CN103248672A - 基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，包括以下步骤：计算源车辆的广播周期，将源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；并将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理对所述源车辆进行着色；计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆接收到事件消息后，在所述等待时间内是否要转发，若是，则将该接收车辆着深灰色并广播所述事件消息，若不是，将该接收车辆着灰色并结束；本发明定义了源车辆的广播周期和接收车辆的等待时间，有效地降低了消息传输的延时，提高了事件消息传输的可靠性，控制了网络中事件消息的副本数，降低了网络通信负载。

Description

基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域和智能交通领域，特别涉及一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法。

背景技术

车辆自组织网络（VANETs）是一种特殊的无线自组织网络，也是智能交通系统的一个重要组成部分。它是将无线通信技术应用于车辆间通信的自组织网络，它除了解决车辆间的通信外，对于交通安全及车辆的智能化、便利化也极为重要。车辆自组织网络除了有无线自组织网络的基本特性外，也具有其独自的特性：首先，车辆节点高速移动会造成网络的间歇连通性和快速动态网络拓扑的特点，这样将难以保证移动节点间持续稳定的连接；其次，车辆节点可装配GPS，方便获得自身及邻近节点的地理位置信息，其运动轨迹具有一定的可预测性；再次，车辆节点的传感器等设备使用可充电电池，无能源受限问题；因此，传统无线自组织网络的一些已有的研究方法在车辆自组织网络环境下并不适用。

采用车辆自组织网络，可以实现以下三种应用服务：与安全相关的应用服务，与交通监测和管理相关的应用服务，以及与资讯娱乐相关的应用服务；而要实现这些应用服务则需要将数据信息通过多跳的方式在大范围车辆间传递；由于车辆自组织网络的间歇连通性，单播的多跳传递常常是不可靠的和高延时的，所以数据的传输是在一定发射功率下通过多跳广播的方式实现的，有效的数据分发策略是实现这些应用服务的基础。

现有技术中提出了不同的VANETs中数据分发的方法：

a）现有技术中提出了Epidemic scheme算法；在该算法中，数据分发是按照一轮一轮的方式进行的。在每一轮中，每个发送节点随机地挑选f个邻居节点进行数据包转发，每个数据包都以这种形式发送t轮。算法采用随机路由机制，并通过如下两点来保证数据分发的可靠性：一是数据分发路径的多样性，数据包一次分发给多个邻居节点，即使有一些节点失效，其他没有失效的节点仍然可以转发数据；二是数据包的重复多次发送，这样即使有些节点在第一轮中没有接收到数据，它们仍然可以在以后的数据分发轮数中接收到数据。

但是，该算法虽然规定了移动节点相遇时随机地成对交换消息，避免了无差别泛洪发送数据造成的网络拥塞，但是它不适合于节点缓存和网络带宽受限制的网络，特别是当车辆密度较高时，过多的车辆在通信时仍然容易导致对无线信道的激烈竞争。

b）现有技术中还提出了UMB（Urban Multi-hop Broadcast）方法进行数据的分发，该方法把处在传输范围的路段划分为几个区域，每个车辆都具有一个转发概率，距离较远的车辆设置了较大的数据转发概率。在UMB算法中定义了直线路段的转发和交叉路口的转发两种转发场景，并分别对两种场景下的数据包类型进行了定义，并规定了相应的通信流程。特别地，在交叉路口情况下，假设交叉路口安装了中继器。

采用UMB方法虽然避免了无差别泛洪发送数据造成的网络拥塞，但是它定义了过多的数据包回馈信息，在数据通信过程中容易造成多余的副本消息，在网络密度大的场合，过多的数据包仍然有可能会造成网络拥塞。

c）申请号为201110235570.5的发明专利中公开了一种“车辆自组织网络中的一种数据中继传输方法”，该方法通过使收到广播数据的车辆节点首先根据自身的状态信息和源车辆节点中的位置信息、节点密度和发射功率计算出转发概率，以此来决定自己是否成为候选中继节点，候选中继节点再根据各自的转发概率结合无线局域网标准IEEE802.11中的退避机制计算接入信道的退避时间，如果该退避时间少于设定的门限值，则该候选中继节点成为中继节点，担任数据中继转发的任务。

该方案给每个接收到数据的车辆都设定了一个转发概率，但在计算转发概率的时候仅考虑了源车辆节点的状态信息，并没有考虑作为中继节点的自身状态信息，而且该方案没有就在区域内保持数据信息持续性的问题进行探讨。

d）申请号为201110243492.3的发明专利中公开了一种“基于额外度的VANET广播方法”，该方法包括下述步骤：源车辆节点发出广播消息；每个车辆节点在第一次收到这条广播消息后会询问其邻节点是否已经收到此条广播消息，询问节点会根据新覆盖节点对自己应答的数量计算本询问节点的额外度；额外度超过阈值的车辆节点声明本节点的额外度；收到此声明的车辆节点提取声明中的额外度与自己的额外度进行比较，若声明节点所声明的额外度大，则本节点不参与转发广播消息，否则发出比较结果声明，声明本节点的额外度；发出比较结果声明的节点仍收不到比自己大的额外度声明，则此节点转发广播消息。

在该方案中，车辆在收到转发消息后，通过不断地主动询问获取邻居节点的信息，然后根据邻居节点的相互比较确定转发车辆，这样做造成了一定程度的通信延时，对于时效性要求较高的车辆自组织网络而言有些欠妥。

基于以上分析，现有技术仍有待于改进。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，使得其能在预定区域内保持事件消息的持续性和扩散速度，避免事件消息在覆盖区域内产生多余的副本消息，保证事件消息不在预定区域以外的区域扩散，提供了紧急数据的快速传输和非紧急数据的有效传输。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明提供一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，包括以下步骤：

S1、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；并将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理对所述源车辆进行着色；

S2、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否要转发，若是，则执行步骤S3；若不是，则执行步骤S4；

S3、将该接收车辆着深灰色并广播所述事件消息；

S4、将该接收车辆着灰色并结束所述事件消息分发。

优选的，所述步骤S1前进一步包括：

S0、设置事件消息的格式，所述事件消息的格式包括有所述事件消息的有效期。

优选的，所述步骤S1进一步包括：

S11、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；

S12、将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理将所述源车辆标记为黑色；

S13、判断所述源车辆监测到的事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S14，若不是，则结束所述源车辆对所述事件消息的广播；

S14、判断所述源车辆是否监测到表征同一事件的最新事件消息，若是，则丢弃原监测到的事件消息，并返回执行步骤S11；若不是，则返回执行步骤S13。

优选的，所述源车辆的广播周期通过以下公式进行计算：

$\mathrm{BR}=e^{-\frac{\mathrm{pr}\·({\mathrm{\ρ}}_s-a)}{b}}\·\max \mathrm{BR}$

其中，BR为源车辆的广播周期，pr表示所述事件消息的优先级，ρ_s为车辆密度；a和b是可调参数，max BR是预设的最大广播周期。

优选的，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

S21、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆是否是第一次接收到所述事件消息，若是，则执行步骤S22，若不是，则结束所述事件消息的分发；

S22、判断所述接收车辆接收到所述事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S23，若不是，则结束所述事件消息的分发；

S23、判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否接收到同样的事件消息，若不是，则执行步骤S24；若是，则执行步骤S4；

S24、预设最大等待时间，判断所述接收车辆在所述最大等待时间内是否接收到同样的事件消息，若是，则执行步骤S4；，若不是，则执行步骤S3。。

优选的，所述接收车辆的等待时间通过以下公式进行计算：

$\mathrm{WT}=(1-e^{-\frac{\mathrm{\ρ}\·(R-d)}{c}})\max \mathrm{WT}$

其中，WT为接收车辆的等待时间，R是无线电波的传输距离，d是转发车辆和接收车辆之间的距离，ρ表示接收车辆的车辆密度，c≥1是可调参数, max WT是预设的最大等待时间。

本发明提供了一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，通过定义源车辆的广播周期，有效的保证了紧急消息的快速传输和非紧急消息的有效传输，而且使得所述事件消息在影响区域内保存一段时间，增大了事件消息传输的成功率；本发明还定义了接收车辆的等待时间，有效的控制了事件消息的副本数，降低了网络通信负载；本发明避免了大量车辆节点都转发事件消息造成的广播风暴问题，降低了消息传输的延时，提高了事件消息传输的可靠性。

附图说明

图1为本发明第一实施例的流程图；

图2为本发明第二实施例中的三种算法在不同车辆密度下传输成功率的示意图；

图3为本发明第二实施例中的三种算法在不同车辆密度下传输时延的示意图；

图4为本发明第二实施例中的三种算法在不同消息扩散范围下传输成功率的示意图；

图5为本发明第二实施例中的三种算法在不同消息扩散范围下传输时延的示意图。

具体实施方式

下面对于本发明所提出的一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，结合附图和实施例详细说明。

实施例1：

在车辆自组织网络中，ETSI TC ITS组织把其存在的信息分为了两大类：CAM和DENM。其中，CAM信息主要涉及车辆的基本信息，如当前位置、速度、加速度、运动方向等，这些信息是与安全类应用相关的，只需要在相邻的车辆之间进行传递，不必向更多的车辆传播，所以一般是通过单跳进行传输；DENM信息是在事件发生时才会触发产生的，如事故告警、安全警报、空车位消息等，它们需要被及时有效地传播到事件可能的影响区域中，因此一般是通过多跳进行传输。

依据上述两种消息类型，本发明定义了两种类型的数据报文格式：安全消息和事件消息，两个消息分别是CAM和DENM的具体化表示。考虑到CAM一般是周期性向周围车辆发送的，所以本发明规定安全消息只是在邻居车辆间周期传输，不需要向更远区域的车辆发送，本发明所研究的数据分发也主要是针对事件消息进行的。两种消息报文的格式分别如下：

表1：安全消息的报文格式

Vehicle ID

Position

Velocity

Timestamp

如表1所示，所述安全消息大小为十二字节。其中，Vehicle ID占用两个字节，用来记录发送数据车辆的ID；Position占用四个字节，表示当前发送数据车辆的位置，可以精确到经度和纬度；Velocity占用四个字节，表示发送数据车辆的当前速度；Timestamp是一个时间戳，标记了车辆发送数据包的时间，占用两个字节。依据该消息报文，接收车辆就可以大概计算出到邻居车辆在下一个时刻的位置，进而估算出邻居车辆的密度。

表2：事件消息的报文格式

如表2所示，所述事件消息大小为二十八字节，其中，Source vehicleID用来标记最初发送信息的源车辆ID，占用两个字节；Position表示事件发生的位置，可以精确到经度和纬度，占用四个字节；Timestamp表示数据包创建的时间，占用两个字节；Type表示发送信息的类型，占用一个字节，类型包括三类：紧急事件、交通信息、资讯信息；Description用来描述事件的具体内容，例如，一个停车位通知会包含车位的位置和个数、一个加油站广告的内容是加油站的位置与价格等，占用十一个字节；Event zone（EZ）用来表示事件需要通知的区域大小，占用两个字节；LifeTime表示事件数据包的有效时间，占用两个字节；Current forwarder ID和position分别表示上一个转发车辆的ID号和位置，共占用六个字节。

如图1所示，本发明提供一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，包括以下步骤：

S1、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；并将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理对所述源车辆进行着色；当一个车辆监测到某一事件发生时，会生成和事件相对应的事件消息向周围的车辆转发，所述事件消息如之前所定义的格式，那么这一车辆即被称为源车辆；

S2、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否要转发，若是，则执行步骤S3；若不是，则执行步骤S4；

S3、将该接收车辆着深灰色并广播所述事件消息；

S4、将该接收车辆着灰色并结束所述事件消息分发。

优选的，所述步骤S1前进一步包括：

S0、设置事件消息的格式，所述事件消息的格式包括有所述事件消息的有效期。

优选的，所述步骤S1进一步包括：

S11、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播，以确保事件消息在消息覆盖区域内保持一段时间；

S12、将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理将所述源车辆标记为黑色；

其中，根据着色原理，网络中不同颜色的车辆表示不同的类型，如：

白色：指没有收到事件消息的车辆；

黑色：源车辆；

灰色：接收到事件消息但不转发的车辆。

深灰色：接收到事件消息并转发的车辆。

S13、判断所述源车辆监测到的事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S14，若不是，则结束所述源车辆对所述事件消息的广播；

S14、判断所述源车辆是否监测到表征同一事件的最新事件消息，若是，则丢弃原监测到的事件消息，并返回执行步骤S11；若不是，则返回执行步骤S13。

优选的，车辆自组织网络中传输的事件消息可以被划分三类：紧急事件、交通信息、资讯信息。一般情况下，紧急事件需要被尽快地传输，它的优先级最高，其次是交通信息，最后是资讯类信息；与此同时，车辆密度也是广播周期需要考虑的因素，在网络比较稀疏的情况下，事件消息应该更频繁地被发送；综合考虑上面的两个因素，所述源车辆的广播周期通过以下公式进行计算：

$\mathrm{BR}=e^{-\frac{\mathrm{pr}\·({\mathrm{\ρ}}_s-a)}{b}}\·\max \mathrm{BR}$

其中，BR为源车辆的广播周期，pr表示所述事件消息的优先级，ρ_s为车辆密度；a和b是可调参数，max BR是预设的最大广播周期。

优选的，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

S21、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆是否是第一次接收到所述事件消息，若是，则执行步骤S22，若不是，则不参与这一轮的数据分发，并结束所述事件消息的分发；

如果所述接收车辆不是第一次接收到消息，说明该接受车辆已经被标记颜色，被标记为灰色/黑色/深灰色的车辆会忽略来自其他车辆的相同的事件消息。

S22、判断所述接收车辆接收到所述事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S23，若不是，则认为该事件消息无效，不作响应，并结束所述事件消息的分发；

S23、判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否接收到同样的事件消息，若不是，则说明在该接收车辆的邻居车辆节点中不存在转发中继节点，该接收车辆需要担负事件消息转发的任务并立即将所述事件消息进行转发，那么执行步骤S24；若是，则说明在该接收车辆的邻居车辆节点中已经存在转发中继节点，该接收车辆无须再对所述事件消息进行转发，则执行步骤S4；

当接收车辆接收到一个事件消息后，在它对其进行转发之前都会等待一段时间，而这段等待时间的长短决定了它是否会成为下一跳的转发车辆，等待时间越短，它成为下一跳转发车辆的概率也越大。

其中，根据所述事件消息报文格式中的事件地点、时间戳等信息就可以判断出两个事件消息是否是由同一事件触发的；

S24、预设最大等待时间，判断所述接收车辆在所述最大等待时间内是否接收到同样的事件消息，若是，则表示它已经收到数据，不对这一轮的数据进行广播，即执行步骤S4；若不是，则表示因为某些因素，所述接收车辆的邻居车辆中没有出现转发车辆来转发该事件消息，则所述接收车辆对所述事件消息进行广播直到下一跳的转发车辆出现，即执行步骤S3；通过这样的设置，可以缓解因为网络动态变化引起的拓扑结构断裂。

由于每次将距离转发车辆最远的接收车辆选取为下一跳的转发车辆，可以使消息更快速地覆盖整个区域，因此，所述等待时间应该是转发车辆和接收车辆之间距离的函数。除此之外，仍然考虑车辆密度的影响，在网络比较稀疏的情况下，事件消息应该更频繁地被发送，所以接收车辆的等待时间应该小。综合考虑上述两个因素，所述接收车辆的等待时间通过以下公式进行计算：

$\mathrm{WT}=(1-e^{-\frac{\mathrm{\ρ}\·(R-d)}{c}})\max \mathrm{WT}$

其中，WT为接收车辆的等待时间，R是无线电波的传输距离，d是转发车辆和接收车辆之间的距离，ρ表示接收车辆的车辆密度，c≥1是可调参数,max WT是预设的最大等待时间。

最后，随着事件消息探针在网络中的传播，网络中的所有车辆被标记为深灰色/灰色。当一轮数据分发结束后，网络是由深灰色车辆和邻居灰色车辆（深灰色车辆的邻居）组成的，形成了覆盖整个事件区域的被着色的拓扑网络，进而实现数据在区域内的有效分发。

实施例2：

本实施例通过具体的模拟仿真来阐述本发明的技术方案，具体说明如下：

本实例模型是用网络仿真软件NS2进行测试的。仿真场景其大小为2250*2250平方米的区域，交叉路口的个数是9(3*3)，每个车道的宽度是5米，交叉路口之间的距离是750米。事件消息产生源设置在场景中心区域。

实验采用开源的VanetMobiSim-1.1交通模拟器来完成场景的实现以及车辆轨迹文件的产生。该模拟器能够较真实地模拟城市道路中车辆的移动，所有车辆的初始位置均随机产生。需要说明的是，除了指定的相关参数设置以外，其余参数均采用VanetMobiSim-1.1的缺省设置。实验的网络模拟平台采用NS2-2.34，将VanetMobiSim-1.1生成的运动轨迹导入网络仿真工具中就可以进行模拟仿真。

设定相关参数如下：移动节点的通信半径为250m，MAC协议采用2Mbps的IEEE802.11p，安全消息的发送周期间隔为10s，模拟时间为1h。其他网络参数以及相应的缺省值见表3：

表3

Parameter	Default value
		仿真区域大小	2250*2250m
车辆数目	200～1000
		移动模型	CSM
车速限定	40km/hr-60km/hr
		通信范围	250m
数据包大小	800bytes

为了说明本发明的实际效果，选择UMB和epidemic schemes两种数据分发方法进行对比。仿真重复30次，仿真结果采取求平均值的方式。本发明定义了两个衡量指标来进行算法性能的比较：

（1）传输成功率（Delivery Ratio）：在单位区域内接收到广播消息的车辆占所有车辆的比率。这一数值在理想的情况下是100%。

（2）传输时延（Delivery Delay）：所广播的消息从广播源到覆盖范围的边缘所消耗的时间。一般地，传播时延越小，说明数据发送越有效。

在城市道路中，不同路段的车辆密度是不一样的，同一路段在不同时间段的车辆密度也是有差异的。所以应该研究分析在不同车辆密度下三种算法的性能。车辆密度是在单位面积内的车辆数目，通过改变仿真区域内的车辆数目就可以得到不同的车辆密度，如图3和图4所示，是研究车辆的总数从200逐渐增长到1000这一过程中，三种算法的传输成功率以及传输延时

从图2中可以看出，随着车辆密度的增大，三个算法的传输成功率在车辆稀疏阶段均有一定程度的提高，这是由于在车辆稀疏的时候，车辆密度的增加会显著增强车载网络的连通性，保证了事件消息在正确路径上传递的机会，这将间接提高事件到达的几率。尤其对于Epidemic的传染式扩散而言，在车辆稀疏阶段有着最高的成功传输率，但随着节点密度的增大，它的成功传输率会显著降低。这是由于在高密度的环境中，车辆在通信时容易产生对无线信道的剧烈竞争，导致传输成功率的快速下降。对UMB算法和本发明算法而言，但当网络连通性保持稳定之后（节点数在700～1000的变化），车辆密度对传输成功率的影响则将迅速弱化，但本发明的传输成功率要好于UMB算法。

从图3中可以看出，随着车辆密度的增大，UMB算法和本发明算法的传输延迟均有一定程度的减少，因为更多的车辆能够提供更多转发数据的机会，从而减少了数据被携带的时间，缩短了传输延迟。epidemic schemes算法则因为节点密度的增加，加剧了节点对信道的争用，网络通信量急剧变大，造成传输延迟的迅速增加。总体而言，本发明的算法传输时延小，且受车辆密度变化影响较小。

不同的事件应该有不同的影响区域，所以如下的仿真用来研究分析在不同事件消息扩散范围下三种算法的性能。我们研究事件消息传输直径从500m到2000米变化这一过程中，三种算法的传输成功率以及传输延时。

从图4中可以看出，三种方法的传输成功率均随着事件消息通知区域的扩大而减小。这是因为通知区域的扩大降低了消息转发的概率，导致传输成功率的下降。其中，epidemic schemes算法由于能将消息通过尽可能多的路径进行传递，故始终保持最高的传输成功率；同时，本发明算法的传输成功率总体优于UMB算法。

从图5中可以看出，随着消息通知区域的扩大，三种方法的传输延迟均有一定幅度的增加。一方面是因为通知区域的增大会引起消息传递路径变长，导致传输延迟的增加；另一方面，随着消息扩散区域的扩大，网络中的总体数据包会增加，这样会造成一定程度的数据包冲突，使得传输延时增长。具体分析而言，本发明算法的传输延迟始终低于UMB算法；epidemic schemes算法随着通知区域的变大，同时转发事件副本的车辆数将增多，引起了一定程度的数据包冲突，从而使传输延时的增长趋势逐渐加快并超过其他两个算法。

综上所述，本发明提供了一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，通过定义源车辆的广播周期，有效的保证了紧急消息的快速传输和非紧急消息的有效传输，而且使得所述事件消息在影响区域内保存一段时间，增大了事件消息传输的成功率；本发明还定义了接收车辆的等待时间，有效的控制了事件消息的副本数，降低了网络通信负载；本发明避免了大量车辆节点都转发事件消息造成的广播风暴问题，降低了消息传输的延时，提高了事件消息传输的可靠性。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (6)

1.一种基于拓扑发现的车辆自组织网络的数据分发方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；并将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理对所述源车辆进行着色；

S2、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否要转发，若是，则执行步骤S3；若不是，则执行步骤S4；

S3、将该接收车辆着深灰色并广播所述事件消息；

S4、将该接收车辆着灰色并结束所述事件消息分发。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1前进一步包括：

S0、设置事件消息的格式，所述事件消息的格式包括有所述事件消息的有效期。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：

S11、计算源车辆的广播周期，将所述源车辆监测到的事件消息以所述广播周期进行广播；

S12、将所述事件消息作为拓扑发现的探针，利用着色原理将所述源车辆标记为黑色；

S13、判断所述源车辆监测到的事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S14，若不是，则结束所述源车辆对所述事件消息的广播；

S14、判断所述源车辆是否监测到表征同一事件的最新事件消息，若是，则丢弃原监测到的事件消息，并返回执行步骤S11；若不是，则返回执行步骤S13。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述源车辆的广播周期通过以下公式进行计算：

$\mathrm{BR}=e^{-\frac{\mathrm{pr}\·({\mathrm{\ρ}}_s-a)}{b}}\·\max \mathrm{BR}$

其中，BR为源车辆的广播周期，pr表示所述事件消息的优先级，ρ_s为源车辆的车辆密度；a和b是可调参数，max BR是预设的最大广播周期。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

S21、计算接收车辆的等待时间，判断所述接收车辆是否是第一次接收到所述事件消息，若是，则执行步骤S22，若不是，则结束所述事件消息的分发；

S22、判断所述接收车辆接收到的所述事件消息是否处于所述有效期，若是，则执行步骤S23，若不是，则结束所述事件消息的分发；

S23、判断所述接收车辆接收到所述事件消息后，在所述等待时间内是否接收到同样的事件消息，若不是，则执行步骤S24；若是，则执行步骤S4；

S24、预设最大等待时间，判断所述接收车辆在所述最大等待时间内是否接收到同样的事件消息，若是，则执行步骤S4；，若不是，则执行步骤S3。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收车辆的等待时间通过以下公式进行计算：

$\mathrm{WT}=(1-e^{-\frac{\mathrm{\ρ}\·(R-d)}{c}})\max \mathrm{WT}$

其中，WT为接收车辆的等待时间，R是无线电波的传输距离，d是转发车辆和接收车辆之间的距离，ρ表示接收车辆的车辆密度，c≥1是可调参数,max WT是预设的最大等待时间。

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