[发明专利]基于移动车辆社会关系感知的车联网协作缓存方法

权利要求书

1.一种基于移动车辆社会关系感知的车联网协作缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：记车联网中路边单元的集合RSU＝{S₁,…,S_n,…,S_N}，其中S_n表示第n个路边单元，n＝1,2,…,N，N表示路边单元数量；

记车联网中可请求的内容集合为X＝{x₁,…,x_q,…,x_Q}，x_q表示第q个内容，q＝1,2,…,Q，Q表示车联网中可请求的内容数量，记内容x_q的大小为d_q；

S2：对于车联网中的每个车辆，对车辆的移动轨迹进行预测，得到下一时刻的预测位置，从而确定下一时刻该车辆所属的路边单元；得到下一时刻各个路边单元S_n覆盖范围内的车辆集合V_n＝{v_n,1,…,v_n,m,…,v_n,M}，v_n,m表示路边单元S_n覆盖的第m个车辆，m＝1,2,…,M_n，M_n表示路边单元S_n覆盖范围内的车辆数量；

S3：首先统计各个内容在预设历史时间段内的请求次数，根据请求次数从大到小对内容进行排序，记内容x_q在排序后的序号为i_q；计算每个内容在预设历史时间段内的请求概率，将请求概率超过预设阈值的内容作为流行内容，将流行内容的请求概率求和作为流行内容的分布斜率ω；采用如下公式计算得到下一时刻第q个内容的内容流行度pop_q：

对于路边单元S_n覆盖范围内的车辆集合V_n，获取各个车辆v_n,m在预设历史时间段内所请求的内容集合L_n,m，然后采用如下计算公式两两计算车辆之间的兴趣相似度sim_m,m′：

其中，φ_m,m′表示车辆v_n,m和车辆v_n,m′内容集合L_n,m、L_n,m′的交集，m′＝1,2,…,M_n，||表示求取集合中内容数量，M_q表示在预设历史时间段内请求过内容x_q的车辆数量；

采用如下公式计算得到车辆v_n,m的兴趣相似度SIM_m：

对兴趣相似度s_m进行归一化得到归一化后的兴趣相似度SIM′_m：

其中，SIM_max、SIM_min分别表示车辆集合V_n中所有车辆兴趣相似度SIM_m的最大值和最小值；

采用如下公式计算得到车辆v_n,m对各个内容的兴趣概率in_n,m：

对内容流行度pop_q和车辆v_n,m的兴趣概率in_n,m,q进行加权求和，得到下一时刻车辆v_n,m对内容x_q的请求概率p_n,m,q：

p_n,m,q＝α×pop_q+β×in_n,m

其中，α、β分别表示预设的内容流行度权重值和车辆个人兴趣偏好权重值；

设置车辆请求内容服从泊松分布，根据车辆v_n,m对各个内容x_q的请求概率p_n,m,q预测得到车辆v_n,m在下一时刻请求的内容集合

S4：对于路边单元S_n下的车辆集合V_n中的每个车辆v_n,m，统计其在行驶过程中单位时间内可关联的车辆数量作为通信接触率f_n,m，融合车辆之间的兴趣相似度sim_m,m′，采用如下公式两两计算车辆之间的社会关系强度z_m,m′：

z_m,m′＝f_n,m×sim_m,m′

采用如下公式计算得到车辆v_n,m的社交关系强度Z_m：

将路边单元S_n下的所有车辆，按照社交关系强度从大到小进行排序，选择前K个车辆作为缓存车辆，K的值根据实际需要确定，得到缓存车辆集合CV_n＝{cv_n,1,…,cv_n,k,…,cv_n,K}，cv_n,k表示路边单元S_n下的第k个缓存车辆，k＝1,2,…,K；

S5：计算不同内容获取方式的时延，具体方法如下：

车辆v_n,m通过V2V通信从缓存车辆cv_n,k获取内容x_q的时延T_n,m,k,q为：

其中，rate_n,m,k表示车辆v_n,m和缓存车辆cv_n,k之间的通信传输速率；

车辆v_n,m通过V2R通信从路边单元S_n获取内容x_q的时延T_n,m,K+1,q为：

其中，rate_n,m,K+1表示车辆v_n,m和路边单元S_n之间的通信传输速率；

S6：求解如下协作缓存最优化问题，得到每个路边单元S_n下的协作缓存方案：

C1:a_q,k′∈{0,1},k′＝1,2,…,K+1

其中，A＝(a_q,1,…,a_q,k,…,a_q,K+1)表示缓存决策向量，a_q,k′为缓存决策标识，k′＝1,2,…,K+1，a_q,k＝1表示将内容x_q缓存至缓存车辆cv_n,k，a_q,k＝0表示未将内容x_q缓存至缓存车辆cv_n,k，a_q,K+1＝1表示将内容x_q缓存至路边单元S_n，a_q,K+1＝0表示未将内容x_q缓存至路边单元S_n，表示缓存车辆cv_n,k的缓存容量，表示路边单元S_n的缓存容量。