本文選題：VANETs　切入點：交通流密度　出處：《哈爾濱工業(yè)大學》2015年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：智能交通管理是當今每一個國家在交通領域里的重點建設方向,VANETs(Vehicular Ad Hoc Networks)在其數(shù)據(jù)傳輸部分具有重要的應用價值。在VANETs諸多應用中,安全應用近年來備受政府、學術界、工業(yè)界的關注,而道路安全信息的有效分發(fā)則成為研究的熱點問題。為了增強道路行車的安全,對車輛安全相關信息進行高效分發(fā)的算法、協(xié)議提出更高要求。VANETs中車輛高速移動、網絡拓撲結構快速變化、交通流密度多變、無線信道質量多樣性,這使得VANETs中道路安全信息有效廣播面臨巨大挑戰(zhàn)。準確地預測鏈路持續(xù)時間可以顯著的增強信息傳輸?shù)挠行?但目前對該問題的相關研究還較少。本文針對城市道路事故信息分發(fā)、高速公路場景和城市場景下的鏈路持續(xù)時間問題展開研究,解決的問題、基本研究方法和取得的成果如下:首先,對國內外城市場景中面向道路安全信息分發(fā)的多跳廣播協(xié)議進行了深入研究并且深入分析了存在的問題,即現(xiàn)有的沿著道路轉發(fā)信息的協(xié)議導致信息傳輸?shù)逆溌窌r延長,采用維護鄰居節(jié)點信息識別道路交叉口造成網絡開銷過大。針對這些問題以及城市場景中無線信號可直達的環(huán)境,提出了基于車輛區(qū)域分組的廣播協(xié)議,包括車輛區(qū)域分組和信息分發(fā)兩部分內容。針對車輛區(qū)域分組提出了正三角模型結構區(qū)域分組法和正六角模型結構區(qū)域分組法;針對信息分發(fā),設計了信息轉發(fā)等待時延計算公式,各車輛節(jié)點根據(jù)公式計算出的時延參數(shù)進行延時轉發(fā)控制,當?shù)却龝r延降為零時進行轉發(fā),最先轉發(fā)信息的節(jié)點被定義為該組內的中繼節(jié)點。該協(xié)議使每一跳信息可以沿著不同的道路不同的方向同時轉發(fā)。實驗結果表明,該協(xié)議在多種交通流密度下比已有成果具有高覆蓋率、低轉發(fā)節(jié)點率、低鏈路時延和低網絡開銷等優(yōu)勢。其次,針對城市場景中高大密集建筑群對無線信號的阻擋,為了提高信息在道路交叉口處分發(fā)的效率和可靠性,降低信息分發(fā)時延,提出了基于位置的多跳警告廣播協(xié)議,該協(xié)議針對交叉口和直行道路采用不同的信息分發(fā)機制。針對交叉口的信息分發(fā),提出了交叉口識別方法、交叉口處的中繼節(jié)點確定機制,以及中繼節(jié)點收到信息后立即轉發(fā)策略。針對直行道路,設計了信息轉發(fā)等待時延計算公式,當時延參數(shù)降為零時進行信息轉發(fā),最先轉發(fā)信息的節(jié)點被定義為中繼節(jié)點。該協(xié)議信息轉發(fā)采用沿直行道路雙向轉發(fā)方式來降低數(shù)據(jù)傳輸時延。實驗結果表明:在多種交通流密度下,該協(xié)議在轉發(fā)節(jié)點率、覆蓋率、網絡開銷和鏈路時延方面都優(yōu)于現(xiàn)有的廣播協(xié)議。再次,VANETs中車輛節(jié)點的高速移動導致網絡拓撲結構快速變化,從而導致鏈路頻繁斷開。為了能夠動態(tài)地預測鏈路連接時長,深入分析了影響鏈路持續(xù)時間的多個微觀因素,包括車輛位置、車輛行駛方向、車速等。針對車輛在道路上直行的情況,考慮有交通燈影響的城市場景和無交通燈影響的高速公路場景,提出了鏈路持續(xù)時間動態(tài)預測模型。提出了相對速度服從正態(tài)分布并且給出了參數(shù)估計方法;模型通過使用相對速度分布參數(shù)作為因子實現(xiàn)對車輛速度變化的自適應;考慮了車輛同向和對向行駛場景,給出了相對距離的計算方法。針對交通燈對鏈路持續(xù)時間的影響,給出了兩個跟馳狀態(tài)的車輛遇上交通燈組合的概率模型,詳細分析了兩車遇上交通燈的每種場景下鏈路持續(xù)時間具體預測方法和可能誤差。針對車輛模擬數(shù)據(jù)的提取和車速的異常處理分別采用了滑動窗口數(shù)據(jù)存取方法和指數(shù)平滑移動平均法,保障了較短時間范圍內的數(shù)據(jù)準確獲取,從而降低了由于實驗手段所帶來的預測誤差。仿真結果表明,在交通流密度變化情況下,該模型對城市場景和高速公路場景下的鏈路持續(xù)時間預測效果都較好。最后,針對車輛轉向對鏈路持續(xù)時間影響問題進行了深入研究,提出了預測模型。通過深入分析車輛轉彎角度變化范圍,采用了速度向量法對車輛速度進行分析。提出車輛相對速度值服從正態(tài)分布,對相對速度值分布提出了參數(shù)估計方法,在參數(shù)估計中有效地融入了車輛轉向的角度,在模型中通過使用分布參數(shù)作為建模因子,從而具備對車速變化和車輛轉向的自適應能力。提出計算一輛車以相對速度駛過的距離時也考慮了車輛的轉向角度。因此,通過參與模型所有參數(shù)的計算,車輛轉向角度間接地成為建模因子,從而模型預測能夠有效解決車輛轉向時鏈路持續(xù)時間預測問題。當分析交通燈對鏈路持續(xù)時間的影響時,采用第四章的概率分析法,但是其中的參數(shù)需要按照本章的分析思想計算。提出了指數(shù)平滑移動平均法和滑動窗口數(shù)據(jù)獲取法進一步提升了預測的準確性。實驗結果表明,針對車輛轉向的鏈路持續(xù)時間,模型預測值與實際鏈路連接的時常偏差較小,預測準確性較高,足夠支持道路安全信息分發(fā)。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U495;U463.67

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