[發(fā)明專利]一種基于節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)能力估計的車載容遲網(wǎng)絡(luò)路由方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201510631353.6 | 申請日: | 2015-09-29 |
| 公開(公告)號: | CN105228180B | 公開(公告)日: | 2018-08-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李致遠(yuǎn);吳盼盼;宋躍;畢俊蕾;陳汝龍;劉路 | 申請(專利權(quán))人: | 江蘇大學(xué) |
| 主分類號: | H04W24/02 | 分類號: | H04W24/02;H04W40/22 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 212013 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 節(jié)點(diǎn) 轉(zhuǎn)發(fā) 能力 估計 車載 網(wǎng)絡(luò) 路由 方法 | ||
1.一種基于節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)能力估計的車載容遲網(wǎng)絡(luò)路由方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1:判斷目的節(jié)點(diǎn)是否在源節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi),若目的節(jié)點(diǎn)在源節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi),則源節(jié)點(diǎn)直接發(fā)送信息至目的節(jié)點(diǎn);否則,執(zhí)行步驟2;
步驟2:估計源節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)之間的有效連接時間Ta;
步驟3:將步驟2中所述的源節(jié)點(diǎn)與所有鄰居節(jié)點(diǎn)的有效連接時間Ta取平均值,以所述平均值作為自適應(yīng)閾值Pth,將Ta值超過閾值Pth的鄰居節(jié)點(diǎn)視為中繼候選節(jié)點(diǎn);
步驟4:構(gòu)造所述中繼候選節(jié)點(diǎn)吞吐量函數(shù)F(x),并結(jié)合步驟2計算所述中繼候選節(jié)點(diǎn)的平均轉(zhuǎn)發(fā)能力估計值;
步驟5:選擇平均轉(zhuǎn)發(fā)能力估計值最大的中繼候選節(jié)點(diǎn)作為下一跳中繼節(jié)點(diǎn);
步驟6:源節(jié)點(diǎn)選出所述中繼節(jié)點(diǎn),將信息發(fā)送至所述中繼節(jié)點(diǎn);并將所述中繼節(jié)點(diǎn)作為新的源節(jié)點(diǎn);
步驟7:依次循環(huán)執(zhí)行步驟1至步驟6,直至流媒體信息被成功傳送至目的節(jié)點(diǎn);
步驟2所述的估計源節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)之間的有效連接時間Ta的方法為:
步驟2.1:首先計算源節(jié)點(diǎn)以及其通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)在水平和垂直方向的速度和距離;
步驟2.2:在Δt時間之后,源節(jié)點(diǎn)和其通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間直線距離為r,根據(jù)歐幾里得距離可得標(biāo)準(zhǔn)的一元二次方程式;
步驟2.3:由一元二次方程的判別式定理,可以求得源節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間的有效連接時間Ta的估計值;
步驟2.4:重復(fù)步驟2.1至步驟2.3計算出源節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)之間的有效連接時間Ta的估計值;
步驟4所述的計算所述中繼候選節(jié)點(diǎn)的平均轉(zhuǎn)發(fā)能力估計值的方法為:
步驟4.1:根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)歷史流量特征,構(gòu)建車輛流量模型;
步驟4.2:由車輛流量模型擬合出車輛節(jié)點(diǎn)吞吐量函數(shù);
步驟4.3:對中繼候選節(jié)點(diǎn)在有效連接時間區(qū)間[0,Ta]內(nèi)的吞吐量函數(shù)F(x)求積分得到中繼候選節(jié)點(diǎn)的平均轉(zhuǎn)發(fā)能力估計值ENFC。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)能力估計的車載容遲網(wǎng)絡(luò)路由方法,其特征在于,所述步驟4.1中所述的車輛流量模型為:基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車輛流量預(yù)測模型;所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車輛流量預(yù)測模型采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并且以小波函數(shù)代替常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Sigmoid作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)激勵函數(shù)、以小波的尺度和平移參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值參數(shù),構(gòu)成一個前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)能力估計的車載容遲網(wǎng)絡(luò)路由方法,其特征在于,所述步驟6中所述信息為Bundle束消息,所述Bundle束消息包括:車輛間交互的車輛位置坐標(biāo)、方向和移動速度,車輛與中繼節(jié)點(diǎn)交互的車輛的歷史流量數(shù)據(jù)以及車輛間的流媒體數(shù)據(jù)。
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