車輛Ad Hoc網路的節點運動模型及高性能數據分發協定研究

《車輛Ad Hoc網路的節點運動模型及高性能數據分發協定研究》是依託重慶大學，由黃宏宇擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：車輛Ad Hoc網路的節點運動模型及高性能數據分發協定研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：黃宏宇
• 依託單位：重慶大學

中文摘要

數據分發是車輛Ad Hoc網路中的重要套用，高性能的數據分發協定也成為關鍵的基礎研究課題。針對現有的車輛Ad Hoc網路沒有將節點運動模型和數據分發協定有機結合起來，且在協定的分析和設計時也沒有考慮真實車輛Ad Hoc網路節點通信能力的限制，本項目研究適合於真實場景的高性能車輛Ad Hoc網路數據分發協定，特別是具有延遲容忍網路特性的端到端單播數據傳輸協定及性能分析方法。通過分析上千輛計程車近兩年的真實GPS運動軌跡數據，我們將提出描述車輛真實運動的模型參數以及相應的參數提取方法，從而產生符合真實情況的節點運動軌跡；引入動力學系統分析在有限通信能力下車輛Ad Hoc網路中數據分發協定的傳輸延遲；採用最最佳化方法建立最小化數據傳輸遲與網路資源之間的關係並利用車輛節點運動信息設計高性能的數據分發協定。隨著車輛Ad Hoc網路在未來的廣泛套用，本項目的研究具有重要的理論意義和實際套用價值。

結題摘要

車輛自組織網路的研究近十年來有了很快的發展，吸引了學術界和工業界的廣泛關注。智慧型感知技術加上無線通信技術在大數據技術的推動下產生了許多新的套用，例如交通流量預測，空氣品質監控，智慧型導航等等。為了支撐上層套用，車輛自組織網路中的各種形式的數據分發一直是研究者們研究的重要問題。目前車輛自組織網路中的數據分發，特別是端到端的數據傳輸，一直沒有提出能夠用於實際套用的解決方案。其中一個原因就是缺乏真實的實驗平台。本研究關注於從真實的計程車GPS出發，通過數據挖掘發現車輛運動規律，從而設計出與真實環境相似的移動模型。在本項目中，我們分別從微觀和巨觀行為設計了兩個車輛運動模型。在微觀行為上，我們利用機率統計描述了車輛在行程的選擇和路口的轉向；在巨觀行為上，我們利用空間自相關分析定義了熱點道路以及異構相遇間隔時間。通過仿真我們證明所提出的移動模型在空間和時間的衡量標準上都符合真實車輛網路的規律。本項目還研究了在普適計算環境下，基於情景感知上下文不一致性檢測研究。一個事件的發生常常會被好幾個節點所觀察到，從而各自生成關於該事件的信息。檢測各個節點所產生的數據是否有不一致，對於相關的套用具有重要的意義。但是傳統的不一致性檢測算法通常是集中式的，容易造成資源浪費和網路擁塞。本項目研究並提出了一個分散式的不一致性檢測機制。對於觀察到某一事件發生的節點，他們構成一個邏輯集合。我們首先構造一個哈希環，用來覆蓋該集合所有節點。然後，我們通過建立兩跳內的快速查詢結構節省檢測所需要查詢的節點數量。最後，根據分散式一致性檢測算法來檢測不一致性。證明和仿真結果驗證了我們提出的算法不僅能夠高效地完成不一致性檢測，而且將算法複雜度控制在了O(logN)。本項目還研究了彈性流與非彈性流共存的信道慢衰落的無線自組織網路中的速率和功率動態分配問題。在充分考慮彈性流和非彈性流的不同服務需求的基礎上，給出了一個基於NUM的隨機最最佳化模型。由於允許非彈性流的效用函式取任意非凹函式，所提出的模型是一個NP難問題。為了求解，我們基於隨機對偶理論和粒子群最佳化方法給出了一個動態速率和功率分配算法，可以在不知道網路狀態分布的基礎上動態分配功率和速率。當信道條件變化的隨機性非常大時，該算法也可以提供一個很好的近似解。實驗結果表明所提出的算法可以有效地利用網路資源以最大化網路性能。