《城市車載自組織網路信息分發模型和算法研究》是依託電子科技大學,由劉念伯擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：城市車載自組織網路信息分發模型和算法研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉念伯
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在車用自組織網路中，信息發布依賴於移動車輛之間短暫而隨機的相遇，常常導致很長的發布時延和糟糕的用戶體驗。採用Wifi接入點可以緩解這一問題，但接入點建設，尤其是城市範圍的大規模建設，需要大量的投資。在本項目中，我們提出了停放車輛協助信息發布的思想，無需任何投資，直接利用路邊停車在城市車載網路中發布信息。裝備了無線設備和可充電電池之後，停放車輛可以跟任何駛過的車輛通信。對於一條街道、一個區域、一個城市來說，位於其中的停放車輛可以聚合成街道級的、區域級甚至城市級的數據中心，實現信息發布的協調和管理，實現高效率的信息分發。同時，基於停放車輛的分散式數據中心和資料庫可以進一步提供良好的數據處理和存儲能力，構建綜合性的、從微觀到巨觀的信息分發系統，為大規模和實用化的車載自組織網路套用提供堅實的基礎。
結題摘要
項目的研究工作主要集中在2個方面，即以車載自組織網路信息分發理論和算法研究，和具有延遲容忍與間歇連通特性的自組織網路中信息收集和路由協定及其套用的研究。 基於城市範圍內長期存在大量路邊及非路邊停放車輛這一事實，我們提出城市車載自組織網路中停放車輛合作的內容分發策略。由於城市區域中停放車輛數目眾多，分布廣泛且平均停放時間較長，停放車輛相互合作不僅延長了與移動車輛的接觸時間，從而使車輛間成功傳輸數據的機率大大增加，還提供了大量的存儲資源和閒置的通信資源，為實現高效內容分發提供了保障。調查和仿真模擬驗證，相比於現有幾種內容分發算法，具有較高內容分發成功率，尤其是在低交通流量密度及多下載請求的條件下。 車輛隨機移動模型造成了數據轉發的盲目性，降低了網路路由的性能。我們針對個人車輛節點移動規律，提出了行程歷史模型的思想，利用車載設備記錄車輛的移動行程，通過對行程歷史的學習自動預測車輛在駕駛過程中的目的地，使車輛節點具備自身移動性知識。行程歷史模型從個人和家庭日常活動中的規律性出發，對單個車輛節點自身的移動特性建立模型，根據車輛移動的時間和空間特徵採用決策樹等機器學習方法做出移動預測。同時，帶有時間特徵的行程歷史數據彌補了軌跡歷史數據無時間度量的缺陷，進一步提高了預測精度。調查和實驗結果顯示行程歷史模型能較準確地預測個人車輛在駕駛過程中的目的地。 網路節點在現實情況下存在自私行為，尤其是對於受持有人支配的智慧型手機，持有者可能不願意為其他節點轉發數據，在這一背景下，我們又引入了具有自私節點行為的網路中數據逃逸和傳輸的研究方向。此外，在項目執行過程中，鑒於災後的感測器網路具有延遲容忍和間歇連通的特性，我們將項目的學術思想套用到同樣具有延遲容忍和間歇連通特性的車載自組織網路和移動社交網路中，展開交叉研究，充分擴展了研究的套用場景，並獲得了良好的效果。
