CN103581016A

CN103581016A - 一种车辆网络路由方法

Info

Publication number: CN103581016A
Application number: CN201310591119.6A
Authority: CN
Inventors: 陈林
Original assignee: Shanghai Polytechnic University
Current assignee: Shanghai Polytechnic University
Priority date: 2013-11-21
Filing date: 2013-11-21
Publication date: 2014-02-12

Abstract

本发明公开了一种车辆网络路由方法，包括以下步骤：1）车辆节点周期性广播从GPS接收机上获得的位置信息，且每个车辆节点都存放邻居节点的最新两次数据包中的位置信息；2）车辆节点收到广播的数据包后作为源节点；并根据源节点存放邻居节点的最近的两次周期性广播发送的位置信息，对邻居节点此时刻在地图上的位置进行预测；3）从邻居节点中，挑选离目的节点最近的节点，作为数据包的转发节点，并将数据包从源节点转发给转发节点；4）转发节点将数据包继续进行转发，逐渐逼近目的节点，直到目的节点就是邻居节点。通过指数平滑预测，可以根据预测的位置信息来进行路由，从而提高了路由的准确度和效率；具有方法简单，计算快的特点。

Description

一种车辆网络路由方法

技术领域

本发明涉及一种车辆网络路由方法，特别是指一种采用指数平滑预测方法的车辆网络路由方法，属于自动控制与信息技术领域。

背景技术

由于全球定位系统和其他定位技术的广泛应用，地理位置路由方法被越来越多地应用于移动自组织网络中，其特点是利用移动节点的地理位置作为它们的地址将数据包传向目的节点，节点只需知道邻接点的位置，而不需要明确的路由建立和路由维持过程。仿真和实际应用都表明这种路由协议具有很好的可扩展性和鲁棒性。

车辆网络是一种特定的移动自组织网络，它是指车与车之间组成的移动自组织网络。车辆网络中常采用地理位置路由方法进行数据路由，但是车辆节点往往在道路上高速移动，这种高速移动带来的位置误差会显著降低路由的性能，譬如当一个数据包想由某个车辆节点转发的时候，该车辆节点可能移开了原来的位置，造成数据传输失败。

作为网络节点的车，可以利用其他辅助信息来处理上面的情况，提高路由效率。车往往装备有GPS接收机和数字地图，每辆车周期性的广播它自身的位置信息，而接收到这些信息的车辆节点，可以通过接收到的车辆历史信息，采用指数平滑预测方法预测车辆的位置，从来提高路由效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种车辆网络路由方法，通过指数平滑预测，可以根据预测的位置信息来进行路由，从而提高了路由的准确度和效率；具有方法简单，计算快的特点。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种车辆网络路由方法，将源节点要发送的数据包传输给目的节点，包括以下步骤：

1）每个车辆作为一个车辆节点，车辆节点周期性广播从GPS接收机上获得的位置信息，且每个车辆节点都存放邻居节点的最新一次位置信息；

2）任意一个车辆节点一旦收到广播的数据包后，即作为源节点；则将该源节点加入自己的邻居节点列表，并根据该源节点存放邻居节点最近一次周期性广播发送的位置信息，对邻居节点此时刻在地图上的位置进行预测；

3）从邻居节点中，挑选离目的节点最近的车辆节点，作为数据包的转发节点，并将数据包从源节点转发给转发节点；

4）转发数据包的转发节点，也按照步骤2-3，将数据包继续进行转发，逐渐逼近目的节点，直到目的节点就是转发节点的邻居节点。

在本发明的一个优选实施例中，所述车辆节点为装有车载终端，以及携带有GPS接收机和数字地图的车辆。

在本发明的一个优选实施例中，所述位置信息包括自身经纬度、时间信息和自己的ID号。

在本发明的一个优选实施例中，步骤2)中预测采用指数平滑预测算法，预测邻居节点的位置，预测算法如下：

S(t)=a*Y(t-1)+(1-a)*S(t-1)

其中，S(t)为预测的邻居节点和车辆节点的距离，Y(t-1)为上一次广播信息中得到的两车的实际距离，S(t-1)为上一次两车的预测值；

t是时刻，是从1，2，3，递增的值，当t=1，是就是S(0)，S(0)为最开始收到该邻居节点数据包时两车间的距离；a为平滑常数，取值范围为[0，1]。

在本发明的一个优选实施例中，若车辆移动速度较快，a取值在[0.6,0.9]之间。

在本发明的一个优选实施例中，车辆的位置除了和两车距离有关，还和方向有关，方向为最近一次收到的位置信息时，两车辆节点之间的直线方向，距离增大则远离方向移动，预测距离减小，则靠近自己方向移动。

通过上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、车辆节点越来越多的装有车载终端，都带有GPS接收机和数字地图，本发明正是利用这些信息来提高路由的效率。

2、车辆节点在道路上高速移动，位置不断变化，不可能完全实时精确跟踪车辆的位置，采用指数平滑预测方法，提高位置信息的准确度，从而提高了路由的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的模拟示意图。

图2为曼哈顿模型的示意图。

图3为本发明和GPSR协议对比示意图，横轴为周期性广播位置数据包的时间间隔，纵轴为数据包成功接收率。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

本发明的一个实施例结合附图1详述如下：

参照图1，装有车载终端，都带有GPS接收机和数字地图的车辆构成车辆节点，步骤如下：

1、车辆节点周期性广播从GPS接收机获得的自身经纬度、时间和ID号数据包；

2、图1中，A，B，C三个车辆节点都是源节点的邻居节点；源节点中存放A，B，C三个节点最新的两次数据包中的位置信息；其他节点也一样，每个车辆节点都存放邻居节点的最新两次数据包中的位置信息。

3、当源节点打算给目的节点发送数据时，首先对邻居节点的位置，按照预测算法进行预测，从中挑选离目的节点最近的节点，作为下一跳的数据报转发节点，图示中，即将数据包发送给C节点；

预测算法如下：

S(t)=a*Y(t-1)+(1-a)*S(t-1)

其中，S(t)为预测的邻居节点和车辆节点的距离，Y(t-1)为上一次广播信息中得到的两车的实际距离，S(t-1)为上一次两车的预测值，t是时刻，是从1，2，3，递增的值，当t=1，是就是S(0)，S(0)为最开始收到该邻居节点数据包时两车间的距离；S(0)为最开始收到该邻居节点数据包时，两车间的距离；a为平滑常数，取值范围为[0，1]；若车辆移动速度较快，a取值在[0.6,0.9]之间。

4、同样的过程，C节点从它的邻居节点中，挑选离目的节点最近的节点，即D节点，将数据包转发给D节点；

5、D节点发现目的节点就是它的邻居节点，它就将数据包直接发送给目的节点，完成路由过程。

其中上述方法中，车辆的位置除了和两车距离有关，还和方向有关，方向为最近一次收到的位置信息时，两车辆节点之间的直线方向，距离增大则远离方向移动，预测距离减小，则靠近自己方向移动。

这里就是预测两车距离之后，需要确定车在哪个方向的这个距离上，就像同样5公里，东南西北方向，位置就不一样。

该路由方法实施效果在NS2网络仿真器中进行了仿真评估，结果如下：50个车辆节点在这个500m×500m的区域中运动，区域拓扑结构采用常用的曼哈顿模型（图2），链路层采用802.11无线通信协议，传输范围设定为250m。数据流量模型采用常速率（CBR:Constant Bit Rate）模式，源目的节点对随机分布在整个网络区域。每个CBR流发送速率为2Kbps，使用64字节大小的数据包。每次仿真持续时间为100秒。指数平滑预测中的a取0.6.

参照图3，为了比较性能，我们将本路由方法和GPSR(Greedy PerimeterStateless Routing)协议进行了比较实验,采用如下的性能指标来评价协议的性能：

成功传输率（SDR:Successful Delivery Rate）：目的节点成功接收到的数据包和总的发送数据包的比值。

从图3中可以清楚看到本路由方法的效果。图中a曲线为GPRS，b曲线为本发明曲线图；横轴为周期性广播位置数据包的时间间隔，纵轴为数据包成功接收率。

随着Beacon周期的增加，两种路由协议的SDR性能都有下降的趋势，但是每种协议下降的程度有所不同。在所有的Beacon周期下，本路由方法的性能都优于GPSR。例如在周期1秒的时候，本路由方法的SDR值分别比GPSR要高12.5。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims

1.一种车辆网络路由方法，将源节点要发送的数据包传输给目的节点，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种车辆网络路由方法，其特征在于：所述车辆节点为装有车载终端，以及携带有GPS接收机和数字地图的车辆。

3.根据权利要求1所述的一种车辆网络路由方法，其特征在于：所述位置信息包括自身经纬度、时间信息和自己的ID号。

4.根据权利要求1所述的一种车辆网络路由方法，其特征在于：步骤2)中预测采用指数平滑预测算法，预测邻居节点的位置，预测算法如下：

S(t)=a*Y(t-1)+(1-a)*S(t-1)

5.根据权利要求4所述的一种车辆网络路由方法，其特征在于：若车辆移动速度较快，a取值在[0.6,0.9]之间。

6.根据权利要求1所述的一种车辆网络路由方法，其特征在于：车辆的位置除了和两车距离有关，还和方向有关，方向为最近一次收到的位置信息时，两车辆节点之间的直线方向，距离增大则远离方向移动，预测距离减小，则靠近自己方向移动。