車輛網路密度分化自適應研究

《車輛網路密度分化自適應研究》是依託北京大學，由嚴偉擔任負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：車輛網路密度分化自適應研究
• 項目負責人：嚴偉
• 項目類別：面上項目
• 依託單位：北京大學

項目摘要

無線車輛網路是以車輛和可選的路邊節點作為組網節點的自組織網路形式，在改善行車安全性、降低車禍損失、提供車流量和交通管制信息、提高駕駛的舒適度和效率以及提供隨時隨地的Internet訪問等方面具有重要意義。車輛網路在節點移動強度和節點移動方式上的特性已為研究者所熟知，但車輛網路（尤其城市）獨特的高密度擁塞和低密度間歇連通並存的密度分化特徵並沒有引起足夠重視，尤其是密度分化自適應機制的研究很少，使得已有研究成果與實際套用存在不小差距。.數據分發和數據傳遞是車輛網路中最為基礎的兩種通信模式。本課題著重研究具有密度分化自適應能力的數據分發和數據傳遞算法及其相關技術，包括研究數據分發的兩級體系結構；研究數據傳遞延遲和丟包模型的一般性理論；研究自適應密度分化機制和數據分發和傳遞方案。我們希望本課題能在理論模型和數據分發與傳遞算法上有所突破，促進車輛網路的實際部署套用，並為後續研究奠定基礎。

結題摘要

本課題組首先針對車輛網路密度分化問題對連通性的影響，研究了車輛網路在高密度和低密度環境下的連通性理論模型，模型可以通過車輛密度和通信半徑判斷網路整體連通性的好壞，能夠為車輛網路部署、通信參數的選擇和協定設計提供理論指導；針對地圖在車輛網路密度分化中的重要作用，課題組研究了地圖相關特性、車輛密度分化和連通性之間的關係，提出的虛節點地圖覆蓋率和虛擬連通分支數指標較好的反映了地圖對車輛網路連通性的影響。課題組隨後圍繞車輛網路的數據轉發問題開展了密度分化車輛網路中的數據分發架構、數據分發算法、數據傳遞算法和相關評估方法的研究。課題組首次提出的基於流動基礎設施的雙層數據分發架構，可同時滿足低密度下的長距離通信和高密度下的節點協調使用網路資源的需求。課題組在數據分發、傳遞策略上取得了豐富的成果，包括數據精度隨距離自適應變化的數據融合算法、不同密度下高效工作的bloom filter的數據分發算法、適應高速移動的數據傳遞算法DART以及提高高密度網路效率的數據匯聚算法DA2RF等。解決了兩級架構的融合，完成了節點運動特徵的傳遞模型設計和密度自適應機制的探索，達到了申請提出的研究目標。同時，課題組跟蹤車輛網路相關領域最新的前沿動向。針對網路容量低和QoS性能差的難題，開展了網路信道資源分配研究，提出了適應車輛密度分化的信道動態分配策略，無中心多信道感知無線電網路的異步跳頻策略，利用種群競爭模型的異構網路信道資源協調機制，以及基於無線鏈路內速率調節策略。隨著手持設備和3G網路的普及趨勢，車輛網路中如何利用手持設備成為熱門問題，對此開展了車輛網路相關的手機套用和3G網路測量研究，並開發了和車輛網路密切相關的安全行駛套用系統。三年的研究，課題組發表了20多篇相關論文（多數EI檢索，少量SCI檢索）；申請專利3個，其中獲授權2個；培養博士生2名（畢業1名），培養碩士研究生7名（畢業4名），促進了人才隊伍的建設。無論是取得的實質性研究成果，還是成果的表現都超額完成了相關研究任務，對車輛網路的密度自適應機製做出了重要的深入探索。課題組原創提出的“基於流動公共基礎設施”和“車輛網路密度分化”自底向上開展的一系列研究成果既自成體系，解決了利用公共流動設施部署實際車輛網路涉及的最佳化網路容量、實現大規模實時數據分發的關鍵問題，對車輛網路技術的研究有很好的參考作用。