[发明专利]一种基于车辆轨迹预测的多属性网络选择方法

说明书

本发明公开了车联网信息传输技术领域的一种基于车辆轨迹预测的多属性网络选择方法，旨在解决现有技术中车载移动终端可以接收到多个不同基站所覆盖的网络信号，由于车联网中车辆流动性大、运动速度快，若接入某一网络的时间过短容易造成网络的频繁切换，会产生信号不稳定的技术问题。所述方法包括如下步骤：预测车辆的轨迹和车速；基于所述轨迹和车速，预测车辆在不同网络中的驻留时间；将所述驻留时间与预设阈值进行比较，提取驻留时间大于预设阈值的网络作为候选网络；从所述候选网络中选取接入网络。

技术领域

本发明涉及一种基于车辆轨迹预测的多属性网络选择方法，属于车联网信息传输技术领域。

背景技术

在车联网中存在多种不同的无线通信技术，包括无线局域网(WLAN)、4/5G网络、专用短程通信技术(DSRC)以及卫星通信网络等，不同网络拥有不同的网络属性。无线网络中的带宽和频谱资源有限，在有多种无线网络同时覆盖的热点区域，车载移动终端需要根据业务需求选择适合的网络，在满足车载移动终端在车联网中实时信息交互和共享的前提下，尽可能地节约无线资源的利用率，提高无线网络的接入效率。车载移动终端可以接收到多个不同基站所覆盖的网络信号，由于车联网中车辆流动性大、运动速度快，若接入某一网络的时间过短容易造成网络的频繁切换，会产生信号不稳定的问题，即乒乓效应。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于车辆轨迹预测的多属性网络选择方法，以解决现有技术中车载移动终端可以接收到多个不同基站所覆盖的网络信号，由于车联网中车辆流动性大、运动速度快，若接入某一网络的时间过短容易造成网络的频繁切换，会产生信号不稳定的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于车辆轨迹预测的多属性网络选择方法，包括如下步骤：

预测车辆的轨迹和车速；

基于所述轨迹和车速，预测车辆在不同网络中的驻留时间；

将所述驻留时间与预设阈值进行比较，提取驻留时间大于预设阈值的网络作为候选网络；

从所述候选网络中选取接入网络。

优选地，预测车辆的轨迹和车速，包括：

基于马尔科夫链，预测车辆的轨迹；

基于所预测的轨迹，预测车辆即将途经的路段；

获取所述路段上的车速信息；

基于所述车速信息，预测车辆途经所述路段时的车速。

优选地，基于马尔科夫链，预测车辆的轨迹，包括：

基于车辆的历史轨迹数据，获取车辆在任一路口的一步转移概率；

基于所述一步转移概率，获取车辆在所有路口的一步转移概率矩阵；

基于所述一步转移概率矩阵，预测车辆的轨迹。

优选地，所述一步转移概率矩阵，其表达式如下：

其中，

式中，P为车辆的一步转移概率矩阵，M为路口数，p_ij为由路口i转移到路口j的一步转移概率，N(i,j)为基于历史轨迹数据统计得出的由路口i转移到路口j的次数，N(i)为基于历史轨迹数据统计得出的经过路口i的次数。

优选地，基于所述一步转移概率矩阵，预测车辆的轨迹，包括：

基于车辆当前位置匹配获取一步转移概率矩阵P中的行号i；

对比一步转移概率矩阵P中第i行的元素，根据对比结果提取一步转移概率最大的元素；