《面向車聯網大規模網路動態演化過程的通達性機理研究》是依託同濟大學，由程久軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向車聯網大規模網路動態演化過程的通達性機理研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：程久軍
- 依託單位：同濟大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
車聯網大規模網路客觀存在高維數據的複雜關係、互連互通耦合度低、實時性和穩定性難以保證等缺陷，即通達性問題，成為阻礙車聯網大規模網路套用和產業發展的瓶頸。現有研究方法主要通過協定轉換和路由算法實現套用集成，缺乏開放網路環境下實現網路互連互通並保持網路穩定的理論基礎和方法，本課題突破現有小尺度閉環系統的研究思路，從車聯網大規模網路環境出發，提出數據解析→網路連通→狀態穩定的理論體系。具體包括：首次引入深度學習解析車聯網高維數據的複雜關係，在此基礎上，提出解決互連互通問題的網路進程演化理論模型；藉助李雅普諾夫穩定性理論，給出網路穩定性條件，結合種群競爭，提出網路穩定狀態轉換方法；給出車聯網大規模網路通達性機理的最佳化機制。解決上述科學問題，建立一套能支持車聯網大規模網路通達性的理論體系和方法，為網路層提供理論支撐，為套用層提供實時數據保障，同時也為未來車聯網服務智慧型化發展奠定理論和套用基礎。
結題摘要
本課題突破現有小尺度閉環系統的研究思路，從車聯網大規模網路環境出發，提出不同車聯網場景下的數據解析→網路連通→狀態穩定的通達性理論模型及其路由方法，以及能夠準確評估車聯網網路容量的計算模型，等等。主要成果如下： （1）利用深度學習技術處理高維複雜數據的優勢，分別給出基於自編碼網路以及BS-TS和自編碼網路的車聯網網路節點篩選方法； （2）針對網路演化中的不均勻活躍度分布問題，深入研究節點活躍度的相關性質，結合對不同改變點的特徵分析，給出基於決策函式的改變點檢測和量化方法； （3）給出了一種車聯網網路拓撲結構，即車聯網連通基，結合平滑高斯-半馬爾科夫移動模型，給出車聯網通達性理論模型；基於車聯網大規模網路通達性理論模型，給出了面向車聯網大規模網路的通達性路由方法； （4）給出了車聯網鏈路數與車輛數服從緻密冪律分布；研究了形成車聯網互聯互通時的四種連通性質，根據這些性質提出了城市場景中有基礎設施的車聯網連通性模型；給出了解決城市場景中基於路口基礎設施的車聯網大規模異構網路連通性問題的方法； （5）給出了基於車輛狀態預測的以鏈路生存時間為指標的城市道路中車聯網連通性模型；分別給出無基礎設施的VANET網路和有基礎設施的VINET異構網路的連通性路由機制； （6）給出基於噪聲去除和數據填充的源數據處理方法，構建基於張量因子聚合的神經網路模型，用來預測車輛節點之間的連通強度。分別給出無基礎設施和有基礎設施情況下的通達性方法； （7）結合深度學習技術，挖掘車輛行駛影響因素與車輛位置的關係，給出車輛位置的預測模型；分別給出車輛自組織網路和大規模異構網路的多角色分類社區聚類方法； （8）提出了一種包含VANET和RSU且基於相似度歸併的車聯網社區模型；將學習自動機理論套用於具有社區結構的車聯網信息轉發中，提出了一種基於學習自動機與社區演化的車聯網通達性方法； （9）基於流體力學的思想，推導出網路容量相關參數的基本方程，給出車聯網數據流網路模型；基於車聯網數據流網路模型，推導出車輛自組網網路容量計算模型；推導出車聯網異構網路的網路容量擴展率，給出了有基礎設施的車聯網大規模網路保持網路容量穩定的方法。取得了上述成果，建立了一套能支持車聯網大規模網路通達性的理論體系和方法，為網路層提供理論支撐，為套用層提供實時數據保障，同時也為未來車聯網服務智慧型化發展奠定理論和套用基礎。
