近年來(lái),作為第五代移動(dòng)通信(5G)技術(shù)中最具有發(fā)展前景的應(yīng)用場(chǎng)景之一,智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為了人們的研究熱點(diǎn),與此同時(shí),將5G技術(shù)運(yùn)用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)(Vehicular Networks)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)未來(lái)智能城市和智能交通的有效途徑。不同于傳統(tǒng)的蜂窩通信網(wǎng)絡(luò),由于車(chē)聯(lián)網(wǎng)涉及到的人身安全問(wèn)題,車(chē)聯(lián)網(wǎng)中車(chē)輛發(fā)出的車(chē)聯(lián)網(wǎng)消息需要以極低的傳輸時(shí)延以及極高的傳輸可靠性進(jìn)行傳輸,這一需求使得車(chē)聯(lián)網(wǎng)必須是一種具有超低時(shí)延超高可靠性的網(wǎng)絡(luò)。因此如何設(shè)計(jì)一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)滿足未來(lái)車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)消息時(shí)延以及可靠性的需求成為了目前車(chē)聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)。本文從5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的需求和功能出發(fā),提出了一種采用軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network)技術(shù)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。這種三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有效的將網(wǎng)絡(luò)的控制部分與數(shù)據(jù)部分分離開(kāi)來(lái),提升了車(chē)聯(lián)網(wǎng)的可編程性,簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間的通信規(guī)則從而能夠有效降低車(chē)聯(lián)網(wǎng)中消息傳輸時(shí)延。在本文提出的車(chē)聯(lián)網(wǎng)三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上,我們提出了一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用模型,該模型運(yùn)用加性泛函將車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的消息傳輸時(shí)延以及消息傳輸?shù)目煽啃赃M(jìn)行結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了從時(shí)延以及可靠性?xún)蓚�(gè)維度對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效用進(jìn)行性能評(píng)估。隨后,本文對(duì)提出的5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的消息傳輸時(shí)延和消息傳輸可靠性進(jìn)行了理論建模以及數(shù)值仿真分析,得到了不同車(chē)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)時(shí)延以及可靠性的影響。最后,我們提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)切片機(jī)制的車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用優(yōu)化算法,并通過(guò)對(duì)比分析驗(yàn)證了該算法能夠有效的通過(guò)減小消息在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的處理時(shí)延來(lái)提高車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用值。同時(shí),我們還提出了一種基于帕累托優(yōu)化的車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用優(yōu)化算法,通過(guò)仿真對(duì)比分析驗(yàn)證了該算法能夠有效的提高車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用值。本文主要對(duì)未來(lái)5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了建模,同時(shí)在此架構(gòu)基礎(chǔ)上對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)時(shí)延以及可靠性效用進(jìn)行了建模和數(shù)值仿真分析,基于對(duì)時(shí)延以及可靠性仿真分析的結(jié)論,本文提出了兩種車(chē)聯(lián)網(wǎng)效用優(yōu)化算法,并通過(guò)仿真驗(yàn)證了車(chē)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)效用優(yōu)化算法的有效性。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：U495;TN929.5
【部分圖文】：

圖 2.1 車(chē)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源分布模型如圖 2.1 所示為基于泊松點(diǎn)過(guò)程的車(chē)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源分布模型，該模型結(jié)合了參考文獻(xiàn)[33]中的虛擬移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)模型和參考文獻(xiàn)[34]中的物理無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型以及參考文獻(xiàn)[35][36]中用于描述城市街道的模型。在該模型中，網(wǎng)絡(luò)中央處理單元在二維平面上的分布服從泊松點(diǎn)過(guò)程，平面上的道路的為水平以及豎直方向排布并服從名為MPLP（Manthattan Poisson Line Process）的泊松線過(guò)程。同時(shí)，以平面上各個(gè)點(diǎn)到每個(gè) Inp 的距離將平面劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域中都有且僅有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中央處理單元部署在其中，從而滿足區(qū)域中的點(diǎn)到各個(gè)區(qū)域中心位置的 Inp 距離最近，這種二維平面模型也通常被稱(chēng)為泊松泰森分割蜂窩模型，簡(jiǎn)稱(chēng) PVT 蜂窩模型[37-42]。本 文 將 圖 中 的 若 干 網(wǎng) 絡(luò) 中 央 處 理 單 元 InPs 表 示 為{ , ,...,}a b iInp ∈ =Inp Inp Inp，Inps 服從二維平面上的泊松分布，并根據(jù)該區(qū)域中各點(diǎn)到 Inps 的距離將區(qū)域劃分成了若干個(gè)子區(qū)域，將這些子區(qū)域分別表示為區(qū)域 a、區(qū)域 b...。在每一塊子區(qū)域中，存在一個(gè) Inp，和若干個(gè) RSU，不同 Inp 密度情況下

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文單元 RSU，通過(guò)接收來(lái)自 RSU 的信息，對(duì)區(qū)域內(nèi)的部分消息進(jìn)行處理，并且提供虛擬化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái) VNP 實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi) RSU 的物理資源（計(jì)算資源、儲(chǔ)存資源）共享。以圖 2.1 中的子區(qū)域 e 為例，圖 2.1 右側(cè)是將區(qū)域 e 進(jìn)行放大后的內(nèi)部 RSU 的分布模型圖。假設(shè)對(duì)于任意道路上的 RSU 的分布為相互獨(dú)立密度為均勻分布，RSU 中有一定的計(jì)算資源用于處理其信號(hào)范圍內(nèi)車(chē)輛發(fā)送而來(lái)的消息。由于 RSU 所需管理的道路長(zhǎng)度較短，故此時(shí)考慮用毫米波完成 RSU 與其信號(hào)范圍內(nèi)車(chē)輛之間的通信，同時(shí) RSU 與該區(qū)域的 Inp 之間存在 R2I 鏈路來(lái)實(shí)現(xiàn) RSU 與 Inp 之間的通信。2.2.2 城市區(qū)域車(chē)輛網(wǎng)道路系統(tǒng)模型

圖 2.3 基于 SDN 的 5G 車(chē)聯(lián)網(wǎng)三層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu).1 數(shù)據(jù)層層位于基于 SDN 的 5G 車(chē)聯(lián)網(wǎng)三層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu)的最底層，主要分布及路邊接入單元 RSU 中，其中最重要的幾個(gè)模塊分別是信息采集模塊及定位模塊。息采集模塊采集模塊主要由多種車(chē)載傳感器組成，包括視頻、激光、紅外、聲吶器。這些傳感器可以采集汽車(chē)運(yùn)行過(guò)程中的各種工況信息（包括車(chē)速溫度、驅(qū)動(dòng)系/轉(zhuǎn)向系的運(yùn)行狀況、油箱存儲(chǔ)量、車(chē)輛類(lèi)型和行駛方向集車(chē)輛周?chē)畔ⅲòㄜ?chē)輛、物品、建筑物、行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)、道路、天氣狀況等信息）。

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本文編號(hào)：2811179