[发明专利]一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。

背景技术

链路延迟是VANETs中V2V信息传输应用及其安全应用的关键重要参数之一。然而，理论上分析预测链路延迟是非常复杂的，先前的研究工作曾有人考虑过交通流中行驶车辆节点的速度、密度、位置、方向、之间的距离、无线信号的传输范围、交通灯的变化、交叉口的汽车转向等对链路延迟的影响，但假设车辆速度、交通密度是恒定的，交通灯独立，因而不能精确地实际预测链路延迟。

实际上道路行驶的汽车速度都在随机地变化着，VANETs的复杂环境和无线信道的脆弱性为网络的链路延迟理论分析带来了巨大挑战：城市环境和高速公路环境下，车辆速度的快速变化会直接影响链路延迟理论分析。在城市环境下，带有交叉口的道路拓扑结构，交通灯的变化，交叉口的转向等因素都会影响链路延迟分析。

VANETs中交通流中车辆的安全应用这个课题已经被许多研究人员、政府、交通部门和驾乘人员研究了很久，因为它承诺保证道路交通的安全性、增强交通系统的运行可靠性、提高交通系统的运行效率。先进的无线通信技术和车载设备支持各种VANETs安全应用。安全应用要求V2V数据实时、可靠、低延迟地传输，因此链路延迟就成了数据传输性能的关键属性和衡量指标，也是多跳信息传输选择中继节点的重要指标之一。

从MANETs到VANETs中，链路延迟一直在研究，因为它是一个设计网络拓扑结构和最大化网络性能的重要指标。在MANETs中，由于节点的移动不受方向和区域限制，速度低，所以MANETs的分析方法不满足车载网络环境和应用的需求。有些基于MANETs的方法被应用在简单的高速公路环境，但是城市环境中需要考虑交通灯的影响，在交叉口前车速的变化，车辆转向等因素，所以基于MANETs的方法不再适用。研究了针对城市环境的链路延迟和连接性的问题，当然他们并没有完全考虑城市交叉口链路延迟的影响因素。采用的Manhanttan移动模型产生车辆轨迹，假设车辆密度恒定、车辆速度恒定是不切合实际的。

链路延迟早在MANETs中曾有过许多研究，但是MANETs中的这些关于链路延迟或链路连接性的研究都不适合VANETs，路由协议方面的研究(比如：DSR,AODV,GPSR)也不适合动态变化的VANETs的网络拓扑结构。由于受道路的拓扑结构和信息传播方向的限制，目前对于VANETs中对链路延迟的研究只限于一维的高速公路环境和二维的城市环境，因此VANETs中链路延迟的分析方法，不仅需要区分城市场景和高速公路场景，还要考虑影响该链路延迟的各种因素。在道路上行驶的车辆，其行驶速度会受到如驾驶员的驾驶习惯、周围车辆的数量、周围车辆的速度和红绿灯等各种因素的影响，导致很难发现汽车节点速度变化的一般规律，进而给预测链路延迟带来了很大的困难。

发明内容

本发明的目的是为了解决一、在城市环境下受到交叉口的道路拓扑结构，交通灯的变化，交叉口的转向等因素影响链路延迟分析，不能精确地实际预测链路延迟；二、MANETs的分析方法不满足车载网络环境和应用的需求；基于MANETs的方法关于链路延迟或链路连接性的研究都不适合VANETs、路由协议方面的研究和动态变化的VANETs的网络拓扑结构；三、驾驶员很难发现汽车节点速度变化的一般规律，进而给预测链路延迟带来了很大的困难的问题，而提出了一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。

上述的发明目的是通过以下技术方案实现的：

步骤一、假设有第i号车辆的速度为第j号车辆速度为则相对速度为根据相对速度计算两车的相对速度值△v；

步骤二、计算第i号车辆与第j号车辆两车车头的相对位移值△S；

步骤三、根据步骤一计算的相对速度值△v计算出△v服从一般正态分布即高斯分布的速度差平均值u、方差σ²，其中，V_i为服从正态分布的i号车速度的随机变量，V_j为服从正态分布j号车速度的随机变量，v_i为第i号车辆的速度值，v_j为第j号车辆速度值；

步骤四、根据步骤二计算的相对位移值△S计算出第i号车辆与第j号车辆从开始预测起到达链路断开状态需要走过的相对距离为L；其中，链路断开状态为两车头距离大于无线通信半径r；