CN111343604A - 一种车载自组网的邻居发现方法及装置 - Google Patents

一种车载自组网的邻居发现方法及装置 Download PDF

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CN111343604A CN202010148805.6A CN202010148805A CN111343604A CN 111343604 A CN111343604 A CN 111343604A CN 202010148805 A CN202010148805 A CN 202010148805A CN 111343604 A CN111343604 A CN 111343604A
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Abstract

本发明实施例提供了一种车载自组网的邻居发现方法及装置，其中方法包括：移动终端MT获取固定终端FT中MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，MT预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，MT确定数据包的最优发射概率；基于所述数据包的最优发射概率，从而快速地与邻居MT之间完成互相发现，能适应持续变化的VANET。

Description

一种车载自组网的邻居发现方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种车载自组网的邻居发现方法及装置。
背景技术
随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks或5thgenerationwireless systems、5th-Generation，简称5G技术)的发展，网络通信的容量更大、速度更快，因此采用5G技术的智能交通系统(Intelligent Transport System，简称ITS)中的车载自组网(Vehicular Ad Hoc Networks，简称VANET)引起广泛关注。VANET作为ITS的重要组成部分，具有低时延的数据传递功能。因此，VANET中全部终端需要不断进行邻居发现，不断更新ITS网络拓扑结构，适应不断变化的VANET。当出现紧急事件或交通建议需要通知处理终端时，就可以通过邻居发现过程中建立的连接来传递交通数据，缓解交通堵塞，减少交通事故。
为了实现上述VANET中全部终端的邻居发现，在ITS网络通过具有全球定位系统(Global Positioning System，简称GPS)等设备进行时间同步，并且，采用完全随机算法(Complete Random Algorithm，简称CRA)，VANET中终端使得定向天线进行定向发射定向接收(directional transmission directional reception，简称DTDR)的前提下，现有的邻居发现方法可以采用三次握手方式进行邻居发现，或者采用二次握手方式进行邻居发现，主要实现步骤包括如下：
1、在采用三次握手方式进行邻居发现的情况下，将每个时隙划分为三个子时隙。在每个时隙的第一个子时隙等概率随机选择一个波束方向，按照确定的数据包发射概率，随机的选择发射模式或者接收模式。
若在第一个子时隙选择发射模式，则发射握手数据包，并在第二个子时隙保持波束方向不变，进入接收模式；确定是否接收到了反馈意见数据包；若接收到了反馈意见数据包，则在第三个子时隙保持波束方向不变，以概率1发射确认字符数据包；
若在第一个子时隙选择接收模式并且接收到了握手数据包，则在第二个子时隙保持波束方向不变，以概率1发射反馈意见数据包，并在第三个子时隙保持波束方向不变，进入接收模式。当且仅当终端接收到确认字符数据包时，两个邻居节点之间完成了互相发现，其中，邻居节点是指与该终端可以直接通信的其他终端为一跳邻居节点，该终端通过邻居发现方法，来获取邻居节点的鉴别号码(IDentify，简称ID)、位置等信息，不断完善邻居信息表。
2、在采用两次握手方式进行邻居发现的情况下，将每个时隙划分为两个子时隙。
采用两次握手方式进行邻居发现中的第一个子时隙和第二个子时隙的步骤，与采用三次握手方式进行邻居发现中的第一个子时隙和第二个子时隙的上述步骤一致。当且仅当终端接收到反馈意见数据包时，两个邻居节点之间完成了互相发现。
上述邻居发现方法均按照等发射概率选择发射模式和接收模式，这样发现的邻居节点不准确，发现全部邻居节点需要花费更长的时间，从而确定邻居节点的速度较慢，无法适应快速变化的VANET。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种车载自组网的邻居发现方法及装置，用以解决现有技术中邻居发现方法在确定邻居节点时速度较慢，无法适应快速变化的VANET的技术问题。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种车载自组网的邻居发现方法，应用于移动终端MT，所述方法包括：
获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
第二方面，本发明实施例提供了一种车载自组网的邻居发现装置，应用于移动终端MT，所述装置包括：
获取模块，用于获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
预测模块，用于根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
第一处理模块，用于基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
第二处理模块，用于基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
第三方面，本发明实施例还提供了一种移动终端，包括如上述第二方面所述的车载自组网的邻居发现装置。
第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的方法步骤。
第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一的方法。
本发明实施例有益效果：
本发明实施例提供的一种车载自组网的邻居发现方法及装置，通过FT安装有用于感知的感知设备，感知FT中MT的分布密度，由于FT感知得到MT的分布密度较为准确，因此基于MT的分布密度及MT的通信范围，预测的MT的邻居MT数量也较为准确，从而基于准确地MT的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率，以实现MT与所述邻居MT之间完成互相发现。从而快速地与邻居MT之间完成互相发现，能适应持续变化的VANET。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的道路示意图；
图2为本发明实施例提供的车载自组网的邻居发现方法的流程示意图；
图3为本发明实施例的FT与MT的邻居发现交互流程图；
图4为本发明实施例的邻居MT范围的第一示意图；
图5为本发明实施例的邻居MT范围的第二示意图；
图6为本发明实施例的MT分别FT和MT的邻居发现交互流程图；
图7为本发明实施例中直接邻居发现算法和gossip的间接邻居发现算法的收敛速度对比示意图；
图8为本发明实施例的直接邻居发现算法性能示意图；
图9为本发明实施例的gossip的间接邻居发现算法性能示意图；
图10为本发明实施例提供的车载自组网的邻居发现装置的结构示意图；
图11为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
针对现有技术的邻居发现方法在确定邻居节点时速度较慢，无法适应快速变化的VANET的问题，本发明实施例提供一种车载自组网的邻居发现方法及装置，通过FT安装有用于感知的感知设备，感知FT中MT的分布密度，由于FT感知得到MT的分布密度较为准确，因此基于MT的分布密度及MT的通信范围，预测的MT的邻居MT数量也较为准确，从而基于准确地MT的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率，以实现MT与所述邻居MT之间完成互相发现。从而快速地与邻居MT之间完成互相发现，能适应持续变化的VANET。
下面首先对本发明实施例提供的一种车载自组网的邻居发现方法进行介绍。
本发明实施例所提供的一种车载自组网的邻居发现方法，应用于车载自组网领域，其中，车载自组网包括：道路上的终端，此终端也可以称为网络节点，参见图1所示，图1为本发明实施例的道路示意图。其中，所述终端可以分为固定终端(Fixed Terminal，简称FT)以及移动终端(Mobile Terminal，简称MT)。上述终端在使用过程中能够满足如下条件：上述终端均可以通过全球定位系统(Global Positioning System，简称GPS)设备实现时间同步，并且将每个时隙分为三个子时隙。
需要说明的是，上述FT可以但不限于包括道路路边架设的路由单元11(RemoteSubscriber Unit，简称RSU)，RSU上安装有用于感知的感知设备，感知设备为具有感知功能的设备，用于实时、准确、充分的感知道路交通信息。感知设备可以但不限于为高精端雷达、激光雷达和摄像头等。RSU在使用过程中能够满足如下条件：第一，在发射时，RSU可以根据实际需要进行定向单播、多播或者全向广播；第二，在接收时，RSU可以全向接收，定向解调，即接收时无需对准波束方向。第三，上述RSU的感知功能与通信功能同时进行，互不干扰。第四，上述RSU可以是架设在道路路边上，并且固定不动，所有RSU的位置信息都已经提前存储在MT的GPS设备中。第五，两RSU之间的感知范围没有重合。
上述MT可以但不限于包括：道路路面上的车载单元13(On board Unit，简称OBU)、移动电话12(Mobile Phone，简称MP)。本发明实施例中的邻居发现具体可以为但不限于此：RSU与MT之间的邻居发现和MT与MT之间的邻居发现。MT的收发方式能够满足如下条件：MT的发射方式为定向发射，MT的接收方式为定向接收。
为了解决现有技术的邻居发现方法在确定邻居节点时速度较慢，无法适应快速变化的VANET的问题，从MT的角度说明，本发明实施例提供了种车载自组网的邻居发现方法。
参见图2，图2为本发明实施例提供的车载自组网的邻居发现方法的流程示意图。本发明实例所提供的车载自组网的邻居发现方法可以包括如下步骤：
步骤110，获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT。
为了更加快速的实现MT与FT之间的邻居发现，本发明实施例中，上述MT的GPS设备中可以已存储所有FT的位置信息，这样方便MT与FT进行邻居发现。因此上述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并基于MT的GPS设备中已存储所有FT的位置信息，通过MT主动向FT邻居发现，在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT。这样MT可以通过FT，获得FT感知范围内的MT的分布密度。本发明实施例的方法还包括：MT与FT完成邻居发现以后，MT接入车载自组网。这样MT可以接入车载自组网。
步骤120，根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；所述邻居MT为所述MT通信范围内的其他MT所述邻居MT为所述MT通信范围内的其他MT。
本发明实施例中还提及邻居FT，所述邻居FT为所述MT通信范围内的所有FT，邻居FT可以但不限于为邻居RSU，在此不再一一说明。
步骤130，基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
步骤140，基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
在本发明实施例中，通过FT安装有用于感知的感知设备，感知FT中MT的分布密度，由于FT感知得到MT的分布密度较为准确，因此基于MT的分布密度及MT的通信范围，预测的MT邻居MT数量也较为准确，从而基于准确地MT邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率，以实现MT与所述邻居MT之间完成互相发现。从而快速地与邻居MT之间完成互相发现，能适应持续变化的VANET。
上述发明实施例中感知设备通过感知能够获得感知数据，感知数据是指通过感应设备感知的数据。比如，感知数据包括：感知范围内MT的分布密度。由于单个FT能够感知的感知范围有限，因此需要多个FT之间共享数据，以便扩大FT对道路的感知范围。上述多个FT之间共享数据的实现方式可以但不限于为通过数据交换方式在各FT之间进行数据交换，以完成该FT与其他FT的共享数据，其中数据交换方式可以是光纤或无人机。在FT为RSU时，通过光纤或者无人机在RSU之间进行数据交换，以完成该RSU与其他RSU的共享数据。这样可以在尽可能少的数据交换次数下，使得每个RSU都能得到全部RSU的数据。比如，上述数据可以但不限于为MT的分布密度，共享数据可以为共享MT的分布密度，一个FT确定了自己感知范围内的MT的分布密度，然后通过共享数据，其他FT均知道该FT感知范围内的MT的分布密度。
上述MT的分布密度的确定方式可以但不限于为通过FT的感知设备，感知FT感知范围内的MT数量，确定FT感知范围内的MT的分布密度。具体的，所述MT的分布密度的确定方式可以但不限于为，通过FT的感知设备，采用如下公式：
Figure BDA0002401711240000061
感知FT感知范围内的MT数量，确定FT感知范围内的MT的分布密度；
其中，ρ为FT感知范围内的MT的分布密度，Ns为感知FT感知范围内的MT数量，Ns就是一个符号整体，Ns中s没有实际物理含义，是为了和其他数量进行区分，本文中的下标均无实际物理含义，只是为了和其他符号进行区分。d为道路宽度，r为各终端的通信范围的通信半径，所述各终端的通信半径包括RSU的感知半径，r≥d，x为一个变量，即求积分时的自变量，没有实际物理含义。这样可以确定的方式，FT可以确定MT的分布密度，提高MT的分布密度的准确性。
为了能够让各MT获取到MT的分布密度，上述FT确定的MT的分布密度可以通过多种方式，传输给MT，因此本发明实施例所述方法还包括：FT向各MT或自己的邻居MT广播MT的分布密度，上述步骤110具体可以但不限于包括：接收由MT的邻居FT或者由FT，广播的MT的分布密度。上述FT的广播的频率方式可以为周期性地广播，这样周期性的更新MT的分布密度，上述FT的广播的频率方式也可以是实时广播，这样可以获得实时数据。具体的，所述方法还包括：FT周期性地向各MT或自己的邻居MT广播MT的分布密度；上述步骤110具体可以但不限于包括：周期性地接收由MT的邻居FT或者由FT，广播的MT的分布密度。这样FT可以向所有MT广播MT的分布密度，提高命中率；FT也可以向自己的邻居MT单播或者多播MT的分布密度，这样针对性的单播或者多播，节约资源。
上述FT还可以实现数据分发，因此本发明实施例中，所述方法还包括：第1步，FT判断所述FT是否存在待处理的数据分发业务；如果所述FT存在待处理的数据分发业务，则执行FT按照时延最小化的调度策略处理所述数据分发业务的步骤；如果所述FT不存在待处理的数据分发业务，则继续执行第1步的步骤，或者执行上述共享数据的过程，或者执行上述单播、多播或者广播MT的分布密度的过程。上述待处理的数据分发业务是指为FT中分配的数据分发的业务。比如，待处理的数据分发业务可以为MT的求救业务。
基于处理的数据分发业务为MT的求救业务时，所述方法还包括：FT获取MT的求救信号，将MT的求救信号生成MT的求救业务，判定存在待处理的数据分发业务；针对所述求救信号，按照时延最小化的调度策略对所述交通情况进行警告或建议，反馈给所述MT，其中，所述交通情况包括：交通事故或交通堵塞。从而将对所述交通情况进行警告或建议的数据分发给所述MT。另外，FT也可以实现主动进行数据分发，所述方法还包括：根据上述感知数据，向MT，发送交通情况。这样MT可以获得实时的交通情况。
为了实现MT与FT之间的交互，MT主动地向FT发起邻居发现，从而获取MT的分布密度，上述步骤110可以采用多种实现方式并不限于此，在一种可能的实现方式中，所述步骤110进一步包括：
采用三次握手方式，在向FT发起邻居发现过程中，获取所述MT的分布密度，其中，通过将每个时隙划分为包括第一个子时隙以及第二个子时隙的三个子时隙，在所述第一个子时隙向所述FT发射握手数据包，获取所述MT的分布密度，所述FT的MT的分布密度是由所述FT在接收到握手数据包并确认所述MT为可信节点后，并由所述FT在所述第二个子时隙向所述MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包。其中，握手数据包可以为hello数据包，反馈意见数据包可以为feedback数据包，上述FT可以为任一FT，上述FT也可以为邻居FT。
在由所述FT在所述第二个子时隙向所述MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包，从而获得上述MT的分布密度的基础上，所述方法还包括：MT在接收到包含有MT的分布密度的反馈意见数据包后，得到了MT分布密度，成功接入车载自组网，并在第三个子时隙向所述FT发射确认数据包。这样采用三次握手方式，实现MT与FT的邻居发现。
在上述可能的实现方式中，MT在三次握手方式的邻居发现过程中进行身份认证，身份认证成功之后，该MT才能接入VANET，从而确保网络信息安全。
由上述可能的实现方式可知，本发明实施例的方法还包括：所述MT与所述FT采用三次握手方式，所述MT与所述FT进行邻居发现，MT接入车载自组网。为了方便理解上述MT和FT采用三次握手方式，实现所述MT与所述FT的邻居发现的交互过程，参见图3，图3为本发明实施例的FT与MT的邻居发现交互流程图。具体说明如下：
首先，由MT主动地向邻居FT发起邻居发现，具体如下：
步骤111，MT在第一个子时隙主动地向邻居FT发射握手数据包。
步骤112，FT在第一个子时隙，进入接收模式。
在第一个子时隙，FT进入接收模式，全向接收，无需调整波束方向。MT进入发射模式，发射握手数据包，MT可通过GPS找到FT所在位置，将波束方向对准FT。
步骤113，FT判断FT是否接收来自所述MT的握手数据包；如果是，也就是FT判定FT接收到来自所述MT的握手数据包，则执行步骤114；如果否，也就是FT判定FT没有接收到来自所述MT的握手数据包，则返回步骤112继续执行；
步骤114，FT判断所述MT是否为可信节点，如果是，也就是FT判定所述MT为可信节点，则执行步骤115；如果否，也就是FT判定所述MT不为可信节点，则返回步骤112继续执行；
步骤115，FT在第二个子时隙将波束方向对准所述MT，向MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包。
上述步骤115进一步包括：在第二个子时隙，FT进入发射模式，发射反馈意见数据包，MT进入接收模式，保持波束方向不变，理论上MT一定能接收到FT发射的反馈意见数据包。
步骤116，FT在第三个子时隙，进入接收模式。
步骤117，FT判断在第三个子时隙FT是否接收到来自所述MT的确认字符数据包，如果是，也就是FT判定在第三个子时隙FT接收到来自所述MT的确认字符数据包，则执行步骤118；如果否，也就是FT判定在第三个子时隙FT没有接收到来自所述MT的确认字符数据包，则返回步骤115继续执行，以完成FT在下个时隙的第二个子时隙再次发射反馈意见数据包。
上述步骤117进一步包括：在第三个子时隙，MT进入发射模式发射确认字符数据包，波束方向不变，FT进入接收模式，理论上FT一定接收到MT发射的确认字符数据包。
步骤118，FT完成MT的邻居发现以及身份认证。
上述FT与MT的邻居发现过程中不采用gossip的间接邻居发现算法，也就是，每个MT都亲自跟FT进行身份认证，确保信息的安全。基于gossip的间接邻居发现算法的思想是：每个时隙，节点间传输的数据包中都会包含已经发现的邻居信息。当节点i直接发现邻居节点j时，还能够根据邻居节点j的数据包中携带的邻居节点j的邻居节点k的信息，间接的发现邻居j的邻居节点k，其中节点k也是节点i的邻居节点。
介绍完上述步骤110中获取所述MT的分布密度，继续基于所述MT的分布密度，介绍步骤120的实现过程，具体说明如下：
为了能够预测所述MT的邻居MT数量以及每两个邻居MT之间公共的邻居MT数量，上述步骤120可以有多种实现方式并不限于此，在一种可能的实现方式中，所述步骤120包括：
第一步，确定所述MT相对于所述道路路边的相对位置以及每两个邻居MT之间的距离。
参见图4及图5，图4为本发明实施例的邻居MT范围的第一示意图，图5为本发明实施例的邻居MT范围的第二示意图。上述第一步可以进一步但不限于包括：采用如下求解MT到道路的距离公式，确定所述MT相对于所述道路路边的相对位置，其中，所述求解MT到道路的距离公式包括：
MT到道路的距离s1的概率为：
Figure BDA0002401711240000091
其中，p1(s1)为MT到道路的距离的概率，s1为MT到道路的距离，d为道路的宽度；
距离s1的期望为：
Figure BDA0002401711240000101
其中，
Figure BDA0002401711240000102
为距离的期望，依据此期望
Figure BDA0002401711240000109
的期望值为d/2，可以得出图4；
并且，采用如下求解每两个邻居MT之间的距离公式，确定每两个邻居MT之间的距离，其中，所述求解每两个邻居MT之间的距离公式包括：
每两个邻居MT之间的距离s2的概率为：
Figure BDA0002401711240000103
其中，s2为每两个邻居MT之间的距离，p2(s2)为每两个邻居MT之间的距离的概率，r为各终端的通信范围的通信半径；
距离s2的期望为：
Figure BDA0002401711240000104
其中，
Figure BDA0002401711240000105
为距离s2的期望，依据此期望
Figure BDA0002401711240000106
的期望值为2r/3，得出图5。
第二步，通过所述相对位置及每两个邻居MT之间的距离，确定所述MT的通信范围分别相交于所述道路路边以及所述道路路面的相交范围，作为邻居MT范围。
第三步，通过所述MT的分布密度和所述邻居MT范围，预测所述邻居MT范围内的邻居MT数量，作为预测所述MT的邻居MT数量，以及预测每两个MT之间公共的邻居MT数量。
上述第三步可以进一步但不限于包括：采用如下求解FT的邻居MT数量的期望的公式，预测所述邻居MT范围内的邻居MT数量，其中，所述求解FT的邻居MT数量的期望的公式包括：
MT的邻居MT数量的期望为
Figure BDA0002401711240000107
Figure BDA0002401711240000108
其中，x为一个变量，即求积分时的自变量，没有实际物理含义。
在上述MT的邻居MT数量以及每两个邻居MT之间公共的邻居MT数量的基础上，为了确定数据包的最优发射概率，上述步骤130可以有多种实现方式并不限于此，在一种可能的实现方式中，上述步骤130进一步包括：
采用如下公式：
Figure BDA0002401711240000111
通过所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
其中，pt为数据包的最优发射概率，α为所述MT选择任一波束方向的概率，N为邻居节点的数量，t为pt的下标，无实际物理含义，只是为了和其他p进行区分。
为了实现MT与邻居MT实现邻居发现，上述基于所述邻居MT的位置及所述数据包的最优发射概率，向所述邻居MT发起邻居发现进一步可以包括：
第1步骤，基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；所述第二个子时隙和所述第三个子时隙分别用于传输反馈意见数据包
采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的握手数据包，发现所述邻居MT的握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT；
和/或，
采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的反馈意见数据包，发现所述邻居MT的反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
其中，上述采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式包括：采用一次握手方式和两次握手方式、采用一次握手方式或者采用两次握手方式等这三种方式。
由于握手数据包中只包含自己的信息，而反馈意见数据包中会包含自己已经发现的所有邻居信息。因此接收到反馈意见数据包时，通过计算筛选得到自己的一跳邻居信息，就还能间接发现邻居MT。也就是说MTi不仅能够直接的发现邻居MTj，还能够根据邻居MTj的数据包中携带的邻居MTj的邻居MTk的信息，间接的发现邻居j的邻居MTk，其中邻居MTk也是MTi的邻居MT。
上述第1步骤和上述第2步骤之间并没有顺序上的限定，上述第1步骤可以在上述第2步骤之前执行，上述第1步骤也可以在上述第2步骤之后执行，上述第1步骤中“1”和上述第2步骤中的“2”，只是为了方便区分两个步骤。
上述第1步骤可以有多种实现方式，在一种可能的实现方式中，上述第1步骤进一步可以包括：采用直接邻居发现算法，采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的握手数据包，发现所述邻居MT的握手数据包对应的MT。
上述第2步骤可以有多种实现方式，在一种可能的实现方式中，上述第2步骤进一步可以包括：采用gossip的间接邻居发现算法，采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的反馈意见数据包，发现所述邻居MT的反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
本发明实施例中，利用5G毫米波通信具有高速高吞吐量的特点，在每个时隙的第二个子时隙和三个子时隙传输携带有大量邻居信息的反馈意见数据包，MT在直接发现一个邻居MT的同时，还能间接发现该邻居MT中自己的邻居，通过采用gossip的间接邻居发现算法，可以加快邻居的发现速度。
参见图6，图6为本发明实施例的MT分别FT和MT的邻居发现交互流程图。
步骤210，判断MT是否存在未发现的邻居FT；如果是，也就是判定MT存在未发现的邻居FT，则执行步骤211；如果否，也就是判定MT不存在未发现的邻居FT，则执行步骤220。
步骤211，在第一个子时隙，MT将波束方向对准邻居FT，进入发射模式，发射握手数据包。
步骤212，在第二个子时隙，MT的波束方向依旧对准邻居FT，进入接收模式。
步骤213，判断MT是否接收到邻居FT的反馈意见数据包，如果否，也就是判定MT没有接收到邻居FT的反馈意见数据包，则返回步骤211继续执行，如果是，也就是判定MT接收到邻居FT的反馈意见数据包，则执行步骤214。
步骤214，MT被邻居FT认证成功并获得MT的分布密度，在第三个子时隙，向邻居FT发射确认字符数据包。
步骤220，MT判断是否来自邻居FT数据包中的MT的分布密度，如果是，也就是MT判定来自邻居FT数据包中的MT的分布密度，则执行步骤221；如果否，也就是MT判定没有来自邻居FT数据包中的MT的分布密度，则返回执行步骤210。
步骤221，根据MT的分布密度及MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量。
步骤230，MT判断是否发现全部邻居MT，如果是，也就是MT判定发现全部邻居MT，则返回继续执行步骤220，如果否，也就是MT判定未发现全部邻居MT，则执行步骤231。
步骤231，在第一个子时隙，MT随机选定一个波束方向，按照最优发射概率随机进入发射模式或接收模式，当进入发射模式时，执行步骤240；当进入接收模式时，执行步骤250。
步骤240，MT发射握手数据包，并在第二个子时隙及第三个子时隙保持接收模式。
步骤250，MT判断是否接收到握手数据包，如果否，也就是MT判定未接收到握手数据包，则返回步骤231继续执行；如果是，也就是MT判定接收到握手数据包，则执行步骤260。
步骤260，MT保持波束方向不变，在第二个子时隙及第三个子时隙，发射反馈意见数据包，并且返回步骤230继续执行。
本发明实施例中，利用用于感知的FT，来较准确地预测每个MT的邻居MT数量，从而确定最优的数据包发射概率以及邻居发现；利用5G高速高吞吐量的毫米波通信技术，实现基于gossip的间接的邻居发现，即发现一个邻居MT的同时，该邻居信息中携带了该邻居MT的邻居信息，从而间接的发现邻居MT的邻居MT。
本发明实施例可以采用一次接收一个数据包，比如一次接收一个反馈意见数据包或一个握手数据包，上述基于所述邻居MT的位置及所述数据包的最优发射概率，向所述邻居MT发起邻居发现进一步可以包括：
第1步骤，基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的一个握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的一个握手数据包，发现所述邻居MT的一个握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的一个握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT。
本发明实施例上述步骤140进一步包括：对于采用直接邻居发现算法，采用如下公式，发现t个时隙内发现n个邻居MT，具体如下：
对于采用直接邻居发现算法，节点i发现邻居节点j的概率为ps：
p1＝(1-pt)α2pt(1-α2pt)N-1
p2＝(1-pt)α2pt(1-α2pt)N-1[1-α2pt(1-α2pt)N-1]N-1
ps＝p1+p2＝(1-pt)α2pt(1-α2pt)N-1{1+[1-α2pt(1-α2pt)N-1]N-1}
其中，p1为节点i在任一时隙的第一个子时隙发现邻居节点j的概率，p2为节点i在任一时隙的第二个子时隙或第三个子时隙发现邻居节点j的概率，ps为节点i发现邻居节点j的概率，ps中的s没有实际物理含义，是为了和其他概率进行区分，的节点i可以为所述MT，pt为数据包发射速率，pt中的t没有实际物理含义，是为了和其他概率进行区分，α为所述MT选择任一波束方向的概率，N为邻居节点的数量。
节点i在任一时隙发现nd个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率为pse(nd)：
Figure BDA0002401711240000141
其中，pse(nd)为节点i在任一时隙发现nd个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，se没有实际物理含义，是为了和其他概率进行区分，nd为未发现的邻居节点的数量，d没有实际物理含义，是为了和其他数量进行区分，
Figure BDA0002401711240000142
为在nd个未发现的邻居节点中任意选择一个的选择方式的个数。
在t个时隙内发现n个邻居MT的概率为pn,t：
p0,0＝1,p1,1＝pse(N)
p0,1＝1-p1,1,p0,t＝p0,1 t＝[1-pse(N)]t
pn,t＝pn-1,t-1pse(N-n+1)+pn,t-1[1-pse(N-n)],t≥n，发现t个时隙内发现n个邻居MT；
其中，pn,t为t个时隙内发现n个邻居MT的概率，t为时隙的序号，n为邻居MT的序号，p0,0为0个时隙内发现0个邻居MT的概率，p1,1为1个时隙内发现1个邻居MT的概率，pse(N)为节点i在任一时隙发现N个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，p0,1为1个时隙内发现0个邻居MT的概率，p0,t为t个时隙内发现0个邻居MT的概率，p0,1 t为t-1个时隙内发现n-1个邻居MT的概率，pse(N-n+1)为节点i在任一时隙发现N-n+1个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，pn,t-1为t个时隙内发现n个邻居MT的概率，pse(N-n)为节点i在任一时隙发现N-n个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率。
第2步骤，采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射一个握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的一个反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的一个反馈意见数据包，发现所述邻居MT的一个反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的一个反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
本发明实施例上述步骤140进一步包括：基于gossip的间接邻居发现算法，采用如下公式，发现在t个时隙内发现n个邻居MT，具体如下：
对于采用gossip的间接邻居发现算法，节点i不仅能够直接发现邻居MTj，还能在接收到反馈意见数据包时，间接的发现邻居MTk，其中，邻居MTk既是节点i的邻居MT，也是节点j已经发现的邻居MT。
Di,j(1)＝ps,Ii,j(1)＝0,Ai,j(1)＝0
Di,j(t)＝1-(1-ps)t
Ii,j(t)＝Ii,j(t-1)+[1-Ii,j(t-1)]Ai,j(t)
Ai,j(t)＝NIDm,j(t-1)p2+NI[1-Dm,j(t-1)]Im,j(t-1)p2
p2＝(1-pt)α2pt(1-α2pt)N-1[1-(1-pt)α2pt(1-α2pt)N-1]N-1
其中，Di,j(1)为节点i在1个时隙内直接发现节点j的概率，Ii,j(1)为节点i在1个时隙内间接发现节点j的概率，Ai,j(1)为节点i在第1个时隙内间接发现节点j的概率，ps为节点i发现邻居节点j的概率，t为时隙的个数，Di,j(t)为节点i在t个时隙内直接发现邻居MTj的概率，Ii,j(t)为节点i在t个时隙内间接发现邻居MTj的概率，Ii,j(t-1)为节点i在t-1个时隙内间接发现邻居MTj的概率，Ai,j(t)为节点i在第t个时隙间接发现邻居MTj的概率，Dm,j(t-1)为节点m在t-1个时隙内直接发现节点j的概率，Im,j(t-1)为节点m在t-1个时隙内间接发现节点j的概率，p2为节点i在任一时隙的第二个子时隙或第三个子时隙发现邻居节点j的概率，pt为数据包发射概率，α为所述MT选择任一波束方向的概率，N为邻居节点的数量。
因此，节点i在第t个时隙发现邻居MTj的概率为：
pgs(t)＝ps+(1-ps)Ai,j(t)
其中，pgs(t)为节点i在第t个时隙发现邻居MTj的概率，gs、s分别为下标，无物理含义，用作区分。
节点i在第t个时隙发现nd个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率为：
Figure BDA0002401711240000161
其中，pse(nd,t)为节点i在第t个时隙发现nd个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，
Figure BDA0002401711240000162
为在nd个未发现的邻居节点中任意选择一个的选择方式的个数，nd为未发现的邻居MT数量，t为时隙的个数。
p0,0＝1,p1,1＝pse(N,1)
Figure BDA0002401711240000171
pn,t＝pn-1,t-1pse(N-n+1,t)+pn,t-1[1-pse(N-n,t)],t≥n，发现在t个时隙内发现n个邻居MT；
其中，pn,t为在t个时隙内发现n个邻居MT的概率，pse(N,1)为在1个时隙发现N个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，pse(N,c)为在c个时隙发现N个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，pse(N-n,t)为在t个时隙发现N-n个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率，pse(N-n+1,t)为在t个时隙发现N-n+1个未发现的邻居MT中的任意一个邻居MT的概率。
本发明实施例可以采用多载波调制的方式，可以同时接收多个数据包，其中所述多个数据包包括：多个反馈意见数据包和hello数据、多个反馈意见数据包、或者多个握手数据包。
第1步骤，基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的多个握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的多个握手数据包，发现所述邻居MT的多个握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的多个握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT；
本发明实施例上述步骤140进一步包括：对于采用直接邻居发现算法，采用如下公式，发现t个时隙内发现n个邻居MT，具体如下：
在t个时隙内发现的邻居MT数量的期望为：
Figure BDA0002401711240000172
其中，
Figure BDA0002401711240000173
为在t个时隙内发现的邻居MT数量的期望，N为邻居节点的数量，n为当前发现的邻居节点的数量，pn,t为在t个时隙内发现n个邻居MT的概率。
由于多载波调制的方式，MT可以同时接收k个数据包，此时节点i接收到握手数据包和反馈意见数据包的概率为：
Figure BDA0002401711240000181
Figure BDA0002401711240000182
Figure BDA0002401711240000183
Figure BDA0002401711240000184
Figure BDA0002401711240000185
ps(n)＝p1(n)+p2(n)
其中，p1为节点i在任一时隙的第一个子时隙发现邻居节点j的概率，p2为节点i在任一时隙的第二个子时隙或第三个子时隙发现邻居节点j的概率，p1(n)为节点i在任一时隙的第一个子时隙发现n个邻居节点的概率，p2(n)为节点i在任一时隙的第二个子时隙或第三个子时隙发现n个邻居节点的概率，ps为节点i发现邻居节点j的概率，ps(n)为节点i发现n个邻居节点的概率，n为发现的邻居节点的数量，k为节点可同时接收的最多的数据包的个数，pt为数据包发射概率，α为所述MT选择任一波束方向的概率。
对于直接邻居发现算法，节点i在任一时隙同时发现nd个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率为：
Figure BDA0002401711240000186
其中，pse(nd,n)为节点i在任一时隙同时发现nd个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，nd为未发现的邻居节点的数量，n为发现的邻居节点的数量，
Figure BDA0002401711240000187
为在nd个未发现的邻居节点中任意选择n个的选择方式的个数，ps(n)为节点i发现n个邻居节点的概率，s为两相邻的RSU之间的距离，s≥2r，即两RSU之间的感知范围没有重合，距离小于等于通信范围的通信半径r的节点互为邻居。
在t个时隙内发现n个邻居MT的概率为pn,t：
p0,0＝1,pn,1＝pse(N,n),1≤n≤k
Figure BDA0002401711240000191
Figure BDA0002401711240000192
发现t个时隙内发现n个邻居MT；
其中，pn,t为在t个时隙内发现n个邻居MT的概率，t为时隙的个数，n为发现的邻居MT的个数，p0,0为在0个时隙内发现0个邻居MT的概率，p1,1为在1个时隙内发现1个邻居MT的概率，pse(N,n)为在任一时隙发现N个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，p0,1为在1个时隙内发现0个邻居MT的概率，p0,t为在t个时隙内发现0个邻居MT的概率，pn,1为在1个时隙内发现n个邻居MT的概率。
第2步骤，采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射多个握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的多个反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的多个反馈意见数据包，发现所述邻居MT的多个反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的多个反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
本发明实施例上述步骤140进一步包括：对于采用直接邻居发现算法，采用如下公式，发现t个时隙内发现n个邻居MT，具体如下：
对于采用gossip的间接邻居发现算法，节点i在第t个时隙同时发现nd个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率为：
Figure BDA0002401711240000193
其中，pse(nd,n,t)为节点i在第t个时隙同时发现nd个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，t为时隙的序号，n为邻居MT的序号，nd为未发现的邻居节点的数量，pgs(n,t)为节点i在第t个时隙发现邻居节点j的概率，Cnnd为在nd个未发现的邻居节点中任意选择n个的选择方式的个数，k为节点可同时接收的最多的数据包的个数。
在t个时隙内发现n个邻居MT的概率为pn,t：
p0,0＝1,pn,1＝pse(N,n,1),1≤n≤k
Figure BDA0002401711240000201
Figure BDA0002401711240000202
发现t个时隙内发现n个邻居MT；
其中，pse(N,n,1)为在第1个时隙同时发现N个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，pn,1为在1个时隙内发现n个邻居MT的概率，p0,j为在j个时隙内发现0个邻居MT的概率，pse(N,n,j)为在第j个时隙同时发现N个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，p0,t-1为在t-1个时隙内发现0个邻居MT的概率，pse(N,1,t)为在第t个时隙同时发现N个未发现的邻居MT中的任意1个邻居MT的概率，p1,t-1为在t-1个时隙内发现1个邻居MT的概率，pse(N-1,i,t)为在第t个时隙同时发现N-1个未发现的邻居MT中的任意i个邻居MT的概率，pse(N,n,t)为在第t个时隙同时发现N个未发现的邻居MT中的任意n个邻居MT的概率，pi,t-1为在t-1个时隙内发现i个邻居MT的概率，pse(N-i,n-i,t)为在第t个时隙同时发现N-i个未发现的邻居MT中的任意n-i个邻居MT的概率，pn,t-1为在t-1个时隙内发现n个邻居MT的概率，pse(N-n,i,t)为在第t个时隙同时发现N-n个未发现的邻居MT中的任意i个邻居MT的概率，n为已经发现的邻居节点的数量，k为节点可同时接收的最多的数据包的个数，pn-i,t-1为在t-1个时隙内发现n-i个邻居MT的概率，pse(N-n+i,i,t)为在第t个时隙同时发现N-n+i个未发现的邻居MT中的任意i个邻居MT的概率。
在本发明实施例中，利用信号的不同多载波调制方式，实现多数据包接收或发射，MT可以同时接收采用多个不同多载波调制方式的数据包，可以减少碰撞的产生，提升数据包传输的成功率。所以相比于现有的邻居发现方法，本发明实施例中邻居发现方法使用的算法的收敛速度明显加快，从而增大车载自组网的更新速度，提升网络性能，适用于不断变化的VANET。
在上述采用多载波调制的方式，可以同时接收多个数据包的基础上，基于邻居数量已知和能够多包接收的前提，分别使用直接邻居算法和gossip的间接邻居算法确定邻居发现数量的期望与时间的数学关系，并给出了直观的图示进行算法性能对比。具体直观的图示进行算法性能对比说明如下。
采用直接邻居发现算法和gossip的间接邻居发现算法时发现邻居总数的比例与时隙数量的关系参见图7所示，图7为本发明实施例中直接邻居发现算法和基于gossip的间接邻居发现算法的收敛速度对比示意图。采用直接邻居发现算法时发现99％的邻居所需的时隙数量与移动终端MT数量的关系如图8所示，图8为本发明实施例的直接邻居发现算法性能示意图。采用基于gossip的间接邻居发现算法时发现99％的邻居所需的时隙数量与移动终端MT数量的关系如图9所示，图9为本发明实施例的gossip的间接邻居发现算法性能示意图。本发明实施例中的基于gossip的间接邻居发现算法，也可以称为基于gossip的邻居发现算法。
从上述图7、图8及图9的仿真结果显示如下内容：
1)与直接邻居发现算法相比，采用gossip的间接邻居发现算法时，可以提高时间有效性。
2)随着网络节点数量的增多，单包接收的邻居发现过程中发生的碰撞也增多，此时多包接收的优势则渐渐体现出来，但当k≥2时，性能区别并不大。
3)随着网络节点数量增多，传统的直接邻居发现算法的收敛时间也相应的增大。
4)随着网络节点数量增多，采用gossip的间接邻居发现算法的收敛时间会有所增大。本发明实施例这样的情况，是因为网络密度太大，MT之间公共的邻居MT数量太多，这些大量的公共的邻居MT可以一次性被间接发现，极大的提升了邻居发现的效率。
下面继续对本发明实施例提供的一种车载自组网的邻居发现装置进行介绍。
参见图10，图10为本发明实施例提供的车载自组网的邻居发现装置的结构示意图。本发明实施例所提供的一种车载自组网的邻居发现装置，可以包括如下模块：
获取模块21，用于获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
预测模块22，用于根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
第一处理模块23，用于基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
第二处理模块24，用于基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
在本发明实施例中，通过FT安装有用于感知的感知设备，感知FT中MT的分布密度，由于FT感知得到MT的分布密度较为准确，因此基于MT的分布密度及MT的通信范围，预测的MT的邻居MT数量也较为准确，从而基于准确地MT的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率，以实现MT与所述邻居MT之间完成互相发现。从而快速地与邻居MT之间完成互相发现，能适应持续变化的VANET。
在一种可能的实现方式中，所述预测模块22，用于：
确定所述MT的通信范围分别相交于所述道路路边以及所述道路路面的相交范围，作为邻居MT范围；
通过所述MT的分布密度和所述邻居MT范围，预测所述邻居MT范围内的邻居MT数量，作为预测所述MT的邻居MT数量，以及预测每两个MT之间公共的邻居MT数量。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块21，用于：
采用三次握手方式，在向FT发起邻居发现过程中，获取所述MT的分布密度；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙至少包括第一个子时隙以及第二个子时隙的三个子时隙；
在所述第一个子时隙向所述FT发射握手数据包，获取所述MT的分布密度，所述MT的分布密度是由所述FT在接收到握手数据包并确认所述MT为可信节点后，并在所述第二个子时隙向所述MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包。
在一种可能的实现方式中，所述第二处理模块24，用于：
基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；
采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的握手数据包，发现所述邻居MT的握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT；
和/或，
采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的反馈意见数据包，发现所述邻居MT的反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
在一种可能的实现方式中，所述第一处理模块23，用于：
采用如下公式：
Figure BDA0002401711240000231
确定数据包的最优发射概率；
其中，pt为数据包的最优发射概率，α为所述MT选择任一波束方向的概率，N为所述邻居MT数量。
本发明实施例还提供了一种移动终端，包括如上述的车载自组网的邻居发现装置。
下面继续对本发明实施例提供的电子设备进行介绍。
参见图11，图11为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器31、通信接口32、存储器33和通信总线34，其中，处理器31，通信接口32，存储器33通过通信总线34完成相互间的通信，
存储器33，用于存放计算机程序；
处理器31，用于执行存储器33上所存放的程序时，实现上述一种车载自组网的邻居发现方法的步骤，在本发明一个可能的实现方式中，可以实现如下步骤：
获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
上述电子设备提到的通信总线可以是PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可以包括NVM(Non-Volatile Memory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例提供的方法可以应用于电子设备。具体的，该电子设备可以为：台式计算机、便携式计算机、移动终端、服务器等。在此不作限定，任何可以实现本发明的电子设备，均属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种车载自组网的邻居发现方法的步骤。
本发明实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的一种车载自组网的邻居发现方法的步骤。
本发明实施例提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的一种车载自组网的邻居发现方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备/存储介质/包含指令的计算机程序产品/计算机程序实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种车载自组网的邻居发现方法，其特征在于，应用于移动终端MT，所述方法包括：
获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量，包括：
确定所述MT的通信范围分别相交于所述道路路边以及所述道路路面的相交范围，作为邻居MT范围；
通过所述MT的分布密度和所述邻居MT范围，预测所述邻居MT范围内的邻居MT数量，作为预测所述MT的邻居MT数量，以及预测每两个MT之间公共的邻居MT数量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，包括：
采用三次握手方式，在向FT发起邻居发现过程中，获取所述MT的分布密度；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙至少包括第一个子时隙以及第二个子时隙的三个子时隙；
在所述第一个子时隙向所述FT发射握手数据包，获取所述MT的分布密度，所述MT的分布密度是由所述FT在接收到握手数据包并确认所述MT为可信节点后，并在所述第二个子时隙向所述MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现，包括：
基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；
采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的握手数据包，发现所述邻居MT的握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT；
和/或，
采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的反馈意见数据包，发现所述邻居MT的反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率，包括：
采用如下公式：
Figure FDA0002401711230000021
确定数据包的最优发射概率；
其中，pt为数据包的最优发射概率，α为所述MT选择任一波束方向的概率，N为所述邻居MT数量。
6.一种车载自组网的邻居发现装置，其特征在于，应用于移动终端MT，所述装置包括：
获取模块，用于获取固定终端FT中移动终端MT的分布密度，其中，所述FT架设于道路路边并且安装有用于感知的感知设备，所述MT的分布密度是由所述FT通过感知设备感知得到的，并在所述MT与所述FT之间进行邻居发现时被所述FT传输至所述MT；
预测模块，用于根据所述MT的分布密度和所述MT的通信范围，预测所述MT的邻居MT数量以及每两个MT之间公共的邻居MT数量；
第一处理模块，用于基于所述邻居MT数量以及所述公共的邻居MT数量，确定数据包的最优发射概率；
第二处理模块，用于基于所述数据包的最优发射概率，与所述邻居MT之间完成互相发现。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块，用于：
确定所述MT的通信范围分别相交于所述道路路边以及所述道路路面的相交范围，作为邻居MT范围；
通过所述MT的分布密度和所述邻居MT范围，预测所述邻居MT范围内的邻居MT数量，作为预测所述MT的邻居MT数量，以及预测每两个MT之间公共的邻居MT数量。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于：
采用三次握手方式，在向FT发起邻居发现过程中，获取所述MT的分布密度；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙至少包括第一个子时隙以及第二个子时隙的三个子时隙；
在所述第一个子时隙向所述FT发射握手数据包，获取所述MT的分布密度，所述MT的分布密度是由所述FT在接收到握手数据包并确认所述MT为可信节点后，并在所述第二个子时隙向所述MT发射包含有MT的分布密度的反馈意见数据包。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块，用于：
基于所述数据包的最优发射概率，采用一次握手方式和两次握手方式相混合的混合方式，向所述邻居MT发起邻居发现，与所述邻居MT之间完成互相发现；其中，
通过将每个时隙划分为三个子时隙，所述三个子时隙包括第一个子时隙、第二个子时隙及第三个子时隙；
采用所述一次握手方式，在所述第一个子时隙，以所述数据包的最优发射概率，接收到所述邻居MT的握手数据包的情况下，利用所述邻居MT的握手数据包，发现所述邻居MT的握手数据包对应的MT，其中，所述邻居MT的握手数据包包含各MT自身的信息，所述邻居MT的反馈意见数据包包含各MT已发现的所有邻居MT；
和/或，
采用两次握手方式，在所述第一个子时隙以所述数据包的最优发射概率，发射握手数据包；在所述第二个子时隙和第三个子时隙，接收到邻居MT的反馈意见数据包的情况下，利用所述邻居MT的反馈意见数据包，发现所述邻居MT的反馈意见数据包对应的MT，以及间接发现所述邻居MT的反馈意见数据包中所述邻居MT已发现的所有邻居MT。
10.一种移动终端，其特征在于，包括如上述权利要求6至9任一项所述的车载自组网的邻居发现装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111343601A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 华为技术有限公司 一种通信方法及相关设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106604395A (zh) * 2017-02-28 2017-04-26 华南理工大学 一种基于车流密度和跨层信息的有效广播周期信息的方法
US20170280350A1 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 Fedex Corporate Services, Inc. Systems, apparatus, and methods for self-adjusting a broadcast setting of a node in a wireless node network
CN108024231A (zh) * 2017-11-23 2018-05-11 华中科技大学 一种车载网络数据传输能耗优化方法及系统
CN109640369A (zh) * 2018-11-29 2019-04-16 哈尔滨工程大学 一种基于自适应功率的车载网可靠通信方法
CN110290505A (zh) * 2019-06-26 2019-09-27 江苏大学 一种车联网可预测信道中v2v链路参数的分配方法
CN110691349A (zh) * 2018-07-04 2020-01-14 青岛农业大学 车联网中面向安全应用的联合功率和竞争窗口的自适应控制算法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170280350A1 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 Fedex Corporate Services, Inc. Systems, apparatus, and methods for self-adjusting a broadcast setting of a node in a wireless node network
CN106604395A (zh) * 2017-02-28 2017-04-26 华南理工大学 一种基于车流密度和跨层信息的有效广播周期信息的方法
CN108024231A (zh) * 2017-11-23 2018-05-11 华中科技大学 一种车载网络数据传输能耗优化方法及系统
CN110691349A (zh) * 2018-07-04 2020-01-14 青岛农业大学 车联网中面向安全应用的联合功率和竞争窗口的自适应控制算法
CN109640369A (zh) * 2018-11-29 2019-04-16 哈尔滨工程大学 一种基于自适应功率的车载网可靠通信方法
CN110290505A (zh) * 2019-06-26 2019-09-27 江苏大学 一种车联网可预测信道中v2v链路参数的分配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
左雨星: "基于网络效用最大化的车联网功率控制算法", 《计算机应用》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111343601A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 华为技术有限公司 一种通信方法及相关设备

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