CN104602194A - 车联网中的数据传输方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据传输方法及设备。所述方法包括：获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量；根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化；根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。利用本发明实施例的方法和装置，可以动态确定用于处理车辆上传的实时数据的计算资源。

Description

车联网中的数据传输方法及设备
技术领域
本发明是涉及数据传输，更具体而言，涉及一种用于车联网中的数据传输方法和设备。
背景技术
在车联网场景中，车辆通过车载终端设备周期性的发送实时数据给服务器，但由于车辆经常会经过信号质量差的区域，例如拥堵所导致的信号质量变差的区域，或隧道、山区等信号质量本来就差的区域，这就使得车载终端设备发送的数据会发生大量重传、乱序等现象。服务器为了完整的接收来自车载终端的数据以进行后续处理，往往需要按照通信质量最差的情形为每辆车预留固定的计算资源，例如，固定的数据缓存，固定的数据压缩方式，固定的数据提交频率等。以固定的缓存设定为例，由于现有技术在设置缓存时考虑的是最坏的状况，为了应对可能发生的大量重传或再排序就需要为每个车辆分配尽可能多的固定缓存，而这种最坏的状况发生的机率又很小，故现有的固定资源分配方式就显得效率低下，非常占用资源。当具有大量上线车辆的车联网系统中，这种固定资源就会变得更大，从而对服务器造成很大的负担。
由此可见，现有技术仍然存在着改进的空间，需要提供一种合理的调整服务器的计算资源的数据传输方案。
发明内容
根据本发明的一个第方面，提供了一种用于车联网中的数据传输方法，该方法包括：获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量；根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化；根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
根据本发明的第二个方面，还提供了一种用于车联网中的数据传输设备，该设备包括：获取模块，配置为获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；预测模块，配置为预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的网络连接质量；通信连接质量预测模块，配置为根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中网络连接质量的变化；调整策略确定模块，配置为根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
通过采用本申请的技术方案，能够对服务器端的计算资源进行更为合理的利用，从而改善了数据传输的质量。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。
图2示出根据本发明一个实施例的用于车联网中的数据传输方法流程图。
图3示出了根据本发明一个实施例的对图2中步骤240进行说明的示意图。
图4示出根据本发明一个实施例的用于车联网中的数据传输设备示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络-包括局域网(LAN)或广域网(WAN)-连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
下面将参照本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本发明。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机程序指令通过计算机或其它可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的装置。
也可以把这些计算机程序指令存储在能使得计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读介质中，这样，存储在计算机可读介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的指令装置(instruction means)的制造品(manufacture)。
也可以把计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的过程。
图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图1显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图1所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图1中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
现在参看图2，其示出根据本发明一个实施例的用于车联网中的数据传输方法的流程图。如图2所示，该方法至少包括以下步骤：
在步骤210中，获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置。
在该步骤中，所获取的车辆信息中至少要包括车辆当前位置信息。通常，根据车辆周期性上传的GPS数据就可以实时确定车辆的当前位置。
除此以外，还可以获取车辆上传的其他信息，例如，车辆自身信息等。车辆自身信息的一个示例是通过控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)数据上报的喷油量、胎压等信息。车辆自身信息的另一个示例是车辆的简档信息(profile)，例如，车载终端品牌，发送/接收器件的灵敏度，发送/接收功率等。本领域技术人员根据具体的需求当然还可以获取其它信息，在此不做赘述。
在一个实施例中，步骤210通过服务器实现，所获取的信息可来自车辆上的车载终端。
在步骤220中，预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量。
在一个实施例中，可预测所述车辆在未来时段可能经过的路段，例如，车辆接下来N分钟可能经过的路段。具体可通过车辆轨迹数据(trajectory data)、轨迹模式(trajectory pattern)，路网信息(road network information)以及其它实时数据预测车辆可能经过的路段。
其中，路网信息包括地图、路网状况、实时路况等，实时路况也可由车辆的轨迹数据确定，也可由任何现有的方式来确定。在一个实施例中，根据GPS数据与路网信息中的路段的映射关系确定车辆所在的或将要经过的具体路段。
其中，车辆轨迹模式通常是针对特定一辆车，或相似的车辆的轨迹的统计结果，可用于辅助预测。举例而言，可具体体现为相似车辆的轨迹，某个区域的拥堵规律。
进而，再预测出所述可能经过的位置所对应的通信连接质量。按照本申请的一个实施方式，还包括建立通信连接质量分布图，所述通信连接质量分布图包括某一区域多个位置处的通信连接质量信息；所述预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量包括：根据所述通信连接质量分布图，确定所述车辆在未来时段的可能位置的通信连接质量。在一个实施例中，建立通信连接质量分布图包括：接收车辆周期性上传的位置信息、以及所在位置的通信连接质量；根据大量车辆上传的信息确定每个位置处的通信连接质量。
通信连接质量是一个综合性的指标，通常用来衡量车载终端与服务器之间通讯的稳定程度。信号连接质量通常受丢包率，重传率，响应时间等因素影响。而在车联网领域，还存在着其它影响通信连接质量的因素，因此，为了提高准确性，可考虑尽可能多的因素。具体的，还可以利用以下各种因素中的一种或多种：位置因素，例如距离3G基站的距离；路网以及相关的因素，例如，机场出租车等待区，高层建筑区域，高架桥区域容易拥堵，即使某个位置带宽高，但车辆拥堵时也将导致信号连接质量变差；车辆概况因素，例如，不同品牌的车辆的车载终端性能不一致，可能具有不同的发射功率或灵敏度，因此，及时在相同的位置，不同车辆的通信连接质量也是不同的。至于如何具体的根据各种因素确定通信连接质量则属于现有技术，在此不赘述其具体实现细节。
作为替代的方式，其中建立网络连接质量分布图还可包括：通过仪器测量所述各个位置处的信号连接质量。
在一个实施例中，所述预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量包括：根据所述车辆信息对所述通信连接质量分布进行过滤以得到特定于该车辆的通信连接质量分布；进而特定于该车辆的通信连接质量分布确定所述车辆在未来时段的可能位置的通信连接质量。在一个实施例中，可用其他相似车辆的信息、状态对通信连接质量分布进行过滤，从而根据相似车的数据做出一个符合当前车辆概况的通信连接质量分布图。
在一个实施例中，可为每个确定一个小范围的地图窗口，在地图窗口中包括其潜在路径上以及潜在路径上的通信连接质量。这种小范围的通信连接质量分布图，可以覆盖该车未来一段时间，例如一分钟，可能经过的路径上的信号连接质量。
本领域技术人员能够明了，车辆位置的预测的越精准则在后续步骤中所确定的调整策略也就越准确，然而，在预测精度差的时候，并不能影响本申请的实施，仅仅是调整的效率变低一些，但相对于现有技术的固定的方式而言，仍然具有着显著的进步。至于如何进行车辆位置的预测则存在着很多现有技术可供参考，在此不对其进行详细的陈述。
在步骤230中，根据该车辆的当前位置处的网络连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化。
在一个实施例中，服务器还可通知车载终端信号质量将要下降的具体的位置信息以及时间信息。例如，通过将车辆当前位置处的连接质量与预测位置的连接质量进行对比后发现，即可预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化。通信连接质量的变化可以用具体的数值来衡量，例如，通信连接质量会下降50％。
在一个实施例中，是根据该车辆的具有最差通信连接质量的可能路径来预测通信连接质量的变化。例如，车辆可能向左转进入通信连接质量差的隧道，也可能向右转进入通信连接质量好的普通路段，则按照最坏的可能来预测通信连接质量的变化，并且基于该预测来在后续步骤中确定计算资源的调整策略。
在步骤240中，根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
在确定计算资源的调整策略时，时间复杂度(CPU)，以及空间复杂度(占用memory)通常是主要的可进行调整的计算资源。而时间复杂度以及空间复杂度又会体现为不同种类的具体计算资源。
在一个实施例中，计算资源包括为所述车辆设定的解压缩参数，所述调整策略包括：响应于通信连接质量变差的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较高压缩效率的上传数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较高的压缩效率压缩数据；响应于通信连接质量变好的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较低压缩效率的数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较低的压缩效率压缩数据。该实施例中，压缩参数可包括例如连续报文压缩的设定，压缩算法执行性能，压缩比率以及是预测压缩的设定参数，则在后续图3中将进行更为详细的介绍。
在一个实施例中，计算资源可包括为所述车辆设定的数据上传频率，所述调整包括：响应于通信连接质量变差的预测，通知所述车辆在所述通信质量变差之前加快数据上传频率以上传尽可能多地将数据；响应于通信连接质量变好的预测，通知所述车辆维持或降低所述数据上传频率，以减少数据丢失或者重传的可能性。在另一个实施例中，调整策略进一步包括：通知所述车辆在通信连接质量变差的区域降低数据上传频率；通知所述车辆在通信连接质量变好的区域增加数据上传频率。
在一个实施例中，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的缓存空间，所述调整策略包括：响应于通信连接质量变差的预测，加大缓存空间并确定持续的时间；响应于通信连接质量变好的预测，减少缓存空间并确定持续的时间。在一个更为具体的实施例中，通常是由服务器端所包括的模块实现调整策略，根据调整策略可以发出具体的数据内存请求，在请求中可具体包含所需内存的大小(size)，所需内存的类型(type)等信息，进而，服务器端根据请求分配相应的缓存空间，并进行必要的初始化。因此，通过该实施例，能够根据预测结果动态的释放和分配数据缓存，不再是传统意义上固定不变的方式，能够尽可能的减少内存预留，为其他计算提供更多的资源，提高服务器的整体计算效率，同时也提高了数据传输效率。。特别是对于网络质量急剧变化的场景，更能体现该方法的优越性。
在一个实施例中，还可对前述各种调整策略进行组合使用。举例而言，在隧道中，因车载终端存储空间不大，因此，需要在车辆之上对数据进行存储，也就使得服务器分配更多的CPU用于对数据进行解压缩。而一出隧道，应该尽快把隧道中的数据发送出去，然后恢复正常的发送频率。
在一个实施例中，还包括：由服务器将所述预测结果以及调整策略通知所述车辆；所述车辆根据所述预测结果以及调整策略调整数据发送。
图3是在一个更为具体的实施例中对图2中步骤240进行说明的示意图，涉及的是各种与压缩算法相关的参数，例如连续报文压缩数目设置，压缩比率以及预测参数等，接下来具体介绍在确定调整策略时如何根据通信连接质量的预测对压缩参数进行调整。
对于连续报文压缩数目而言，通信连接质量变差时，尽量设置更高的连续报文压缩数目，压缩率会变高，但连续报文的解压缩也会复杂，需要获取全部报文才能进行解压缩。用单报文压缩时不用考虑报文之间的关系，但会比连续报文压缩的压缩率低。因此，采用连续报文压缩效率并不是越多越好，根据具体的通信连接质量，会找到一个效率最好的连续压缩数目平衡点。
对于压缩比率参数而言，调整策略可以包括：响应于通信连接质量变差的预测，所述服务器调整解压缩比率参数，以支持具有较高压缩效率的上传数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩比率参数以较高的压缩效率压缩数据；响应于通信连接质量变好的预测，所述服务器调整解压缩比率参数，以支持所述具有较低压缩效率的数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩比率参数以较以较低的压缩效率压缩数据。
同理，对于预测压缩参数而言，在通信连接质量变差时，尽量设置更多的预测压缩，压缩率会变高。在通信连接质量变差变好时，可采用较少的预测压缩。
图4示出根据本发明一个实施例的数据传输设备示意图，该设备包括：获取模块410，配置为获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；预测模块420，配置为预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的网络连接质量；通信连接质量预测模块430，配置为根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中网络连接质量的变化；调整策略确定模块440，配置为根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
在一个实施例中，所述计算资源包括为所述车辆设定的缓存空间，所述调整策略包括：响应于通信连接质量变差的预测，加大缓存空间；响应于通信连接质量变好的预测，减少缓存空间。
在一个实施例中，所述计算资源包括为所述车辆设定的数据上传频率，所述调整策略包括：响应于通信连接质量变差的预测，通知所述车辆在所述通信质量变差之前加快数据上传频率以上传尽可能多地将数据；响应于通信连接质量变好的预测，通知所述车辆维持或降低所述数据上传频率。
在一个实施例中，所述计算资源包括为所述车辆设定的解压缩参数，所述调整策略包括：响应于通信连接质量变差的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较高压缩效率的上传数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较高的压缩效率压缩数据；响应于通信连接质量变好的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较低压缩效率的数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较低的压缩效率压缩数据。
在一个实施例中，图4所述的设备，还包括：配置为建立通信连接质量分布图的模块，所述通信连接质量分布图包括某一区域多个位置处的通信连接质量信息；所述预测模块包括：配置为根据所述通信连接质量分布图，确定所述车辆在未来时段的可能位置的通信连接质量的模块。
在一个实施例中，所述预测模块包括：配置为根据所述车辆信息对所述通信连接质量分布进行过滤以得到特定于该车辆的通信连接质量分布的模块。
在一个实施例中，其中配置为建立通信连接质量分布图的模块包括：配置为接收车辆周期性上传的位置信息、以及所在位置的通信连接质量的模块；配置为根据大量车辆上传的信息确定每个位置处的通信连接质量的模块。
因此，采用本申请的各个实施例技术方案，能够根据预测结果，合理确定计算资源的调整策略，从而既满足突发事件的数据重传、乱序等计算资源的需要以及数据的快速处理，而且还尽可能的提高计算资源利用率。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (14)

1.一种用于车联网中的数据传输方法，该方法包括：
获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；
预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量；
根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化；
根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的缓存空间，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，加大缓存空间；
响应于通信连接质量变好的预测，减少缓存空间。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的数据上传频率，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，通知所述车辆在所述通信质量变差之前加快数据上传频率以上传尽可能多地将数据；
响应于通信连接质量变好的预测，通知所述车辆维持或降低所述数据上传频率。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的解压缩参数，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较高压缩效率的上传数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较高的压缩效率压缩数据；
响应于通信连接质量变好的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较低压缩效率的数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较低的压缩效率压缩数据。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
建立通信连接质量分布图，所述通信连接质量分布图包括某一区域多个位置处的通信连接质量信息；
所述预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量包括：根据所述通信连接质量分布图，确定所述车辆在未来时段的可能位置的通信连接质量。
6.根据权利要求5所述的方法，所述预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量包括：根据所述车辆信息对所述通信连接质量分布进行过滤以得到特定于该车辆的通信连接质量分布。
7.根据权利要求5所述的方法，其中建立通信连接质量分布图包括：接收车辆周期性上传的位置信息、以及所在位置的通信连接质量；根据大量车辆上传的信息确定每个位置处的通信连接质量。
8.一种用于车联网中的数据传输设备，该设备包括：
获取模块，配置为获取车辆信息，所述信息包括该车辆的当前位置；
预测模块，配置为预测所述车辆在未来时段的可能位置以及对应的通信连接质量；
通信连接质量预测模块，配置为根据该车辆的当前位置处的通信连接质量以及所述预测位置处的通信连接质量，预测该车辆运行过程中通信连接质量的变化；
调整策略确定模块，配置为根据所述变化，确定处理该车辆所上传数据的计算资源的调整策略。
9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的缓存空间，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，加大缓存空间；
响应于通信连接质量变好的预测，减少缓存空间。
10.根据权利要求8所述的设备，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的数据上传频率，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，通知所述车辆在所述通信质量变差之前加快数据上传频率以上传尽可能多地将数据；
响应于通信连接质量变好的预测，通知所述车辆维持或降低所述数据上传频率。
11.根据权利要求8所述的设备，其中，所述计算资源包括为所述车辆设定的解压缩参数，所述调整策略包括：
响应于通信连接质量变差的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较高压缩效率的上传数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较高的压缩效率压缩数据；
响应于通信连接质量变好的预测，所述服务器调整解压缩参数，以支持来自所述车辆的具有较低压缩效率的数据，以及通知所述车辆采用相应的压缩参数以所述较低的压缩效率压缩数据。
12.根据权利要求8所述的设备，还包括：
配置为建立通信连接质量分布图的模块，所述通信连接质量分布图包括某一区域多个位置处的通信连接质量信息；
所述预测模块包括：配置为根据所述通信连接质量分布图，确定所述车辆在未来时段的可能位置的通信连接质量的模块。
13.根据权利要求12所述的设备，所述预测模块包括：配置为根据所述车辆信息对所述通信连接质量分布进行过滤以得到特定于该车辆的通信连接质量分布的模块。
14.根据权利要求12所述的设备，其中配置为建立通信连接质量分布图的模块包括：配置为接收车辆周期性上传的位置信息、以及所在位置的通信连接质量的模块；配置为根据大量车辆上传的信息确定每个位置处的通信连接质量的模块。
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