本發(fā)明涉及車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

車聯(lián)網(wǎng)連通性主要研究車聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)的連通概率、鏈路的穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)包的傳輸延遲等問題，而連通性度量是車聯(lián)網(wǎng)路由機制設(shè)計的重要衡量方法，因為連通性的度量直接影響到路由協(xié)議中路徑的選擇。部分研究簡單地以車輛密度作為道路連通性的指標(biāo)，然而道路密度高可能僅是局部分布密集，出現(xiàn)車輛分簇的情況，形成若干互不連通性的分支。更準(zhǔn)確的研究綜合考慮連通率和時延的影響，其連通率和時延通過發(fā)送位置數(shù)據(jù)包來統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)某晒β屎脱舆t，然而這樣需要頻繁發(fā)送大量附加數(shù)據(jù)包，需要非常大的網(wǎng)絡(luò)開銷。為更好的評估連通性需要更精細的計算，研究者假設(shè)車輛均勻分布，利用給定的路段車輛密度估算該路段的連通度，但是該種假設(shè)并不符合車輛的實際分布，尤其在交通燈的影響下，車輛的分布很可能集中在路口位置，分布不均勻。有研究使用隨機分布模型來度量連通性，應(yīng)用了車輛密度、交通燈等信息，考慮了多車道的問題，但其并沒有充分利用實時的車輛分布信息，且只也針對路口至路口的短距離路段，而路口情況缺乏保障，當(dāng)路口沒有車輛節(jié)點或車輛節(jié)點駛離的情況下將出現(xiàn)路口轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點空洞問題。研究者使用模糊理論建立了車輛密度、安全距離(根據(jù)位置和速度計算得到)和車輛正方行駛方向比例相關(guān)的連通性模型，但該研究也僅是從宏觀上通過衡量道路的車輛密度和方向等宏觀因素來計算連通性，仍然不能很好地避免車輛分簇和路口轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點空洞等問題。因此，目前的連通性機制研究缺乏一個結(jié)合車輛分布、道路信息、交通燈信息準(zhǔn)確計算連通性的微觀連通性機制。

現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)連通性研究主要使用路口至路口的路段車輛密度和路段長度等宏觀指標(biāo)推導(dǎo)路段的網(wǎng)絡(luò)連通性，然后通過搜索技術(shù)如最小路徑算法得到整體的最優(yōu)路徑。由于城市道路交通燈等的影響路段中的車輛并不是均勻分布，很可能出現(xiàn)兩級分布的情況，形成多個互不連通的分簇，因此車輛密度并不能很好地表征路段的連通性。路口作為路段的連接點，是轉(zhuǎn)彎路段間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)重要中間節(jié)點，如果出現(xiàn)路口轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點空洞問題，則最優(yōu)路徑將失效。憑借車輛密度等指標(biāo)僅能評估當(dāng)時的網(wǎng)絡(luò)連通率，無法評估鏈路的穩(wěn)定性和有效時長，缺乏對車輛動態(tài)變化和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的考量。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，針對現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)連通性衡量指標(biāo)對車輛分布不均、路口轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點空洞以及對車輛動態(tài)變化和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性缺乏考量等問題，提出“鏈路生存時長”這種新概念，將之作為指標(biāo)應(yīng)用于城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)連通性的分析和評估。

本發(fā)明給出的技術(shù)方案表征為：

一種城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)連通性指標(biāo)的獲取方法，其特征在于，具體方法包括如下步驟：

一、城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)連通性分析

給出車輛靜態(tài)分布模型，用于分析出車輛無線通信距離，車輛密度對車聯(lián)網(wǎng)連通性的影響關(guān)系：

定義連通計量公式(1)，表示在車輛節(jié)點個數(shù)為n，無線網(wǎng)絡(luò)通信范圍為r的情況下，車輛間互相可達的對數(shù)

其中，

定義城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)鏈路生存時長的連通概率如下：

同時，

二、城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)連通性性分析

(1)確定以鏈路生存時長作為衡量車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)連通穩(wěn)定性

(2)通過尋找路段和路口最優(yōu)路徑的連通性，用來表征鏈路生存時長，具體如下：

按照源節(jié)點和目的節(jié)點的位置可分為四種情況表征，

情況(1)：s1和d1即為i1i12的最優(yōu)路徑和連通性，如公式(4)所示。

情況(2)：s1和d2的最佳連通性為i1i8到i1i9連通性中的較大值如公式(5)所示。

情況(3)：s2和d1為i4i12和i5i12連通性中的較大值如公式(6)所示。

情況(4)：s2和d2為i4i8、i4i9、i5i8和i5i9連通性中的較大值如公式(7)所示。

城市道路車聯(lián)網(wǎng)任意兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的動態(tài)連通性量化值，將其表征為鏈路生存時長，如下：

c(s1d1)＝c(i1i12)(4)

c(s1d2)＝max(c(i1i8),c(i1i9))(5)

c(s2d1)＝max(c(i4i12),c(i5i12))(6)

c(s2d2)＝max(c(i4i8),c(i4i9),c(i5i8),c(i5i9))(7)

其中，c(·)表示連通性，其值為：

k表示時間間隔，j表示車輛數(shù)目，nk表示在第k個時間間隔內(nèi)的車輛數(shù)目。

而對于直行情況由于沒有路口障礙，路段之間可直接轉(zhuǎn)發(fā)無需考慮路口節(jié)點的連通性。至此，源節(jié)點到目的節(jié)點的最優(yōu)路徑建模為單源單終點的加權(quán)有向無環(huán)圖，然后求得連通性量化值。

有益效果

本發(fā)明基于一種車聯(lián)網(wǎng)連通性指標(biāo)的獲取方法，有如下有益效果。

本發(fā)明給出了一種城市道路場景中車聯(lián)網(wǎng)連通性指標(biāo)的獲取方法，即分別從城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)和動態(tài)連通特性，給出鏈路生存時長作為車聯(lián)網(wǎng)連通性的新的衡量指標(biāo)，從而為衡量城市道路中車聯(lián)網(wǎng)整體連通及其穩(wěn)定以及路由協(xié)議的設(shè)計提供幫助。

附圖說明

圖1城市道路仿真圖

圖2仿真實驗城市道路車聯(lián)網(wǎng)連通率

圖3節(jié)點密度與鏈路生存時長的關(guān)系

圖4不同無線通信范圍下鏈路生存時長分布

圖5源節(jié)點和目的節(jié)點分布情況

圖6轉(zhuǎn)彎和直行路徑權(quán)值的不同計算

圖7為本發(fā)明方法流程圖

具體實施方式

本發(fā)明完整的技術(shù)方案包括兩個部分，見圖7所示：

大步驟一.城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)連通性分析；

大步驟二.城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)連通性分析。

基于本發(fā)明技術(shù)方案，以下結(jié)合附圖和實施例進行詳述。

一、城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)連通性分析

基于車輛靜態(tài)分布模型，分析出車輛無線通信距離，車輛密度對車聯(lián)網(wǎng)連通性的影響。

定義連通計量公式(1)，表示在車輛節(jié)點個數(shù)為n，無線網(wǎng)絡(luò)通信范圍為r的情況下，車輛間互相可達的對數(shù)(注:兩車輛在彼此通信范圍內(nèi)為1對)。

其中，

定義城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)鏈路生存時長的連通概率如下：

城市道路場景下的城市道路通?？v橫交錯，車道數(shù)，方向，限速均不統(tǒng)一，加之紅綠燈，交叉路口和建筑物等的阻擋，分析城市場景頗為困難。傳統(tǒng)移動自組織網(wǎng)絡(luò)，由于沒有道路限制，通常將網(wǎng)絡(luò)建模為二維平面網(wǎng)絡(luò)，有研究者使用滲透理論研究車輛密度和路邊基礎(chǔ)設(shè)施對網(wǎng)絡(luò)全聯(lián)通概率的影響，得出當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度到達一個閾值，全連通概率將出現(xiàn)一個躍階現(xiàn)象，從多個連通分支連接為1個全連通分支，而基礎(chǔ)設(shè)施對于躍階的作用不明顯。然而該結(jié)論推廣到城市道路的連通性比較困難，其理論研究的方法也較難推廣到城市道路嚴(yán)重也比較困難。

本發(fā)明基于城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)鏈路生存時長的連通概率定義的基礎(chǔ)上，通過網(wǎng)絡(luò)仿真實驗對城市場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)連通性進行分析，具體如下：

從上海地圖的城市主干道的采樣數(shù)據(jù)估計，路口與路口的間距多數(shù)在大約400-1000米，因此繪制2000m*2000m的道路仿真圖，如圖1所示，仿真道路為正反雙向的雙車道。城市環(huán)境下正常行駛車速大約60-80公里時，車輛間安全距離約為60-80米，因此估計每平方千米的車輛密度大約為160輛/km2。圖2為通過仿真實驗得到的車輛密度，無線通信范圍對網(wǎng)絡(luò)全通的影響。圖中可以看出當(dāng)車輛比較稀疏的情況下，密度小于等于40輛/km2的情況下，車聯(lián)網(wǎng)鏈路生存時長的連通概率約為0.6時，而在車輛比較密集的大約等于80輛/km2的情況下，車輛鏈路生存時長的連通率約為1。當(dāng)車輛無線通信范圍越大，車輛鏈路生存時長的連通率越高，但是當(dāng)車輛密度特別稀疏和特別密集的情況下，車輛無線通信范圍對鏈路生存時長連通率的作用比較小。

二、城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)連通性性分析

(1)仿真實驗驗證以鏈路生存時長作為衡量車聯(lián)網(wǎng)連通穩(wěn)定的必要性

仿真實驗使用圖1的2000m*2000m的正反雙向車道道路仿真圖。城市限速約60-80公里時，車輛安全距離約為60-80米，車輛密度大約為160輛/km2。圖3為通過仿真實驗得到的車輛密度，無線通信范圍與鏈路生存時長的關(guān)系圖，可以看出車輛分布密度對于相鄰節(jié)點間的鏈路生存周期影響較小，而無線通信范圍對鏈路生存時長有較顯著影響，的確考慮相鄰兩輛車之間的相對運動，車輛整體的密度影響會比較小，而無線通信范圍之間影響到車輛的相對距離。圖4為考慮車輛密度為80輛/km2的情況下不同無線通信范圍下鏈路生存時長分布。由于車輛間運動的不同情況鏈路生存時長分布較廣，可以看出車輛密度與對于兩個車輛的鏈路生存時長并不成正比，并不能很好地評估車聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)連通性，而在固定無線通信范圍和密度的情況下，鏈路生存呈現(xiàn)較廣泛的分布，因此鏈路生存時長能夠比較準(zhǔn)確地區(qū)分車聯(lián)網(wǎng)路徑的連通性，體現(xiàn)了車聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)性。

(2)路段和路口連通性的最優(yōu)路徑

我們分別通過尋找路段和路口最優(yōu)路徑的連通性，用來表征鏈路生存時長，具體如下：

圖5為我們考慮道路的示意圖，s表示源節(jié)點，d表示目標(biāo)節(jié)點，i表示十字路口，十字路口之間的有向向量表示十字路口之間的節(jié)點組成的有向網(wǎng)絡(luò)路徑。按照源節(jié)點和目的節(jié)點所處位置的不同可分為四種情況：

1)源節(jié)點和目的節(jié)點均位于路口，如圖5所示的源節(jié)點s1和目的節(jié)點d1，視為尋找路口i1到路口i12的最優(yōu)路徑；

2)源節(jié)點位于路口，目的節(jié)點位于路段，如圖5所示的源節(jié)點s1和目的節(jié)點d2，視為路口i1到路口i8或者i9的最優(yōu)路徑,到達d2僅可能通過路口i8或i9；

3)源節(jié)點位于路段，目的節(jié)點位于路口，如圖5所示的源節(jié)點s2和目的節(jié)點d1，視為路口i4或i5到達i12的最優(yōu)路徑；

4)源節(jié)點和目的節(jié)點均位于路段，如圖5所示的源節(jié)點s2和目的節(jié)點d2，視為尋找i4或i5到達i8或者i9的最優(yōu)路徑。

因此，上述四種情況的鏈路生存時長可被表征為求取一個節(jié)點至另一個節(jié)點的最優(yōu)路徑的連通性。為求得源節(jié)點到目的節(jié)點的最優(yōu)路徑的連通性，以源節(jié)點、中途路段和目的節(jié)點建模為單源單終點的有向圖，如圖6所示。該有向圖有如下限定：從源節(jié)點出發(fā)，每個節(jié)點的下一跳節(jié)點指向離目的路口的距離都必須比該節(jié)點指向目的路口的距離近。該限定目的是為使每一跳都不斷地趨近目的節(jié)點，同時保證該圖成為有向無環(huán)圖。圖中節(jié)點的邊權(quán)值代表從該路段到達下一跳路段的連通性，其權(quán)值包含4種情況：(1)源節(jié)點出發(fā)的邊權(quán)值設(shè)置為無限大；(2)到達目的節(jié)點的邊的權(quán)值為節(jié)點所代表路段的連通性的值；(3)轉(zhuǎn)彎情況的邊的權(quán)值為出發(fā)節(jié)點所代表路段的連通性與其所指向路口連通性中的較小值；(4)直行情況的權(quán)值為出發(fā)節(jié)點所代表路段的連通性。之所以這樣設(shè)置權(quán)值是考慮到對于轉(zhuǎn)彎情況，數(shù)據(jù)包從一個路段到達另一個有夾角的路段，需要通過路口的轉(zhuǎn)發(fā)，因此需考慮路口的連通性，而對于直行情況由于沒有路口障礙，路段之間可直接轉(zhuǎn)發(fā)無需考慮路口節(jié)點的連通性。至此，源節(jié)點到目的節(jié)點的最優(yōu)路徑建模為單源單終點的加權(quán)有向無環(huán)圖，然后求得連通性量化值。按照源節(jié)點和目的節(jié)點的位置可分為如圖5的四種情況。

情況(1)：s1和d1即為i1i12的最優(yōu)路徑和連通性，如公式(4)所示。

情況(2)：s1和d2的最佳連通性為i1i8到i1i9連通性中的較大值如公式(5)所示。

情況(3)：s2和d1為i4i12和i5i12連通性中的較大值如公式(6)所示。

情況(4)：s2和d2為i4i8、i4i9、i5i8和i5i9連通性中的較大值如公式(7)所示。

至此，圖5中的城市道路車聯(lián)網(wǎng)任意兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的動態(tài)連通性量化值(可將其表征為鏈路生存時長)如下：

c(s1d1)＝c(i1i12)(4)

c(s1d2)＝max(c(i1i8),c(i1i9))(5)

c(s2d1)＝max(c(i4i12),c(i5i12))(6)

c(s2d2)＝max(c(i4i8),c(i4i9),c(i5i8),c(i5i9))(7)

其中，c(·)表示連通性，其值為：

k表示時間間隔，j表示車輛數(shù)目，nk表示在第k個時間間隔內(nèi)的車輛數(shù)目。

創(chuàng)新點：

提出了一種城市道路場景下以鏈路生存時長作為車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)連通的新的衡量指標(biāo)。針對現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)連通性衡量指標(biāo)對車輛分布不均、路口轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點空洞以及車輛動態(tài)變化和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性缺乏考量等問題，分別從城市道路場景下車聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)和動態(tài)連通特性，給出鏈路生存時長作為車聯(lián)網(wǎng)連通性的新的衡量指標(biāo)，分別度量路段和路口連通性，從而為衡量城市道路中車聯(lián)網(wǎng)整體連通及其穩(wěn)定以及路由協(xié)議的設(shè)計提供幫助。