[发明专利]基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法、智慧交通在审
| 申请号: | 201911400440.5 | 申请日: | 2019-12-30 |
| 公开(公告)号: | CN111148069A | 公开(公告)日: | 2020-05-12 |
| 发明(设计)人: | 张若南;何亦昕;蒋毅;唐晓;王大伟 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
| 主分类号: | H04W4/40 | 分类号: | H04W4/40;H04W36/24;H04W36/32 |
| 代理公司: | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人: | 黄伟洪 |
| 地址: | 710129 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 计算 空地 一体化 联网 信息 传输 方法 智慧 交通 | ||
1.一种基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法,其特征在于,所述基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法将信息传输问题形式化为一个与链路传输速率、链路切换次数和网络副本数相关的多目标优化问题,联合优化链路切换次数与链路传输速率和在保证链路可靠性的前提下优化网络副本数,利用存储-携带-转发的机会传输方式进行传输,并将无人机、停泊车辆群作为雾节点辅助网络通信。
2.如权利要求1所述的基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法,其特征在于,所述基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法包括以下步骤:
第一步,构建由V个移动车辆节点、P个停泊车辆群节点、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,构建移动车辆节点、停泊车辆群节点、无人机节点之间的通信模型;
第三步,基于通信节点之间的通信模型,构建通信节点之间的链路切换模型;
第四步,基于通信节点之间的网络模型,构建通信节点之间信息传输机制;
第五步,基于通信节点之间的通信模型、链路切换模型和信息传输机制,构建基于雾计算的信息传输目标与优化条件;
第六步,基于信息传输目标与优化条件,通过拉格朗日函数求解,并构建信息传输方法。
3.如权利要求2所述的基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法,其特征在于,所述第一步构建由V个移动车辆节点、P个停泊车辆群节点、U个无人机节点的空地一体化车联网模型具体包括:
(1)构建包含V+P+U个通信节点的空地一体化车联网,车辆可与无人机进行信息双向传输,网络中任一通信节点均可作为中继节点进行选择,源节点可为网络中任一通信节点,目的节点可为网络中任一通信节点;
(2)无人机和停泊车辆群作为雾节点辅助通信。
4.如权利要求2所述的基于雾计算空地一体化车联网信息传输方法,其特征在于,所述第二步基于空地一体化车联网模型,构建移动车辆节点、停泊车辆群节点、无人机节点之间的通信模型具体包括:
(1)通信节点之间传播信道的路径损失模型PL进行定义,单位为dB;
其中,fc表示载波频率,c表示光速,视距传输LoS概率是路径损耗模型中较为重要的参数,信息发送节点与信息接收节点之间的视距传输概率表示为:
其中,常数a和b的值取决于所处环境;非视距传输NLoS的概率则为:
PNLoS=1-PLoS;
(2)在空地一体化车联网中,部署无人机能够改善网络的连通性,与单纯的车联网环境相比,相应的节点密度也将有所增加;长度为d的道路上分布有k个无人机,那么道路节点密度将增加k/d;该道路上的平均节点数目E[N+k]和节点密度ρ′由进行表示:
E[N+k]=E[N]+k;
其中,ρ表示没有无人机参与情况下的道路节点密度,N为移动车辆节点数量;
(3)在空地一体化车联网中,将停泊车辆群作为通信节点也可改善网络的连通性,并能增加节点密度;长度为d的道路上有j个停泊车辆群,那么道路节点密度将增加j/d;道路上的平均节点数目E[N+j]和节点密度ρ″分别进行表示:
E[N+j]=E[N]+j;
(4)基于第一步所建立的空地一体化网络模型,道路上的平均节点数目E[N+k+j]和节点密度ρ″′分别进行表示:
E[N+k+j]=E[N]+k+j;
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