CN108540959B - 用于接入调度系统的车联网ap协作调度优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。步骤S1：建立AP负载动态变化模型。步骤S2：选举簇首AP节点。步骤S3：自适应迁移簇首AP节点。步骤S4：输出WiFi接入请求调度集合。本发明公开的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，基于移动节点WiFi接入请求的实时分布分析，对网络中AP节点的时空动态特征进行抽象，并实现时空相关性模型的构建，并进一步通过自适应的簇首动态迁移的AP协作方法，以达到完全或部分解决全网AP节点的负载不均衡造成稀缺无线通信资源浪费的问题。

Description

用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法
技术领域
本发明属于车联网任务调度技术领域，具体涉及用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。
背景技术
近年来，随着无线通信技术的快速发展以及无处不在的信息需求，移动接入互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。公路网中车辆间及车辆与固定接入点之间相互通信，组成一个自组织的、部署方便、费用低廉、结构开放的通信网络——车载Ad hoc网络(简称VANET)。VANET除了智能交通方面的应用，如事故告警、辅助驾驶、道路交通信息查询、乘客间通信等，它还可以作为末端网接入Internet，为车载用户提供数据下载以满足其通信需求。车联网(Drive-thru Internet)就是配备无线通信设备(如DSRC)的车辆在移动过程中通过路边的无线接入点(Access Point，简称AP)接入Internet，上传或下载所需数据及共享资讯的另一VANET应用场景，在车辆移动过程中，应用VANET技术可以实现车辆间及车辆与路边Internet接入点间的通信。随着网络信息技术的快速发展，车载用户对Internet通信需求日益迫切，如查询最新的天气、新闻、体育、娱乐、交通及股票信息及在线视频等。车联网中的内容下载是近年来迅速兴起的一个新兴研究领域。车载节点接入互联网从而获取多媒体娱乐、资讯信息等，如何提高下载效率已成为车载Ad hoc网络中一个非常重要而又亟待解决的研究问题。
车载用户可以通过多种方式(如3G、4G或WIFI等)接入Internet。目前，普遍采用车载宽带无线接入技术(Wireless Fidelity，简称WIFI，基于IEEE 802。11p标准的无线局域网)来进行车联网数据传输的研究。其主要原因是3G、4G网络的使用费用高昂，相对于高昂费用其通信性能并不理想，如实际的GSM与GPRS网络也没有做到普适覆盖(对于欧洲与美国这样的发达地区而言)，而且在不远的将来也达不到。其次，对于大多数车联网应用场景而言，并不需要普适接入Internet，WIFI网络在有限地理区域内免费提供高性能的Internet链接，它是当前车联网较为理想的选择。
随着网络与信息技术的快速发展和日益普及，人们在车辆移动过程中的通信服务需求日益增大，但由于部署AP的成本较高，而且其部署还受AP间无线通信干扰等因素的局限，现有公路网AP的部署一般都较为稀疏，如图1至图3所示。这就使得爆发式增长的车辆接入互联网的通信需求与稀缺Internet链接资源间矛盾的日益激化。势必造成大量用户的网络接入请求无法得到满足。而且车辆接入互联网的通信需求的时空分布并不均衡，有些AP严重超载，而有些则空闲或轻载，这势必造成稀缺无线通信资源不能得到充分利用，造成严重的浪费。
发明内容
本发明针对现有技术的状况，提供用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。
本发明采用以下技术方案，所述用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，建立AP负载动态变化模型：将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；
步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；
步骤S3，自适应迁移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迁移簇首AP节点；
步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合：簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合。
根据上述技术方案，在步骤S1中，上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息。
根据上述技术方案，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。
根据上述技术方案，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。
根据上述技术方案，在步骤S2中，各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求。
根据上述技术方案，在步骤S2中，还包括步骤S21：
步骤S21：建立以簇首AP节点为主导的超级调度集群。
根据上述技术方案，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。
根据上述技术方案，在步骤S3中，还包括步骤S31：
步骤S31：各个AP节点每隔Δt时间选举并且迁移簇首AP节点。
根据上述技术方案，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。
根据上述技术方案，在步骤S4中，上述优化目标具有优化目标函数(上述优化目标的目标函数如下)：
Figure BDA0001614766600000041
Figure BDA0001614766600000042
xij∈{0,1},rij＞0,j∈{1,…n}. (2)
其中，整个车联网中有|A|个AP节点，n个移动节点WiFi接入请求rij。
根据上述技术方案，当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij＝1，收益为xij；否则rij＝0，收益为0。
本发明公开的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其有益效果在于，基于移动节点WiFi接入请求的实时分布分析，对网络中AP节点的时空动态特征进行抽象，并实现时空相关性模型的构建，并进一步通过自适应的簇首动态迁移的AP协作方法，以达到完全或部分解决全网AP节点的负载不均衡造成稀缺无线通信资源浪费的问题。
附图说明
图1是大中型城市路网架构图。
图2和图3分别是移动节点WIFI接入请求分布图。
图4是本发明优选实施例的状态流程图。
具体实施方式
本发明公开了用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，下面结合优选实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。
参见附图的图1至图4，图1示出了大中型城市的路网架构图，图2和图3分别示出了移动节点WIFI接入请求分布图，图4示出了本发明优选实施例的状态流程。
针对大中型城市的路网架构，本发明的优选实施例公开了一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，建立AP负载动态变化模型：将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；
步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；
步骤S3，自适应迁移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迁移簇首AP节点；
步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合：簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合。
其中，在步骤S1中，上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息。
其中，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。
其中，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。
其中，在步骤S2中，各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求。
其中，在步骤S2中，还包括步骤S21：
步骤S21：建立以簇首AP节点为主导的超级调度集群。
其中，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。
其中，在步骤S3中，还包括步骤S31：
步骤S31：各个AP节点每隔Δt时间选举并且迁移簇首AP节点。
其中，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。
其中，在步骤S4中，上述优化目标具有优化目标函数(上述优化目标的目标函数如下)：
Figure BDA0001614766600000061
Figure BDA0001614766600000062
xij∈{0,1},rij＞0,j∈{1,…n}. (2)
其中，整个车联网中有|A|个AP节点，n个移动节点WiFi接入请求rij；
当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij＝1，收益为xij；否则rij＝0，收益为0。
其中，多AP协同调度的优化目标为求取使得整个车联网移动节点WiFi接入请求的收益总和最大的调度集合。
对于本领域的技术人员而言，依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，建立AP负载动态变化模型：将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息；
步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求；
步骤S3，自适应迁移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迁移簇首AP节点；
步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合：簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合；
上述优化目标具有优化目标函数：
Figure FDA0002537056140000011
Figure FDA0002537056140000012
xij∈{0,1},rij＞0,j∈{1,…n}. (2)
其中，整个车联网中有|A|个AP节点，n个移动节点WiFi接入请求rij；
当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij＝1，收益为xij；否则rij＝0，收益为0。
2.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。
3.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。
4.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。
5.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括步骤S31：
步骤S31：各个AP节点每隔Δt时间选举并且迁移簇首AP节点。
6.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。
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