断开时两车的相对距离;步骤二、估计两车的相对速度分布;步骤三、基于步骤一与步骤二预测两车的链路时延,具体如下步骤三一、计算两车链路时延所需的相关因素,包括两车的相对速度v,两车之间的初始距离d,两车的行驶方向;步骤三二、在步骤三一的基础上,计算两车的链路时延,并考虑两车遇到交通灯的情况。本发明主要适用于基于链路时延的VANETs的应用。 | ||
搜索关键词: | 面向 城市道路 环境 考虑 交叉 路口 vanets v2v 链路时延 动态 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种面向城市道路环境考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法,其特征在于所述方法包括以下步骤:步骤一、计算链路断开时两车的相对距离;步骤二、估计两车的相对速度分布;步骤三、基于步骤一与步骤二预测两车的链路时延,具体如下:步骤三一、计算两车链路时延所需的相关因素,包括两车的相对速度v,两车之间的初始距离d,两车的行驶方向;步骤三二、在步骤三一的基础上,计算两车遇到交通灯时的链路时延,具体计算时分为以下情况:第一种情况:两车均遇上绿灯,汽车n1和n2位于交叉口的同一侧,并且两车同向行驶,n1在n2前面,汽车n1的平均速度μ1比汽车n2的平均速度μ2大;第二种情况:汽车n1遇上绿灯,汽车n2遇上红灯,汽车n2停在了红灯前面,链路断开的时间段分为(0,t21),(t21,t22),(t22,∞),t21为汽车n2遇上红灯的时间,t22为汽车n2在红灯结束后离开交叉口的时间;第三种情况:汽车n1遇上红灯,汽车n2遇上绿灯,汽车n1停在红灯前面;第四种情况:汽车n1和汽车n2均遇上红灯;步骤一所述的计算链路断开时两车的相对距离的具体过程为:步骤一一、建立一个平面直角坐标系,假定汽车能够以任何角度向前行驶,速度的值为汽车n1和汽车n2分别沿着α和β向前行驶,α和β是汽车移动方向和x轴之间的夹角,α,β∈[0,2π],根据几何向量三角形法则计算两车的相对速度向量定义新坐标系以汽车n1位置O'为坐标原点,汽车n1速度向量为把汽车n2速度向量平行移动到得到相对速度向量为:向量和的坐标为:v1→=(v1cosα,v1sinα)v2→=(v2cosβ,v2sinβ)---(1)]]>其中v1为汽车n1的速度,v2为汽车n2的速度;坐标用等式(2)表示,l1→=v1→-v2→=(v1cosα-v2cosβ,v1sinα-v2sinβ)---(2)]]>令:B=v1cosα-v2cosβA=v1sinα-v2sinβ---(3)]]>等式(2)用等式(4)重新表示:l1→=(B,A)---(4)]]>值等于汽车n1和汽车n2在原坐标系中的坐标为(x1,y1)和(x2,y2),所以汽车n2在新坐标系中坐标为D(x2‑x1,y2‑y1),汽车n1和汽车n2的相对速度为另一个向量垂直于向量交点为E,v1和v2的初始距离为d,dv是原点O'到向量的垂直距离;步骤一二、链路断开时两车的相对距离DD0。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工业大学,未经哈尔滨工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201510007142.5/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用