CN104010340A - 一种基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法 - Google Patents

Abstract

一种基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，根据对城市道路交通及通信网络建立的模型，提出一种基于运动趋势的目标区域划分方法，根据节点的运动状态实时动态地对节点进行分组并安排路由活动。由于考虑了实际道路的情况，所以该多播路由算法更加适合在城市车辆网络中组织消息的扩散，它能够在不明显损失投递成功率的前提下大大减少网络的额外开销，并且能保障绝大数(约80％)的消息在较短的时间(约300秒)内投递到目标节点位置。

Description

一种基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法

技术领域

本发明涉及网络通信领域，特别是车辆网络中的消息转发和扩散问题，具体来说是一种消息多播路由方法，适用于城市车辆网络的信息传播。

背景技术

车辆网络(Vehicular Networks)是指装载在车辆上的电子元器件通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的一类网络。作为物联网技术在智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)中的重要应用，车辆网络技术具有较高的技术和经济可行性，拥有十分广阔的前景。

智能交通系统所依赖的网络与传统的节点固定、链路变化较少的网络有着很大的不同，特别是当面对城市复杂道路情况、车辆间链路拓扑结构动态变化剧烈等情况时，如何保障各传感、通信节点之间的信息传输成为构建城市智能交通系统的关键问题之一。研究者通过引入延迟容忍网络(Delay Tolerant Networks，DTNs)技术来解决这一问题，DTNs利用“存储-携带-转发”机制来完成消息的传递(参见Chuah M C,Ma W.Integrated buffer and routemanagement in a DTN with message ferry[C]//Military Communications Conference,2006.MILCOM2006.IEEE.Washington,DC,IEEE,2006:1-7)。这种机制的本质是通过引入时间维度，不再仅仅利用底层链路拓扑的空间连通关系进行数据的通信，而是综合利用底层链路在空间和时间两个维度上的连通关系进行数据传递，因而能够利用更多的通信机会，将在单一的空间维度上的低连通性、间断连通性结构，扩充为在空间时间两个维度上的强连通性、持续连通性结构，增强了网络通信能力，使得在车辆网络环境下，网络仍然能够为上层协议提供可靠的分组投递服务。

与此同时，随着移动自组网络(Mobile Ad-hoc Networks，MANETs)和车辆自组织网络(Vehicular Ad-hoc Networks，VANETs)的发展，车辆网络中的应用日益广泛，车辆节点间交换的消息内容也日益丰富，不仅仅局限于路况、事故等基于交通系统的应急警报信息，甚至包括基于位置服务系统(Location Based Service，LBS)中各种应用娱乐信息、商业广告等。不难看出，由于车辆网络的特殊性，这些信息都与车辆的位置、运动密切相关。例如，用户更加关心车辆行驶前方的交通拥堵信息，或者是车辆当前位置附近的停车场、加油站、餐馆等相关信息。而现有车辆网络中的研究中缺乏对用户不同信息偏好的考虑，传统的车辆网络中的路由协议也不能根据消息的内容进行有效区分，从而造成大量通信资源的浪费。

现有车辆网络中的路由协议主要有两种分类方式：根据路由选取信息和根据路由传输策略(参见Li F,Wang Y.Routing in vehicular ad hoc networks:A survey[J].Vehicular TechnologyMagazine,IEEE,2007,2(2):12-22.)。根据路由选取信息可以将车联网内的路由协议分为两大类，分别是基于拓扑信息和基于位置信息。基于拓扑的协议中，节点对网络拓扑较敏感，转发消息主要利用在网络中处于连接状态的节点；基于位置的协议中，对节点的位置信息更加敏感。路由传输策略用于指导消息从源节点投递到目的节点，根据目的节点的数量和有无分组情况可以分为以下四类：无分组单一目标节点(单播，Unicast)、有分组组内单一目标节点(选播，Anycast)、无分组多目标节点(广播，Boardcast)、有分组组内多目标节点(多播，Multicast)。多播协议又可以根据分组所依据的信息不同分为地理位置辅助多播(GeoCast)(参见Maihofer C.A survey of geocast routing protocols[J].Communications Surveys andTutorials,IEEE,2004,6(2):32-42.)、社会属性辅助多播(SocialCast)(参见Deng X,Chang L,Tao J,et al.Social profile-based multicast routing scheme for delay-tolerantnetworks[C]//Communications(ICC),2013IEEE International Conference on.IEEE,2013:1857-1861.)等。

多播协议的分组依据归根结底都是通信节点的属性，包括固有属性(如，社会属性)和时变属性(如，地理位置属性)等。其中尤其以节点的时变属性在车辆网络这种节点高速移动的网络中应用最为广泛，如节点的位置、速度等运动状态等都是时变的。这些与地理信息或节点运动状态有关的信息对消息的准确投递起着至关重要的作用。现有研究中，以地理位置信息最为受到关注。此外，还有基于节点的空时信息进行分组多播，标志的协议就是移动实时多播(MobiCast)。利用节点的趋向特性分组方法也有研究涉及，Allal等人提出了目标区域(ZOR)可以分为若干子分区(sub-ZORs)，而子分区的划分依据即为他们有着共同的趋向目标地点(参见Allal S,Boudjit S.Geocast Routing Protocols for VANETs:Survey andGuidelines[C]//Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing(IMIS),2012Sixth International Conference on.Palermo,2012:323-328)；Chen等人也利用节点的趋向特性，判断趋向“事故区域”的节点为目标节点，进行多播传输事故信息(参见Chen Y,Lin Y,Lee S.A mobicast routing protocol in vehicular ad-hoc networks[J].Mobile Networks and Applications,2010,15(1):20-35.)。然而这些方案中，运动趋势所决策出的目标区域是静态的，在协议的实现时需要进行维护，不能有效地应用在大规模的城市车辆网络环境中。

发明内容

本发明的技术解决问题：针对现有车辆网络中多播路由协议的不足，提出一种基于节点运动趋势辅助的消息多播路由方法，通过引入DTNs通信技术，采用“存储-携带-转发”机制保障车辆网络中车辆间在频繁中断情况下的正常通信；利用车辆节点的运动趋势动态判断是否处于消息的目标区域，进而有针对性地组织路由活动，避免了通信资源的巨大浪费。

本发明的技术解决方案：一种基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，具体实现步骤如下：

(1)车辆节点循环判断自身是否处于链接建立状态或运动方向变化状态，若处于链接建立状态，执行步骤(2)，若处于运动方向变化状态，执行步骤(3)；

(2)车辆节点与若干节点建立通信链接，执行消息交换子流程，具体方法为：

(2.1)初始化消息传输需要的资源，资源包括获取消息发送和接收队列，及获取车辆运动状态的基本信息；

(2.2)遍历车辆节点所建立的所有链接，对每个链接执行步骤(2.3)，直到遍历结束；

(2.3)遍历链接两端的接收方节点的发送队列，对每一个消息数据包执行步骤(2.4)，直至遍历结束；

(2.4)判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，根据判断结果处理，具体为：

(2.4.1)若处于消息的目标区域，接收该消息，放入ACCEPT队列(消息接收队列)；

(2.4.2)若处于消息的转发区域，接收该消息，放入CARRY队列(消息携带队列)；

(2.4.3)若处于消息的无关区域，忽略该消息。

(3)车辆节点前后运动方向发生变化时，执行节点缓存管理子流程，具体方法为：

(3.1)初始化缓存管理需要的资源，资源包括获取消息队列，及获取车辆运动状态的基本信息，判断车辆运动方向的变化类型；

(3.2)遍历车辆节点的缓存队列，对每个消息执行步骤(3.3)，直到遍历结束；

(3.3)若车辆运动方向的变化类型为反向调头，执行(3.3.1)；若车辆运动方向的变化类型为左右转弯，执行(3.3.2)；若车辆运动方向的变化类型仍为直行，则不做任何处理；

(3.3.1)将该消息所处的ACCEPT队列或CARRY队列进行对调；

(3.3.2)减小该消息覆盖道路数量的配额，重置运动趋势计算的消息位置为当前车辆的位置，再判断车辆节点当前所处区域为该消息的何种区域：若为目标区域，置入ACCEPT队列；若为转发区域，置入CARRY队列；若为无关区域，删除该消息。

其中，步骤(2.4)中判断车辆节点所处位置为消息的何种区域，具体方法为：

1)确定车辆节点位置到消息源节点位置的方位矢量v₁，确定车辆节点此时的方向矢量v₂，获得两个矢量间的夹角θ；

2)根据夹角θ的大小判断两个矢量间的方向性特点，具体为：

2.1)若θ∈[0,π/6]，将两个矢量视为同向；若θ∈(π/6,π/3)，执行步骤(2.2)；若θ∈[π/3,2π/3]，将两个矢量视为交叉；若θ∈(2π/3,5π/6)，执行步骤(2.3)；若θ∈[5π/6,π]，将两个矢量视为反向；

2.2)利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为同向或交叉；

2.3)利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为交叉或反向；

3)根据两个矢量v₁和v₂间的方向性特点，获得车辆节点与消息的趋向性特点tendency，具体为：

3.1)若v₁与v₂同向，车辆节点趋向于消息源节点位置；

3.2)若v₁与v₂反向，车辆节点背离于消息源节点位置；

3.3)若v₁与v₂交叉，车辆节点无关于消息源节点位置；

4)获取消息的趋向性偏好的集合TENDENCY_m(为消息的属性，随着消息的产生而具有)，判断车辆节点与消息源节点位置的趋向性tendency是否属于该集合，从而判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，具体为：

4.1)若tendency∈TENDENCY_m，则处于消息的目标区域；

4.2)若～tendency∈TENDENCY_m，则处于消息的转发区域；

4.3)否则，处于消息的无关区域。

同时，步骤(3.1)中判断车辆运动方向的变化类型，具体方法为：

1)确定车辆节点前一时刻的运动方向矢量v₁，确定车辆节点此时的方向矢量v₂，获得两个矢量间的夹角θ。

2)根据夹角θ的大小判断车辆运动方向的变化类型，具体为：

2.1)若θ∈[0,π/6]，将视车辆运动方向的变化类型为直行；若θ∈(π/6,π/3)，执行步骤(2.2)；若θ∈[π/3,2π/3]，将视车辆运动方向的变化类型为左右转弯；若θ∈(2π/3,5π/6)，执行步骤(2.3)；若θ∈[5π/6,π]，将视车辆运动方向的变化类型为反向调头。

2.2)利用Probit模型决策车辆运动方向的变化类型为直行或左右转弯。

2.3)利用Probit模型决策车辆运动方向的变化类型为左右转弯或反向调头。

此外，本发明中多次利用了Probit模型进行决策，Probit模型可以被描述为：

$P_i=\mathrm{Prob}(Y_i=1|x)=\mathrm{Prob}[u_i>-({\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}})]=1-F[{\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}}]$

其中，X_ij表示第i次预测时第j个自变量，Y_i表示第i次预测时的因变量，P_i第i次预测时因变量取值为1的概率，β₀，β_j，μ_i为模型参数。在本发明中，选取的解释变量为夹角θ(ANGLE)，则可以假定回归模型为：

Y_i＝F^-1(P_i)＝β₀+β₁ANGLE_i+μ_i

其中，在判断车辆节点所处位置为消息的何种区域时，有：而在判断车辆运动方向的变化类型时，有：

最后，利用回归分析的方法，通过若干实际采集到的数据计算得到相应的参数，再用该模型来决策相应的结果。

本发明与现有技术相比的优点在于：结合了城市道路的实际情况，更加灵活地设置消息的目标区域，动态地利用车辆节点的运动趋势辅助消息扩散，节省大量通信资源。具体来说，首先，考虑车辆网络中消息的传播特性，根据消息的期望传播路径对消息进行分类，对不同类别的消息采用不同的路由应对，保证消息更加准确快速地投递。其次，利用车辆节点相对于消息源位置的运动趋势来动态判断是否处于消息的目标区域，进而有针对性地进行路由转发，节省资源，同时也减少了对目标区域的维护开销。

附图说明

图1为本发明中消息多播路由算法的流程图；

图2为本发明中判断两个矢量间的方向性特点的原理示意图；

图3为本发明适用于道路交通事故预警消息传播的原理示意图；

图4为本发明适用于紧急车辆请求避让消息传播的原理示意图；

图5为本发明与传统多播路由的消息投递成功率性能比较图；

图6为本发明与传统多播路由的消息额外开销率性能比较图；

图7为本发明与传统多播路由的消息延时分布性能比较图。

具体实施方式

城市车辆网络是由城市道路交通参与设备组成，以城市道路为基础载体的服务于城市道路通行的一种网络形式。这些参与设备包括：搭载通信终端的车辆、行人，路边固定的基础设施等，但每个设备都具有消息产生和路由的功能。

一、以下介绍本发明的基本实施方式。

1、首先，需要对网络环境进行建模。建模的内容包括：道路、车辆节点、消息、消息的目标区域、消息的转发区域等。具体如下：

(1)城市道路及相关内容建模

本发明中定义位置与位置集合的概念如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{location}=(\mathrm{longitude},\mathrm{latiude})\\ \mathrm{LOCATION}::=\left\{p\right|p=\mathrm{location}\}\end{array}\right.$

其中，location表示位置，LOCATION表示位置集合，longitude表示位置的经度，latitude表示位置的纬度。

本发明中定义道路与道路集合的概念如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{road}=({\mathrm{id}}_r,\mathrm{locatio}{n}_{\mathrm{begin}},{\mathrm{location}}_{\mathrm{end}},{\mathrm{direction}}_r,\mathrm{width})\\ {\mathrm{location}}_{\mathrm{begin}}\∈\mathrm{LOCATION}\\ {\mathrm{location}}_{\mathrm{end}}\∈\mathrm{LOCATION}\\ {\mathrm{direction}}_r\∈\{\mathrm{Antero}\mathrm{grad}e,\mathrm{Retro}\mathrm{grad}e,\mathrm{Bidirectional}\}\\ \mathrm{ROAD}::=\left\{r\right|r=\mathrm{road}\}\end{array}\right.$

其中，road表示道路，ROAD表示道路的集合，id_r表示道路的唯一性标识，location_begin、location_end表示道路的起止点，direction_r表示道路的方向，width表示道路的宽度。道路的起止点都是一个位置点，道路方向分为三种：顺向(Anterograde)、逆向(Retrograde)和双向(Bidirectional)。判断方向的标准看车流方向与起讫点方向的同向性，若车流是从道路起点到终点，则为顺向；相反则为逆向；若是双向不分离的道路则为双向。

本发明中定义定位活动的概念如下：

其中，定位活动用来判断一个位置点是(True)否(False)处于某条路段，用来判断一个位置点处于道路集合中的哪条道路。

本发明中定义求取反向道路活动的概念如下：

其中，road_Anterograde表示顺向道路，road_Retrograde表示逆向道路，road_{Bidirectional}表示双向道路，求取反向道路目的是获得与当前道路并列，但是车流方向相反的道路。

(2)车辆节点及相关内容建模

本发明中定义车辆与车辆集合的概念如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{vehicle}=({\mathrm{id}}_v,{\mathrm{location}}_v,{\mathrm{direction}}_v,\mathrm{speed},\mathrm{comm}\_\mathrm{info})\\ {\mathrm{location}}_v\∈\mathrm{LOCATION}\\ {\mathrm{direction}}_v\∈\{\mathrm{Forward},\mathrm{Backward},\mathrm{Stationary}\}\\ \mathrm{comm}\_\mathrm{info}=(\mathrm{radius},\mathrm{bandwidth},\mathrm{buffer})\\ \mathrm{VEHICLE}::=\left\{v\right|v=\mathrm{vehicle}\}\end{array}\right.$

其中，vehicle表示车辆，VEHICLE表示车辆的集合，id_v表示车辆的唯一性标识，location_v表示车辆的当前位置，direction_v表示车辆当前的行驶方向，speed表示车辆当前的行驶速度，comm_info表示车辆的通信信息，radius表示车辆的通信半径，bandwidth表示车辆的通信带宽，buffer表示车辆的通信缓存。车辆节点主要包括两方面信息，车辆的移动信息和节点的通信信息，其中当前位置和运行方向是两个主要的移动信息；通信信息包括通信半径、带宽、缓存大小等。运行方向主要针对车流方向而言，分为顺行(Forward)、逆行(Backward)和静止(Stationary)三种。

本发明中，运动趋势判断是较为重要的一个活动，根据当前车辆的位置和运行方向，判断其相对于固定位置的趋向性特点。定义趋势判断的概念如下：

其中，TENDENCY表示趋势状态的集合。如图2所示：若θ∈[0,π/6]，将两个矢量视为同向；若θ∈(π/6,π/3)，利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为同向或交叉；若θ∈[π/3,2π/3]，将两个矢量视为交叉；若θ∈(2π/3,5π/6)，利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为交叉或反向；若θ∈[5π/6,π]，将两个矢量视为反向。若v₁与v₂同向，车辆节点趋向于(Tended)消息源节点位置；若v₁与v₂反向，车辆节点背离于(Deflected)消息源节点位置；若v₁与v₂交叉，车辆节点无关于(Irrelevant)消息源节点位置。

(3)消息及相关内容建模

本发明中定义消息与消息集合的概念如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{message}=({\mathrm{id}}_m,{\mathrm{location}}_m,{\mathrm{TENDENCY}}_m,\mathrm{source},\mathrm{range},)\\ \mathrm{ttl},\mathrm{type},\mathrm{quot}{a}_{\mathrm{change}}\\ {\mathrm{location}}_m\∈\mathrm{LOCATION}\\ \mathrm{source}\∈\mathrm{LOCATION}\\ {\mathrm{TENDENCY}}_m\∈\mathrm{TENDENCY}*\\ \mathrm{content}=(\mathrm{topic},\mathrm{description})\\ \mathrm{MESSAGE}::=\left\{m\right|m=\mathrm{message}\}\end{array}\right.$

其中，message表示消息，MESSAGE表示消息的集合，id_m表示消息的唯一性标识，location_m表示消息用于计算运动趋势的位置，TENDENCY_m表示消息趋向性偏好的集合，source表示消息的源位置，range表示消息的影响范围，ttl表示消息的生存时间，type表示消息的类型，quota_change表示消息可覆盖道路数量的限额，priority表示消息的优先级，size表示消息的大小，content表示消息的内容，包括消息的主题(topic)、描述(description)等，content部分内容为上层应用交付的消息内容，其他信息为路由决策需要用到的信息。车辆相对消息的趋向性判断的参考位置为location_m，而非source，location_m初始为source，在节点转向后会重新标记location_m为转向点的位置，这样的处理有助于趋向性的判断更加精准。

本发明中消息期望接收节点集合E_m的概念定义如下：

其中，消息期望接收节点是不考虑道路约束情况下的消息的目标节点。

(4)消息相关区域建模

本发明中定义消息目标区域TR_m与目标车辆TV_m的概念如下：

其中，消息目标区域规定了，在该路段区域内的车辆都是消息的目标车辆。

本发明中定义消息转发区域FR_m与转发车辆FV_m的概念如下：

其中，消息转发区域规定了，在该路段区域内的车辆都是消息的转发车辆。

2、其次，确定消息的多播路由策略和缓存管理的策略。此部分是本发明的核心，如图1所示，在正常的协议执行的循环中，需要处理两个子流程，分别是消息交换子流程和缓存管理子流程。具体如下：

(1)消息交换子流程

本发明中消息交换子流程可定义为：

其中，STRATEGY表示路由活动的集合，包括接收(Accept)，携带(Carry)和忽略(Ignore)。具体步骤为：

(1.1)初始化消息传输需要的资源，资源包括获取消息发送和接收队列，及获取车辆运动状态的基本信息；

(1.2)遍历车辆节点所建立的所有链接，对每个链接执行步骤(2.3)，直到遍历结束；

(1.3)遍历链接两端的接收方节点的发送队列，对每一个消息数据包执行步骤(2.4)，直至遍历结束；

(1.4)判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，根据判断结果处理，具体为：

(1.4.1)若处于消息的目标区域，接收该消息，放入ACCEPT队列(消息接收队列)；

(1.4.2)若处于消息的转发区域，接收该消息，放入CARRY队列(消息携带队列)；

(1.4.3)若处于消息的无关区域，忽略该消息。

(2)缓存管理子流程

本发明中缓存管理子流程可定义为：

其中，ROADCHANGE表示道路变化的集合，MANAGEMENT表示缓存管理活动的集合，包括调整(Change)，丢弃(Drop)和忽略(None)。具体步骤为：

(2.1)初始化缓存管理需要的资源，如，获取消息队列，获取车辆运动状态的基本信息，判断车辆运动方向的变化类型等。

(2.2)遍历车辆节点的缓存队列，对每个消息执行步骤(2.3)，直到遍历结束。

(2.3)若车辆运动方向的变化类型为反向调头，执行(2.3.1)；若车辆运动方向的变化类型为左右转弯，执行(2.3.2)；若车辆运动方向的变化类型仍为直行，则不做任何处理。

(2.3.1)将该消息所处的ACCEPT队列或CARRY队列进行对调。

(2.3.2)减小该消息覆盖道路数量的配额，重置运动趋势计算的消息位置为当前车辆的位置，再判断车辆节点当前所处区域为该消息的何种区域：若为目标区域，置入ACCEPT队列；若为转发区域，置入CARRY队列；若为无关区域，删除该消息。

3、最后，本发明可以有效处理城市道路环境下的消息准确快速投递问题，具体有：

(1)趋向型消息传播实例

如图3所示。以交通事故消息为例，消息的目标车辆为即将驶入该位置的所有车辆，则所有趋向于消息源位置的车辆为该消息的目标车辆。这些车辆所处的区域为消息的目标区域。本发明则根据城市道路特点，根据车流的特点，准确选取目标区域对消息进行扩散。同时，在目标区域的反向道路设置转发区域负责消息的携带和保存，有助于消息更快更精确地覆盖到目标区域。

(2)背离型消息传播实例

如图4所示。以紧急车辆信息为例，消息的目标车辆为道路前方占道的车辆，则所有背离于消息源位置的车辆为该消息的目标车辆。这些车辆所处的区域为消息的目标区域。本发明同样根据城市道路特点，根据车流的特点，准确选取目标区域对消息进行扩散。同时，在目标区域的反向道路设置转发区域负责消息的携带和保存，有助于消息更快更精确地覆盖到目标区域。

此外，还可以通过配置消息趋向性偏好的设定来满足更多的用户需要，这些不同配置也视为本发明的保护范围。

二、为使本发明更加容易理解，提升效果更加直观，再结合一个仿真实例对本发明作进一步阐述，但该实例不构成对本发明的任何限制。

1、仿真配置

根据具体实施方式一中介绍的实现步骤，在仿真平台ONE(参见Keranen A.Opportunisticnetwork environment simulator[J].Special Assignment report,Helsinki University of Technology,Department of Communications and Networking,2008.)上实现本发明的消息多播路由算法(简称CMTG)，并同时在该环境下实现三种比较协议：Epidemic Broadcast(简称EB)、DirectBroadcast(简称DB)和DT-IVG(参见Bachir A,Benslimane A.A multicast protocol in ad hocnetworks inter-vehicle geocast[C]//Vehicular Technology Conference,2003.VTC2003-Spring.The57th IEEE Semiannual.IEEE,2003,4:2456-2460.)。仿真场景的相关参数信息如表1所示：

表1：ONE仿真配置参数

仿真区域大小	3km×2km
		仿真时长	1000s
车辆数	500
		车辆速度	5～15m/s
通信半径	50m
		数据传输率	256kbps
车辆节点缓存	50MB
		消息大小	500kB～1MB

2、仿真结果

如图5所示，在消息传输成功率上，随着仿真时间的增加，所有协议的传输成功率都在增加，但速度上有Epidemic Broadcast(EB)大于本发明的路由算法(CMTG)，大于DT-IVG，大于Direct Broadcast(DB)。且只有CMTG和EB协议能够达到100％的传输成功率，而DT-IVG和DB协议都无法在1000秒的仿真时间内实现区域范围内消息的完全覆盖。

如图6所示，在消息额外开销率((网络中转发的消息数量-实际投递成功的消息数量)/网络中转发的消息数量)上，随着节点数量的增加，所有协议的开销率变化不大。其中，DB协议因为是单副本协议，所以消息额外开销率保持为0；CMTG协议因为采取了副本控制机制，消息额外开销率较EB和DT-IVG协议要小。

如图7所示，在消息投递延时分布上，随着消息投递延时的增加，小于该延时的投递数据包占全部数据包的总数持续增加。可见，低延时数据包所占比例的关系有：CMTG协议大于DB，大于DT-IVG和EB。

综合以上性能比较，本发明的路由算法，因为考虑了实际道路的情况，所以更加适合在城市车辆网络中组织消息的扩散，它能够在不明显损失投递成功率的前提下大大减少网络的额外开销，并且能保障绝大数(约80％)的消息在较短的时间(300秒)内投递到目标节点位置。

以上所述是本发明的实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变动，如改变消息趋向性偏好的设定，根据实际车辆的情况设定车辆节点缓存大小，在不同仿真或实际开发平台上实现等，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，其特征在于：具体实现步骤如下：

(1)车辆节点循环判断自身是否处于链接建立状态或运动方向变化状态，若处于链接建立状态，执行步骤(2)，若处于运动方向变化状态，执行步骤(3)；

(2)车辆节点与若干节点建立通信链接，执行消息交换子流程，具体方法为：

(2.1)初始化消息传输需要的资源，资源包括获取消息发送和接收队列，及获取车辆运动状态的基本信息；

(2.2)遍历车辆节点所建立的所有链接，对每个链接执行步骤(2.3)，直到遍历结束；

(2.3)遍历链接两端的接收方节点的发送队列，对每一个消息数据包执行步骤(2.4)，直至遍历结束；

(2.4)判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，根据判断结果处理，具体为：

(2.4.1)若处于消息的目标区域，接收该消息，放入消息接收队列，即ACCEPT队列；

(2.4.2)若处于消息的转发区域，接收该消息，放入消息携带队列，即CARRY队列；

(2.4.3)若处于消息的无关区域，忽略该消息；

(3)车辆节点前后运动方向发生变化时，执行节点缓存管理子流程，具体方法为：

(3.1)初始化缓存管理需要的资源，资源包括获取消息队列，及获取车辆运动状态的基本信息，判断车辆运动方向的变化类型；

(3.2)遍历车辆节点的缓存队列，对每个消息执行步骤(3.3)，直到遍历结束；

(3.3)若车辆运动方向的变化类型为反向调头，执行(3.3.1)；若车辆运动方向的变化类型为左右转弯，执行(3.3.2)；若车辆运动方向的变化类型仍为直行，则不做任何处理；

(3.3.1)将该消息所处的ACCEPT队列或CARRY队列进行对调；

(3.3.2)减小该消息覆盖道路数量的配额，重置运动趋势计算的消息位置为当前车辆的位置，再判断车辆节点当前所处区域为该消息的何种区域：若为目标区域，置入ACCEPT队列；若为转发区域，置入CARRY队列；若为无关区域，删除该消息。

2.根据权利要求1所述的基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，其特征在于：所述步骤(2.4)中的判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，具体方法为：

(1)确定车辆节点位置到消息源节点位置的方位矢量v₁，确定车辆节点此时的方向矢量v₂，获得两个矢量间的夹角θ；

(2)根据夹角θ的大小判断两个矢量间的方向性特点，具体为：

(2.1)若θ∈[0,π/6]，将两个矢量视为同向；若θ∈(π/6,π/3)，执行步骤(2.2)；若θ∈[π/3,2π/3]，将两个矢量视为交叉；若θ∈(2π/3,5π/6)，执行步骤(2.3)；若θ∈[5π/6,π]，将两个矢量视为反向；

(2.2)利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为同向或交叉；

(2.3)利用Probit模型决策两个矢量间的夹角为交叉或反向；

(3)根据两个矢量v₁和v₂间的方向性特点，获得车辆节点与消息的趋向性特点tendency，具体为：

(3.1)若v₁与v₂同向，车辆节点趋向于消息源节点位置；

(3.2)若v₁与v₂反向，车辆节点背离于消息源节点位置；

(3.3)若v₁与v₂交叉，车辆节点无关于消息源节点位置；

(4)获取消息的趋向性偏好的集合TENDENCY_m，判断车辆节点与消息源节点位置的趋向性tendency是否属于该集合，从而判断消息接收方的车辆节点所处位置为消息的何种区域，具体为：

(4.1)若tendency∈TENDENCY_m，则处于消息的目标区域；

(4.2)若～tendency∈TENDENCY_m，则处于消息的转发区域；

(4.3)否则，处于消息的无关区域。

3.根据权利要求1所述的基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，其特征在于：所述步骤(3.1)中判断车辆运动方向的变化类型的方法为：

(1)确定车辆节点前一时刻的运动方向矢量v₁，确定车辆节点此时的运动方向矢量v₂，获得两个矢量间的夹角θ；

(2)根据夹角θ的大小判断车辆运动方向的变化类型，具体为：

(2.1)若θ∈[0,π/6]，将视车辆运动方向的变化类型为直行；若θ∈(π/6,π/3)，执行步骤(2.2)；若θ∈[π/3,2π/3]，将视车辆运动方向的变化类型为左右转弯；若θ∈(2π/3,5π/6)，执行步骤(2.3)；若θ∈[5π/6,π]，将视车辆运动方向的变化类型为反向调头；

(2.2)利用Probit模型决策车辆运动方向的变化类型为直行或左右转弯；

(2.3)利用Probit模型决策车辆运动方向的变化类型为左右转弯或反向调头。

4.根据权利要求2所述的基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，其特征在于：所述步骤(2.2)和(2.3)中利用了Probit模型进行决策，判断两个矢量间的方向性特点，Probit模型为：

$P_i=\mathrm{Prob}(Y_i=1|x)=\mathrm{Prob}[u_i>-({\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}})]=1-F[{\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}}]$

其中，X_ij表示第i次预测时第j个自变量，Y_i表示第i次预测时的因变量，P_i第i次预测时因变量取值为1的概率，β₀，β_j，μ_i为模型参数；

选取的解释变量为两个矢量间的夹角θ，即ANGLE，则假定回归模型为：

Y_i＝F^-1(P_i)＝β₀+β₁ANGLE_i+μ_i

其中，

最后，利用回归分析的方法，通过若干实际采集到的数据计算得到相应的参数，再用该模型来决策相应的结果。

5.根据权利要求3所述的基于节点运动趋势的城市车辆网络消息多播路由方法，其特征在于：所述步骤(2.2)和(2.3)中利用了Probit模型进行决策，判断车辆运动方向的变化类型，Probit模型为：

$P_i=\mathrm{Prob}(Y_i=1|x)=\mathrm{Prob}[u_i>-({\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}})]=1-F[{\mathrm{\β}}_0+\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{X}_{\mathrm{ij}}]$

其中，X_ij表示第i次预测时第j个自变量，Y_i表示第i次预测时的因变量，P_i第i次预测时因变量取值为1的概率，β₀，β_j，μ_i为模型参数；

选取的解释变量为两个运动方向间的夹角θ，即ANGLE，则假定回归模型为：

Y_i＝F^-1(P_i)＝β₀+β₁ANGLE_i+μ_i

其中，

最后，利用回归分析的方法，通过若干实际采集到的数据计算得到相应的参数，再用该模型来决策相应的结果。