CN109561392B - 一种车联网行驶环境自适应动态感知路由 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车联网行驶环境自适应动态感知路由,包括行驶行为感知预测模块,用于利用车辆行驶历史信息动态预测车辆位置;通信覆盖半径预测模块,用于计算有效通信覆盖半径;动态信标周期环境自适应调节模块,用于动态调节邻居发现消息帧的信标周期;机会权重选择转发模块,用于计算所有邻居位置表中的车辆节点的机会权重值并选择机会权重值最大的车辆进行转发投递;和环境自适应动态感知路由协议。本发明可以有效缓解城市街区以及高速公路等复杂交通环境下,由于车辆密度、行驶速度等车辆交通环境动态变化,极易导致路由数据包分组投递率性能恶化的难题,明显改善了车辆网路由性能,提供低时延、高可靠的转发质量,提高了车辆网连通性。
Description
技术领域
本发明属于车联网研究技术领域,特别涉及一种车联网行驶环境自适应动态感知路由。
背景技术
随着5G时代的到来,以及人工智能、物联网的快速发展,作为智慧城市的重要组成部分,未来城市智能交通系统的蓝图正在渐渐浮现。5G作为一个融合网络,能够使得交通状况的获取、低延迟通信、大规模数据存储以及交通预测实时反馈成为可能,促进了车联网的车与车、车与路的智能协同技术的发展。
为了满足车联网安全消息实时播报所需要的转发质量,解决车联网动态拓扑、车辆行驶行为变化、车辆密度变化、高速移动等复杂交通环境与可靠通信之间的矛盾变得十分迫切。
面向未来车辆网应用,车载自组织网络路由需要适应复杂交通环境及动态变化,以确保各种安全类消息的低时延、高可靠的转发质量。现有车载自组织网络路由协议中存在的问题如下:
1、通常的贪婪转发策略仅适用于静态的无线传感网或车速较低的移动。但是,车载自组织网络中车辆行驶行为可能随机变化,车辆位置具有明显的动态特征。因此,如何解决通信链路连接不稳定性对动态路由设计至关重要。
2、车载通信网络中拓扑结构的不断变化带来通信覆盖质量也相应变化,从而导致通信覆盖半径的变化,对通信链路质量造成影响。
3、通常的基于地理位置的路由对于高精度的电子地图依赖较为显著,需要根据车辆行驶行为的变化不断更新复杂的路由邻居表,在复杂的城市交通环境下,由于高架建筑物遮挡,实时性不够,开销过大。
4、高速移动场景下,车流密度动态变化导致网络拓扑不稳定,网络连通性下降。通常路由的周边转发会增加转发次数,从而增加端到端时延。
综上,如何有效地增大网络的连通性,提高安全交通消息的投递成功率,减少时延,支持大动态范围的移动性和车流密度,适应城市街区以及高速公路的复杂交通应用环境,是车联网路由技术的挑战。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种适合复杂城市街区与高速等典型交通环境下的高性能动态自适应路由,从而提升高移动性车联网节点在动态行驶环境下安全消息的转发质量,促进实现低时延、高可靠通信,达到实时转发安全消息,并实现交通安全预警功能。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是提供一种车联网行驶环境自适应动态感知路由,其特征在于,包括:
行驶行为感知预测模块,用于利用车辆行驶历史信息动态预测车辆位置;
通信覆盖半径预测模块,用于计算有效通信覆盖半径;
动态信标周期环境自适应调节模块,用于动态调节邻居发现Beacon消息帧的信标周期;
机会权重选择转发模块,用于计算所有邻居位置表中的车辆节点的机会权重值并选择机会权重值最大的车辆进行转发投递;
环境自适应动态感知路由协议,具体为:当收到Beacon消息帧或者分组数据包Packet时,提取物理层信息并写入邻居位置表中;所述通信覆盖半径预测模块对物理层信息进行采集,计算有效通信覆盖半径R并上传给网络层;所述行驶行为感知预测模块动态预测车辆位置,根据预测结果清除已经驶离所述有效通信覆盖半径R的车辆;所述机会权重选择转发模块选择机会权重值最大的车辆进行Beacon消息帧或者分组数据包Packet的转发;所述动态信标周期环境自适应调节模块对Beacon消息帧的信标周期进行自适应调节,更新反馈机制计时器,计时器计时结束后,更新Beacon消息帧播报周期。
优选地,所述行驶行为感知预测模块的具体工作过程如下:
1.1)记录邻居车辆Beacon消息帧中的位置及速度信息;
1.2)使用所记录的信息,通过插值拟合,动态预测下一时刻邻居节点的车辆位置。
优选地,所述动态信标周期环境自适应调节模块的具体工作过程如下:
3.1)每个车辆根据自身的邻居位置表,计算车辆周边密度值ρ;
3.3)计算由行驶行为感知预测模块预测得到的车辆位置与车辆真实位置之间的统计误差平均值,并以此为自适应反馈因子δ;
优选地,所述机会权重选择转发模块的具体工作过程如下:
4.1)计算邻居车辆与目的车辆的欧氏距离;
4.3)根据车辆的行驶方向,根据邻居位置表,统计与车辆行驶方向相差90度的共180度范围内的车辆前方车辆数,计算车前密度值μ;
4.4)根据邻居车辆与目的车辆的欧氏距离,邻居车辆目的方向与目的车辆方向的夹角以及邻居车辆车前密度值,计算机会权重函数;
WFi为节点为i的车辆的机会权重值,DiS为节点为i的车辆距离目的车辆的欧氏距离与消息投递车辆s距离目的车辆的欧氏距离之比,μ为车前密度值;α、β、γ为权重参数。
优选地,所述动态信标周期环境自适应调节模块建立了一个信标周期与车辆密度、行驶速度之间的关系:在车辆密度大于等于设定阈值时,自动增加信标帧播发间隔,防止过多信标帧竞争信道造成数据包时延增加;在车辆密度小于设定阈值时,缩短信标帧间播发间隔来增强连接,防止因车速过快导致链路断开,确保了不同交通环境下的高效转发。
本发明提出了一种适合复杂城市街区与高速等典型交通环境下的高性能动态自适应路由,较好地解决了车联网动态拓扑、车辆行驶行为变化、车辆密度变化、高速移动等交通环境复杂性问题给可靠通信连接带来的困难。相比现有技术,本发明具有如下有益效果:
1、提出了基于行驶行为感知的增强转发策略。利用了Beacon消息帧中的车辆行驶历史信息,设计了车辆位置的行驶行为感知预测功能,能够在车俩行驶过程中实时地动态感知邻居节点的有效覆盖范围、位置变化趋势和行为跟踪。其优势在于:增强了路由转发链路的稳定性,提高了数据包分组投递率。
2、提出了基于动态信标周期的交通环境自适应机制。以行驶行为感知预测与真实车辆行为的误差为反馈因子,并采用了一个交通环境模型建立了信标调节周期与车辆密度、行驶速度之间的关系。其优势在于:在车辆密集的城市街区场景,自动增加信标帧播发间隔,能防止过多信标帧竞争信道造成数据包时延增加;在高速公路场景,缩短信标帧间播发间隔来增强连接,能防止因车速过快导致链路断开,确保了不同交通环境下的高效转发。即使在城市街区以及高速公路的复杂交通环境下,车辆密度、行驶速度等动态变化,也能够获得较好的分组投递率,避免了路由性能恶化。
3、提出了基于机会权重的高效转发策略。采用一个转发选择权重函数计算转发机率,根据车前密度、行驶方向及目的车辆欧氏距离选择最优转发节点。其优势在于:增强网络的连通性,提升转发策略在车辆密度较低时的转发投递率,缓解了由于各路段车辆密度不均匀、网络拓扑可能存在割裂的情况下分组投递失败的问题。
4、在交通车流密度较低的情况下,也能保证良好的分组投递率,同时明显改善时延性能。
附图说明
图1(a)为车联网行驶环境自适应动态感知路由原理图;
图1(b)为车联网环境自适应动态感知路由协议流程图;
图2为信标Beacon消息帧示意图;
图3(a)为车辆位置变化及通信覆盖半径变化图;
图3(b)为车辆位置行驶行为感知预测流程图;
图4为车前密度示意图;
图5为自适应反馈因子计算示意图;
图6为信标Beacon生存周期TTL动态修正示意图;
图7为基于密度值的自适应调节示意图;
图8为基于平均速度值的自适应调节示意图;
图9为不同密度值分组投递率示意图;
图10为不同密度值端到端时延示意图;
图11为不同平均速度下分组投递率示意图;
图12为不同平均速度下端到端时延示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。
本发明提出了一种面向车联网应用的车联网行驶环境自适应动态感知路由SaDaDR。路由SaDaDR的特点是:专门设计了车辆运动行为感知算法,基于动态自适应信标周期的交通环境自适应机制以及基于机会权重的增强转发策略。该路由的优势是:可以动态预测车辆的位置,动态预测通信覆盖质量;并可以根据车流密度与车流速度变化,自适应调节Beacon的播报间隔,防止拥堵环境中信道竞争带来的较大时延,同时解决高速环境中网络拓扑割裂的难题。因此,路由SaDaDR可以有效提高分组数据包的投递率,增强了网络的连通性,在城市复杂环境以及高速环境下表现出转发效率高、低时延、高可靠的优势。
结合图1和图2,本发明车联网行驶环境自适应动态感知路由主要由以下关键功能模块构成:
(1)行驶行为感知预测模块。利用了加速、减速、转向等车辆行驶历史信息,动态预测车辆位置。
(2)通信覆盖半径预测模块。根据无线信道路损模型(参见《通信原理》等教材)和干扰分量计算通信覆盖半径。
(3)动态信标周期环境自适应调节模块。通过自适应反馈因子及交通环境模型,自适应动态调节邻居发现消息帧(Beacon)的信标周期。
(4)机会权重选择转发模块。计算所有邻居位置表中的车辆节点的机会权重值,选择权重值最大的车辆进行转发投递。
(5)环境自适应动态感知路由协议。
其中,行驶行为感知预测模块如下:
(1.1)记录邻居车辆Beacon消息帧中的位置及速度信息。
(1.2)使用上述提取的信息,采用基于当前车辆行驶行为的记忆性预测模型,即利用了加速、减速、转向等车辆行驶历史信息,通过线性回归插值的方法,动态预测车辆下一时刻位置。
预测下一时刻邻居节点的车辆位置。
通信覆盖半径预测模块根据无线信道路损模型、干扰分量影响,计算有效通信覆盖半径R。
动态信标周期环境自适应调节模块如下:
(3.1)每个车辆根据自身的邻居位置表,计算车辆周边密度值ρ。
(3.3)计算由行驶行为感知预测模块预测得到的车辆位置与车辆真实位置之间的统计误差平均值,并以此为自适应反馈因子δ。
(3.6)上述的交通环境模型有上、下边界。
机会权重选择转发模块如下:
(4.1)计算邻居车辆与目的车辆的欧氏距离。
(4.3)根据车辆的行驶方向,根据邻居位置表,统计与车辆行驶方向相差90度的共180度范围内的车辆前方车辆数,计算车前密度值μ。
(4.4)根据邻居车辆与目的车辆的欧氏距离,邻居车辆目的方向与目的车辆方向的夹角以及邻居车辆车前密度值,计算机会权重函数。WFi为车辆节点i的机会权重值,DiS为车辆i距离目的车辆的欧氏距离与消息投递车辆s距离目的车辆的欧氏距离之比,μ为车前密度值。
(4.5)初始化权重参数α、β、γ。
环境自适应动态感知路由协议如下:
(5.1)收到Beacon消息帧,更新反馈机制计时器,计时器计时结束后,更新Beacon播报周期。
(5.2)收到分组数据包,更新邻居节点位置信息,清除中断链路,计算机会权重函数。
(5.3)将数据包转发给机会权重值最大的邻居车辆。
本发明车联网行驶环境自适应动态感知路由的具体实施过程详述如下:
收到Beacon消息帧或者分组数据包Packet时,所述通信覆盖半径预测模块对物理层信息进行采集,对信道进行拟合,对干扰分量进行计算,利用无线信道路损模型计算有效通信覆盖半径R,上传给网络层。
本发明中路由的控制信息是信标Beacon消息帧,包括以下字段:节点标签(NodeID)、时间戳(TimeStamp)、节点位置(NodePosition)、节点速度(NodeVeloctiy)、信标Beacon生存周期(TTL)、车前密度(DenFac),如图2所示。当收到邻居车辆发来的Beacon消息帧时,提取其中的车辆位置、速度以及车前密度值信息,并将提取的信息写入邻居位置表中。
当收到分组数据包Packet时,所述行为感知预测模块通过插值拟合动态预测车辆位置,根据预测位置清除已经驶离通信覆盖半径的车辆。如图3(a)和3(b)所示,设需要转发数据包的车辆为S,目的车辆为D,A-F分别表示邻居位置表中的车辆,在TTL内,车辆A到F位置变动到了A`到F`,而有效的通信半径从R变成了R`。此时B和C的通信链路不再有效,将其从邻居位置表中删除。
所述机会权重选择转发模块,将邻居位表中i节点最近时刻位置与i节点车辆预测位置相连,作方向矢量此为邻居车辆目的方向。计算邻居车辆目的方向与目的车辆方向夹角,其式为 为转发车辆距离目的车辆的单位矢量。使用邻居位置表中的车辆位置、邻居车辆目的方向以及车前密度值,计算邻居位置表中车辆的权重值,选择权重值最大的车辆作为转发车辆。车前密度值如图4中黑色实心节点所示。
动态信标周期环境自适应调节模块根据交通环境中的车流速度信息及车流密度信息,对信标周期进行自适应调节。如图5所示为自适应反馈因子δ计算模型。车辆的启动时刻为0,此后每隔一个时间间隔T车辆启动自适应反馈因子计算。图5中所示0-1为一个时间间隔,1-2为另一个时间间隔,两个时间间隔的时长不相等,是一个动态变化的过程。例如:在0-1时间间隔内一共有N1...N5五个不同的信标Beacon消息帧,每个消息帧带有一个信标生存周期TTL,时刻1到时刻2之间的时间间隔T1-2通过五个车辆的以及时间戳计算得到。当收到车辆N1的消息帧时,T1-2为更新反馈机制计时器,当收到车辆N2的消息帧时,将与进行对比,选取最大的值作为T1-2,以此类推直到从五个车辆中选取出最大的时间间隔,并在时刻 计时器计时结束,重新启动反馈因子计算。当某一个时刻内没有任何邻居车辆的信标时,下一个时间间隔恢复初始化的时间间隔,以此类推自适应调整Beacon消息帧播报周期。
动态信标周期环境自适应调节模块中计算TTL修正值流程如图6所示。其中R为通信覆盖半径,ε为反馈结束阈值因子,当自适应反馈因子满足关系δ≤εR时结束反馈。动态信标周期环境自适应调节模块对于信标周期TTL的调节效果如图7-8所示。
本发明提出的环境自适应动态感知路由协议(Scenario-adaptive Driving-awareDynamic Routing,SaDaDR)与传统的GPSR、V-GPSR路由协议的性能比较见图9-12。在高速场景下SaDaDR路由的数据包分组投递率有明显的性能优势,而且随车流密度从低到高变化,优势增加;在车速达到150km/h时仍能保持55%数据包分组投递率。随着车速的变化,车速较低时,SaDaDR的时延有近20%的性能优势,当车速较大时,出现了相应的时间开销。在城市街区场景下,车流密度从低到高变化时,SaDaDR路由协议数据包投递率均有不低于30%的性能优势;车辆低密度情况下的平均时延也得到了明显的改善,有近20%的性能优势,并且没有引入过多的时间开销。
本发明提供了一种面向车联网行驶环境自适应动态感知路由,通过动态信标周期环境自适应调节模块、机会权重选择转发模块、行驶行为感知预测模块三种特征机制分别实现不同交通场景下车辆自动优化控制车联网信标的播发和分组消息的转发。采用基于动态信标周期的交通环境自适应机制,通过一个交通环境模型建立了一个信标自适应周期与车辆密度、行驶速度之间的关系:在车辆密集的城市街区场景,自动增加信标帧播发间隔,防止过多信标帧竞争信道造成数据包时延增加;而在高速公路场景,缩短信标帧间播发间隔来增强连接,防止因车速过快导致链路断开,确保了不同交通环境下的高效转发。进一步,为实现高效的车联网路由转发性能,本发明还提出了基于机会权重选择转发的高效转发策略,采用一个转发选择权重模型计算转发机率,根据车前密度、行驶方向及目的车辆欧氏距离选择最优转发节点,能有效防止网络割裂情况的发生。本发明还设计了车辆行驶行为感知预测功能,能够在车俩行驶过程中实时地动态感知邻居节点的有效覆盖范围、位置变化趋势和行为跟踪。
本发明可以有效缓解城市街区以及高速公路的等复杂交通环境下,由于车辆密度、行驶速度等车辆交通环境动态变化,极易导致路由数据包分组投递率性能恶化的难题,明显改善了车辆网路由性能,提供低时延、高可靠的转发质量,提高了车辆网连通性,在5G移动网络、应急通信专网、自组织网络、Mesh网络等领域具有广泛的应用前景。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例,并非对本发明任何形式上和实质上的限制,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明方法的前提下,还将可以做出若干改进和补充,这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。凡熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,当可利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化,均为本发明的等效实施例;同时,凡依据本发明的实质技术对上述实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变,均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (4)
1.一种车联网行驶环境自适应动态感知路由的系统,其特征在于,包括:
行驶行为感知预测模块,用于利用车辆行驶历史信息动态预测车辆位置;
通信覆盖半径预测模块,用于计算有效通信覆盖半径;
动态信标周期环境自适应调节模块,用于动态调节邻居发现Beacon消息帧的信标周期;
机会权重选择转发模块,用于计算所有邻居位置表中的车辆节点的机会权重值并选择机会权重值最大的车辆进行转发投递;
环境自适应动态感知路由协议,具体为:当收到Beacon消息帧时,提取物理层信息并写入邻居位置表中;所述通信覆盖半径预测模块对物理层信息进行采集,计算有效通信覆盖半径R并上传给网络层;所述行驶行为感知预测模块动态预测车辆位置,根据预测结果清除已经驶离所述有效通信覆盖半径R的车辆;所述机会权重选择转发模块选择机会权重值最大的车辆进行分组数据包Packet的转发;所述动态信标周期环境自适应调节模块对Beacon消息帧的信标周期进行自适应调节,更新反馈机制计时器,计时器计时结束后,更新Beacon消息帧播报周期;
所述动态信标周期环境自适应调节模块的具体工作过程如下:
3.1)每个车辆根据自身的邻居位置表,计算车辆周边密度值ρ;
3.3)计算由行驶行为感知预测模块预测得到的车辆位置与车辆真实位置之间的统计误差平均值,并以此为自适应反馈因子δ;
2.如权利要求1所述的一种车联网行驶环境自适应动态感知路由的系统,其特征在于:所述行驶行为感知预测模块的具体工作过程如下:
1.1)记录邻居车辆Beacon消息帧中的位置及速度信息;
1.2)使用所记录的信息,通过插值拟合,动态预测下一时刻邻居节点的车辆位置。
3.如权利要求1所述的一种车联网行驶环境自适应动态感知路由的系统,其特征在于:所述机会权重选择转发模块的具体工作过程如下:
4.1)计算邻居车辆与目的车辆的欧氏距离;
4.3)根据车辆的行驶方向,根据邻居位置表,统计与车辆行驶方向相差90度的共180度范围内的车辆前方车辆数,计算车前密度值μ;
4.4)根据邻居车辆与目的车辆的欧氏距离,邻居车辆目的方向与目的车辆方向的夹角以及邻居车辆车前密度值,计算机会权重函数;
WFi为节点为i的车辆的机会权重值,DiS为节点为i的车辆距离目的车辆的欧氏距离与消息投递车辆s距离目的车辆的欧氏距离之比,μ为车前密度值;α、β、γ为权重参数。
4.如权利要求1所述的一种车联网行驶环境自适应动态感知路由的系统,其特征在于:所述动态信标周期环境自适应调节模块建立了一个信标周期与车辆密度、行驶速度之间的关系:在车辆密度大于等于设定阈值时,自动增加信标帧播发间隔,防止过多信标帧竞争信道造成数据包时延增加;在车辆密度小于设定阈值时,缩短信标帧间播发间隔来增强连接,防止因车速过快导致链路断开,确保了不同交通环境下的高效转发。
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