《基於SDN的VANET的精確即時定位及可靠實時通信關鍵技術研究》是依託福建師範大學，由吳怡擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於SDN的VANET的精確即時定位及可靠實時通信關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：吳怡
- 依託單位：福建師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
將軟體定義網路(SDN)與車載自組織網(VANET)結合，提出基於SDN的VANET，以SDN的靈活性匹配VANET的動態性，解決VANET中精確即時定位及可靠實時通信關鍵問題，重點擬對其中的節點定位、信道接入以及網路層參數最佳化等方面展開研究。具體內容為：1、提出信號子空間投影與格線化計算相結合的定位算法。針對不同類別車輛進行單基站指紋匹配定位和協作式多車疊代定位，以獲取全網車輛的精確即時定位數據；2、提出基於動態多協定序列的信道接入機制。構建虛擬節點，再將粗粒度的路邊節點序列候選集分配與細粒度的車輛節點互動分配相結合，通過描繪序列子集圖譜，實現不同類型及優先權虛擬節點的動態多協定序列分配；3、提出多目標網路層參數最佳化方法。採用“鏈路段”的方式，通過度量參量矩陣描述網路屬性，從車輛移動性及數據多樣性構建時延目標函式，從流表規則操作最最佳化構建網路開銷目標函式，實現網路資源的最佳化重配置。
結題摘要
本項目將軟體定義網路(SDN)與車載自組織網(VANET)結合，提出基於SDN的VANET，以SDN的靈活性匹配VANET的動態性，解決VANET中精確即時定位及可靠實時通信關鍵問題，重點對節點精確即時定位、信道接入控制以及網路層參數最佳化等方面展開研究。主要研究內容為：1、提出基於到達時間(TOA)和到達方向(DOA)的車輛定位算法、最優車輛節點選擇算法及最優路邊節點布置算法以提高車聯網中節點的定位精度；基於正交頻分復用調製的可見光通信指紋匹配定位算法，算法在室內視距環境以及多徑環境下可以取得厘米級定位精度；2、基於空分-時分多址（SD-TDMA）的VANET信道接入算法研究，通過用戶檢測過程減少傳輸衝突，使大多數用戶可以無衝突地訪問服務通道；根據地理位置和時隙之間的映射獲取時隙的基於協定序列802.11p的信道接入算法研究，將“基於調度”與“基於競爭”的信道接入結合，完善802.11p MAC層協定，該機制與UI模式及802.11p模式相比，實現了用戶平均吞吐量和平均數據分組傳送延遲性能的權衡；針對車載自組織網路中協定序列分配嚴重依賴於路邊單元的缺點，以及由於一對一方案而浪費大量序列資源的缺點，提出了矩形單元(R-C)方案，使相鄰節點在直線上不重疊占用序列，在此基礎上，提出了六邊形單元(H-C)方案來處理城市道路上的序列分配問題，這兩種方案能充分利用序列資源，在序列利用率和吞吐量方面都顯示出優勢；3、提出了雙向多車道場景下可自適應於車輛密度的緊急訊息廣播機制，通過優先採用基於優先權排序的同向中繼節點篩選策略快速傳輸緊急訊息，減少轉播跳數、降低時延和丟包率；提出基於軟體定義網路(SDN) 的多參數數據調度算法SDDS，相比請求數目優先算法(MRF) 和協作數據分發算法(CDD) ，SDDS 能顯著提高調度系統的服務效率和質量；提出一種可自適應於車流密度變化的VANET功率控制算法，能夠有效根據車輛密度自適應調整發射功率、降低信道占用率並提高直接鄰居數據包投遞率，從而保證安全信息的有效傳輸。此外，還開展了5G通信關鍵技術、可見光通信、異構網融合通信、無人機組網等研究。
