CN110650460B - 一种车载机会网络文件调度与数据传输方法 - Google Patents

一种车载机会网络文件调度与数据传输方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，包括设置在车辆中的无线通信模块和设置在行驶道路附近的通信基站，具体包括以下步骤：步骤一：建立基于速度差和时间间隔的相遇概率数据传输模型；步骤二：车辆节点在行驶过程中向邻居节点周期性广播自身的状态信息和未来一段时间内的行驶路线，并计算链路持续时间集合C；步骤三：计算节点在发送队列中文件的传输顺序，并选择文件进行发送。该方法传输可靠性高、传输速率高，且对网络资源的消耗小，同时，在文件传输成功率、网络平均时延和网络负载率等方面具有明显的优势。

Description

一种车载机会网络文件调度与数据传输方法
技术领域
本发明涉及一种车载机会网络文件调度与数据传输方法。
背景技术
随着道路车辆的日益增多，车载机会网络成为了当前研究的热点。但是它面临着诸多问题，比如车辆节点高速变动，通信环境复杂多变，拓扑结构动态变化，传输节点密度不均等，这些问题严重影响了车载机会网络的通信性能和数据传输的速率。
车载机会网络的链路质量受到车辆频繁移动和网络拓扑结构改变的影响。链接质量不稳定时，数据包在传输过程中会有丢失，进而接收方无法重新组建原始数据。在这种情况下，只能进行数据包的重传，或者放弃整个文件。当数据包或文件传输所花费的时间大于链路持续的时间时，则无法成功传输文件，且会对当前链路资源造成浪费。因此，在节点传输文件时，应尽量避免在质量不稳定的状态下传输的文件资源，尽量在链路持续时间内完成文件的传输。
另外，目前流行的机会网络路由算法Epidemic及其变异算法是利用节点与节点间的相遇实现多副本的复制，从而提高了数据传输的成功率，但是数据的多次复制势必会增加了节点缓存空间和带宽的占用，增大了网络资源的消耗。另一个常用的算法是Spray andWait算法，该算法严格控制消息副本的喷射次数，在提高数据传输成功率的同时降低了网络开销。但是消息在等待传输阶段与目标节点的通信机会也会错失，导致网络资源的利用率降低。因此，这两种路由算法都达不到最高的传输效率。
在现实情况中，当前节点传输队列中多个不同大小文件一般方法是采用先进先出的策略。虽然该策略具有看似比较公平，但在机会网络环境中，该策略无法根据当前的链路状态灵活调度文件，从而会造成较多链路资源的浪费。另外一种基于拥塞的机会调度算法OCCS，车辆发送文件时指向目标接收车辆，发送车辆根据文件的拥塞程度按某种特定概率采用多拷贝方式发送文件，但是这种传输方法增加了网络资源的消耗。因此，由于发送原则限制了网络性能的进一步提升。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，该方法传输可靠性高、传输速率高，且对网络资源的消耗小，同时，在文件传输成功率、网络平均时延和网络负载率等方面具有明显的优势。
为了实现上述目的，本发明提供一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，包括设置在车辆中的无线通信模块和设置在行驶道路附近的通信基站，具体包括以下步骤：
步骤一：建立基于速度差和时间间隔的相遇概率数据传输模型；
a1:由于在道路上行驶的车辆运行的速度差和车辆相距时间间隔是随机的，且其值并不能确定，因此车辆运行速度差和车辆相距时间间隔满足连续性随机变量概率分布；
在前车辆A进入基站覆盖区域的时间记为tA，在后车辆B进入基站覆盖区域的时间记为tB，则在前车辆A和在后车辆B进入基站覆盖区域的时间间隔为△t＝tA-tB，通过大量实测得知△t为介于0到50s之间的随机变量,根据公式(1)计算△t的概率分布函数FΔt(t)；
Figure GDA0003806768000000021
式中，ft(t)为△t的概率密度函数，ft(t)＝n*mt,其中n＝0.28,m＝0.83，且均为仿真常量；
在前车辆A和在后车辆B的速度分别记为VA和VB,在满足通信链路建立的条件下VA接近VB，则在前车辆A和在后车辆B的行驶速度差为△v＝VA-VB，通过大量实测得知△v介于0到60公里/小时之间的随机变量，根据公式(2)计算△v的概率分布函数FΔv(x)；
Figure GDA0003806768000000022
式中，fV(v)为△v的概率密度函数，
Figure GDA0003806768000000023
其中，k＝4.35，为常数，μ＝10.8，为实测数据的统计均值，σ＝5.19，为统计方差；
a2:在后车辆B在道路上与在先车辆A进入通信链路需要满足的条件如公式(3)所示：
Figure GDA0003806768000000031
式中，r为在前车辆A和在后车辆B的距离，亦为通信半径；
a3:对公式(3)进行转换后得到
Figure GDA0003806768000000032
步骤二：车辆节点在行驶过程中向邻居节点周期性广播自身的状态信息和未来一段时间内的行驶路线；根据E1、E2、E3和E4四种不同的情况，车辆节点估算自身同邻居节点间的链路持续时间，具体根据在前车辆A的速度v1和在后车辆B的速度v2计算链路持续时间集合C，其中，E1为在前车辆A和在后车辆B始终同向直线行驶过程的情况，E2为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后同向拐弯行驶的情况，E3为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后相反方向拐弯行驶的情况，E4为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后垂直方向拐弯行驶的情况，同时，v1＝VA，v2＝VB；
b1:当v1>v2时，通过公式(4)计算C；
Figure GDA0003806768000000033
式中，d为在一定的时间周期内在前车辆A和在后车辆B速度维持稳定时的间距；
s1为在前车辆A距离拐弯路口的距离；
s2为在后车辆B距离拐弯路口的距离；
b2:当v1<v2时，通过公式(5)计算C；
Figure GDA0003806768000000034
b3:当v1＝v2时，通过公式(6)计算C；
Figure GDA0003806768000000041
步骤三：在在先车辆A和在后车辆B满足FΔt(t)和FΔv(x)的条件下，根据文件的传输时耗和链路持续时间计算节点在发送队列中文件的传输顺序，并选择文件进行发送；
c1:每个车辆节点各自维护自已的文件序列F，并且各自初始化一个列表S，将要发送的文件顺序地放入S中，然后每个车辆节点依次验证自已列表S队列中的每个文件，并计算出每个文件的传输耗时；
c2:每个车辆节点根据传输耗时递增的原则对其列表S中的文件进行重排序，然后根据计算的链路持续时间遍历序列，查找与该时间最相近的文件准备发送；
c3:根据链路持续时间发送文件，如果文件发送截至时间最接近链路持续时间，将列表S中的文件发送到序列Y中；如果文件发送截至时间大于链路持续时间，则延迟该文件的发送，等待下一个链路的建立；
步骤二中自身的状态信息包括当前车辆位置、方向、行驶速度和加速度。
步骤三中的传输耗时根据文件的大小和传输速率的比值进行计算。
由于链路持续时间受车速和行驶方向等因素的影响，因而根据车辆的当前状态和历史记录可以准确地估测出链路的持续时间，再对文件调度序列进行合理的排布，从而在传输过程中，可以优先调度那些在当前链路持续时间能够完成传输的文件，改变传统的先进先出的传输机制，进而可以在车载机会网络中快速、可靠地完成节点间的数据传输。本算法通过采用节点间的单跳交互式协作，每个节点可以根据节点间共享的自身的状态信息完成计算，避免了集中式的全网信息调度，进而有效地降低了网络资源的消耗。通过对车辆的运行轨迹进行分析，并计算车辆之间的相遇概率，能有效得出车辆节点相遇的数据传输策略，避免了消息副本过度复制的同时也提高了消息转发的机会，极大提高了传输的成功率。本算法解决了车载机会网络中由于网络拓扑结构易随时发生改变、链路持续时间短等因素导致的传输可靠性不高的问题。
附图说明
图1是本发明中在前车辆A和在后车辆B始终同向直线行驶过程的状态示意图；
图2是本发明中在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后同向拐弯行驶的状态的示意图；
图3是本发明中在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后相反方向拐弯行驶的状态示意图；
图4是本发明中在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后垂直方向拐弯行驶的状态示意图；
图5是本发明中车辆和中间节点的通信状态示意图；
图6是本发明中方法、RSATA算法与OCCS算法在不同缓存容量情况下文件传输成功率的曲线图；
图7是本发明中方法、RSATA算法与OCCS算法在不同缓存容量情况下网络平均时延的曲线图；
图8是本发明中方法、RSATA算法与OCCS算法在不同缓存容量情况下网络负载率的曲线图；
图9是不同算法的情况下不同数据包对传输成功率的影响曲线图；
图10是不同算法的情况下不同数据包对转发次数的影响曲线图；
图11是不同算法的情况下不同数据包对网络开销的影响曲线图。
具体实施方式
一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，包括设置在车辆中的无线通信模块和设置在行驶道路附近的通信基站，具体包括以下步骤：
步骤一：建立基于速度差和时间间隔的相遇概率数据传输模型，为车辆和中间节点之间选择合适的通信距离并为完成数据传输提供有效的理论分析工具；
a1:如图5所示，由于在道路上行驶的车辆运行的速度差和车辆相距时间间隔是随机的，且其值并不能确定，因此车辆运行速度差和车辆相距时间间隔满足连续性随机变量概率分布；
在前车辆A进入基站覆盖区域的时间记为tA，在后车辆B进入基站覆盖区域的时间记为tB，则在前车辆A和在后车辆B进入基站覆盖区域的时间间隔为△t＝tA-tB，通过大量实测得知△t为介于0到50s之间的随机变量,根据公式(1)计算△t的概率分布函数FΔt(t)；
Figure GDA0003806768000000061
式中，ft(t)为△t的概率密度函数，ft(t)＝n*mt,其中n＝0.28,m＝0.83，且均为仿真常量；
在前车辆A和在后车辆B的速度分别记为VA和VB,在满足通信链路建立的条件下VA接近VB，只有这种情况下两车才能建立有效的通信链路，则在前车辆A和在后车辆B的行驶速度差为△v＝VA-VB，通过大量实测得知△v介于0到60公里/小时之间的随机变量，根据公式(2)计算△v的概率分布函数FΔv(x)；
Figure GDA0003806768000000062
式中，fV(v)为△v的概率密度函数，
Figure GDA0003806768000000063
其中，k＝4.35，为常数，μ＝10.8，为实测数据的统计均值，σ＝5.19，为统计方差；
a2:在后车辆B在道路上与在先车辆A进入通信链路需要满足的条件如公式(3)所示：
Figure GDA0003806768000000064
式中，r为在前车辆A和在后车辆B的距离，亦为通信半径；
a3:对公式(3)进行转换后得到
Figure GDA0003806768000000065
步骤二：车辆节点在行驶过程中向邻居节点周期性广播自身的状态信息和未来一段时间内的行驶路线，因而每个节点都能估算出自已同邻居节点的行驶路线；根据E1、E2、E3和E4四种不同的情况，车辆节点估算自身同邻居节点间的链路持续时间，具体根据在前车辆A的速度v1和在后车辆B的速度v2计算链路持续时间集合C，其中，如图1所示，E1为在前车辆A和在后车辆B始终同向直线行驶过程的情况，如图2所示，E2为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后同向拐弯行驶的情况，如图3所示，E3为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后相反方向拐弯行驶的情况，如图4所示，E4为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后垂直方向拐弯行驶的情况，同时，v1＝VA，v2＝VB；
b1:当v1>v2时，通过公式(4)计算C；
Figure GDA0003806768000000071
式中，d为在一定的时间周期内在前车辆A和在后车辆B速度维持稳定时的间距；
s1为在前车辆A距离拐弯路口的距离；
s2为在后车辆B距离拐弯路口的距离；
b2:当v1<v2时，通过公式(5)计算C；
Figure GDA0003806768000000072
b3:当v1＝v2时，通过公式(6)计算C；
Figure GDA0003806768000000073
步骤三：对于不同实际的道路情况，选择出在满足FΔt(t)和FΔv(x)条件的先车辆A和在后车辆B，具体根据车辆对应的△v和△t计算得到FΔt(t)和FΔv(x)，再根据文件的传输时耗和链路持续时间计算节点在发送队列中文件的传输顺序，并选择文件进行发送；
c1:每个车辆节点各自维护自已的文件序列F，并且各自初始化一个列表S，将要发送的文件顺序地放入S中，然后每个车辆节点依次验证自已列表S队列中的每个文件，并计算出每个文件的传输耗时；
c2:每个车辆节点根据传输耗时递增的原则对其列表S中的文件进行重排序，然后根据计算的链路持续时间遍历序列，查找与该时间最相近的文件准备发送；
c3:根据链路持续时间发送文件，如果文件发送截至时间最接近链路持续时间，将列表S中的文件发送到序列Y中；如果文件发送截至时间大于链路持续时间，则延迟该文件的发送，等待下一个链路的建立；在这种传输机制下，每个节点将优先传输文件传输时耗与链路持续时间最接近的文件，进而会有更多的文件传递成功。
步骤二中自身的状态信息包括当前车辆位置、方向、行驶速度和加速度。
步骤三中的传输耗时根据文件的大小和传输速率的比值进行计算。
仿真及性能分析：
本申请中文件调度算法(TTLD)和数据传输策略(EPDT)相关性能采用ONE(Opportunistic Network Environment)仿真平台对进行验证，为了验证TTLD算法文件调度的效率，将TTLD算法与RSATA与OCCS两种算法进行对比实验，并把三种算法应用于典型的机会网络路由协议Spray and Wait中。将EPDT分别应用于典型的机会网络Epidemic和Spray and Wait路由协议，并与这两种路由协议的传统方法进行对比实验。本申请中模拟车载网络中的车辆运动过程采用德国科隆市车辆轨迹数据集，随机选取了数据集中800米*800米方形区域内的车辆轨迹数据，时间段为5分钟，共包含235个节点的运动轨迹。为了不失一般性，文件的大小服从帕累托分布，通过对网络流的统计分析，网络中文件的大小服从双帕累托对数正态分布，帕累托参数从1.2增加到2.1，较低的帕累托参数表示文件分布广泛，差异性较大；反之则文件集中在平均值附近，差异性较小。文件的传输速率根据源节点和目的节点的距离以及环境的信噪比来确定。通信半径在80米到200米之间，以20米递增的方式变换。仿真参数设置如表1所示。
表1仿真参数设置
Figure GDA0003806768000000081
车辆可传输的文件数量由车辆的缓存容量来决定，车载机会网络中的车辆缓存容量虽然日益在增大，但是目前还很有限，目前车载机会网络文件传输策略的研究重点是如何利用有限的车辆缓存容量更有效地完成对文件的传输。因此，主要分析车辆缓存容量的变化对TTLD文件调度算法的影响。
车辆缓存容量对TTLD，RSATA与OCCS三种算法消息成功投递率的影响如图6所示，消息投递成功率＝成功传输的文件个数/文件总数。3种算法的文件传输成功率随着车辆缓存容量的逐渐增加而快速上升。缓存容量较为有限时，TTLD的文件发送成功率优于RSATA和OCCS，在缓存容量为10MB时TTLD算法提高15.8％以上，随着缓存容量的变大，TTLD算法的性能增益有所降低，三者的增速逐渐平稳。
图7描述了不同缓存容量对文件传输平均时延的影响，从仿真结果中可知，RSATA算法文件发送的平均时延随着车辆缓存容量的增加而迅速增大，而TTLD算法的时延增速较慢，其中，当缓存空间为10MB时，TTLD算法的时延趋于稳定，TTLD较RSATA，OCCS的平均时延减少了14.8％。随着缓存容量的逐渐增大，文件传输数量和大小增加，OCCS的时延性能逐渐接近RSATA，最终TTLD与其他两个算法比较平均时延性能提高15.5％。
图8描述了不同缓存容量对网络负载率的影响。网络负载率＝(发送的文件数-成功发送的文件数)/成功发送的文件数。如图所示TTLD的网络负载率在缓存容量小于10MB时，三种算法网络负载率都有较快下降，但是本申请的算法要远优于其他两种算法。当缓存容量逐渐增加10MB以上时，车辆节点可以携带和发送的文件更多，可以排队等待的文件更多，网络负载率降低，但是当缓存容量持续增加的时候，三种算法的网络负载率都趋于平稳。TTLD算法中文件调度前有两个条件的判定，减少了无效的文件传递，相比其他两种算法网络负载率有明显降低，大约降低了13.8％。
以表1参数设置为基础，采用150节点，2小时数据包生存期，通过与Epidemic和Spray and Wait算法的传统方法来进行算法性能评价，两种算法都是目前机会网络研究的热点，能够应用于各种不同的环境，在性能方面有明显的特点，具有较高的可比性。将EPDT算法应用目前机会网络最流行的两种路由算法，更能在性能上比较其优越性。
图9仿真结果表明，在不同数据包数量下基于EPDT算法的Epidemic和Spray andWait路由协议传输成功率均优于传统的Epidemic和Spray and Wait路由协议。当数据包达到1200个时，EPDT-Epidemic克服Epidemic的弱势，传输成功率几乎接近Spray And Wait，平均传输成功率相比Epidemic高出16.2％。EPDT-Spray And Wait和Spray And Wait算法相比，平均传输成功率高出13.4％。
图10描述的是不同数据包对文件转发次数的影响，Epidemic和Spray and Wait路由协议对消息的多副本复制依赖较大，随着数据包数量的不断增加，其消息转发次数也有较明显的增加。尤其在数据包个数接近900个值时，其转发次数增长较明显。由于Epidemic算法的特性，其转发消息的次数与消息的拷贝数量有关。而EPDT-Epidemic路由方法通过对节点的概率估计来进行消息拷贝，使得其转发次数明显降低，几乎与Spray and Wait路由协议的转发次数重合。EPDT-Spray and Wait路由协议在通过寻找概率更优的节点，使得节点相遇概率增大，严格控制转发条件，所以在转发次数上明显优于其他算法，较传统方法其平均转发次数降低了18.6％。
图11描述的是不同的数据包对网络开销的影响。Epidemic算法由于数据包的增加，其消息副本数增加迅速，而真正投递成功的消息数却不多，网络开销自然增长明显。
EPDT-Epidemic路由方法考虑到只要在合适的相遇概率下才向节点复制数据，因此大幅度降低了网络开销，较Epidemic算法其平均网络开销降低了14.6％，几乎与Sprayand Wait路由算法网络开销接近了。EPDT-Spray and Wait路由算法考虑到在数据喷射过程中，寻找最合适相遇概率的节点完成数据转发，在节点等待过程时也在寻找合适的节点，其平均网络开销较其他算法降低了15.4％。
本算法策略与其他算法相比，避免了仅根据文件到达时间或文件大小发送文件，而是根据链路持续时间发送对应文件。数据传输策略根据节点相遇的概率密度函数转发消息，解决了传统算法消息副本的过度发送以及消息副本转发等待。仿真结果表明，所提方法在文件传输成功率、网络平均时延和网络负载率等方面表现出较好的性能。

Claims (3)

1.一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，包括设置在车辆中的无线通信模块和设置在行驶道路附近的通信基站，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤一：建立基于速度差和时间间隔的相遇概率数据传输模型；
a1：由于在道路上行驶的车辆运行的速度差和车辆相距时间间隔是随机的，且其值并不能确定，因此车辆运行速度差和车辆相距时间间隔满足连续性随机变量概率分布；
在前车辆A进入基站覆盖区域的时间记为tA，在后车辆B进入基站覆盖区域的时间记为tB，则在前车辆A和在后车辆B进入基站覆盖区域的时间间隔为Δt＝tA-tB，Δt为介于0到50s之间的随机变量，根据公式(1)计算Δt的概率分布函数FΔt(t)；
Figure FDA0003806767990000011
式中，ft(t)为Δt的概率密度函数，ft(t)＝n*mt，其中n＝0.28，m＝0.83，且均为仿真常量；
在前车辆A和在后车辆B的速度分别记为VA和VB，在满足通信链路建立的条件下VA接近VB，则在前车辆A和在后车辆B的行驶速度差为Δv＝VA-VB，Δv介于0到60公里/小时之间的随机变量，根据公式(2)计算Δv的概率分布函数FΔv(x)；
Figure FDA0003806767990000012
式中，fV(v)为Δv的概率密度函数，
Figure FDA0003806767990000013
其中，k＝4.35，为常数，μ＝10.8，为实测数据的统计均值，σ＝5.19，为统计方差；
a2：在后车辆B在道路上与在先车辆A进入通信链路需要满足的条件如公式(3)所示：
Figure FDA0003806767990000014
式中，r为在前车辆A和在后车辆B的距离，亦为通信半径；
a3：对公式(3)进行转换后得到
Figure FDA0003806767990000015
步骤二：车辆节点在行驶过程中向邻居节点周期性广播自身的状态信息和未来一段时间内的行驶路线；根据E1、E2、E3和E4四种不同的情况，车辆节点估算自身同邻居节点间的链路持续时间，具体根据在前车辆A的速度v1和在后车辆B的速度v2计算链路持续时间集合C，其中，E1为在前车辆A和在后车辆B始终同向直线行驶过程的情况，E2为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后同向拐弯行驶的情况，E3为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后相反方向拐弯行驶的情况，E4为在前车辆A和在后车辆B先同向直线行驶后垂直方向拐弯行驶的情况，同时，v1＝VA，v2＝VB；
b1：当v1＞v2时，通过公式(4)计算C；
Figure FDA0003806767990000021
式中，d为在一定的时间周期内在前车辆A和在后车辆B速度维持稳定时的间距；
s1为在前车辆A距离拐弯路口的距离；
s2为在后车辆B距离拐弯路口的距离；
b2：当v1＜v2时，通过公式(5)计算C；
Figure FDA0003806767990000022
b3：当v1＝v2时，通过公式(6)计算C；
Figure FDA0003806767990000023
步骤三：在在先车辆A和在后车辆B满足FΔt(t)和FΔv(x)的条件下，根据文件的传输时耗和链路持续时间计算节点在发送队列中文件的传输顺序，并选择文件进行发送；
c1：每个车辆节点各自维护自已的文件序列F，并且各自初始化一个列表S，将要发送的文件顺序地放入S中，然后每个车辆节点依次验证自已列表S队列中的每个文件，并计算出每个文件的传输耗时；
c2:每个车辆节点根据传输耗时递增的原则对其列表S中的文件进行重排序，然后根据计算的链路持续时间遍历序列，查找与该时间最相近的文件准备发送；
c3:根据链路持续时间发送文件，如果文件发送截至时间最接近链路持续时间，将列表S中的文件发送到序列Y中；如果文件发送截至时间大于链路持续时间，则延迟该文件的发送，等待下一个链路的建立。
2.根据权利要求1所述的一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，其特征在于，步骤二中自身的状态信息包括当前车辆位置、方向、行驶速度和加速度。
3.根据权利要求1或2所述的一种车载机会网络文件调度与数据传输方法，其特征在于，步骤三中的传输耗时根据文件的大小和传输速率的比值进行计算。
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