CN112367692B - 一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于空地一体化车联网通信技术领域，公开了一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法，该方法构建由N个网络节点(内含V个移动车辆节点、U个无人机节点)的空地一体化车联网模型，并利用存储‑携带‑转发的机会传输方式进行传输；基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型；基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制；基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制。与已有机制相比，本发明可有效提高信息传输成功率，降低传输时延、路由开销以及传输跳数。

Description

一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法

技术领域

本发明属于空地一体化车联网通信技术领域，尤其涉及一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法。

背景技术

车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)通过将无线通信和信息技术集成到智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)中，可为用户提供更安全、更愉悦的驾驶体验。但是由于车联网拓扑结构高度变化，因此其连接面临频繁中断，这极大地降低了网络性能。针对上述问题，无人机可通过“存储-携带-转发”的方式辅助地面车辆进行数据传输，改善车联网的连通性。

在无人机辅助车联网(本发明称为空地一体化车联网)中，无人机和车辆为网络节点可通过多跳中继来相互传输信息。为了充分发挥空地一体化车联网的优势，近年来也有文献提出了一些中继选择技术。现有技术一提出了基于洪范技术的中继选择技术，该技术可保证传输路径的鲁棒性使消息传递更可靠。现有技术二通过优化传输概率和传输消耗来研究中继传输效率问题，分析推导了车-无人机端到端传输时延的概率分布，并提出了利用无人机协同通信来降低数据包传输时延的中继选择技术。

上述技术尽管可增强空地一体化车联网的通信能力，但仍存在一些问题。具体来说，现有技术一通过设计路由策略来进行中继选择从而改进数据传递过程，但该技术假设源节点和目的节点之间的数据传输链路是理想的，未对数据链路传输质量进行考虑。而现有技术二尽管考虑了数据链路传输质量，但其没有考虑节点转发能力，节点转发能力会对传输成功率和平均端到端延迟产生重要影响。此外，现有技术一和现有技术二均忽略了对开销的优化，开销值的大小是中继选择方法能否被实际运用的重要因素。

本发明针对现有技术存在的问题，结合链路服务质量和节点转发能力对空地一体化车联网中继选择技术进行研究，提出了一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法。该方法利用存储-携带-转发的机会传输方式进行传输，既对空地一体化车联网的数据链路传输质量进行考虑，又综合考虑了每个网络节点(车辆或无人机)的节点转发能力，并可通过设定效用函数的方式来降低网络开销。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法。

本发明是这样实现的，一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法，所述基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法通过结合链路服务质量和节点转发能力对中继节点进行选择，并利用存储-携带-转发的机会传输方式进行传输。

进一步，所述基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法包括以下步骤：

第一步，构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，移动车辆节点和无人机节点均称为网络节点，移动车辆节点和无人机节点的总数为N，N＝V+U；

第二步，基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型；

第三步，基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型；

第四步，基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制；

第五步，基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制。

进一步，所述第一步构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，具体包括：

步骤(1.1)，构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，移动车辆节点和无人机节点均称为网络节点，移动车辆节点和无人机节点的总数为N，N＝V+U，车辆可与无人机进行信息双向传输，网络中任一网络节点均可作为中继节点进行选择，源节点可为网络中任一网络节点，目的节点可为网络中任一网络节点，网络节点集合可表示为：N_k,k＝1,2,...,N；

步骤(1.2)，每个网络节点都有相应的通信范围，无人机节点的通信范围为r_u，车辆节点的通信范围为r_v，在通信范围内的节点可进行相互通信；节点之间周期性交互Hello报文，用于发现可用邻居节点；

步骤(1.3)，在空地一体化车联网中，网络的拓扑结构是时变的，可利用无人机与车辆的移动性采用存储-携带-转发的方式来进行信息传输，因此从源节点到目的节点传输路径path{N_a,N_b}可表示为：

path{N_a,N_b}＝{(t₁,N_a,k₁),...,(t_i+1,k_i,N_b)}； (S.1)

其中，N_a表示源节点，N_b表示目的节点，k_i表示第i跳的中继节点，t_i表示第i跳的时刻；

步骤(1.4)，根据步骤(1.1)、步骤(1.2)、步骤(1.3)所述的信息传输方式，从源节点到目的节点的端到端传输时延T_a,b可表示为：

其中，n表示从源节点到目的节点的总跳数，T_S、T_P、T_Q和T_C分别表示从源节点到目的节点的发送时延、传播时延、处理时延和携带时延。

进一步，所述第二步基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型具体包括：

步骤(2.1)，根据香农公式，源节点N_a与中继节点N_j之间的信道容量C_a,j为：

其中，B表示带宽，P表示源节点发射功率，n₀表示信道噪声的功率谱密度，γ表示路径损耗因子，h_a,j表示源节点N_a与中继节点N_j之间的小尺度衰落，h_a,j服从指数分布，可表示为：

其中，λ表示率参数；

步骤(2.2)，根据式(S.3)、(S.4)，可知信息成功传输概率为：

其中，R表示源节点N_a的真实传输速率，当C_a,j≥R时，信息可被成功转发；

步骤(2.3)，根据式(S.1)-(S.5)，链路服务质量I_a,j可表示为：

进一步，所述第三步基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型具体包括：

步骤(3.1)，本方法所提出的节点转发能力模型主要包括两部分：节点活跃度和节点间相遇频繁程度；

步骤(3.2)，将信息的有效存活时间以τ为时间单位划分成l个时间间隔，第m个时间间隔可以表示为τ_m；在τ_m中，m≤l，节点活跃度D_j(τ_m)是指在τ_m时间内，网络中某一节点N_j与其他节点相遇的频繁程度，可表示为：

其中，S_j(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与相遇节点组成的集合，S_j(τ_m-1)表示在τ_m-1时间内节点N_j与相遇节点组成的集合；

步骤(3.3)，节点间相遇频繁程度F_j,b(τ_m)可表示为：

其中，E_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与目的节点N_b相遇的次数，

表示在τ_m时间内节点N_j与网络中所有节点相遇的次数；

步骤(3.4)，根据式(S.7)、(S.8)，可知节点N_j对于目的节点N_b在τ_m时间内的转发能力Q_j,b(τ_m)可以表示为：

Q_j,b(τ_m)＝D_j(τ_m)F_j,b(τ_m)； (S.9)

进一步，所述第四步基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制具体包括：

步骤(4.1)，通过计算源节点N_a与中继节点N_j之间的链路服务质量I_a,j和节点转发能力Q_j,b，可得在τ_m时刻的集合C，C可表示为：

其中，r为邻居节点个数，对

从大到小排序，可得新集合C′，C′可表示为：

其中，

步骤(4.2)，为了有效地提高空地一体化车联网的传输成功率，降低传输时延，源节点可采用多副本数据传输机制，通过设立阈值ξ_a,j来自适应地增加副本数，ξ_a,j可由式(S.12)来进行计算：

根据阈值ξ_a,j，将C′分为两个集合，C_r′_elay和C′_dis，分别可表示为：

选择C_r′_elay集合内的邻居节点作为中继节点进行信息传输

；

进一步，所述第五步基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制具体包括：

步骤(5.1)，基于节点转发能力模型设计了一种控制网络开销的效用函数ψ(N_b,M,N_j)，该函数可表示为：

其中，ψ(N_b,M,N_j)表示目的节点为N_b的消息M在中继节点N_j处的效用值，ψ(N_b,M,N_j)值越小，表示该副本越应该被删除，T_a,j表示消息M从源节点N_a处产生到现在所用的时间，F_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内中继节点N_j与目的节点N_b相遇的频繁程度，C_TTL和η表示数据的有效性，可由式(S.16)、(S.17)进行计算：

步骤(5.2)，当中继节点N_j收到数据M后，根据式(S.15)对该数据的效用值进行计算，如果满足式(S.18)则进行存储，否则丢弃该数据：

其中，

表示中继节点N_j缓存数据效用值的均值，

表示中继节点N_j缓存的数据总数；如果中继节点N_j的缓存已满，N_j将丢弃效用值最小的数据M_dis，M_dis可表示为：

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明采用针对现有技术存在的问题，结合链路服务质量和节点转发能力对空地一体化车联网中继选择技术进行研究，提出了一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法。该方法利用存储-携带-转发的机会传输方式进行传输，既对空地一体化车联网的数据链路传输质量进行考虑，又综合考虑了每个网络节点(车辆或无人机)的节点转发能力，并可通过设定效用函数的方式来降低网络开销。本发明与已有机制相比，可有效提高信息传输成功率，降低传输时延、路由开销以及传输跳数。

本发明(LQFC)的技术效果与不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)的技术效果对比如图2、图3、图4、图5所示。图2、图3、图4、图5分别显示了本发明与LQFC-G、MTAP、CORV在传输成功率、传输时延、路由开销、传输跳数方面的对比。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法的流程图。

图2是本发明实施例提供的与不不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)进行信息传输成功率对比的性能对比图。

图3是本发明实施例提供的与不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)进行传输时延对比的性能对比图。

图4是本发明实施例提供的与不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)进行开销对比的性能对比图。

图5是本发明实施例提供的与不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)进行传输跳数对比的性能对比图。

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用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法包括以下步骤：

S101：构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型；

S102：基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型；

S103：基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型；

S104：基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制；

S105：基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步的描述。

本发明实施例提供的基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法包括以下步骤：

第一步构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，具体地步骤如下：

步骤(1.1)，构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，移动车辆节点和无人机节点均称为网络节点，移动车辆节点和无人机节点的总数为N，N＝V+U，车辆可与无人机进行信息双向传输，网络中任一网络节点均可作为中继节点进行选择，源节点可为网络中任一网络节点，目的节点可为网络中任一网络节点，网络节点集合可表示为：N_k,k＝1,2,...,N；

步骤(1.2)，每个网络节点都有相应的通信范围，无人机节点的通信范围为r_u，车辆节点的通信范围为r_v，在通信范围内的节点可进行相互通信；节点之间周期性交互Hello报文，用于发现可用邻居节点；

步骤(1.3)，在空地一体化车联网中，网络的拓扑结构是时变的，可利用无人机与车辆的移动性采用存储-携带-转发的方式来进行信息传输，因此从源节点到目的节点传输路径path{N_a,N_b}可表示为：

path{N_a,N_b}＝{(t₁,N_a,k₁),...,(t_i+1,k_i,N_b)}； (S.20)

其中，N_a表示源节点，N_b表示目的节点，k_i表示第i跳的中继节点，t_i表示第i跳的时刻；

步骤(1.4)，根据步骤(1.1)、步骤(1.2)、步骤(1.3)所述的信息传输方式，从源节点到目的节点的端到端传输时延T_a,b可表示为：

其中，n表示从源节点到目的节点的总跳数，T_S、T_P、T_Q和T_C分别表示从源节点到目的节点的发送时延、传播时延、处理时延和携带时延。

第二步基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型，具体地步骤如下：

步骤(2.1)，根据香农公式，源节点N_a与中继节点N_j之间的信道容量C_a,j为：

其中，B表示带宽，P表示源节点发射功率，n₀表示信道噪声的功率谱密度，γ表示路径损耗因子，h_a,j表示源节点N_a与中继节点N_j之间的小尺度衰落，h_a,j服从指数分布，可表示为：

其中，λ表示率参数；

步骤(2.2)，根据式(S.22)、(S.23)，可知信息成功传输概率为：

其中，R表示源节点N_a的真实传输速率，当C_a,j≥R时，信息可被成功转发；

步骤(2.3)，根据式(S.20)-(S.24)，链路服务质量I_a,j可表示为：

第三步基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，具体地步骤如下：

步骤(3.1)，本方法所提出的节点转发能力模型主要包括两部分：节点活跃度和节点间相遇频繁程度；

步骤(3.2)，将信息的有效存活时间以τ为时间单位划分成l个时间间隔，第m个时间间隔可以表示为τ_m；在τ_m中，m≤l，节点活跃度D_j(τ_m)是指在τ_m时间内，网络中某一节点N_j与其他节点相遇的频繁程度，可表示为：

其中，S_j(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与相遇节点组成的集合，S_j(τ_m-1)表示在τ_m-1时间内节点N_j与相遇节点组成的集合；

步骤(3.3)，节点间相遇频繁程度F_j,b(τ_m)可表示为：

其中，E_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与目的节点N_b相遇的次数，

表示在τ_m时间内节点N_j与网络中所有节点相遇的次数；

步骤(3.4)，根据式(S.26)、(S.27)，可知节点N_j对于目的节点N_b在τ_m时间内的转发能力Q_j,b(τ_m)可以表示为：

Q_j,b(τ_m)＝D_j(τ_m)F_j,b(τ_m)； (S.28)

第四步基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制，具体地步骤如下：

步骤(4.1)，通过计算源节点N_a与中继节点N_j之间的链路服务质量I_a,j和节点转发能力Q_j,b，可得在τ_m时刻的集合C，C可表示为：

其中，r为邻居节点个数，对

从大到小排序，可得新集合C′，C′可表示为：

其中，

步骤(4.2)，为了有效地提高空地一体化车联网的传输成功率，降低传输时延，源节点可采用多副本数据传输机制，通过设立阈值ξ_a,j来自适应地增加副本数，ξ_a,j可由式(S.31)来进行计算：

根据阈值ξ_a,j，将C′分为两个集合，C_r′_elay和C′_dis，分别可表示为：

选择C_r′_elay集合内的邻居节点作为中继节点进行信息传输。

第五步基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制，具体地步骤如下：

步骤(5.1)，本发明基于节点转发能力模型设计了一种控制网络开销的效用函数ψ(N_b,M,N_j)，该函数可表示为：

其中，ψ(N_b,M,N_j)表示目的节点为N_b的消息M在中继节点N_j处的效用值，ψ(N_b,M,N_j)值越小，表示该副本越应该被删除，T_a,j表示消息M从源节点N_a处产生到现在所用的时间，F_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内中继节点N_j与目的节点N_b相遇的频繁程度，C_TTL和η表示数据的有效性，可由式(S.35)、(S.36)进行计算：

步骤(5.2)，当中继节点N_j收到数据M后，根据式(S.34)对该数据的效用值进行计算，如果满足式(S.18)则进行存储，否则丢弃该数据：

其中，

表示中继节点N_j缓存数据效用值的均值，

表示中继节点N_j缓存的数据总数；如果中继节点N_j的缓存已满，N_j将丢弃效用值最小的数据M_dis，M_dis可表示为：

下面结合仿真对本发明的技术效果作详细的描述。

本实验对一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法和基于相同网络参数的已有机制进行仿真，验证本发明方法的优越性。具体地步骤如下：相同网络参数为4500m*3400m的区域，车辆与无人机在仿真区域内随机放置，车辆通信范围为200m，无人机通信范围为1000m，在该环境中车辆数目在0到500之间变化，车辆行驶速度为0-50km/h，无人机飞行速度为0-70km/h，无人机飞行高度为0-200m，无人机数量为20，传输方式为Wi-Fi。统计以下四个方面的数据：1.传输成功率；2.传输时延；3.路由开销；4.传输跳数。目的节点与源节点随机选取，结果为仿真1000次后的平均值。

将本发明与不采用无人机的地面车联网(LQFC-G)、现有技术一(MTAP)、现有技术二(CORV)进行性能对比，如图2-图5所示。

综上，本发明实施例提供的一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法，针对现有技术存在的问题，结合链路服务质量和节点转发能力对空地一体化车联网中继选择技术进行研究，利用存储-携带-转发的机会传输方式进行传输，既对空地一体化车联网的数据链路传输质量进行考虑，又综合考虑了每个网络节点(车辆或无人机)的节点转发能力，并可通过设定效用函数的方式来降低网络开销。本发明与已有机制相比，可有效提高信息传输成功率，降低传输时延、路由开销以及传输跳数。

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 (1)

1.一种基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法，其特征在于，所述基于链路服务质量的空地一体化车联网中继选择方法包括以下步骤：

第一步，构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型；

第二步，基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型；

第三步，基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型；

第四步，基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制；

第五步，基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制；

所述第一步构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，具体包括：

步骤(1.1)，构建由V个移动车辆节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型，移动车辆节点和无人机节点均称为网络节点，移动车辆节点和无人机节点的总数为N，N＝V+U，车辆可与无人机进行信息双向传输，网络中任一网络节点均可作为中继节点进行选择，源节点可为网络中任一网络节点，目的节点可为网络中任一网络节点，网络节点集合可表示为：N_k,k＝1,2,...,N；

步骤(1.2)，每个网络节点都有相应的通信范围，无人机节点的通信范围为r_u，车辆节点的通信范围为r_v，在通信范围内的节点可进行相互通信；节点之间周期性交互Hello报文，用于发现可用邻居节点；

步骤(1.3)，在空地一体化车联网中，网络的拓扑结构是时变的，可利用无人机与车辆的移动性采用存储-携带-转发的方式来进行信息传输，从源节点到目的节点传输路径path{N_a,N_b}表示为：

path{N_a,N_b}＝{(t₁,N_a,k₁),...,(t_i+1,k_i,N_b)}； (S.1)

其中，N_a表示源节点，N_b表示目的节点，k_i表示第i跳的中继节点，t_i表示第i跳的时刻；

步骤(1.4)，从源节点到目的节点的端到端传输时延T_a,b表示为：

其中，n表示从源节点到目的节点的总跳数，T_S、T_P、T_Q和T_C分别表示从源节点到目的节点的发送时延、传播时延、处理时延和携带时延；

所述第二步基于空地一体化车联网模型，构建源节点至中继节点之间的链路服务质量模型具体包括：

步骤(2.1)，根据香农公式，源节点N_a与中继节点N_j之间的信道容量C_a,j为：

其中，B表示带宽，P表示源节点发射功率，n₀表示信道噪声的功率谱密度，γ表示路径损耗因子，h_a,j表示源节点N_a与中继节点N_j之间的小尺度衰落，h_a,j服从指数分布，表示为：

其中，λ表示率参数；

步骤(2.2)，根据式(S.3)、(S.4)，可知信息成功传输概率为：

其中，R表示源节点N_a的真实传输速率，当C_a,j≥R时，信息可被成功转发；

步骤(2.3)，根据式(S.1)-(S.5)，链路服务质量I_a,j表示为：

所述第三步基于空地一体化车联网模型，构建中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型具体包括：

步骤(3.1)，本方法所提出的节点转发能力模型主要包括两部分：节点活跃度和节点间相遇频繁程度；

步骤(3.2)，将信息的有效存活时间以τ为时间单位划分成l个时间间隔，第m个时间间隔表示为τ_m；在τ_m中，m≤l，节点活跃度D_j(τ_m)是指在τ_m时间内，网络中某一节点N_j与其他节点相遇的频繁程度，表示为：

其中，S_j(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与相遇节点组成的集合，S_j(τ_m-1)表示在τ_m-1时间内节点N_j与相遇节点组成的集合；

步骤(3.3)，节点间相遇频繁程度F_j,b(τ_m)表示为：

其中，E_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内节点N_j与目的节点N_b相遇的次数，

表示在τ_m时间内节点N_j与网络中所有节点相遇的次数；

步骤(3.4)，根据式(S.7)、(S.8)，可知节点N_j对于目的节点N_b在τ_m时间内的转发能力Q_j,b(τ_m)表示为：

Q_j,b(τ_m)＝D_j(τ_m)F_j,b(τ_m) (S.9)；

所述第四步基于源节点至中继节点之间的链路服务质量模型、中继节点至目的节点之间的节点转发能力模型，构建中继节点选择机制具体包括：

步骤(4.1)，通过计算源节点N_a与中继节点N_j之间的链路服务质量I_a,j和节点转发能力Q_j,b，可得在τ_m时刻的集合C，C表示为：

其中，r为邻居节点个数，对

从大到小排序，可得新集合C′，C′表示为：

其中，

步骤(4.2)，为了有效地提高空地一体化车联网的传输成功率，降低传输时延，源节点可采用多副本数据传输机制，通过设立阈值ξ_a,j来自适应地增加副本数，ξ_a,j由式(S.12)来进行计算：

根据阈值ξ_a,j，将C′分为两个集合，C′_relay和C′_dis，分别表示为：

选择C_r′_elay集合内的邻居节点作为中继节点进行信息传输；

所述第五步基于中继节点选择机制，构建冗余副本删除机制具体包括：

步骤(5.1)，基于节点转发能力模型设计了一种控制网络开销的效用函数ψ(N_b,M,N_j)，该函数表示为：

其中，ψ(N_b,M,N_j)表示目的节点为N_b的消息M在中继节点N_j处的效用值，T_a,j表示消息M从源节点N_a处产生到现在所用的时间，F_j,b(τ_m)表示在τ_m时间内中继节点N_j与目的节点N_b相遇的频繁程度，C_TTL和η表示数据的有效性，由式(S.16)、(S.17)进行计算：

步骤(5.2)，当中继节点N_j收到数据M后，根据式(S.15)对该数据的效用值进行计算，如果满足式(S.18)则进行存储，否则丢弃该数据：

其中，

表示中继节点N_j缓存数据效用值的均值，

表示中继节点N_j缓存的数据总数；如果中继节点N_j的缓存已满，N_j将丢弃效用值最小的数据M_dis，M_dis表示为：

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