CN108601058A - 一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法 - Google Patents

一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，包括步骤：建立移动车辆之间的协作通信机制，并根据博弈论的夏普利公式制定边际收益；目的车辆向周围车辆发送广播报文，周围车辆根据协作通信机制制定同意协作的服务费用，根据服务费用的大小给目的车辆反馈信息；目的车辆接收到周围所有车辆的反馈信息后，根据最优化理论选择机制选择最佳中继车辆；目的车辆向选择的中继车辆发送单播确认报文，确认将其作为节点实现与路边网络单元的接入操作，从而获取相关的互联网服务；本发明的一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法综合考虑服务质量和价格因素，降低了数据下载的成本，保证了信息传输速率，用户可以根据自身需求进行选择。

Description

一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是一种网络接入选择方法，尤其涉及一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法。
背景技术
近年来随着交通行业的蓬勃发展，汽车作为一种舒适且方便的出行工具正逐步成为大众消费品，人们使用汽车的频率大大提高。因此，汽车的数量近年来呈爆炸式增长。但是，随着汽车数量的快速增加，其引起的安全、效率等交通问题也日益突出。对于如何解决这些问题，对于政府和学者都无疑是一个巨大的挑战。在上个世纪八十年代，为了提高交通效率以及降低由汽车引发的交通安全等问题，美国加利福尼亚州大学的教授们提出了智能交通系统 (Intelligent Transportation System, ITS)这一概念。在ITS中，建立车载通信网络对智能交通系统的实现尤为关键。
车载网络作为智能交通系统的重要组成部分之一，通过为车辆配备无线通信接口，实现车与车(Vehicle-to-Vehicle, V2V)通信或车辆与路边基础设施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)通信，其通信的报文信息包含实时的位置、速度、紧急信号等状态信息以及车内用户的应用服务信息。基于车辆大多数都配有无线通信接口以及无线车载网络的广泛部署，在道路上可以更方便地进行数据下载和传输，目前已经能够支持广泛的安全和娱乐相关的应用。
但是，在数据的下载过程中，由于车载网络的特性，比如由于车辆高移动性而导致的网络拓扑的快速变化等，车载网络的通信链路易断裂、寿命短，数据高速传输将变得困难。目前已有多种用于车载通信的无线通信技术，这些无线通信技术在性能、成本及适应场景方面表现良好，但是这些网络接入技术都只局限在某一特殊业务需求以及特定应用场景上。因此，现在使用单一的无线通信网络已经不能满足车辆用户对网络日益增长的差异性服务需求。目前，车辆在高速行驶中通过异构网络(Heterogeneous Network, HN)进行选择选择接入访问互联网变得比较多见。车载异构网络架构集成了V2I和V2V的优点，车载环境中每个车辆都配置多种网络接口模块，可根据场景需求选择一种最佳的网络与其他车辆或路边基础设施进行通信。但是，由于车载异构网络兼有车载网络和异构网络的复杂多样性，在综合考虑网络连通性、连续性、覆盖范围、延时、等服务质量的前提下，车辆不能根据场景需求准确地选择接入一种最适合的网络，以及如何选择接入方式进行协作无法实现。
发明内容
本发明的主要目的在于解决现有技术中存在的问题，提供一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，具体技术方案如下：
一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，所述方法包括如下步骤：
建立移动车辆之间的协作通信机制，并根据博弈论的夏普利公式制定边际收益；
目的车辆向周围车辆发送广播报文，周围车辆根据协作通信机制制定同意协作的服务费用，根据服务费用的大小给目的车辆反馈信息；
目的车辆接收到周围所有车辆的反馈信息后，根据最优化理论选择机制选择最佳中继车辆；
目的车辆向选择的中继车辆发送单播确认报文，确认将其作为节点实现与路边网络单元的接入操作，从而获取相关的互联网服务。
本发明的进一步改进在于，所述目的车辆向所述周围车辆发送的所述广播报文中，包括所述目的车辆需要的数据大小以及愿意支付的支付费用大小。
本发明的进一步改进在于，所述反馈信息根据所述服务费用与所述支付费用大小比较发出，若所述服务费用小于所述支付费用，则所述周围车辆将所述服务费用以及两路服务质量发送至所述目的车辆；反之，则拒绝所述目的车辆的协助请求。
本发明的进一步改进在于，若所有所述周围车辆均拒绝所述目的车辆的协作请求，则所述目的车辆使用蜂窝网网络进行数据下载。
本发明以基于博弈理论的夏普利公式制定边际收益为基础激励车辆之间通过协作通信机制进行车辆间之间的协助通信，首先，目的车辆向周围车辆集体发送广播报文，并在报文中具体说明愿意支付的协助费用以及需要的数据大小，周围车辆根据博弈论的协作定价制定同意协助的费用，两个费用相互比较，然后再确定是否帮助目的车辆，并发送反馈信息回目的车辆，目的车辆根据服务的质量和价格再从中选取最佳的中继车辆，最后目的车辆完成自身的网络需求；与现有技术相比，本发明将服务质量和开销费用都考虑在内，综合考虑了不同车辆用户的个性化需求：当用户更加关注价格因素时，选择的接入节点支付的开销成本费用较低，相反，如果用户更关心链路服务质量因素时，DV选择的节点具有更快的信息传输速率；本发明能更精确地对链路状况进行度量，可以选择最佳的中继节点与之协作，以保证车辆获得更高的平均信息传输速率；本发明对比于传统的基于定价协作的选择接入机制，更加充分考虑了综合服务质量和价格因素，既能够降低数据下载的成本又保证信息传输速率。
附图说明
图1为本发明所述多目标决策网络接入方法的流程示意图；
图2为本发明所述方法应用的车载异构网络系统模型示意图；
图3为本发明所述方法应用的车载异构网络架构示意图；
图4为本发明所述方法基于瞬时传输速率的协作方式示意图；
图5为本发明所述方法基于瞬时传输速率协作方式短时间后道路状况示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本发明的较佳实施例。本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参阅图1，在本发明实施例中，提供了一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，方法包括如下步骤S1：建立移动车辆之间的协作通信机制，并根据博弈论的夏普利公式制定边际收益；S2：目的车辆向周围车辆发送广播报文，周围车辆根据协作通信机制制定同意协作的服务费用，根据服务费用的大小给目的车辆反馈信息；S3：目的车辆接收到周围所有车辆的反馈信息后，根据最优化理论选择机制选择最佳中继车辆；S4：目的车辆向选择的中继车辆发送单播确认报文，确认将其作为节点实现与路边网络单元的接入操作，从而获取相关的互联网服务；具体的，在实施例中，目的车辆向周围车辆发送的广播报文中，包括目的车辆需要的数据大小以及愿意支付的支付费用大小；反馈信息根据服务费用与支付费用大小比较发出，若服务费用小于支付费用，则周围车辆将服务费用以及两路服务质量发送至目的车辆；反之，则拒绝目的车辆的协助请求；若所有周围车辆均拒绝目的车辆的协作请求，则目的车辆使用蜂窝网网络进行数据下载。
本发明以基于博弈理论的夏普利公式制定边际收益为基础激励车辆之间通过协作通信机制进行车辆间之间的协助通信，首先，目的车辆向周围车辆集体发送广播报文，并在报文中具体说明愿意支付的协助费用以及需要的数据大小，周围车辆根据博弈论的协作定价制定同意协助的费用，两个费用相互比较，然后再确定是否帮助目的车辆，并发送反馈信息回目的车辆，目的车辆根据服务的质量和价格再从中选取最佳的中继车辆，最后目的车辆完成自身的网络需求；与现有技术相比，本发明将服务质量和开销费用都考虑在内，综合考虑了不同车辆用户的个性化需求：当用户更加关注价格因素时，选择的接入节点支付的开销成本费用较低，相反，如果用户更关心链路服务质量因素时，DV选择的节点具有更快的信息传输速率；本发明能更精确地对链路状况进行度量，可以选择最佳的中继节点与之协作，以保证车辆获得更高的平均信息传输速率；本发明对比于传统的基于定价协作的选择接入机制，更加充分考虑了综合服务质量和价格因素，既能够降低数据下载的成本又保证信息传输速率。
实施例二
在本发明中，具体结合图2~图5对本发明提出的基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法进行实际情况说明：
参阅图2，假设在道路上有N个移动车辆（Mobile Vehicle，MV），道路沿途部署多个接入点（Access Point，AP）；其中，MV可以基于不同的网络选择不同的基站（Base Station，BS）和路边单元（Roadside Unit，RSU）进行通信；中继车辆（Relay Vehicles，RV）可以与路边基础设施建立直连的V2I链路，而目的车辆（Destination Vehicles，DV）需要借助中继车辆同时使用基于V2V和V2I的双跳链路的来实现数据转发。在实际的VANET场景中协作方式通常采用一个MV仅协助一个MV转发数据，即网络节点中最大跳数为两跳。且在应用场景中，下行链路的业务数据量要远大于上行链路的业务数据量，因此对下行链路进行研究分析是本发明的重点。车辆无论是直接与路边基础设施进行通信还是协作通信，链路的数据传输速率可以用香农公式计算；其中，B表示传输带宽，是无线信号传播的路径损耗公式，为信号发射端的发送功率，为信道中噪声平均功率。
参阅图3，本发明主要考虑的车载异构网络架构包含路边提供网络接入的路边基础设施和道路上高速行驶的车辆节点，道路上有N辆车辆在高速行驶，道路沿途部署了多台BS和RSU。在道路上的所有车辆都可以直接或通过车辆协作通信与路边基础设施进行数据通信。车辆间通过基于DSRC技术的V2V链路进行通信是免费的，但车辆若直接接入路边基站或RSU的V2I链路提供的网络需要一定的费用。
参阅图4，MV1距离基站较近，但正在往远离基站方向行驶，MV2、MV3与MV1相对而行，距离基站较远，正朝向基站行驶。如果MV2选择中继车辆时采用基于瞬时传输速率的网络选择算法而只考虑瞬时的通信质量，此时由于MV1距离基站近而信道条件较好，则MV2选择MV1作为中继车辆协助自己与基站通信。
图5表示较短时间后的道路状况，由于车辆行驶速度较快，MV2与MV1由于相对而行其距离越来越远且MV1也正在逐渐远离基站，MV2通过选择MV1与基站的通信速率正越来越小。因此基于瞬时传输速率的网络选择算法,即采用静态方案来规划动态变化的车载网络不是最优的。为了适应车载网络快速拓扑改变的特点，可引入服务量Q作为新的衡量指标来判断通信链路的服务质量。采用基于服务量的衡量方式可以弥补此不足，通过计算车辆在一个网络节点选择周期获得的数据传输量能更精确地衡量网络的链路质量。
在本发明提供的方法中，假设CostR表示周围车辆给目的车辆的协助费用，CostD表示目的车辆在广播报文中愿意支付的费用，则只有当CostR小于CostD时，才向目的车辆发送请求确认包表示愿意协助其通信，请求确认包的报文包含协助费用CostR和能提供给其通信的链路服务量Q，然后目的车辆（Destination Vehicles，DV）根据最优化理论来选择最佳的中继车辆。
具体的，两辆车之间的服务量Q可以由公式来计算；其中，Tk表示第k个调度周期的持续时间，t0表示调度的开始时间，t0+Tk表示当前调度周期的结束时间，表示在高斯白噪声信道中的噪声功率，B表示传输带宽， Ps为信号发射端的发送功率，为信道中噪声平均功率；LP(d(t))是无线信号传播的路径损耗公式，d(t)表示两辆车之间的距离。文献介绍了在V2V中链路中，路径损耗与车辆间距离的关系通过公式 LPi,j(di,j(t))＝43.9+27.5log10(di,j(t))来计算。
上述通过数学公式建立的系统模型中，假设每台车辆都可以作为中继车辆进行转发数据且计价公平，即每个MV收到来自目的车辆的请求包时都可以帮助其转发数据，但不是无偿地主动对其进行提供中继服务帮助连接RSU提供数据下载服务，即基于博弈论的协作定价机制，具体步骤如下：
如前所述，车辆之间的协作通信模式是基于博弈论的协作机制。该模型中，有一组车辆参与者，定义为N=1,2,3，......，N。需要协作的目的车辆需要从周围车辆中寻找一个协作者中继车辆，假设这N辆车组成一个联盟S，则在这个博弈模型的联盟S中，每一辆中继车辆在联盟中都有成本价，用V表示，由公式V(CostR)=-Dth×Cu来计算。Dth表示应用程序APP的数据包总大小，Cu表示使用WLAN网络下载数据每M(1024K)比特的单位价格。为了使联盟中合作车辆的效益最大化，引入夏普利值来定义联盟S中每一对合作关系的映射关系，表示为；然后使用夏普利值的前提是各博弈联盟形成的可能性是均等的，即联盟中N个车辆里任意两辆车进行协作是完全独立的。在博弈联盟S(N,V)，任意一个车辆节点n∈N可得的的合作效益，之后根据夏普利值的求解方式由公式求出；其中，N表示参加博弈的车辆数，V（S∪{n}）－V（S）表示在联盟S中每个协作参与者n的边际效益；边际效益前面的公式表示协作成员n在联盟S中的权重，通过对夏普利的求解，可以得到在进行一次数据下载的协作通信中，中继车辆需要收取的额外协助费用是多少；最后通过公式可以得出在此协作过程中，中继车辆需要向目的车辆收取的总费用。
具体的，车辆通过基于最优化理论选择最优的方案接入网络，从而满足车辆对服务质量和价格的需求；在此，车辆在接入网络时以获取的服务量和所需要支付的费用作为衡量指标来评价接入网络的性能。假设需要协作的目的车辆以都到周围n车辆节点的请求确认数据包，这些数据包的报文内容包含协助费用CostR和服务量Q。在此引入二进制变量xk,i，xk,i用来表征目的车辆选择中继节点的选择情况。则xk,i满足以下公式，令X={xk,i}k×i表示目的车辆可以选择车辆作为接入节点的网络接入矩阵，则元素xk,i满足以下公式。
其中，对于矩阵的每一个变量xk,i（1≤k≤2,1≤i≤n）均为二进制数。当xk,i=1时表示目的车辆选择车辆作为中继车辆中继接入节点。所以对于目的车辆来说，同一时刻只能选择接入一台中继车辆；由于周围车辆节点回复的数据报文中包含与目的车辆通信能达到的服务量Qi,j，因此可以基于网络接入矩阵xk,i构建能充分表现服务质量的网络矩阵Qk,i，表示目的车辆可以从周围车辆获取的服务量，通过式定义。
然而，目的车辆在选择中继车辆进行协作通信时需要支付一定的费用作为激励协作机制，具体通过式计算求得协助费用CostR。
为了实现在选择网络接入节点时能保证服务质量较高的同时支付较低的费用，本发明使用基于最优化理论的选择方法来将两个目标合并，将价格和服务量作为主要考虑因素进行规范化后得到目标函数求得最优解。
在目的车辆选择中继车辆的过程中，因为周围车辆使用的运营商不同，由基于博弈论的协作定价机制得出的协作费用CostR是不同的，协作费用越低越好；而服务量表示周围车辆提供通知链路的质量，服务量越高越好，即目的车辆希望尽可能地已最低的价格获取更好的通信链路质量。可以通过目标函数以及限制条件得到最佳的接入车辆节点；在公式中，α和分别表示网络接入选择节点的价格和服务量评估参数，总和是1；CostR代表需支付的费用，表示周围车辆ui链路可提供的服务量；因此引入参数和β用来调节服务量和价格之间的权重关系，用户在获得权重关系后，用户根据自身需求在周围车辆符合要求的车辆中进行选择。
以上仅为本发明的较佳实施例，但并不限制本发明的专利范围，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本发明专利保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
建立移动车辆之间的协作通信机制，并根据博弈论的夏普利公式制定边际收益；
目的车辆向周围车辆发送广播报文，周围车辆根据协作通信机制制定同意协作的服务费用，根据服务费用的大小给目的车辆反馈信息；
目的车辆接收到周围所有车辆的反馈信息后，根据最优化理论选择机制选择最佳中继车辆；
目的车辆向选择的中继车辆发送单播确认报文，确认将其作为节点实现与路边网络单元的接入操作，从而获取相关的互联网服务。
2.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，其特征在于，所述目的车辆向所述周围车辆发送的所述广播报文中，包括所述目的车辆需要的数据大小以及愿意支付的支付费用大小。
3.根据权利要求2所述的一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，其特征在于，所述反馈信息根据所述服务费用与所述支付费用大小比较发出，若所述服务费用小于所述支付费用，则所述周围车辆将所述服务费用以及两路服务质量发送至所述目的车辆；反之，则拒绝所述目的车辆的协助请求。
4.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的多目标决策网络接入选择方法，其特征在于，若所有所述周围车辆均拒绝所述目的车辆的协作请求，则所述目的车辆使用蜂窝网网络进行数据下载。
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