城市車載網(wǎng)數(shù)據(jù)分發(fā)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、作為智能交通系統(tǒng)的重要載體之一，車載網(wǎng)已經(jīng)引起全世界汽車產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注和學(xué)術(shù)界的廣泛研究。車載網(wǎng)通過車輛與車輛之間、車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信，使駕駛者能夠在超視距的范圍內(nèi)獲得其他車輛狀況信息和實(shí)時(shí)路況信息，在事故預(yù)警、保障交通安全、優(yōu)化交通流量以及為駕乘人員提供多種服務(wù)等方面具有重要作用。數(shù)據(jù)分發(fā)作為車載網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)，對于推動車載網(wǎng)的發(fā)展具有重要作用。
　　城市車載網(wǎng)提供的服務(wù)多樣化，每個(gè)車輛參與的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用也越來越多。非交通

2、安全類相關(guān)應(yīng)用的需求越來越明顯。高覆蓋率、滿足時(shí)空關(guān)聯(lián)需求、低負(fù)載等成為非交通安全類數(shù)據(jù)分發(fā)的重要目標(biāo)。然而，由于城市中車輛移動情況和通信環(huán)境復(fù)雜，造成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化，車輛之間、車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間的鏈路不穩(wěn)定，因此給數(shù)據(jù)分發(fā)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文針對城市環(huán)境中的非交通安全類數(shù)據(jù)分發(fā)，從數(shù)據(jù)放置與局部數(shù)據(jù)分發(fā)兩個(gè)方面開展研究。主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)包括以下幾方面。
　　第一，提出了城市交通流宏觀模型TLECTM及數(shù)據(jù)放置算法MFPGA

3、。通過對城市道路流量的預(yù)測決定數(shù)據(jù)放置，能有效提升數(shù)據(jù)覆蓋率。針對城市交通中道路交叉口包含多輸入流和多輸出流，有多種交通燈分配，以及存在多種非正常車流變化現(xiàn)象，建立了一種交通燈擴(kuò)展的元胞傳輸模型TLECTM?；赥LECTM對流量的預(yù)測，提出了一種數(shù)據(jù)放置算法貪心MFPGA，能達(dá)到針對道路車流量的最大數(shù)據(jù)覆蓋。
　　第二，提出了路口流量概率模型及數(shù)據(jù)放置算法。數(shù)據(jù)被分發(fā)到車輛經(jīng)過的路徑上是覆蓋該車輛的前提。針對車輛特別是私家車的完

4、整路徑很難獲取的問題，本文提出了路口流量概率模型。該模型基于OD矩陣和已知的道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用隨機(jī)路徑選擇方法，獲取車輛經(jīng)過各個(gè)路口的概率及不同車輛選擇共同路徑的重合度。基于該模型，提出了一種最大覆蓋的最優(yōu)數(shù)據(jù)放置算法與兩種貪心算法。
　　第三，提出了城市環(huán)境中局部數(shù)據(jù)分發(fā)的生存時(shí)間模型。由于車輛的移動性，局部范圍的拓?fù)洳粩嘧兓瑹o法保證數(shù)據(jù)在局部范圍內(nèi)被一直傳遞下去。局部數(shù)據(jù)生存時(shí)間是一個(gè)基礎(chǔ)性問題。本文基于概率論，詳細(xì)分析了車

5、輛之間的空間關(guān)系與相遇情況，刻劃了到達(dá)率、車速、局部范圍大小、通信距離等參數(shù)對生存時(shí)間的影響，改進(jìn)了雙向直線道路的生存時(shí)間模型，提出了十字路口的生存時(shí)間模型，從而為局部數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議提供理論指導(dǎo)與參考。
　　第四，提出了一種輕量級的局部數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議LDDP。針對城市車載網(wǎng)中，車輛只是短暫通過局部區(qū)域的特點(diǎn)，LDDP首先利用生存時(shí)間模型確定時(shí)空參數(shù)，從而有效控制數(shù)據(jù)傳播的范圍，保證局部數(shù)據(jù)分發(fā)的區(qū)域性。LDDP采用存儲轉(zhuǎn)發(fā)方式，通過動