面向车联网的稀疏轨迹数据路径预测

摘 要:在稀疏交通环境下,车联网数据转发的机会会减少,这就造成了车辆长时间携带数据而无法转发,以至于出现较大的数据传输延迟。在目前的经济大环境下,这方面的研究有助于车联网的发展与应用。对于这一问题,笔者对车辆往稀疏轨迹数据预测进行分析,并对双向交通路段延迟特征作了相关研究,并通过理论分析和仿真实验,探讨了DDBT协议在稀疏交通环境下的数据传输延迟性能。以期在今后的面向车联网的相关研究中,为研究者提供一定的借鉴和参考。     

稀疏场景下基于网络编码和RSU数据传输的研究

车载自组织网中数据传输的场景主要包括车辆密集的城市道路场景和车辆稀疏的偏远地区,目前大多数研究针对的是车辆密集场景下数据传输。在车辆稀疏的车载自组织网中,车辆节点间相遇的概率受限,因此数据传输面临信道负载大、传输延时高、带宽利用率低等挑战。为了提高数据包在稀疏场景下传输性能,提出了基于代间渐进编码技术和RSU的传输策略RORLNC,通过各个编码代之间的渐进编码操作,可有效防止因丢包引起编码数据包无法被解码。另外借助RSU寻找最佳转发车辆节点,可有效避免编码数据包长期无法被转发。用NS-2和MOVE软件进行仿真实验。实验结果证明RORLNC比现有的DDR算法具有较高的吞吐率和较低的平均转发延迟。     

基于弱状态的车载网数据转发策略

针对车载网（VANET）中车辆高度移动性、拓扑变化动态性等特点所导致的数据转发失败问题,提出一种基于弱状态协议（WSR）下的数据包传输算法——WSFD,实现交通控制中心（TCC）到目标车辆之间的高效数据传输。首先,车辆控制中心将收集到的数据包发送给位于目的车辆方向的接入点（AP）;然后,接入点在其通信范围内将数据包转发给某车辆,同时数据包携带上目标车辆位置信息;其次,每次接收到数据包的车辆对比自身所持有的映射,筛选出对于目标车辆位置信息确定性最大的映射与数据包携带的位置信息对比以确定下一步转发方向。若映射置信度较大,则将数据包方向修正为向此映射对应的地理区域中心移动,同时数据包更新包中所携带的目标车辆信息,反之则维持原方向不变。最后经过多次转发修正数据包传输方向,逐渐逼近目标车辆所在的区域,完成最终的数据交付。在30 km×30 km方形区域的数据传输实验中,与TSF与GPSR算法相比,WSFD在数据包的传输延迟上普遍降低至5 s以下,且将数据包投递率提高至0.92。实验结果表明,WSFD能准确高效地传输数据包,在增强了驾驶员的人身安全性同时有效缓解了交通堵塞。     

基于车辆关联性的车载网络数据转发概率策略路由算法

车辆交流对于未来车辆的设计已经变得相当重要。低延迟情况下的高效传输速率对于选择最优消息传输路径非常重要。在简单分析一些已有车载网络路由算法基础上,提出了一种新的基于关联性的车载网络数据转发概率策略路由算法（Data forwarding probability strategy based on relevance in vehicular network,FPSR）。FPSR保留了节点所携带的副本信息,通过车辆之间关联性和数据转发概率,确定最优数据传输路径,在网络拓扑结构变化快速的车载网络中能够快速实现数据传输,提高网络的性能。仿真实验的效果表明,FPSR实现了高的数据传输率和降低了数据传输时延。     

车载自组织网络中一种连通度感知的可靠数据分发机制

车载自组织网络可以通过多跳无线广播实现远距离的数据传输,但网络拓扑的快速变化和无线通信质量的不稳定会导致数据传输性能的不稳定.为了应对这些挑战,文中提出了一种适用于城市场景的可靠的、连通度感知的数据分发机制.该机制利用实时收集的交通流量数据,建立路口车辆排队长度变化的马尔可夫模型,并基于此模型估算路段间无线网络连通度的实时变化,以便数据沿最小延迟路径进行转发.该机制还考虑到城市环境对无线信号的干扰,用覆盖消除规则改进了贪心广播算法,通过多候选转发策略增强了路段间数据传输的可靠性.模拟实验结果表明,与基于传染病的数据分发协议、基于静态节点的自适应数据分发协议相比,文中提出的机制能实现高可靠、低延迟的数据分发.     

车载Ad Hoc网络中基于移动网关的数据传输

由于车载Ad hoc网络拓扑的动态变化及车载节点的快速移动,应用现有传输方法在其上进行Internet接入点向移动车辆(Infrastructure-to-Vehicle,I2V)数据传输时成功率较低,而且传输延迟高、延迟抖动大.为了解决这一问题,文中利用公交车路线固定、运行特征可预测、节点及线路分布稠密等特性,将公交车作为移动网关(Mobile Gateway,MG),提出了一种新的基于MG转发的I2V数据传输方法(Mobile Gateway based Forwarding,MGF).文中首先将公路网模型化为状态-空间图,再运用马尔可夫决策方法建立了一种基于MG转发的I2V数据传输优化模型,然后通过对模型求解得出I2V数据传输的最优转发决策,最优转发决策指的就是每个状态下对应的最优动作序列,最后在目的车辆行驶轨迹上选取满足传输成功率阈值,并使I2V传输延迟最小的路口节点作为数据包与目的车辆的最优汇聚节点,即目标节点.应用MGF方法,MG节点将以最优概率转发序列向目标节点转发数据包.文中利用模拟平台对MGF方法的传输性能进行了评估,结果表明该方法在满足传输成功率阈值前提下,能够获得最小传输延迟期望.理论分析同样也证明了该方法的有效性.     

CB-MAC:低延时可靠传输的无线传感器网络MAC协议

针对无线传感器网络中周期性睡眠唤醒调度类MAC协议的延时问题,通过对多跳网络环境中端到端的数据传输延时的分析,提出了一种新型的能快速转发的无线传感器网络MAC协议CB-MAC(Cut-through B-MAC).CB-MAC消除了两次传输之间的等待延时,实现了数据的多跳连续转发.协议采用RTS-CTS机制实现了链路层的可靠传输,同时解决了加入控制报文而带来报文开销相对较大的问题.模拟结果表明,在多跳通信下,CS-MAC在报文平均延迟和能耗方面的性能都有较大提高.     

一种城市环境下的地理位置路由策略改进方法

在城市环境下的VANET应用场景中, 传统的基于地理位置信息的路由算法如GPSR等存在一些问题, 本文在此基础上提出一个改进的路由协议, 通过对车辆节点网络传输负荷以及所在路段方向等状态信息进行检测, 并将此作为路由转发选择依据. 新协议选择传输延时小并且路由健壮性较强的路径进行数据转发, 有效地提高了城市环境下的路由传递效率. NS2仿真结果表明新协议具有较好的性能.     

一种多向链路感知的车载Ad Hoc网络传播协议

为了提高车辆自组织网络（Vehicular Ad Hoc Network,VANET）的数据传输效率,并使车辆间的数据通信能够持续进行,提出一种多向链路感知的车载Ad Hoc网络传播协议。为了保证车辆节点在执行通信任务的过程中实现数据的持续传输,防止通信链路频繁断连影响传输质量,提出了车辆网络的时间关联模型来讨论车辆间的速度差与通信持续时间的关系。为了缩短VANET中用于数据传输任务的总时间,协议基于改进蚁群的方法进行了多向链路感知,从而寻找在保证通信需求时间下的最短传输路径。实验结果分析表明,相比基于改进地理信息路由和基于优化链路状态路由的VANET数据传输算法,该算法的数据传输任务完工时间分别缩短了38.4%和27.3%,平均传输延迟分别降低了25.5%和12.1%。     

一种城市场景下基于地理位置的跨层路由协议*

针对城市场景下车辆多、移动速度快、道路拓扑结构固定导致VANETs路由协议通信性能很大下降的问题,提出一种适用于城市场景的基于地理位置的跨层多跳路由协议（City Cross-layer Multi-hop Geography Routing,CCMGR）。该协议综合考虑车辆的移动信息和物理层、数据链路层的跨层信息作为数据转发的权值,提出节点选取算法和权重决策方法动态选择权值小的节点进行数据的转发。基于NS-3网络仿真表明,CCMGR路由协议在数据传输成功率和端到端平均延迟性能方面优于GPSR,DSDV,OLSR和DSR协议,适合城市VANETs。     

公交移动协助城市车载网络分层路由协议

城市车载网络作为未来智能交通的重要组成部分,为解决城市交通问题提供了有效的解决方案.现有大部分路由方案未能很好地解决车辆高速移动、复杂城市交通环境和不同车流密度三大问题对路由转发的影响,导致路由协议的性能在高效和可靠性方面不足.根据城市交通信号传播环境、红灯等停以及公交运行轨迹固定、周期循环等特性,提出公交移动协助的城市车载网络路由协议,将车车之间的复杂、不确定路由转换为普通车辆-簇头-公交三层节点之间的确定、协作方式,发挥公交周期移动优势,并用簇头策略优化普通车辆与公交之间的通信.设计根据城市信号传播衰减与车辆移动相关的单跳链路筛选与多跳延迟相关的概率转发机制,保证公交转发的高效、可靠,并设计能自适应车流密度的簇头触发策略,仿真实验结果表明,整体方案转发跳数达到一定数量时,能取得较好的数据传输成功率和较低的网络延迟.     

The insights of message delivery delay in VANETs with a bidirectional traffic model

Message delivery delay is mainly caused by mobility and sparse distribution of vehicles in Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs). It directly impacts the application design and deployments for VANETs. In this paper, we conduct an in-depth study on the insights of message delivery delay in VANETs towards the identified two major factors: (1) message delivery distance, (2) density of vehicles, based on a bidirectional vehicle traffic model. The bidirectional vehicle traffic was modeled as a combination of multiple Poisson point processes. Based on the sub-additive ergodic theory, theoretically, we found that the message delivery delay has a linear relationship with the message delivery distance. Furthermore, the upper bound of the coefficient of the linear relationship has an exponential polynomial relationship with the density of vehicles on the road and decreases with the increase of the velocity of the traffic.     

Routing using reinforcement learning in vehicular ad hoc networks

In vehicular ad hoc networks (VANETs), the frequent change in vehicle mobility creates dynamic changes in communication link and topology of the network. Hence, the key challenge is to address and resolve longer transmission delays and reduced transmission stability. During the establishment of routing path, the focus of entire research is on traffic detection and road selection with high traffic density for increased packet transmission. This reduces the transmission delays and avoids carry-and-forward scenarios; however, these techniques fail in obtaining accurate traffic density in real-time scenario due to rapid change in traffic density. Thus, it is necessary to create a model that efficiently monitors the traffic density and assist VANETs in route selection in an automated way with increased accuracy. In this article, a novel machine learning architecture using deep reinforcement learning (DRL) model is proposed to monitor and estimate the data essential for the routing protocol. In this model, the roadside unit maintains the traffic information on roads using DRL. The DRL predicts the movement of the vehicle and makes a suitable routing path for transmitting the packets with improved transmission capacity. It further uses predicted transmission delays and the destination location to choose the forwarding directions between two road safety units (RSUs). The application of DRL over VANETs yields increased network performance, which provides on-demand routing information. The simulation results show that the DRL-based routing is effective in routing the data packets between the source and destination vehicles than other existing method.     

车载自组织网络中基于停车骨干网络的数据传输

车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,简称VANETs)具有网络间歇连通、节点高速移动及动态的网络拓扑结构等特性,如何有效地实现车辆间的数据传输,成为VANETs的重大挑战.现有研究工作基于历史交通流量或历史延迟预测路段当前交通状况的方法并不可靠.此外,要实现高效的数据路由传输,配置大量路边基础设施节点(deploying roadside unit,简称RSU)是一种可行方案,但通常需要额外开销.基于城市区域长时间拥有大量地上停放车辆这一事实,提出了基于停车骨干网络的数据传输策略PBBD(parking backbone based data delivery),不需要配置任何地面基础设施,而是把地面的停放车辆组成一个虚拟的停车覆盖网络,通过该停车覆盖网实现数据的传输.为此,首先,对于每一条道路,把路边和非路边停放车辆组成一个尽可能长的停车簇,并基于这些停车簇组织城市停车骨干网络.其次,设计基于停车覆盖网络的全新数据传输算法来实现车辆间的有效数据传输.基于真实城市地图和交通数据的模拟实验结果表明,与现有的几种数据传输算法相比,PBBD能够以较低的网络传输开销和较小的传输延迟获得较高的数据传输成功率.     

高动态航空自组网中考虑优先级的逐跳路由协议

针对航空自组网频繁的拓扑变化、网络断开的问题,提出一种考虑优先级的逐跳路由（priority concern hop-by-hop routing,PCHHR）协议。PCHHR依据运动方向优先、距离次之的原则选择下一跳路由节点,优先选择向目的节点运动的邻居作为下一跳节点,次优选择距离目的节点最近的邻居作为下一跳节点;区分数据报文的时延需求,优先转发时延约束小的数据。仿真结果表明,PCHHR在较低的控制开销和端到端时延下,总体数据分组投递率高于航空路由协议（aeronautical routing protocol,AeroRP）、贪婪转发路由和传统的端到端路由协议,提高了高实时性数据分组的投递率。     

F-Ant: an effective routing protocol for ant colony optimization based on fuzzy logic in vehicular ad hoc networks

Vehicular ad hoc networks (VANETs) are a subset of mobile ad hoc networks that provide communication services between nearby vehicles and also between vehicles and roadside infrastructure. These networks improve road safety and accident prevention and provide entertainment for passengers of vehicles. Due to the characteristics of VANET such as self-organization, dynamic nature and fast-moving vehicles, routing in this network is a considerable challenge. Swarm intelligence algorithms (nature-inspired) such as ant colony optimization (ACO) have been proposed for developing routing protocols in VANETs. In this paper, we propose an enhanced framework for ACO protocol based on fuzzy logic for VANETs. To indicate the effectiveness and performance of our proposed protocol, the network simulator NS-2 is used for simulation. The simulation results demonstrate that our proposed protocol achieves high data packet delivery ratio and low end-to-end delay compared to traditional routing algorithms such as ACO and ad hoc on-demand distance vector (AODV).

     

基于路径探索的车载自组网贪婪路由算法

为了提高城市中车辆间信息的传输效率，实现车辆间的信息共享，针对目前车载自组网（VANET）中基于地理位置转发的多跳单播路由算法没有考虑城市场景的特殊性，不能很好地适应城市中车辆的高度动态性，使车辆之间的数据包可能在错误的路径上传播，造成丢包率较高、时延较长的问题，提出了一种新的基于路径探索的贪婪路由算法。首先，以数据包传输时延为标准，运用人工蜂群算法对数字地图规划出的多条路由路径进行探索。其次，优化数据包在车辆之间的多跳转发方式。仿真结果表明，与贪婪周边无状态路由（GPSR）协议和最大持续时间最小角的GPSR（MM-GPSR）改进算法比较，在最好情况下，所提算法的数据包到达率分别提高了13.81%和9.64%，而该算法的数据包平均端到端时延分别降低了61.91%和27.28%。     

周期性移动公交车载网络路由协议

公交车载网络作为城市车载网络中的重要组成部分,由于具有周期性移动规律,能为城市车载网络的大范围通信提供支撑,而复杂的城市道路环境给公交车载网络的高效可靠路由协议带来了极大的挑战。针对具有周期运动特征的公交车载网络,设计单跳与实时改进的多跳路由协议SRMHR,保证单跳转发的链路生存时间以及多跳转发有限延时内的提交概率;根据城市信号传播衰减特征和车辆移动模型设计单跳链路筛选机制,并结合改进的多跳延时相关概率转发模型,保证公交转发的高效、可靠。在城市交通模拟仿真平台上,结合微调的真实道路交通数据,分别测试了方案中信号衰减模型、不同车流密度下候选筛选以及红灯延时修正的性能参数,验证了方案中各环节的有效性;最后与SF和SW协议的性能进行了对比,结果表明SRMHR协议具有较高的数据传输成功率和较低的递交延时。     

Analytical evaluation of average delay and maximum stable throughput along a typical two-way street for vehicular ad hoc networks in sparse situations

Intermittent connectivity is an intrinsic feature of vehicular ad hoc networks (VANETs) in sparse situations. This type of network is in fact an example of delay and disruption tolerant networks (DTNs). In this paper, we focus on a typical two-way street and analytically evaluate the maximum stable throughput and the average delay for packet forwarding along the street. To this end, we map the mobility patterns of the vehicles with different speeds onto suitable parameters of a BCMP queueing network and derive the location density of vehicles. Then, we employ another queueing network in order to model opportunistic multi-hop packet forwarding along the street with respect to the specifications of MAC and routing schemes. We propose a two-mode MAC scheme suitable for DTNs with predictable mobility patterns. We also consider the effect of vehicles’ velocities and opportunistic relaying for routing schemes. In our analysis, we evaluate the average delay and the maximum stable throughput for the proposed MAC and routing schemes. In the last part of the paper, we show the efficiency of the proposed analytical approach by some numerical results and confirm our analysis by simulation.