[发明专利]一种基于城市公共交通的车载网络群感知覆盖方法

权利要求书

1.一种基于城市公共交通的车载网络群感知覆盖方法，其特征在于，在公交车上搭载传感器，在车辆参与感知的时候车载采集终端将传感器采集的感知数据上传到云服务端的处理平台，实现时空连续的数据采集；所述方法包括如下步骤：

步骤1，处理平台初始化感知任务的最大预算支出C_max和候选比率β；

步骤2：在感知时刻，处理平台获得车辆的位置信息矩阵L(V)；

其中，l_n(t_m)表示在感知时刻t_m候选车辆v_n的位置；V＝{v₁,v₂,…,v_n}表示候选车辆集合；m、n均为正整数；

步骤3：将车辆的位置信息归一化处理，然后计算两两车辆间的相关系数，根据得到的相关系数矩阵，利用分簇算法将候选车辆集合V按照候选比率β进行筛选，筛选后的候选车辆集合表示为V′＝β·V；对于集合V中的任意两辆车辆v_i,v_j根据下面公式来计算相关系数r_ij；

其中，m为感知时刻；Δm＝1,2,3,….,m；l_i(t_Δm)表示车辆v_i在感知时刻t_Δm时的位置；l_j(t_Δm)表示车辆v_j在感知时刻t_Δm时的位置；表示车辆v_i在所有感知时刻位置信息的均值；表示车辆v_j在所有感知时刻位置信息的均值；

步骤4：感知设备接收处理平台发布的感知任务后，确定需要感知的内容，根据业务数据流量确定自身期望得到的报酬发送给处理平台；设V′中车辆v_i期望得到的报酬为c_i；

步骤5：处理平台根据车辆历史轨迹数据为车辆各时刻各个路段的感知数据设置权重因子；对车辆v_i在时刻t_j的区域l_i的感知数据的权重因子设置为如下：

其中，为时刻t_j感兴趣区域l_i的拥塞等级；

步骤6：计算V′中车辆v_i的时空感知覆盖度STC(v_i)，如下：

其中，T表示感知时刻的集合；

步骤7：采用分时段雇佣的思想，在同一时刻车辆发生重叠覆盖时，选择感知报酬最小的车辆在该时段参与感知；

计算V′中各车辆的边际收益，选出边际收益最大的车辆；设最优覆盖参与感知的车辆集合为Ω，Ω初始为空；车辆v_i的边际收益E_i计算如下：

Ω′＝Ω∪v_i

其中，STC(Ω)为集合Ω中所有车辆的时空感知覆盖度的并集；

对于集合Ω，计算该集合的时空感知覆盖度STC(Ω)如下：

步骤8：判断若将车辆v_i加入集合Ω后，集合Ω中所有车辆的总的期望报酬和是否大于最大的预算支出C_max，如果是，则不将车辆v_i加入集合Ω，输出当前的集合Ω；否则，将车辆v_i加入集合Ω，并从集合V′中删除，然后继续转步骤7执行。