一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法
【专利摘要】一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，本发明涉及一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。本发明是要解决不能精确地实际预测链路延迟；基于MANETs的方法不满足车载网络环境和应用的需求以及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，而提出的一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。该方法是通过1、计算两车的相对速度值△v；2、计算两车车头的相对位移值△S；3、计算出的速度差平均值u、方差σ2，4、计算相对距离为L；5、计算链路延迟的数学期望值ET；等步骤实现的。本发明应用于VANETs中V2V链路延迟的动态预测领域。
【专利说明】-种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。
【背景技术】
[0002] 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。
[0003] 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。
[0004] 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。
[0005] 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。
[0006] 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，A0DV，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】
[0007] 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。
[0008] 上述的发明目的是通过以下技术方案实现的：
[0009] 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Λ v ;
[0010] 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Λ S ;
[0011] 步骤三、根据步骤一计算的相对速度值Λ V计算出Λ V服从一般正态分布即高斯 分布4;.+;相·的速度差平均值u、方差σ2,其中，\为服从正态分布的i号车速度的随机 变量，'为服从正态分布j号车速度的随机变量，Vi为第i号车辆的速度值，\为第j号车 辆速度值；
[0012] 步骤四、根据步骤二计算的相对位移值Λ 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 ;
【权利要求】
1. 一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于一种VANETs中V2V链路 延迟的动态预测方法具体是按照以下步骤进行的： 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g -?，根 据相对速度Δ?Η十算两车的相对速度值Λ 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Λ S ; 步骤三、根据步骤一计算的相对速度值Λ ν计算出Λ ν服从一般正态分布即高斯分布 我-r/和?以的速度差平均值U、方差σ 2,其中，Vi为服从正态分布的i号车速度的随机变量， Vj为服从正态分布j号车速度的随机变量，Vi为第i号车辆的速度值，Vj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Λ 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 ;
步骤五、根据步骤二得到的平均值u、方差〇2以及步骤四得到的相对距离L计算链路 延迟的数学期望值 2d其中，t为产生相对位移AS所需要的时 4<1 间；即完成了一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。
2. 根据权利要求1所述一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于：步 骤一中假设有第i号车辆的速度为?，第j号车辆速度为^，则相对速度为g-巧,根据相 对速度Λν计算任意两车的相对速度值Λ v具体为： Λ V是i号车辆与j号车辆两车的相对速度值，则
式中，diri代表i号车辆行驶的方向，dir j代表j号车辆行驶的方向，其中在街道地图 上，由西向东和由南向北行驶的车辆为正向行驶。
3. 根据权利要求1所述一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于：步 骤二中计算第i号车辆与第j号车辆两车车头的相对位移值Λ S为：
i号车辆的位移为5,，j号车辆位移为。
4. 根据权利要求1所述一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于： 步骤三中根据步骤一计算的相对速度值Λv计算出Λv服从一般正态分布即高斯分布 的速度差平均值u、方差。2的具体过程为： i号车辆与j号车辆两车速度差的概率密度函数为：
其中，Vi为服从正态分布的i号车速度的随机变量，Vj为服从正态分布j号车速度的 随机变量，第i号车辆速度平均值Ui与第j号车辆速度平均值Uj ; 上式中令：
其中，为第i号车服从一般正态分布的方差，erf为第j号车服从一般正态分布的方 差； 对向行驶的第i号车与第j号车两车的速度和独立服从正态分布，同理可得下式：
由于车辆速度均值ρ=-为u的无偏估计，即："=-Σν\. (18) 其中，η为i号车辆或j号车辆从开始预测到链接断开所用的总时间，vk为i号车辆或 j号车辆在k时刻的速度； 而样本方差
米用EMA(Exponentialmovingaverage)法平滑平均值u的变化。
5.根据权利要求1所述一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于步骤 四中根据步骤二计算的相对位移值Λ 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具体过程为： (1) 选择j号车辆即中继节点为参考系，i号车辆是中继节点通信范围内的任一车辆节 点假设中继节点是静止的，则i号车辆的相对速度为Λ v = Vi-\，i号车与j号车从当前时 刻到链路断开时产生的相对位移Λ S = (d+D+r)-D = d+r ;其中，d为开始预测时刻i号车 与j号车的距离，D为j号车从开始预测时刻到链路断开时刻的所行驶路程； (2) 在以j号车辆为参照物的参考系中，i号车辆即i号节点的相对速度Λ v不变，产 生相对位移Λ S所需要的时间t为：
(3) 忽略路上横向行驶的i号车与j号车两个车辆之间的纵向定义y轴方向的距离为 W ; 即：
屯为i号车与j号车两个车辆之间的纵向定义X轴方向 (5) 的距离； (4) 令d = Xi-Xj，Xi为i号车所在位置的横向坐标、X」为j号车所在位置的横向坐标， r是无线信号传输半径； 则i号车与j号车从开始预测起到链路断开时的相对距离L分以下①和②两种情况： ① 、当仙>0时，即两车相对速度向右： Xi〈Xj，所以d = Xi-XjXO,这时i号车开始预测起到达链路断开状态需要走过的相对距 离为L = r-d ; Xi>Xj，所以d = Xi-XjX)，这时i号车开始预测起到达链路断开状态需要走过的相对距 离是L = r-d ; ② 、当Awn时，g卩i号车与j号车的相对速度向左： Xi>Xj，所以d = Xi-XjX)，这时i号车开始预测起到达链路断开状态需要走过的相对距 离为L = r+d ; Xi〈Xj，所以d = Xi-XjXO,这时i号车开始预测起到达链路断开状态需要走过的相对距 离为L = r+d ; 综上①和②分析，结论得到如下通用公式：
6.根据权利要求1所述一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，其特征在于步骤 五中根据步骤二得到的平均值u、方差〇2以及步骤四得到的相对距离L计算链路延迟的数
学期望值/: 的具体过程为： u<l (1) 通信范围内r (r为0?300m)的任意V2V两车任意时刻预测产生相对位移L所需 要的时间由（4)式推导成下式（7)计算出两车链路延迟时间T为：
链路延迟是指从开始预测时刻到两车链路断开时刻的时间； (2) i号车与j号车进入通信范围内的每秒进行预测两车链路延迟时间T，假设两车处 于第k秒状态时，i号车与j号车保持此时第k秒的车辆相对速度的平均值和方差u k，〇 k2 不变行驶到链路断开的距离Lk ; (3) 每次预测时，根据两车链路延迟时间T与随机变量V的关系*随机变量V的 r 分布为正态分布，由分布函数F(t)定义得： _)=，(Γ年命)=-今=1-，_ (22) P表示发生的概率 两边对t求导有
将（15)式带入（23)式得
(4) 采用平均链路延迟公式，从开始预测到链路断开中的每一秒预测一次第i号车与 第j号车两车链路延迟的数学期望值：
(5) 根据相对速度正态分布的概率密度函数确= t>0的时间T的期望的 ?j〇 积分上限up_bound和下限low_bound ;
low_bound = L/ (u+4 〇 ) (29) 所以（27)式被推导成下式：
将（24)式带入（30)式得到（31)式：
当u〈l时，采用前1秒计算的ΕΤ值，S卩（31)式被推导成公式（32):
当u〈l时，公式（32)将采用前1秒u > 1计算的ET值；如果i号与j号两个车辆链路 开始连接时的u〈l，则赋给ET -个大于100?300的随机值。
【文档编号】G08G1/01GK104064029SQ201410318558
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年7月7日 优先权日:2014年7月7日
【发明者】崔刚, 王秀峰, 王春萌, 付忠传, 吴翔虎, 暴建民, 莫毓昌, 朱东杰, 张策, 张必英 申请人:哈尔滨工业大学