一種車輛參與式感知系統中的動態網絡控制方法技術方案

本發明專利技術公開了一種車輛參與式感知系統中的動態網絡控制方法，包括如下步驟：該系統中的車輛及路邊節點利用歷史信息數據對系統進行初始化；基于Lyapunov優化理論，在每個時槽內，收集感知數據的車輛通過最佳采樣速率計算公式獲得其最佳的采樣速率；在每個時槽內，各車輛根據本地的信息確定自己的轉發定價；各車輛利用一權重變量對數據的轉發進行控制；從一個時槽轉到下一個時槽時，所有車輛的本地數據隊列根據更新準則進行更新，本發明專利技術通過車輛自己控制感知數據的速率和轉發策略，從而達到社會總效應最大的目標，同時網絡的穩定性也得到了保證。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術公開了，包括如下步驟：該系統中的車輛及路邊節點利用歷史信息數據對系統進行初始化；基于Lyapunov優化理論，在每個時槽內，收集感知數據的車輛通過最佳采樣速率計算公式獲得其最佳的采樣速率；在每個時槽內，各車輛根據本地的信息確定自己的轉發定價；各車輛利用一權重變量對數據的轉發進行控制；從一個時槽轉到下一個時槽時，所有車輛的本地數據隊列根據更新準則進行更新，本專利技術通過車輛自己控制感知數據的速率和轉發策略，從而達到社會總效應最大的目標，同時網絡的穩定性也得到了保證?！緦＠f明】
本專利技術涉及車輛參與式感知系統
，特別是涉及。
技術介紹
隨著移動設備的廣泛運用，參與式感知逐漸成為一種新型、重要的數據收集方式。許多合作的、基于眾包的應用也如雨后春筍般出現。比如智能交通，定位，環境監控和人群統計。車輛參與式感知系統是通過車輛網絡進行數據收集。裝備著各種傳感器，比如GPS, 3D加速計等，車輛成為一種有力的移動傳感器，并且相互間還能進行數據交換。典型的車輛參與式感知系統結構包括移動的車輛和位于云端的服務器，通常稱之為平臺。如附圖1所示。車輛在城市中隨意移動并且連續的收集手機周圍的數據，收集到的這些數據通過roadside units (RSU)或者APs (access points)傳送到云端平臺。車輛可以通過收集感知數據從平臺端獲取一定的報酬，另外，對于那些沒有收集感知數據的車輛，他們可以通過幫助其他車輛轉發數據賺取報酬。因此如何設計一種動態的網絡控制方法，使得最終系統中所有車輛收益的總和的時間平均值最大將變得很有意義。直覺上講，如果感知數據收集的越多，那么節點獲取的報酬就越多，但是隨之而來，網絡的負載越重，更為嚴重的是，還可能致使整個網絡擁塞、癱瘓。因此，整個車輛網絡的性能受損。所以在一個車輛參與式感知系統中，如果要優化社會總收益的時間平均值，還應該考慮網絡的穩定性問題?？偟膩碚f，要達到上述目標，有個兩個關鍵問題要解決:(1)車輛感知數據的速率控制(sensing rate control)0由于車輛的數據緩存和車輛間的通信鏈路容量都是有限的，因此車輛如何動態調整自己的感知數據速率以防止網絡擁塞變得很具挑戰性。(2)流量控制和數據轉發(flow control and transmission)。車輛需要自己決定將數據發給誰以及該發多少。數據的轉發決定既取決于網絡負載又轉發節點自身的屬性影響。負載小的節點顯然更適合作為轉發節節點；同時與AP頻繁相遇的節點也需要優先考慮。目前，要解決以上這兩個問題顯然還存在很多困難。首先，由于車輛本身的移動性和分布不均勻性，車輛網絡的拓撲結構通常是隨著時間而改變。其次，感知速率控制和流量控制兩者之間本事存在耦合，及相互之間會干擾。再有，如有全局網絡的信息，車輛只能給予自身及周圍的信息進行決策又成為一大阻礙。目前，已存在的工作中很少有考慮最大化社會效應同時保證網絡穩定的問題。在車輛網絡中大多數的數據收集方法都只考慮數據路由本身，而很少考慮流量控制問題。雖然最近有工作考慮了一種由傳感器網絡和人組成的混合網絡中的數據控制方法，但是他們考慮人的社會屬性，這點在車輛網絡中是不存在的。
技術實現思路
為克服上述現有技術存在的不足，本專利技術之目的在于提供，其通過車輛自己控制感知數據的速率和轉發策略，從而達到社會總效應最大的目標，同時網絡的穩定性也得到了保證。為達上述及其它目的，本專利技術提出，包括如下步驟:步驟一，該系統中的車輛及路邊節點利用歷史信息數據對系統進行初始化；步驟二，基于Lyapunov優化理論,在每個時槽內，收集感知數據的車輛通過最佳采樣速率計算公式獲得其最佳的采樣速率；步驟三，在每個時槽內，各車輛根據本地的信息確定自己的定價；步驟四，各車輛利用一權重變量對數據的轉發進行控制；步驟五，從一個時槽轉到下一個時槽時，所有車輛的本地數據隊列根據更新準則進行更新。進一步地，于步驟一中，該歷史信息數據包括車輛與車輛或者APs之間的相遇率λ，車輛通過該歷史信息數據分析出與其他車輛間或APs的相遇率，并且將本地的數據隊列清空。進一步地，于步驟二中，該最佳采樣速率計算公式為【權利要求】1.，包括如下步驟: 步驟一，該系統中的車輛及路邊節點利用歷史信息數據對系統進行初始化； 步驟二，基于Lyapunov優化理論,在每個時槽內，收集感知數據的車輛通過最佳采樣速率計算公式獲得其最佳的采樣速率； 步驟三，在每個時槽內，各車輛根據本地的信息確定自己的定價； 步驟四，各車輛利用一權重變量對數據的轉發進行控制； 步驟五，從一個時槽轉到下一個時槽時，所有車輛的本地數據隊列根據更新準則進行更新。2.如權利要求1所述的，其特征在于:于步驟一中，該歷史信息數據包括車輛與車輛或者APs之間的相遇率λ，車輛通過該歷史信息數據分析出與其他車輛間或APs的相遇率，并且將本地的數據隊列清空。3.如權利要求1所述的，其特征在于，于步驟二中，該最佳采樣速率計算公式為T1 (t) = minV (Qi (t)/V)^1, O], rmax] 其中Qi(t)為當前車輛的數據隊列大小，IJ.)是一個連續、非遞減的、凹的收益函數，(I/ (.)表示K.)的一階導數的逆函數，rmaxSri(t)的最大值，為系統給定值，V〉O為權衡社會總效益和網絡穩定性的量，為系統設置參數。4.如權利要 求1所述的，其特征在于:于步驟三中，定價綜合考慮轉發車輛自身的負載Qi (t)及轉發車輛自身的成功轉發能力Hi05.如權利要求4所述的，其特征在于，定價定義為: Θ i (t) = (Qmax-Qi (t) + a (Hmax-Hi)).β， 其中Hmax分別為QJthHi的最大值，為系統給定的，α > O為系統可調參數，用來設置車輛負載和轉發能力權重的量，β > O為價格調整參數。6.如權利要求5所述的，其特征在于:用該車輛當前的數據隊列的大小衡量轉發車輛自身的負載，用車輛間的平均響應時間間隔作為衡量車輛轉發能力的指標。7.如權利要求1所述的，其特征在于:于步驟四中，當一輛車和另外一輛車相遇，該車輛先查看對方的數據隊列大小，如果隊列還可以繼續存放數據，則利用該權重變量對數據的轉發進行控制。8.如權利要求1所述的，其特征在于:該權重變量為Wij⑴=Θ i(t)_ Θ j(t),如果Wij(t) > O,則車輛i向車輛j發數據,否則不發，其中變量Θ At)與Θ j(t)表示車輛i與j在時槽t內的定價。9.如權利要求1所述的，其特征在于:該更新準則為在原有的隊列基礎上，減去所有流出的量，加上所有流進的數據量?！疚臋n編號】G05B19/418GK103744399SQ201410012302【公開日】2014年4月23日 申請日期:2014年1月10日 優先權日:2014年1月10日 【專利技術者】趙晴雯, 朱燕民 申請人:上海交通大學本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種車輛參與式感知系統中的動態網絡控制方法，包括如下步驟：步驟一，該系統中的車輛及路邊節點利用歷史信息數據對系統進行初始化；步驟二，基于Lyapunov優化理論，在每個時槽內，收集感知數據的車輛通過最佳采樣速率計算公式獲得其最佳的采樣速率；步驟三，在每個時槽內，各車輛根據本地的信息確定自己的定價；步驟四，各車輛利用一權重變量對數據的轉發進行控制；步驟五，從一個時槽轉到下一個時槽時，所有車輛的本地數據隊列根據更新準則進行更新。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙晴雯，朱燕民，
申請(專利權)人：上海交通大學，
類型：發明
國別省市：上海;31