CN108834098A - 一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法 - Google Patents

一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，包括如下步骤，步骤1，请求车辆节点即源车辆首先发送Interest包给邻居节点；步骤2，邻居节点监听到Interest包，并判断是否有对应的Data包；2.1，如果有对应的Data包，则返回Data包给请求车辆；2.2，没有对应的Data包，则进入步骤3；步骤3，根据当前的交通流量Q判断当前交通密度是否处于稀疏状态；适用于车载网的数据传输要求满足不同车辆对应的不同听等时间，能够可靠的完成消息传输。

Description

一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法
技术领域
本发明涉及车联网数据传输技术，具体为一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法。
背景技术
命名数据网络(NDN)是一种以数据内容为中心，由内容请求者驱动的网络体系结构。它替代了利用IP地址进行路由的方式，可以克服IP在节点移动性上的局限性，避免IP地址不足的问题。它独特的路由方式可以很好地适应车联网通信场景。NDN网络只关心消息内容的正确与否，而不关心消息的获取方式和来源。现有技术中对车联网数据本身的挖掘和研究不够充分，无法适应车联网中动态交通流带来的节点的动态变化，忽略了较多的影响因素，导致其适用后造成传输速度慢，不稳定，不满足使用需求。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，适用于车载网的数据传输要求满足不同车辆对应的不同听等时间，能够可靠的完成消息传输。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，包括如下步骤，
步骤1，请求车辆节点即源车辆首先发送Interest包给邻居节点；
步骤2，邻居节点监听到Interest包，并判断是否有对应的Data包；
2.1，如果有对应的Data包，则返回Data包给请求车辆；
2.2，没有对应的Data包，则进入步骤3；
步骤3，根据当前的交通流量Q判断当前交通密度是否处于稀疏状态；
3.1当交通流量不处于稀疏状态；
3.1.1当前车辆通过Interest包获取上一跳车辆信息，以及相关的Interest包中所请求消息的类型；
3.1.2当前车辆根据命名数据网络中的数据名称判断Interest包中的数据类型；
3.1.3当前车辆判断了消息类型，并根据消息类型相关参数以及与上一跳车辆之间的距离、相对速度和方向参数计算当前车辆的听等时间，根据听等时间进入听等状态并转发Interest包后返回步骤2继续以上步骤；
3.2当交通流量处于稀疏状态；
3.2.1当前车辆设置一个定时器，进入等待状态并判断是否有邻居车辆转发Interest包；
3.2.2未检测到有邻居车辆转发Interest包，当前车辆直接将Interest包转发给距离最近的RSU，RSU将所收到的Interest包转发给它所覆盖范围内的车辆，如果在Interest包的生命周期内找到有Data的车辆，则返回Data包给请求车辆；否则，放弃转发；
3.3.3检测到有邻居车辆转发Interest包，则放弃转发。
优选的，命名数据网络中包括Interest包和Data包两种数据包，命名数据网络中每个车辆节点都配备至少一个无线通信接口，GPS定位以及电子地图，同时具有存储和计算能力，能够通过Interest包的信息计算与上一跳之间的距离。
优选的，步骤3中判断当前交通密度是否处于稀疏状态的步骤如下：
a.计算交通流密度K：某一时刻单位车道长度上整个车道上的车辆数，根据某一时刻当前车辆所在道路的道路长度和车辆数量来判断当前的交通流密度，K＝N/L；式中，N表示某一瞬间在长度L的路段上行驶的车辆数，单位：辆；L表示车辆所在路段长度，单位：km；
b.计算车辆速度V：车辆在单位时间内所通过的距离，单位：km/h；也是能够直观显示交通状态的指标；
c.根据上述两个指标计算出当前的交通流量Q，通过设定阈值来判断是否处于稀疏状态；Q＝K×V；
优选的，步骤3.1.1中所述的车辆信息包括车辆的位置，速度和方向；根据现实车联网中传输消息，所述的消息类型分为以下四类：包括危险警报，事故，异常交通及道路状况的安全消息；包括停车服务和道路信息的公共服务消息；包括导航信息和驾驶辅助的改善驾驶消息；包括多媒体文件的娱乐消息。
优选的，步骤3.1.3的计算方法如下，根据消息的类型分配不同的时间参数λ，并考虑多种行驶条件对Interest包转发的影响，加入与之对应的时间变量，构造听等时间计算公式；
Tw＝λ(Ts+Tvr+Tc) (1)
其中，Ts为车间距离时间；Tvr为车速/方向关联时间；Tc为避免冲突时间，Tc∈[0,1]；λ为根据消息类型分配不同的时间参数。
进一步，所述车间距离时间Ts的具体计算公式如下：
其中，α为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；D为当前车辆与上一跳车辆之间的距离；Smax为消息的最大传输范围。
再进一步，所述车速/方向关联时间Tvr具体计算如下：
Tvr＝β|Va-μVb| (3)
其中，β为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；Va表示上一跳车辆的速度；Vb表示当前车辆的速度；μ表示车辆方向影响因子，同向为1，反向为-1。
再进一步，所述时间参数λ的计算公式如下，
λ＝λ1Vt+λ2Et (4)
其中，Vt表示消息重要性的时间参数，Vt＝V×α；Et表示消息传输时间紧急程度的时间参数，Et＝E×α；安全类消息、公共服务消息、改善驾驶消息和娱乐消息的重要性优先级分别为非常重要、很重要、比较重要和不重要，对应的重要性参数V分别为1、2、3和4；安全类消息、改善驾驶消息、公共服务消息和娱乐消息的传输时间紧急程度分别为非常紧急、很紧急、比较紧急和不紧急；对应的优先级参数E分别为1、2、3和4；ɑ为时间影响因子，为常量；λ1和λ2为权重系数。
进一步，采用层次分析法来计算权重系数；根据不同消息类型画出定量比较图，依据定量比较图写出对比矩阵，再对矩阵先进行列归一化，在对行进行求和之后进行归一化，最终得权重系数λ1和λ2。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，以数据内容为中心，并且是由请求方发送数据请求，并由有相应请求数据包的车辆返回所请求的数据，相对基于IP网络的数据传输来说，NDN网络主要以消息内容为中心，先有请求，再有对请求的应答，这种有应有答的方式符合交通服务信息的特点，适用于车载网的数据传输要求。同时考虑交通流状态信息，采用RSU作为交通流稀疏状态的一种有利补充，并通过考虑多种行驶条件以及根据消息类型动态调整时间参数，不同车辆对应不同听等时间，从而完成消息的可靠传输。
附图说明
图1为本发明实例中所述方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
命名数据网络(NDN)是一种以数据内容为中心，由内容请求者驱动的网络体系结构。它替代了利用IP地址进行路由的方式，可以克服IP在节点移动性上的局限性，避免IP地址不足的问题。它独特的路由方式可以很好地适应车联网通信场景。NDN网络只关心消息内容的正确与否，而不关心消息的获取方式和来源。在基于NDN网络的车联网环境下，请求者发送的Interest包中包含网络中能唯一标识所请求数据的命名，Interest包按照特定的转发策略进行转发，直到遇到能满足其请求的Data包，Data包按照与Interest包转发相反的路径返回给请求者。由于其自身的缓存机制，车辆在运动过程中可以直接从邻居车辆获取需要的数据，而不必从数据源头获得。
本发明一种基于命名数据网络的车载网数据转发方法，考虑消息的类型分配不同的时间参数，分析了在不同交通流密度的情况下，通过计算邻居车辆的听等时间来动态选取转发节点，并加入RSU作为稀疏场景时消息转发的一个有效补充；最终实现Interest包的有效传输和Data包的成功回传，为车联网提供高效的数据转发。
如图1所示，具体包括如下步骤：
网络中每个车辆节点都配备至少一个无线通信接口，GPS定位以及电子地图，同时具有存储和计算能力，可以通过Interest包的信息计算与上一跳之间的距离。
步骤1，NDN网络中包括两种数据包，Interest包和Data包，请求车辆节点即源车辆首先发送Interest包给邻居节点；
步骤2，邻居节点监听到Interest包，并判断是否有对应的Data包；
2.1，如果有对应的Data包，则返回Data包给请求车辆；
2.2，没有对应的Data包，则进入步骤3；
步骤3，判断当前交通密度是否处于稀疏状态；
判断依据：
(1)交通流密度K：某一时刻单位车道长度上整个车道上的车辆数，根据某一时刻当前车辆所在道路的道路长度和车辆数量来判断当前的交通流密度，K＝N/L；
式中，N表示某一瞬间在长度L的路段上行驶的车辆数，单位：辆；L表示车辆所在路段长度，单位：km；
(2)车辆速度V：车辆在单位时间内所通过的距离，单位：km/h；也是能够直观显示交通状态的指标；
根据上述两个指标计算出当前的交通流量Q，通过设定阈值来判断是否处于稀疏状态；Q＝K×V；
3.1当交通流量不处于稀疏状态；
3.1.1当前车辆通过Interest包获取上一跳车辆的位置，速度，方向等信息，以及相关的Interest包中所请求消息的类型；
依据现实车联网中传输消息，将消息类型分为四类：
(1)安全消息：危险警报，事故，异常交通及道路状况等；
(2)公共服务：停车服务，道路信息等；
(3)改善驾驶：导航信息，驾驶辅助等；
(4)娱乐消息：多媒体文件等；
3.1.2当前车辆对Interest包中的数据类型进行判断，NDN网络以消息内容为中心，在Interest包中直接包含所请求的数据名称，邻居车辆监听到Interest包时，根据数据名称就可以直接判断消息类型；
3.1.3当前车辆判断了消息类型，并根据消息类型相关参数以及与上一跳车辆之间的距离，相对速度，方向几个参数计算它的听等时间，判断当前车辆是否优先转发消息。计算方法如下：
根据消息的类型分配不同的时间参数λ，并考虑多种行驶条件对Interest包转发的影响，加入与之对应的时间变量，构造听等时间计算公式；
Tw＝λ(Ts+Tvr+Tc) (1)
公式中各参数的定义如下：
(1)车间距离时间(Ts)
车间距离为当前车辆与上一跳车辆之间的距离，Ts表示与距离相关的时间参数，为了能够让车辆将请求消息快速扩散到某一区域内，通过选择通信范围内一跳距离最远的车辆帮助转发来实现。所以构造时间与距离成反比的计算公式，Ts的具体计算公式如下：
α是一个时间影响因子，为常量，定义为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延。根据实验经验总结，设置α＝5ms；D表示当前车辆与上一跳车辆之间的距离；Smax表示消息的最大传输范围；
从公式可以看出：D越大，Ts越小，即距离越远等待时间越短。
(2)车速/方向关联时间(Tvr)
Tvr表示当前车辆与上一跳车辆的相对速度和方向相关的时间参数，在数据传播过程中，请求消息可能过大不能一次性传输，所以要将消息进行分块传输，此时车辆的移动性会对数据包的传输产生较大的影响，所以选择与当前车辆速度更相近并且方向相同的车辆进行消息转发，更能保证消息传输的可靠性。因此引入车辆/方向相关时间参数Tvr，具体计算如下：
Tvr＝α|Va-μVb| (3)
α表示时间影响因子，为常量；Va表示上一跳车辆的速度；Vb表示当前车辆的速度；μ表示车辆方向影响因子，同向为1，反向为-1；
从公式可以看出：当两辆车速度越相近，并且方向为同向时，它的等待时间越短；
(3)避免冲突时间(Tc)
在车辆比较密集的环境中，由于车辆距离，位置等条件的影响，可能会有多辆车的等待时间几乎相同，从而产生冲突，因此通过均匀分布随机数Tc来避免冲突，Tc∈[0,1]；
(4)根据消息类型分配不同的时间参数(λ)
消息类型不同，不同消息的重要性和传输时间紧急程度都不同。通过分析，安全类消息关系到驾驶员的生命安全，其重要性优先级最高，然后依次是公共服务消息，改善驾驶消息，娱乐消息。因此，依次设置这四类消息重要性优先级参数V分别为1(非常重要)，2(很重要)，3(比较重要)，4(不重要)；对于传输时间紧急程度来说，这四类消息的传输时间紧急程度的优先级为安全消息的传输时间紧急程度是最高的，依次是改善驾驶消息，公共服务消息，娱乐消息；依次设置这四类消息的时间传输紧急程度优先级参数E分别为1(非常紧急)，2(很紧急)，3(比较紧急)，4(不紧急)；
Vt表示消息重要性的时间参数，Vt＝V×T；
Et表示消息传输时间紧急程度的时间参数，Et＝E×T；
λ的计算公式如下：
λ＝λ1Vt+λ2Et (4)
采用层次分析法来计算权重，一种作为标度的定量比较，计算过程如下：
根据不同消息类型画出定量比较图，依据定量比较图写出对比矩阵，再对矩阵先进行列归一化，在对行进行求和之后进行归一化，最终得权重系数λ1，λ2；
每个车辆节点都需维护一张消息列表，并针对接收到的消息可以判别消息的类型。由此可以计算出λ的值；
具体计算过程如下：
以车辆节点请求安全类信息为例进行说明。假设影响因素集合为λ,则对比矩阵A根据下面公式建立：
标度法(aij的判定依据)如下表所示：
表1标度法判断重要性
标度aij 含义
1 λi与λj具有同样重要性
3 λi比λj重要
倒数 aij＝1/aji
构造对比矩阵：
对矩阵先进行列归一化，然后对行进行求和再进行归一化，就可以得到权重系数λ1＝0.75，λ2＝0.25，从而计算出时间参数λ的值；
根据听等公式，邻居车辆监听到Interest包后计算自己的听等时间，进入听等状态并转发Interest包，返回步骤2继续以上步骤；
3.2当交通流量处于稀疏状态；
车辆设置一个定时器，进入等待状态并判断是否有邻居车辆转发Interest包；
未检测到有邻居车辆转发Interest包，当前车辆直接将Interest包转发给距离最近的RSU，RSU将所收到的Interest包转发给它所覆盖范围内的车辆，如果在Interest包的生命周期内找到有Data的车辆，则返回Data包给请求车辆；否则，放弃转发；
检测到有邻居车辆转发Interest包，则放弃转发。
本发明针对车联网中的数据类型进行划分，并结合命名数据网络自身的特点可以更好地提高传输效果；从而能够基于命名数据网络，面向车联网环境，提出一种基于命名数据网络的数据转发策略，为车联网提供高效的数据转发。

Claims (9)

1.一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，包括如下步骤，
步骤1，请求车辆节点即源车辆首先发送Interest包给邻居节点；
步骤2，邻居节点监听到Interest包，并判断是否有对应的Data包；
2.1，如果有对应的Data包，则返回Data包给请求车辆；
2.2，没有对应的Data包，则进入步骤3；
步骤3，根据当前的交通流量Q判断当前交通密度是否处于稀疏状态；
3.1当交通流量不处于稀疏状态；
3.1.1当前车辆通过Interest包获取上一跳车辆信息，以及相关的Interest包中所请求消息的类型；
3.1.2当前车辆根据命名数据网络中的数据名称判断Interest包中的数据类型；
3.1.3当前车辆判断了消息类型，并根据消息类型相关参数以及与上一跳车辆之间的距离、相对速度和方向参数计算当前车辆的听等时间，根据听等时间进入听等状态并转发Interest包后返回步骤2继续以上步骤；
3.2当交通流量处于稀疏状态；
3.2.1当前车辆设置一个定时器，进入等待状态并判断是否有邻居车辆转发Interest包；
3.2.2未检测到有邻居车辆转发Interest包，当前车辆直接将Interest包转发给距离最近的RSU，RSU将所收到的Interest包转发给它所覆盖范围内的车辆，如果在Interest包的生命周期内找到有Data的车辆，则返回Data包给请求车辆；否则，放弃转发；
3.3.3检测到有邻居车辆转发Interest包，则放弃转发。
2.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，命名数据网络中包括Interest包和Data包两种数据包，命名数据网络中每个车辆节点都配备至少一个无线通信接口，GPS定位以及电子地图，同时具有存储和计算能力，能够通过Interest包的信息计算与上一跳之间的距离。
3.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，步骤3中判断当前交通密度是否处于稀疏状态的步骤如下：
a.计算交通流密度K：某一时刻单位车道长度上整个车道上的车辆数，根据某一时刻当前车辆所在道路的道路长度和车辆数量来判断当前的交通流密度，K＝N/L；式中，N表示某一瞬间在长度L的路段上行驶的车辆数，单位：辆；L表示车辆所在路段长度，单位：km；
b.计算车辆速度V：车辆在单位时间内所通过的距离，单位：km/h；也是能够直观显示交通状态的指标；
c.根据上述两个指标计算出当前的交通流量Q，通过设定阈值来判断是否处于稀疏状态；Q＝K×V。
4.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，步骤3.1.1中所述的车辆信息包括车辆的位置，速度和方向；根据现实车联网中传输消息，所述的消息类型分为以下四类：包括危险警报，事故，异常交通及道路状况的安全消息；包括停车服务和道路信息的公共服务消息；包括导航信息和驾驶辅助的改善驾驶消息；包括多媒体文件的娱乐消息。
5.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，步骤3.1.3的计算方法如下，根据消息的类型分配不同的时间参数λ，并考虑多种行驶条件对Interest包转发的影响，加入与之对应的时间变量，构造听等时间计算公式；
Tw＝λ(Ts+Tvr+Tc) (1)
其中，Ts为车间距离时间；Tvr为车速/方向关联时间；Tc为避免冲突时间，Tc∈[0,1]；λ为根据消息类型分配不同的时间参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，所述车间距离时间Ts的具体计算公式如下：
其中，α为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；D为当前车辆与上一跳车辆之间的距离；Smax为消息的最大传输范围。
7.根据权利要求5所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，所述车速/方向关联时间Tvr具体计算如下：
Tvr＝β|Va-μVb| (3)
其中，β为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；Va表示上一跳车辆的速度；Vb表示当前车辆的速度；μ表示车辆方向影响因子，同向为1，反向为-1。
8.根据权利要求5所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，所述时间参数λ的计算公式如下，
λ＝λ1Vt+λ2Et (4)
其中，Vt表示消息重要性的时间参数，Vt＝V×α；Et表示消息传输时间紧急程度的时间参数，Et＝E×α；安全类消息、公共服务消息、改善驾驶消息和娱乐消息的重要性优先级分别为非常重要、很重要、比较重要和不重要，对应的重要性参数V分别为1、2、3和4；安全类消息、改善驾驶消息、公共服务消息和娱乐消息的传输时间紧急程度分别为非常紧急、很紧急、比较紧急和不紧急；对应的优先级参数E分别为1、2、3和4；ɑ为时间影响因子，为常量；λ1和λ2为权重系数。
9.根据权利要求8所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，采用层次分析法来计算权重系数；根据不同消息类型画出定量比较图，依据定量比较图写出对比矩阵，再对矩阵先进行列归一化，在对行进行求和之后进行归一化，最终得权重系数λ1和λ2。
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