[发明专利]一种基于传染病算法的车联网数据广播方法有效
| 申请号: | 201710155736.X | 申请日: | 2017-03-16 |
| 公开(公告)号: | CN107071827B | 公开(公告)日: | 2020-05-01 |
| 发明(设计)人: | 田大新;刘超;王云鹏;周建山;郑坤贤;朱宇凯;李玉洲;刘文豪;康璐 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
| 主分类号: | H04W28/02 | 分类号: | H04W28/02;H04W84/18;H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 赵文颖 |
| 地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 传染病 算法 联网 数据 广播 方法 | ||
本发明公开了一种基于传染病算法的车联网数据广播方法,在区域A内,路侧单元把检测到的车辆信息发送给区域内的基站,基站整合信息后进行广播。车辆收到基站广播的信息之后,能够自适应地调节自身发送信标的频率:当车辆较稀疏或者数据包渗透率较小时,车辆提高发信标的频率,从而提高车辆之间的通信连接概率,提高数据包的可达率;当车辆较密集或者数据包渗透率较大时,车辆降低发信标的频率,从而减少数据包的发送,避免网络中数据包冗余,减少数据包冲突。应用本发明方法能够有效地避免车辆自组织网络中数据包洪泛,能够高效地利用网络资源,从而提高数据包的可达率,降低延迟。
技术领域
本发明方法涉及车联网技术领域以及无线通信技术领域,尤其涉及一种基于传染病算法的车联网数据广播方法。
背景技术
车辆自组织网络是传统移动自组织网络在交通道路上的应用,可用于提供交通安全服务以及车内娱乐服务。车辆之间通过交换安全相关的信息来实现交通安全预警,避免发生交通事故。安全相关的数据包需要及时地发送给周边车辆,对延迟及可达性有较高的要求。由于车辆自组织网络具有自治性、无固定结构、多跳路由以及由车辆高速移动引起的网络拓扑动态变化等特点,使得车辆之间的通信连接具有高度随机性,通信连接中断问题暴露。研究表明,在车辆自组织网络中使用传统的传输层协议(如TCP,UDP)和路由协议(如AODV,OLSR),数据包的传输可达性差,延迟大且延迟抖动剧烈,难以满足车辆自组织网络中安全相关数据包的传输要求。
基于“存储-携带-转发”机制的传染病路由算法是延迟容忍网络中最重要的路由算法之一,其核心思想是在彼此通信范围内的两个节点互换对方没有的数据包,经过多次互换数据包,网络中非孤立的节点最终会收到所以数据包,这使得传染病路由算法在理论上可以实现延迟最小而可达性最好。因此,在车辆自组织网络中,传染病路由算法比传统路由协议更有优势。但是,纯粹的传染病路由算法本质上是一种无限制洪泛算法,其会尝试所有可能的路径去发送数据包,尤其是车流密度较高时,会使得大量网络资源被占用,网络中数据包泛滥,竞争激烈,从而导致传输延迟增大,可达率降低,同样难以满足安全相关数据包的传输要求。
发明内容
本发明的目的是为了克服纯粹的传染病路由算法引起网络中数据包泛滥,从而导致传输延迟增大而可达率降低的缺陷,提出一种基于传染病算法的车联网数据广播方法,让车辆能够根据其所处的路段的车辆密度以及数据包在网络中的渗透情况,动态自适应地调节自身发信标的频率,使传染病路由算法延迟小而可达率高的优势得以充分发挥。
一种基于传染病算法的车联网数据广播方法,车辆能够根据所处环境调节自身发信标的频率:当车辆较稀疏或者数据包渗透率较小时,车辆提高发信标的频率,从而提高车辆之间的通信连接概率,提高数据包的可达率,降低延迟;当车辆较密集或者数据包渗透率较大时,车辆降低发信标的频率,从而避免网络中数据包泛滥,大量网络资源被占用,进而提高数据包的可达率,降低延迟。方法如下:
在t0时刻,车辆i产生一个寿命为T的安全相关的源数据包p(为了方便描述,把源数据包p的复制包也称为数据包p),数据包p存储在车辆i的缓冲区,随着车辆i移动,当车辆i与车辆j进入彼此的通信范围内时,进行通信连接,如果连接成功,则两车复制并向对方发送自身携带而对方没有的数据包(该过程称为数据包的转发),从而车辆j也携带了数据包p。携带数据包p的车辆重复上述过程,继续将数据包p转发给还没有收到数据包p的其他车辆,直至t0+T时刻,全部数据包p被抛弃。假设所有车辆通信设备的通信半径均为r,饱和交通流条件下的车流密度为ρ0,f为t时刻车辆发信标的频率,车辆发信标的频率不受控制时为f0。具体步骤如下:
步骤1:路侧单元把检测的车辆信息发送给区域内的基站,基站广播整合后的信息,车辆接收基站广播的信息。设基站广播t时刻区域内的车辆数为N(t)、车流密度为ρ(t)、车辆进入区域A的到达率为a(t)及车辆离开区域A的离去率为b(t),基站广播信息的时间间隔为Δt。车流密度由(1)计算:
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