CN112073940B - 一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法和介质 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体公开一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，包括：将目标车载社交网络中各汽车的消息发送概率设定为相同的关于汽车度值的增函数表达式；基于车载社交网络中的汽车度值分布和网络参数以及函数表达式中各参数的搜索步长和搜索上下界值，计算并比较不同的函数表达式中的参数下目标车载社交网络的平均PNAoI，得到最小平均PNAoI对应的函数表达式中的各参数值以及各汽车的消息发送概率。本发明由于在面向未来的车载社交网络中，充分考虑了汽车之间的社交关系对于车载社交网络通信性能的影响，因而能够有效降低车载社交网络的平均PNAoI，从而提升汽车收到的信息的新鲜度。

Description

一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法和介质
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法和介质。
背景技术
在面向未来自动驾驶汽车的车联网中，人类对汽车行驶的干预将大大减小，所以可以在汽车行驶过程中分配更多的时间做除驾驶以外的事情。可以预见，随着汽车通信功能的不断完善，汽车将和智能手机一样成为人们进行通信及社交的主要载体。在这种背景下，车载社交网络已然成为下一代车载网络研究的热点。此外，人类是车载社交网络中的汽车的使用主体，所以车载社交网络中的传播的信息通常是和人类的出行相关，比如道路的拥堵状况、目的地的车位信息等等。这类信息的信源通常会对信息进行实时更新，而信宿则希望尽可能获得实时的信息，即获得的信息尽可能新鲜。信宿收到的信息的新鲜度不仅和信息的传输时延有关，还和信源的信息更新相关。综合考虑时延和信息更新对信息新鲜度的影响，AoI(Age of Information)这一性能指标最近被提出用来评估信宿收到的信息的新鲜度。
在车载社交网络中，可以用汽车的度值来表示与该汽车存在社交关系的其它汽车的数量，而只有存在社交关系的汽车之间才能够直接进行通信。此外，汽车一般采用CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoid，带有冲突避免的载波侦听多路访问)的机制来获取信道占用权从而发送消息。为了减小冲突的发生以提升汽车收到的信息的新鲜度，通常汽车会一定的概率来抢占信道以发送消息。在这种情况下，如何设定汽车消息发送概率是一个很关键的问题。目前的汽车消息发送概率的设定方法都是基于传统的车联网的场景，只考虑了汽车之间的物理通信链路性能这一因素，使得汽车收到的信息的新鲜度不高。
发明内容
本发明提供一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法和介质，用以解决现有汽车消息发送概率设定方法存在的汽车收到信息的新鲜度不高的技术问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，包括：
将目标车载社交网络中各汽车的消息发送概率设定为相同的关于汽车度值的增函数表达式；
基于所述车载社交网络中的汽车度值分布和网络参数以及所述函数表达式中各参数的搜索步长和搜索上下界值，计算并比较不同的所述函数表达式中的参数下所述目标车载社交网络的平均PNAoI，得到最小平均PNAoI对应的所述函数表达式中的各参数值以及各汽车的消息发送概率；
其中，所述平均PNAoI表示NAoI随着时间演化的一系列极大值的平均值，所述NAoI表示各时刻下车载社交网络中所有汽车对应的AoI中的最大值。
本发明的有益效果是：本发明将各汽车的消息发送概率设定为相同的关于汽车度值的增函数表达式，在此基础上，通过计算比较不同的函数表达式参数下目标车载社交网络的平均PNAoI大小，将最小平均PNAoI对应的函数表达式参数值确定为最优的参数值，用以计算每个汽车在其度值下的消息发送概率，该方法由于在面向未来的车载社交网络中，充分考虑了汽车之间的社交关系对于车载社交网络通信性能的影响，因而能够有效降低车载社交网络的平均PNAoI，从而提升汽车收到的信息的新鲜度。
上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述车载社交网络的平均PNAoI的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000031
其中E[S]为被车载社交网络中所有汽车成功接收的数据包从产生至其被所有汽车成功接收所经历的时间的期望，E[Z]为从所述数据包被所有汽车成功接收开始至新的数据包首次产生所经历的时间的期望，E[H]为从所述数据包被所有汽车成功接收后首次产生新的数据包开始至首次所有汽车都成功接收同一数据包所经历的时间的期望。
本发明的进一步有益效果是：将平均PNAoI分为三部分，充分考虑了AoI随时间演化过程的各态历经性，将平均PNAoI(PNAoI关于时间的平均值)用PNAoI的统计平均值来表示，即平均PNAoI等于单个PNAoI的期望，这使得对平均PNAoI进行计算变得可行。
进一步，所述汽车度值分布为幂率分布，表示为：
p(w)＝Cw-γ
其中，p(w)表示汽车的度值等于w的概率，C为归一化常数，γ为幂指数参数。
进一步，所述增函数表达式为：pt＝ηwσ；
其中，pt为汽车的消息发送概率，w为汽车的度值，η、σ均为所述函数表达式的参数。
进一步，当所述车载社交网络基于抢占的数据包传输策略，且数据包分发分为两个阶段，依次为I2V通信和V2V通信，在所述车载社交网络内汽车仅和距离其最近且存在社交关系的汽车进行通信，则所述平均PNAoI的计算表达式为：
Figure GDA0003081791710000032
其中，
Figure GDA0003081791710000033
Figure GDA0003081791710000041
式中，M为消息编码后的码长，B0为I2V通信带宽，N为道路上的汽车数，BV为V2V通信带宽，βw为度值为w的汽车在单位时间τV2V内成功收到其它汽车传输过来的数据包的概率，y为有效数据包编号，λ为泊松过程强度，E(εI2V)为数据包在I2V链路上传输的误符号率的期望。
进一步，所述E(εI2V)表示为：
Figure GDA0003081791710000042
式中，hI2V为数据包在I2V链路上传输所经历的瑞利衰落，Q表示高斯Q函数，PB为基站的发射功率，Λ是取决于天线特性和参考距离处的平均信道衰减的传播常数，dI2V为基站至种子汽车的距离，N0为噪声功率谱密度，Ψ为消息数据包的大小，α为路径损耗指数。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行如上所述的任一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法流程框图；
图2为一种典型车载社交网络的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种考虑度值的车载社交网络中NAoI随时间的演化图；
图4为本发明实施例提供的考虑度值的汽车消息发送概率的设定方法和现有所有汽车消息发送概率设定为相等的方法下平均PNAoI随消息生成更新对应的泊松过程的强度的变化图；
图5为本发明实施例提供的考虑度值的汽车消息发送概率的设定方法和现有所有汽车消息发送概率设定为相等的方法下平均PNAoI随消息编码码长的变化图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例一
一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，如图1所示，包括：
将目标车载社交网络中各汽车的消息发送概率设定为相同的关于汽车度值的函数表达式；
基于车载社交网络中的汽车度值分布和网络参数以及函数表达式中各参数的搜索步长和搜索上下界值，计算并比较不同的函数表达式中的参数下目标车载社交网络的平均PNAoI，得到最小平均PNAoI对应的函数表达式中的各参数值以及各汽车的消息发送概率；
其中，平均PNAoI表示NAoI随着时间演化的一系列极大值的平均值，NAoI表示各时刻下车载社交网络中所有汽车对应的AoI中的最大值。
需要说明的是，汽车消息发送概率为关于汽车度值的增函数。且汽车消息发送概率表达式中参数搜索的上下界值的设定，必须保证对于车载社交网络中的任何一辆汽车的消息发送概率的值在区间[0,1]内。
其中，优选的，车载社交网络的平均PNAoI的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000061
其中E[S]为被车载社交网络中所有汽车成功接收的数据包从产生至其被所有汽车成功接收所经历的时间的期望，E[Z]为从所述数据包被所有汽车成功接收开始至新的数据包首次产生所经历的时间的期望，E[H]为从所述数据包被所有汽车成功接收后首次产生新的数据包开始至首次所有汽车都成功接收同一个数据包所经历的时间的期望。
图2所示的一种车载社交网络的示意图，其中汽车的总数为N，相邻汽车的间距相等且为L0。基站的发射功率为PB，汽车的发射功率为PV，汽车的有效通信范围为以汽车为中心、长度为L的路段。假设道路上的汽车的度值，即与该汽车存在社交关系的汽车数服从度指数为γ的幂率分布，用p(w)表示汽车的度值等于w的概率，那么有：p(w)＝Cw-γ，其中，C为归一化常数。
另外，考虑基站向道路上的汽车分发实时更新的消息，消息在基站端的产生更新服从强度为λ的泊松过程。消息分发分为两个阶段：第一阶段，基站会选取一辆汽车作为种子汽车，向该辆种子汽车采用I2V(Infrastructure-to-Vehicle)通信机制传输实时更新的消息。第二阶段，收到基站传输过来的消息的种子汽车将消息通过V2V(Vehicle-to-Vehicle)通信机制转发给其他车辆，而收到消息的车辆也可以充当信源将消息转发给未收到信息的其他汽车，从而消息就得以在网络中逐渐铺开。
其中，第一个阶段内消息数据包在I2V链路上的传输时延的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000062
其中，M为消息编码后的码长，B0为I2V通信带宽。
消息数据包在I2V链路上传输的误符号率的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000071
其中，
Figure GDA0003081791710000072
为高斯Q函数，
Figure GDA0003081791710000073
表示消息数据包在I2V链路上传输所经历的瑞利衰落，Ψ为消息数据包的大小，Λ是取决于天线特性和参考距离处的平均信道衰减的传播常数，α为路径损耗指数，N0为噪声功率谱密度。
在第二个阶段内，消息数据包在单跳V2V链路上的传输时延的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000074
其中，BV为V2V通信带宽，将τV2V称作消息数据包在第二阶段分发过程中的单位时间。
消息数据包在从汽车Vi传输至汽车Vj的单跳V2V链路上的误符号率的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000075
其中，
Figure GDA0003081791710000076
表示数据包从汽车Vi传输至汽车Vj所经历的瑞利衰落，
Figure GDA0003081791710000077
为汽车Vi至汽车Vj的距离。
在本实施例中，假设汽车只会和距离其最近且存在社交关系的汽车进行通信。此外，在V2V通信中，汽车采用基于指数退避机制的CSMA/CA(Carrier Sense MultipleAccess with Collision Avoid，带有冲突避免的载波侦听多路访问)的协议来获取信道占用权从而发送消息。每辆汽车的载波侦听范围为以该汽车为中心、长度为2L的路段。此外，为了减小冲突的发生以提升汽车收到的信息的新鲜度，汽车会以一定的概率来抢占信道以发送消息。
具体地，用pi,t表示汽车Vi想要传输数据包的概率(也称作消息发送概率)。对于汽车Vi，其对应的退避倒计时器减至0的概率的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000081
其中，Wmin为最小的竞争窗口大小，mmax为最大的退避次数，pi,c1为汽车Vi开始传输数据包时冲突发生的概率，其计算公式为：
Figure GDA0003081791710000082
这里，Φi为与汽车Vi同时竞争信道的汽车组成的集合，|Φi|为该集合中汽车的数量，Γi为汽车Vi载波侦听范围内、除汽车Vi以外的汽车组成的集合。
那么，汽车Vj在时间段τI2V内成功收到来自汽车Vi发送的数据包的概率的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000083
其中，
Figure GDA0003081791710000084
为从汽车Vi到汽车Vj存在可行的传输链路的概率，即汽车Vi是汽车Vj通信范围内距离Vj最近的存在社交关系的汽车的概率。
用汽车V(w)表示车载社交网络中度值为w的一辆汽车，用φ(w)表示汽车V(w)的通信范围内、除汽车V(w)以外的所有汽车组成的集合。因为每辆汽车只接收其通信范围内距离其最近的存在社交关系的汽车传输的消息，所以对于属于集合φ(w)的汽车Vi，从汽车Vi到汽车V(w)存在可行的传输链路的概率为：
Figure GDA0003081791710000091
其中，
Figure GDA0003081791710000092
和
Figure GDA0003081791710000093
分别为汽车Vi和汽车Vj与汽车V(w)存在社交关系的概率。
Figure GDA00030817917100000911
为车载社交网络中所有汽车组成的集合。
Figure GDA0003081791710000094
和
Figure GDA0003081791710000095
分别为汽车Vi和汽车Vj至汽车V(w)的距离。最后，等式(a)成立是因为与汽车V(w)相距小于
Figure GDA0003081791710000096
的汽车数量为
Figure GDA0003081791710000097
其中L0为相邻汽车的间距。
用βw表示汽车V(w)在单位时间τV2V内成功收到其它汽车传输过来的数据包的概率，那么，其计算公式为：
Figure GDA0003081791710000098
其中，
Figure GDA0003081791710000099
为汽车Vi至汽车V(w)的单跳V2V通信链路上的误符号率的期望，其计算公式为：
Figure GDA00030817917100000910
那么，车载社交网络中的任意一辆汽车在单位时间τV2V内成功收到来自其它汽车传输的数据包的概率β的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000101
由于基站产生的数据包在消息分发期间不断更新，基站希望确保汽车收到的消息是新鲜的，即汽车收到的信息数据包的时间戳(消息数据包的产生时间)是最新的。为此，基站采用基于抢占的调度方式进行数据包的传输。具体地，如果基站产生了新的数据包，车载社交网络中正在进行传输的其它数据包会被认为是过时的，并且将被新的数据包抢占。此时，所有的汽车将丢弃过时的数据包并准备接收新的数据包。因此，不是基站产生的所有数据包都能够被所有的汽车成功接收。把能够被所有的汽车成功接收的数据包称为有效数据包。
记ty＝0为种子汽车刚成功收到基站传输的第y个有效数据包时所对应的时刻。此外，用iy(ty)表示截止到ty时刻为止、车载社交网络中已成功收到第y个有效数据包的汽车比例。基于平均场论，iy(ty)随时间的演化可以用以下的非线性一阶微分方程描述：
Figure GDA0003081791710000102
通过解上述的微分方程，可以得到iy(ty)的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000103
其中，
Figure GDA0003081791710000104
是因为当ty＝0时，仅仅只有种子汽车收到了第y个有效数据包。此外，用ty,all表示从种子汽车成功收到第y个有效数据包开始至所有汽车都成功收到该数据包所经历的单位时间数。那么，有：
Figure GDA0003081791710000111
将上式代入iy(ty)的计算公式，可以得到：
Figure GDA0003081791710000112
因此，从ty＝0时刻开始至所有汽车都成功收到第y个有效数据包所经历的时间
Figure GDA0003081791710000113
的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000114
AoI(Age of information)可以用来度量汽车收到的来自于基站实时更新的消息的新鲜度。具体地，对于汽车Vi，其AoI的定义如下：
Figure GDA0003081791710000115
其中，t表示当前时刻，
Figure GDA0003081791710000116
表示汽车Vi距离时刻t最近一次成功收到来自基站的消息所产生的时刻，且需满足
Figure GDA0003081791710000117
将车载社交网络中所有汽车收到的来自于基站实时更新的消息的AoI的最大值定义为Network Age of Information(NAoI)，即：
Figure GDA0003081791710000118
其中，
Figure GDA0003081791710000119
为整个车载社交网络内的所有汽车所组成的集合。
图3所示的一种考虑度值的车载社交网络中NAoI随时间的演化图。根据NAoI的定义，NAoI的值随着时间的推移不断增加，直至车载社交网络中的所有汽车都成功地接收到相同的数据包。此时，NAoI的值将会下降，并等于从基站产生该数据包至该数据包被所有汽车都成功接收所经历的时间，将这段时间称为该数据包的服务时间。因此，NAoI随着时间的演化中存在一系列的极大值，例如图3中所示的ΔP1、ΔP2和ΔP3，这些值也被称为Peak NAoI(PNAoI)。特别地，用ΔPi表示第i个PNAoI的值。此外，在图3中，gx和uy分别表示第x个数据包和第y个有效数据包在基站端的产生时刻，ay表示车载社交网络中的所有汽车都成功收到第y个有效数据包的时刻。此外，时间段Sy表示第y个有效数据包的服务时间。根据图2，有：Sy＝ay-uy。
用时间段Zy表示从第y-1个有效数据包被所有汽车成功接收的时刻开始至基站首次产生新的数据包所经历的时间。那么，有：Zy＝Gy-ay-1，其中，Gy＝min{gx|gx＞ay-1}是时刻ay-1后基站首次产生新的数据包的时刻。
图3中的时间段Hy表示从时刻Gy开始至第y个有效数据包被所有汽车成功接收所经历的时间，并且有：Hy＝ay-Gy，根据图3中的几何关系，ΔPi可以由下式给出：ΔPy＝Sy-1+Zy+Hy，那么，PNAoI关于时间的平均值(也称作平均PNAoI)为：
Figure GDA0003081791710000121
其中，Ωt为到时刻t为止被所有汽车都成功接收的有效数据包的个数，E[·]为求期望运算符。等式(b)成立是由于假设NAoI随时间的演化过程具有各态历经性，因此当时间足够长时，PNAoI关于时间的平均值将收敛到其期望值。
因为有效数据包的分发分为I2V传输和V2V分发两个阶段，因此E[Sy-1]的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000131
由于时间段[ay-1,ay-1+Zy)内基站端没有产生数据包，因此Zy＞t0的概率等于时间段t0内基站端没有产生数据包的概率。而数据包在基站端的产生服从强度为λ的泊松过程，所以有：
Figure GDA0003081791710000132
上式表明Zy服从率参数为λ的指数分布。那么，Zy的期望的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000133
用
Figure GDA0003081791710000134
表示基站在时刻Gy产生的数据包。考虑到本实施例采用基于抢占的数据包传输策略，将讨论E[Hy]的推导过程中涉及的四种可能出现的情况：
(1)数据包
Figure GDA0003081791710000135
在传输过程中没有被抢占，并最终被车载社交网络中所有汽车成功接收；
(2)在消息分发的第一个阶段——基站至种子汽车的I2V通信过程中，数据包
Figure GDA0003081791710000136
被基站新产生的数据包抢占，然后基站开始传输新产生的数据包。该新产生的数据包在传输过程中可能不被抢占，也可能被基站后续产生的数据包抢占；
(3)数据包
Figure GDA0003081791710000137
在消息分发的第一个阶段——基站至种子汽车的I2V通信过程中实现了成功传输，即
Figure GDA0003081791710000138
被种子汽车成功接收。但是在信息分发的第二个阶段——V2V分发的过程中，
Figure GDA0003081791710000139
被基站新产生的数据包抢占，然后基站开始传输新产生的数据包。同样地，该新产生的数据包在传输过程中可能不被抢占，也可能被基站后续产生的数据包抢占；
(4)数据包
Figure GDA00030817917100001310
没有被种子汽车成功接收，接着等待基站产生并传输新的数据包。该新产生的数据包在传输过程中可能不被抢占，也可能被基站后续产生的数据包抢占。
通过对上述的四种可能出现的情况逐一进行分析，可以得到E[Hy]的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000141
其中，E(εI2V)的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000142
那么，平均PNAoI的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000143
优选的，上述消息发送概率的函数表达式为单调递增的函数表达式。
函数表达式可为：pt＝ηwσ；其中，pt为汽车的消息发送概率，w为汽车的度值，η、σ均为函数表达式的参数。
设置参数σ的搜索步长σ0以及搜索的下界值σmin和上界值σmax；设置参数η的搜索步长η0以及搜索的下界值0和上界值1/(N-1)σ(该上界值由消息发送概率取值范围以及函数表达式确定)。
将pt＝ηwσ代入上述推导的车载社交网络的平均PNAoI的计算公式，可以得到：
Figure GDA0003081791710000151
其中，
Figure GDA0003081791710000152
表示车载社交网络的平均PNAoI，E(εI2V)的计算公式为：
Figure GDA0003081791710000153
这里，
Figure GDA0003081791710000154
为高斯Q函数。
将pt＝ηwσ代入上述推导的βw的计算公式，可以得到：
Figure GDA0003081791710000155
其中，
Figure GDA0003081791710000156
Figure GDA0003081791710000157
Figure GDA0003081791710000161
图4比较了本实施例提供的考虑度值的汽车消息发送概率的设定方法和所有汽车消息发送概率设定为相等的方法下平均PNAoI随消息生成更新对应的泊松过程的强度的变化，图5比较了本实施例提供的考虑度值的汽车消息发送概率的设定方法和所有汽车消息发送概率设定为相等的方法下平均PNAoI随消息编码码长的变化。从这两张图中可以看出相比于所有汽车消息发送概率设定为相等的方法，本实施例提供的考虑度值的汽车消息发送概率的设定方法可以有效降低平均PNAoI，从而提升汽车收到的信息的新鲜度。
综上，本实施例由于综合考虑汽车之间的物理通信链路性能和汽车之间的社交关系对于车载社交网络通信性能的影响，能够有效降低车载社交网络的平均PNAoI，从而提升汽车收到的信息的新鲜度。
实施例二
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行如上所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法。
相关技术方案同实施例一，在此不再赘述。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，其特征在于，包括：
将目标车载社交网络中各汽车的消息发送概率设定为相同的关于汽车度值的增函数表达式，所述增函数表达式为：pt＝ηwσ；
其中，pt为汽车的消息发送概率，w为汽车的度值，η、σ均为所述函数表达式的参数；
基于所述车载社交网络中的汽车度值分布和网络参数以及所述函数表达式中各参数的搜索步长和搜索上下界值，计算并比较不同的所述函数表达式中的参数下所述目标车载社交网络的平均PNAoI，得到最小平均PNAoI对应的所述函数表达式中的各参数值以及各汽车的消息发送概率；
其中，所述平均PNAoI表示NAoI随着时间演化的一系列极大值的平均值，所述NAoI表示各时刻下车载社交网络中所有汽车对应的AoI中的最大值。
2.根据权利要求1所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，其特征在于，所述车载社交网络的平均PNAoI的计算公式为：
Figure FDA0003081791700000011
其中E[S]为被车载社交网络中所有汽车成功接收的数据包从产生至其被所有汽车成功接收所经历的时间的期望，E[Z]为从所述数据包被所有汽车成功接收开始至新的数据包首次产生所经历的时间的期望，E[H]为从所述数据包被所有汽车成功接收后首次产生新的数据包开始至首次所有汽车都成功接收同一数据包所经历的时间的期望。
3.根据权利要求2所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，其特征在于，所述汽车度值分布为幂率分布，表示为：
p(w)＝Cw-γ
其中，p(w)表示汽车的度值等于w的概率，C为归一化常数，γ为幂指数参数。
4.根据权利要求3所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，其特征在于，当所述车载社交网络基于抢占的数据包传输策略，且数据包分发分为两个阶段，依次为I2V通信和V2V通信，在所述车载社交网络内汽车仅和距离其最近且存在社交关系的汽车进行通信，则所述平均PNAoI的计算表达式为：
Figure FDA0003081791700000021
其中，
Figure FDA0003081791700000022
Figure FDA0003081791700000023
式中，M为消息编码后的码长，B0为I2V通信带宽，N为道路上的汽车数，BV为V2V通信带宽，βw为度值为w的汽车在τV2V内成功收到其它汽车传输过来的数据包的概率，τV2V为消息数据包在单跳V2V链路上的传输时延，表示为
Figure FDA0003081791700000024
y为有效数据包编号，λ为基站端消息生成更新对应的泊松过程的强度，E(εI2V)为数据包在I2V链路上传输的误符号率的期望。
5.根据权利要求4所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法，其特征在于，所述E(εI2V)表示为：
Figure FDA0003081791700000025
式中，hI2V为数据包在I2V链路上传输所经历的瑞利衰落，Q表示高斯Q函数，PB为基站的发射功率，Λ是取决于天线特性和参考距离处的平均信道衰减的传播常数，dI2V为基站至种子汽车的距离，N0为噪声功率谱密度，Ψ为消息数据包的大小，α为路径损耗指数。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至5任一项所述的一种车载社交网络中汽车消息发送概率的设定方法。
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