[发明专利]大范围城市路网下基于时空可信度的群智感知节点选择方法

说明书

本发明提供一种大范围城市路网环境下基于时空可信度的群智感知节点选择方法，通过优化有限资源下感知节点的选择来提高大范围城市路网环境中感知任务的服务质量。包括如下步骤：步骤一：构建大范围城市路网群智感知系统；步骤二：计算车辆时空可信度；步骤三：根据车辆节点的轨迹信息与时空可信度，计算每个节点的覆盖面积；步骤四：基于时空可信度选择车辆感知节点。本发明中所提出的节点时空可信度，综合考虑大范围城市路网中车辆节点的历史信誉和时空特性，可有效提升感知节点的质量，在有限的路网资源内获得更大的感知覆盖范围和更高的数据准确性。

技术领域

本发明涉及群智感知和智能交通技术领域，具体涉及一种大范围城市路网下基于时空可信度的群智感知节点选择方法。

背景技术

由于具有维护容易、部署成本低、可扩展性强的优势，移动群智感知已成为目前应用最为广泛的感知方式之一。而对于大范围城市路网下的感知，因为面向对象的不同和交通系统中感知任务的特有性质，与普通群智感知相比具有明显的差异。

大范围城市路网下的群智感知，要求的感知节点为车辆，感知区域为路段。与其他移动设备相比，车辆有更强的移动性，完成感知任务时可以快速到达所要求的位置采集数据，易获得更大的感知覆盖范围与更高的数据准确性。其次，由于城市交通的限制性，车辆移动的约束较大，只能按照特定的道路网络进行移动，导致其轨迹的规律性和可预测性很强，便于路网平台合理分配感知任务。另外，车辆中可安装多个传感器、无线通信及数据储存设备，不会受到严格的能源约束，进一步增强了进行大范围路网感知活动的便利性。且相较于传统的交通监测手段，如在交叉口和关键路段设置摄像头、感应线圈等，大范围城市路网下的群智感知覆盖区域更加完整，使交通感知到信息服务的过程更加敏捷与实时。

但在大范围城市路网群智感知中，平台的路网招募成本、计算能力、通信能力都是有限的，使得路网平台选择的车辆数目受到限制。同时在大范围道路网络中，车辆密度具有时空分布不均的特性，这会造成感知数据过载上传和感知数据缺失的情况，将严重影响感知质量，降低系统的感知精度。通过优化感知节点选择可以优化感知节点在路网中分布，从而提升整个系统的服务质量，因此优化感知节点选择的方法十分关键且必要。

而在现有技术中，大多没有关注大范围城市路网下的感知节点选择问题，有提出一些对于道路交通系统中节点选择的方案，但仍然存在缺陷。部分技术考虑了城市环境中的车辆属性，但并未考虑路段的特征和路网的拓扑结构。且大多技术对感知节点的选取较为单一，基本只会考虑节点位置或节点历史信誉某一因素，而没有关注城市环境中大范围路网下车辆具有的时空特性。因此，现有的节点选择方法对于评估大范围城市路网下的群智感知任务是不适用且不准确的。

发明内容

根据现有技术缺陷，本发明充分利用城市路网系统中车辆感知的特点和优势，提供一种大范围城市路网下基于时空可信度的群智感知节点选择方案，其目的是为了获得更大的感知覆盖范围和更高的数据准确性。

本发明技术提供一种大范围城市路网下基于时空可信度的群智感知节点选择方法，包括以下步骤：步骤一、计算车辆时空可信度，根据车辆节点的信誉度初值、在之前任务中的表现参数，以及本次任务中车辆的位置轨迹和预计提交感知数据时间参数，确定当前评估车辆节点的时空可信度；步骤二、根据车辆节点的轨迹信息与时空可信度，计算所有车辆节点的覆盖面积；其中，首先计算模块根据每个车辆的轨迹信息，计算每个车辆节点的感知覆盖范围和所有车辆节点执行感知任务的有效覆盖效用值；所述有效覆盖效用值为由感知节点覆盖的面积与目标区域面积之比；当车辆的覆盖路段有重叠部分时，将重叠部分视为时空可信度较高的车辆节点的覆盖范围；步骤三、根据路网总资源与每个车辆所消耗的资源，向当前可参与感知的车辆节点中时空可信度最高的发送感知请求，若车辆节点接受感知任务，则按时空可信度递减的顺序依次向其发送感知请求，直至路网资源不足。