CN109769033B - 一种城市VANETs分布式文件传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种城市VANETs分布式文件传输方法，该方法基于信息预测和节点合作，能够有效提高传输成功率，减少带宽浪费。本发明首先根据车辆在城市中运动模型和通信模型得到最长通信时间、实时距离和数据传输率。然后计算车辆传输容量，根据传输容量选择直接传输还是合作传输。在合作传输中，传输车辆邀请接收车辆及合适的邻居车辆加入簇，计算簇头与簇成员节点之间的传输容量，直到传输容量总和大于传输的文件大小。然后传输车辆按照传输容量分割文件，将片段传输给相应的车辆。传输完毕后，接收车辆与其他簇成员组成链簇，帮助接收车辆收集拼接片段得到完整的文件。本发明适用于城市环境下，车辆之间大尺寸文件的传输以及对于文件完整性要求较高的文件传输场景。

Description

一种城市VANETs分布式文件传输方法

技术领域

本发明属于车载自组网通信技术领域，特别是涉及一种在城市VANETs环境下基于信息预测和节点合作的以文件完整性为导向的分布式文件传输方法。

背景技术

近年来，车辆自组织网络(VANETs,Vehicle ad hoc networks)的迅猛发展使其成为了智慧交通系统不可或缺的一部分。VANETs拥有组网灵活、移动通信有迹可循、有丰富的辅助信息、能源充足等特点，使其在辅助自动驾驶服务、车载娱乐应用服务、道路交通服务和Internet接入服务等方面拥有广泛的应用前景。随着智慧城市的建设，上述应用服务对于高清图片、短视频、音频等大文件的传输需求越来越迫切。但是由于VANETs固有的网络拓扑变化迅速、无线通信链路易中断等问题，在文件传输过程中会因传输失败产生大量的不完整的文件。这些不完整的文件不能被上层应用利用，还会浪费大量的带宽，造成文件传输效率低下。因此，如何保证文件完整地从传输节点发送到接受节点成为一件亟待解决的问题。本发明提出的方法主要解决这一问题。

与高速公路场景相比，城市环境更为复杂。城市中不仅有像十字路口、高架桥这样复杂的道路结构，道路两边还常常有高楼大厦等遮挡物，会对无线电信号造成严重的阴影效应和多径效应。由于道路的复杂性，车辆之间的距离和拓扑结构经常发生剧烈变化。当车辆处于建筑物遮挡中时，无线电信号衰减非常快，研究表明在建筑物遮挡的情况下，两辆车距离50米数据接受率就下降到了50％，因此当车辆处于非可视区域(NLOS,Non Line OfSight)时不能保证文件的可靠传输。上述问题使得城市环境下可靠的V2V(Vehicle toVehicle)文件传输面临巨大的挑战。

现有的VANETs文件传输方法有一部分从路由层面协调整个系统的文件传输，使得系统文件传输效率达到最大化。但是忽略了链路微观通信性能对于单个文件传输的影响，特别是大文件传输过程中，链路性能通常是决定性的，仅从路由层面着手不能满足实际需求。有的方法仅从链路层面入手，研究丢包率、吞吐率和时延等因素对于文件传输的影响。但是在实际场景中，文件传输过程一般长达数十秒，因此用户对于丢包率、吞吐率和时延等因素的敏感性不高，但是文件完整性直接决定了上层应用能否使用该文件，对用户的直观体验更大。有少部分方法考虑了文件传输完整性的问题，但是他们的应用场景大多应用在高速公路上，或者极度依赖路边通信单元(RSU，Roadside Unite)。人们在城市中对于文件传输的需求明显比高速公路更高，并且问题更为复杂。依赖RSU则会导致实际应用场景有所局限。最后，现有大多数VANETs文件传输方法不能满足城市环境下文件完整传输的要求。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种以完整性为导向的城市VANETs分布式文件传输方法，以实现多媒体文件、安全信息等长数据在城市VANETs中完整可靠地传输。

本发明主要采用如下技术方案：

一种城市VANETs分布式文件传输方法，其特征在于，将车辆定义为：

发送文件的车辆，记为发送车辆V_T，

接收文件的车辆，记为接收车辆V_R，

中继节点传输车辆，作为中继节点将文件片段传输到V_R的车辆，由于传输过程中组成簇所以记为簇成员节点V_C；

传输方法包含以下步骤：

S1:收集并记录每个车辆的自身位置、速度信息，通过导航系统记录自身的当前运动方向以及将来一段设定时间的运动方向；

S2:接收车辆V_R需要某个文件F时，向拥有该文件的发送车辆V_T发送文件请求消息，并在消息中放入自身的位置、速度、当前运动方向及将来运动方向运动信息；发送车辆V_T接收到接收车辆V_R的请求消息后，通过预测算法得到两辆车的最长通信时间T_C及实时距离{D_ij}，再根据城市通信模型得到数据传输率{R_k}；最后根据传输量计算公式

得到两车最大传输容量C_r；

S3:定义要传输文件F的尺寸为F_s，根据传输文件尺寸的不同，发送车辆V_T选择执行传输方式：

最大传输容量C_r大于F_s，选择直接进行文件传输；

最大传输容量C_r小于F_s，则执行S4采用文件合作传输方式；

S4:发送车辆V_T和接收车辆V_R首先组成以发送车辆V_T为簇头，接收车辆V_R为簇成员的簇，发送车辆然后V_T向邻居广播组成簇的请求消息，消息中包括接收车辆V_R的将来运动方向，然后发送车辆V_T进入等待状态，执行步骤S6；

S5:邻居节点接收到请求消息后，根据自身将来运动方向选择执行：

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向一致则向发送车辆V_T返回带有自身运动信息的确认消息；

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向不一致，则丢弃该消息；

S6:发送车辆V_T收到某个邻居节点的确认消息后，返回同意加入簇消息，并将该邻居节点加入簇成为簇成员节点V_C；然后发送车辆V_T根据簇成员节点V_C的运动信息计算二者之间的最大传输容量C_i，并将C_i累加得到传输容量总和C_S，并根据传输容量总和C_S和传输文件的尺寸F_s的判断结果选择执行：

如果等待T时间内C_S始终小于F_s，则V_T向V_R发送放弃消息，放弃本次文件传输，V_R寻找新的资源节点

如果等待T时间内，出现C_S大于F_s，则当C_S大于F_s时进入步骤S6；

S7:进入文件传输阶段，发送车辆V_T和簇成员节点V_C建立文件传输通道，然后根据S5中得到的传输容量C_i将文件分割为设定大小的文件片段F_i，并通过文件传输通道将F_i传输给对应的簇成员节点V_C；

S8:当发送车辆V_T向簇成员节点V_C传输文件片段完毕后，在簇内广播转让簇头的消息，接收车辆V_R成为簇头，进入步骤S8的文件恢复阶段；由于接收车辆V_R与其他簇成员V_C的未来运动方向相同，他们会组成拓扑结构为链状的簇；由于链簇的特性，簇头和簇成员之间可以通过多跳广播交换数据；

S9:在文件恢复阶段，接收车辆V_R定时发送确认消息同步自己及所有簇成员节点V_C的运动信息，某个簇成员节点V_C收到确认消息后返回自己的运动信息，以便接收车辆V_R能及时更新簇的运动信息；

S10:如果簇成员节点V_C与接收车辆V_R不在通信范围内，则选择离接收车辆V_R最近的簇成员节点V_C转发文件片段F_i，重复步骤S10，经过多跳转发后F_i到达目的地V_R；

S11:重复步骤S8到S9，直到V_R收到所有的文件片段F_i或者等待超时；如果等待超时，V_R放弃本次文件传输，重新寻找资源节点请求文件F；如果收到所有的F_i，则将F_i按照编号顺序拼接起来，恢复成完整的文件F，完成本次文件传输。

在上述的一种城市VANETs分布式文件传输方法，所述步骤S2中车辆运动预测算法和城市通信模型包含以下步骤：

S2.1:通过对城市道路中车辆运动的研究得到车辆在路口路段和非路口路段的运动公式，建立城市车辆运动模型；传输车辆V_i建立直角坐标系，根据车辆运动模型得到传输车辆V_i和接收车辆V_j实时位置(x_i,y_i)和(x_j,y_j)，则车辆之间实时距离

S2.2:当车辆之间距离超过通信范围或者通信链路被建筑物遮挡时都会导致链路中断，因此最长通信时间T_C＝min{T_d,T_l}，其中距离超过通信范围的时间T_d＝{t|D_ij(t)＝R}，通信链路被建筑物遮挡的时间

S2.3:使用Nakagami-m分布对信道快速损失进行建模，得到在快速损失环境下接收信号包络的概率分布函数，将噪声带入得到信噪比的概率分布函数；每个车辆的无线传输设备针有K阶分离调制率来应对不同的信噪比，则可以得到调制率ω_k的概率分布函数Pr{C＝ω_k}，因此平均传输功率

在城市环境下信噪比与车辆之间的距离呈负相关，因此不同距离下的车辆传输率R_k也由此得出。

本发明提出的文件传输方法通过对城市交通状况、车辆运动信息和通信链路状况等因素的分析，在链路和路由两个层面指导文件传输，传输过程是完全分布式的，不依赖RSU，具有较高的灵活性，再配以文件恢复阶段可靠的链状拓扑结构，受车辆运动的影响较小，能够有力保障发送车辆和接收车辆之间文件的完整传输，有效减少文件传输失败概率和带宽浪费。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图。

图2是本发明实施例的十字路口模型示意图。

图3是本发明实施例的车辆路口外运动模型示意图。

图4是本发明实施例的车辆路口内运动模型示意图。

图5是本发明实施例的文件传输示意图。

具体实施方式

接下来将结合附图详细描述本发明。

实施例1

一种城市VANETs分布式文件传输方法将车辆定义为：

发送文件的车辆，记为发送车辆V_T，

接收文件的车辆，记为接收车辆V_R，

中继节点传输车辆，作为中继节点将文件片段传输到V_R的车辆，由于传输过程中组成簇所以记为簇成员节点V_C；

传输方法包含以下步骤：

S1:收集并记录每个车辆的自身位置、速度信息，通过导航系统记录自身的当前运动方向以及将来一段设定时间的运动方向；

S2:接收车辆V_R需要某个文件F时，向拥有该文件的发送车辆V_T发送文件请求消息，并在消息中放入自身的位置、速度、当前运动方向及将来运动方向运动信息；发送车辆V_T接收到接收车辆V_R的请求消息后，通过预测算法得到两辆车的最长通信时间T_C及实时距离{D_ij}，再根据城市通信模型得到数据传输率{R_k}；最后根据传输量计算公式

得到两车最大传输容量C_r；

S3:定义要传输文件F的尺寸为F_s，根据传输文件尺寸的不同，发送车辆V_T选择执行传输方式：

最大传输容量C_r大于F_s，选择直接进行文件传输；

最大传输容量C_r小于F_s，则执行S4采用文件合作传输方式；

S4:发送车辆V_T和接收车辆V_R首先组成以发送车辆V_T为簇头，接收车辆V_R为簇成员的簇，发送车辆然后V_T向邻居广播组成簇的请求消息，消息中包括接收车辆V_R的将来运动方向，然后发送车辆V_T进入等待状态，执行步骤S6；

S5:邻居节点接收到请求消息后，根据自身将来运动方向选择执行：

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向一致则向发送车辆V_T返回带有自身运动信息的确认消息；

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向不一致，则丢弃该消息；

S6:发送车辆V_T收到某个邻居节点的确认消息后，返回同意加入簇消息，并将该邻居节点加入簇成为簇成员节点V_C；然后发送车辆V_T根据簇成员节点V_C的运动信息计算二者之间的最大传输容量C_i，并将C_i累加得到传输容量总和C_S，并根据传输容量总和C_S和传输文件的尺寸F_s的判断结果选择执行：

如果等待T时间内C_S始终小于F_s，则V_T向V_R发送放弃消息，放弃本次文件传输，V_R寻找新的资源节点

如果等待T时间内，出现C_S大于F_s，则当C_S大于F_s时进入步骤S6；

S7:进入文件传输阶段，发送车辆V_T和簇成员节点V_C建立文件传输通道，然后根据S5中得到的传输容量C_i将文件分割为设定大小的文件片段F_i，并通过文件传输通道将F_i传输给对应的簇成员节点V_C；

S8:当发送车辆V_T向簇成员节点V_C传输文件片段完毕后，在簇内广播转让簇头的消息，接收车辆V_R成为簇头，进入步骤S8的文件恢复阶段；由于接收车辆V_R与其他簇成员V_C的未来运动方向相同，他们会组成拓扑结构为链状的簇；由于链簇的特性，簇头和簇成员之间可以通过多跳广播交换数据；

S9:在文件恢复阶段，接收车辆V_R定时发送确认消息同步自己及所有簇成员节点V_C的运动信息，某个簇成员节点V_C收到确认消息后返回自己的运动信息，以便接收车辆V_R能及时更新簇的运动信息；

S10:如果簇成员节点V_C与接收车辆V_R不在通信范围内，则选择离接收车辆V_R最近的簇成员节点V_C转发文件片段F_i，重复步骤S10，经过多跳转发后F_i到达目的地V_R；

S11:重复步骤S8到S9，直到V_R收到所有的文件片段F_i或者等待超时；如果等待超时，V_R放弃本次文件传输，重新寻找资源节点请求文件F；如果收到所有的F_i，则将F_i按照编号顺序拼接起来，恢复成完整的文件F，完成本次文件传输。

实施例2

一种城市VANETs分布式文件传输方法同实施例1，本发明基于对车辆运动和城市交通环境的分析，提出一种城市环境下车辆之间实时相对距离和最大通信时间的预测算法。下面我们将结合图2、图3和图4，以节点V_i和它的某个邻居V_j为例，作详细说明：

车辆首先通过GPS定时采集自身的经纬度、速度、当前运动方向，再通过导航系统得到周围城市道路信息和将来的运动方向。假设节点V_i是发送节点，节点V_j是接收节点，V_j向V_i发送文件请求消息，消息中包含自身速度v_j，经纬度，当前运动方向和将来运动方向。V_i收到该消息后，根据周围城市道路信息分情况建立车辆运动模型。

首先如图2所示，为了方便运算我们让V_i建立直角坐标系，将经纬度信息转化为坐标值(x_i,y_i)和(x_j,y_j)。如果前方1km范围内都是直线道路，则V_i以道路中间线为y轴，V_i运动方向为y轴正方向，以V_i前方500米处坐标原点，建立直角坐标系。如果前方1km范围内有交叉路口，则以交叉路口的中心点为坐标原点，以V_i所在的道路的中间线为y轴，V_i运动方向为y轴正方向建立直角坐标系。

如图3所示，在非路口路段行驶时，车辆的速度模型可以近似看做周期性匀加减速运动。在一个时间周期Δt内，车辆的速度v_i(t+Δt)可用公式表示如下：

v_i(t+Δt)＝v_i(t)+C_i(t)·a·Δt (1)

其中v_i(t)表示节点V_i在t时刻的速度，C_i(t)是一个服从正态分布的随机数，范围在[-1,1]之间，a是代表车辆最大加减速的常量。Δt是时间周期，通常设置为1s。

根据公式(1)，我们可以得到在非路口路段车辆的速度模型。则车辆行驶距离L(t)和时间t的关系可以用如下公式表示

t_r＝(t-t₀)modΔt (4)

其中v_i(t₀)表示初始速度，m表示t₀到t时刻的时间周期数量，t_r表示最后一个时间周期的时长。

假设车辆的初始位置是(x₀,y₀)，由公式(2)得到车辆在t时刻运动的距离为L，则车辆在t时刻的坐标(x_t,y_t)可以用坐标表示为：

(x_t,y_t)＝(x₀+L(t)·cosθ,y₀+L(t)·sinθ) (5)

其中θ表示车辆运动方向和x轴正方向的夹角。

由上述公式，我们可以得到在非路口路段行驶t时刻V_i和V_j的坐标值(x_i,y_i)和(x_j,y_j)，两辆车之间的相对距离D_ij的计算公式如下：

在非路口路段行驶时，不存在建筑物遮挡的问题，因此只需要考虑车辆之间距离超过通信范围导致的链路中断，车辆通信时间T_C的计算公式如下：

T_C＝T_d＝{t|D_ij(t)＝R} (7)

其中R表示节点通信范围，T_d表示节点之间的距离等于通信范围时节点运动的时间。由此我们得到了在非路口路段行驶时节点之间实时距离和最大通信时间的计算方法。

如图4所示，在路口路段行驶时，车辆速度会保持恒定。因此在本发明中，将其视为匀速运动，即在路口内的运动速度等于进入路口的速度v₀。则车辆在t时刻运动的距离S_i(t)计算公式如下：

S_i(t)＝v₀·t (8)

车辆在路口中的运动轨迹可以看做以拐角N为圆心的四分之一圆，假设圆心N的坐标为(x_n,y_n)，道路两边建筑物间距为2W，车辆刚进入路口时的位置为(x_c,y_c)，则节点在路口内的形式轨迹用公式表示为：

其中R是车辆转弯半径，大小等于车辆刚进入路口时的位置到拐角N的距离。

根据上述车辆速度公式和车辆运动轨迹公式，我们可以得到在路口路段行驶t时刻，车辆的坐标(x_t,y_t)为：

其中，θ表示车辆转弯角度，用公式表示为

由上述公式，我们可以得到在路口路段行驶t时刻V_i和V_j的坐标值(x_i,y_i)和(x_j,y_j)，两辆车之间的相对距离D_ij也可以通过公式(6)计算得到。

由于车辆在路口路段运动时，存在建筑物遮挡情况，当V_i和V_j的连线穿过街角时，就认为节点之间的通信被建筑物遮挡，链路随之中断。因此通信链路被建筑物遮挡的时间T_l用公式表示为：

车辆之间距离超过通信范围和通信链路被建筑物遮挡都会导致链路中断，因此车辆通信时间T_C的计算公式为

T_C＝min{T_d,T_l} (14)

由此我们得到了在路口路段行驶时节点之间实时距离和最大通信时间的计算方法。

上述车辆实时距离和最大通信时间的预测算法可以覆盖大部分城市道路环境，并且经过模拟和实际情况比较符合，能够做出比较精准的预测。

实施例3

一种城市VANETs分布式文件传输方法同实施例1-2，本发明基于城市中链路衰减和信道竞争的特点，提出一种城市环境下评估不同距离上车辆之间数据传输率{R_k}的通信模型，下面我将详细介绍该模型。

在城市环境中，当车辆距离较近时，信道损失服从瑞利分布，随着车辆之间距离变大，信道损失衰减为莱斯分布。经过研究，我们发现Nakagami-m分布对城市环境下信道快速衰减可以进行更好的模拟。接收信号包络的概率分布函数用Nakagami-m分布表示为：

其中μ是形状参数，与城市环境及车辆之间的距离有关。Γ(μ)是伽马函数，计算公式如下：

γ是在进行包络检测之前平均接收功率的参考值，定义如下：

其中P_t是传输功率，G_t(G_r)是发送(接收)节点的天线增益，h_t(h_r)是发送(接收)节点的天线高度，L是系统损失参数，λ是路径损失指数，D_ij是车辆之间的距离，可以通过公式(6)计算得到。

通过公式(15)，我们可以得到信噪比

的累积分布函数为

我们假设每个车辆的无线传输设备针对不同的信噪比有K阶分离调制率的工作模式，假设ω_k是调制率中的一个，则ω_k的概率分布函数如下所示：

其中Γ_k是某个调制率的运行功率，用公式表示为

是接收端热噪声功率。因此不同信噪比下的平均传输率R_k用公示表示为：

经过试验发现，在城市环境下信噪比与车辆之间的距离呈负相关，因此不同距离下的车辆传输率R_k也由此得出。

实施例4

一种城市VANETs分布式文件传输方法同实施例1-3，本发明设计提出一种城市环境下文件合作传输的路由策略，结合图5，以节点R和它的某个邻居T为例，作详细说明：

假设节点R需要某个视频文件，首先向周围节点发动文件请求消息，消息中包含自身运动信息。节点T拥有这个文件，则根据二者的运动信息及周围交通信息计算二者最大传输容量。若传输容量大于文件大小，则T向R返回确认消息，建立传输链路直接开始文件传输。否则，进入簇组成阶段。

在簇组成阶段，首先T向R组成以T为簇头的簇。然后T广播加入簇的请求消息和R的运动信息，T的邻居节点在收到消息后，判断自身的将来运动方向和R是否一致，若一致则返回确认消息和自身的运动信息，否则丢弃该请求消息。T在收到邻居节点的确认消息后，将该邻居节点加入簇，并计算二者的最大传输容量，将该容量累加到传输容量总和中。若传输容量总和大于文件大小，则进入文件传输阶段，否则继续监听。若等待超时，则放弃本次传输。在图5中，T的邻居节点A、B和C将来运动方向和R一致，T与这四个簇成员节点的传输容量总和大于文件大小，因此组成簇，进入文件传输阶段。

在文件传输阶段，首先T根据簇成员传输容量的不同，将文件分成相应大小的片段，并对其编号。然后T与每个簇成员节点建立数据传输通道，将相应的文件片段传输给对应的簇成员节点。传输完毕后，T会广播一条消息，将簇头转移给R，R和其他簇成员节点组成新的簇，进入文件恢复阶段。在图5中，T将文件分为R、A、B和C四个部分，分别传输给对应的簇成员，在文件片段传输完毕后，R、A、B和C组成一个以R为簇头的新簇。

在文件恢复阶段，由于新簇中所有节点运动方向一致，他们的拓扑结构为链状，可以通过多跳传输的方式通信。R向簇成员发送请求文件的消息和自身的运动信息，簇成员收到消息后将自身持有的文件片段发送给R。如果R和簇成员不在通信范围内，则将文件发送给离R最近的簇成员节点，通过多跳传输的方式将文件片段传输给R。R在收到所有的文件片段后，将这些片段按编号合并形成完整的文件，完成本次文件传输。在图5中，R从A、B和C阶段处接收到A、B和C片段，将这些片段和自身持有的R片段合并，得到完整的视频文件。

上述文件合作传输路由策略，再配合本发明所述的车辆实时距离和最大通信时间的预测算法，能够有力地保证文件的完整传输。

以上内容是结合附图以及具体的实施例对本发明所作的进一步详细说明，但不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种城市VANETs分布式文件传输方法，其特征在于，将车辆定义为：

发送文件的车辆，记为发送车辆V_T，

接收文件的车辆，记为接收车辆V_R，

中继节点传输车辆，作为中继节点将文件片段传输到V_R的车辆，由于传输过程中组成簇所以记为簇成员节点V_C；

传输方法包含以下步骤：

S1:收集并记录每个车辆的自身位置、速度信息，通过导航系统记录自身的当前运动方向以及将来一段设定时间的运动方向；

S2:接收车辆V_R需要某个文件F时，向拥有该文件的发送车辆V_T发送文件请求消息，并在消息中放入自身的位置、速度、当前运动方向及将来运动方向运动信息；发送车辆V_T接收到接收车辆V_R的请求消息后，通过预测算法得到两辆车的最长通信时间T_C及实时距离{D_ij}，再根据城市通信模型得到数据传输率{R_k}；最后根据传输量计算公式

得到两车最大传输容量C_r；

S3:定义要传输文件F的尺寸为F_s，根据传输文件尺寸的不同，发送车辆V_T选择执行传输方式：

最大传输容量C_r大于F_s，选择直接进行文件传输；

最大传输容量C_r小于F_s，则执行S4采用文件合作传输方式；

S4:发送车辆V_T和接收车辆V_R首先组成以发送车辆V_T为簇头，接收车辆V_R为簇成员的簇，发送车辆然后V_T向邻居广播组成簇的请求消息，消息中包括接收车辆V_R的将来运动方向，然后发送车辆V_T进入等待状态，执行步骤S6；

S5:邻居节点接收到请求消息后，根据自身将来运动方向选择执行：

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向一致则向发送车辆V_T返回带有自身运动信息的确认消息；

如果邻居节点自身的将来运动方向与接收车辆V_R的将来运动方向不一致，则丢弃该消息；

S6:发送车辆V_T收到某个邻居节点的确认消息后，返回同意加入簇消息，并将该邻居节点加入簇成为簇成员节点V_C；然后发送车辆V_T根据簇成员节点V_C的运动信息计算二者之间的最大传输容量C_i，并将C_i累加得到传输容量总和C_S，并根据传输容量总和C_S和传输文件的尺寸F_s的判断结果选择执行：

如果等待T时间内C_S始终小于F_s，则V_T向V_R发送放弃消息，放弃本次文件传输，V_R寻找新的资源节点

如果等待T时间内，出现C_S大于F_s，则当C_S大于F_s时进入步骤S5；

S7:进入文件传输阶段，发送车辆V_T和簇成员节点V_C建立文件传输通道，然后根据S5中得到的传输容量C_i将文件分割为设定大小的文件片段F_i，并通过文件传输通道将F_i传输给对应的簇成员节点V_C；

S8:当发送车辆V_T向簇成员节点V_C传输文件片段完毕后，在簇内广播转让簇头的消息，接收车辆V_R成为簇头，进入步骤S8的文件恢复阶段；由于接收车辆V_R与其他簇成员V_C的未来运动方向相同，他们会组成拓扑结构为链状的簇；由于链簇的特性，簇头和簇成员之间可以通过多跳广播交换数据；

S9:在文件恢复阶段，接收车辆V_R定时发送确认消息同步自己及所有簇成员节点V_C的运动信息，某个簇成员节点V_C收到确认消息后返回自己的运动信息，以便接收车辆V_R能及时更新簇的运动信息；

S10:如果簇成员节点V_C与接收车辆V_R不在通信范围内，则选择离接收车辆V_R最近的簇成员节点V_C转发文件片段F_i，重复步骤S10，经过多跳转发后F_i到达目的地V_R；

S11:重复步骤S8到S9，直到V_R收到所有的文件片段F_i或者等待超时；如果等待超时，V_R放弃本次文件传输，重新寻找资源节点请求文件F；如果收到所有的F_i，则将F_i按照编号顺序拼接起来，恢复成完整的文件F，完成本次文件传输；

所述步骤S2中车辆运动预测算法和城市通信模型包含以下步骤：

S2.1:通过对城市道路中车辆运动的研究得到车辆在路口路段和非路口路段的运动公式，建立城市车辆运动模型；传输车辆V_i建立直角坐标系，根据车辆运动模型得到传输车辆V_i和接收车辆V_j实时位置(x_i,y_i)和(x_j,y_j)，则车辆之间实时距离

S2.2:当车辆之间距离超过通信范围或者通信链路被建筑物遮挡时都会导致链路中断，因此最长通信时间T_C＝min{T_d,T_l}，其中距离超过通信范围的时间T_d＝{t|D_ij(t)＝R}，通信链路被建筑物遮挡的时间

S2.3:使用Nakagami-m分布对信道快速损失进行建模，得到在快速损失环境下接收信号包络的概率分布函数，将噪声带入得到信噪比的概率分布函数；每个车辆的无线传输设备针有K阶分离调制率来应对不同的信噪比，则可以得到调制率ω_k的概率分布函数Pr{C＝ω_k}，因此平均传输功率

在城市环境下信噪比与车辆之间的距离呈负相关，因此不同距离下的车辆传输率R_k也由此得出。

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