一种车辆自组织网络数据传输性能测评方法

摘要

本发明公开了一种车辆自组织网络数据传输性能测评方法，该方法首先设计统一的真实车辆自组网通信环境并利用现有的UDP通信机制设计真实的车辆自组网环境下的测试方法,之后基于车载自组织网络自身特点与统计学原理设计具体的数据处理方法与评价标准，从而能够考虑到在现实的数据传输环境下车辆自组织网络的复杂性。本发明在真实的车载环境下基于统计学相关方法设计了车辆自组织网络数据传输性能的测评方法，此方法能够考虑到车辆自组网的自身特点并可以研究数据传输性能与外部环境参数之间的关系，从而为后续的产品开发以及网络优化等提供真实的数据支持。

主权项

一种车辆自组织网络数据传输性能测评方法，包括以下几个步骤：步骤一：测试方法设计A.测试环境设计：在车载环境应用的测试场景下，一个装载DSRC的通信节点需要满足以下功能：(1)通信节点能够进行消息的广播与转发；(2)在运动环境中，通信节点与其他节点之间能够双向通信；(3)不受车辆运行环境干扰；对外部参数进行标准化的设置：(1)服务器和客户端通过DSRC设备通信时通过计算机连接，测试场景中所使用的计算机的配置和性能统一；(2)在车载环境下，通信节点周围的环境保持统一，设置统一的一组相对距离和速度，分别进行测试；(3)设置统一的节点数和吞吐量；B.核心参数与方法设计：本发明所设计的测试方法如下：(1)使用基于UDP协议的通信机制，当采用Java语言时，客户端和服务器两端的工作如下：1)客户端和服务器端分别初始化DatagramSocket类，并为之赋予IP地址和端口号；2)客户端初始化DatagramPacket对象，并在其中封装数据、数据长度、目标主机地址和目标主机端口信息；3)服务器端通过DatagramSocket对象的receive方法开始以阻塞的方式，监听从网络上到达的客户端请求；4)客户端通过DatagramSocket对象的send方法，向服务器端发送通信数据，并进入receive方法，线程阻塞直到收到回信；5)服务器端在接收到通信数据后，利用Java的多线程机制，并发处理来自多个客户端的数据，之后继续执行receive后面的方法，执行服务；6)服务器端完成执行客户端的服务请求后，通过send方法，向客户端返回执行结果；7)客户端收到回信，进行计算并处理，得到结果后，继续循环；(2)基于上述通信机制的基础上，客户端每隔一分钟发送一次数据，数据中包含n个Datapacket，即封装n个数据包一同发送到服务器中；确定要具体测试的性能参数，通过吞吐量、传输延迟，延迟抖动和丢包率来描述数据传输的速度和可靠性，则使用的性能参数的定义及计算方法如下：1)时延，时延为一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一个端所需要的时间，包括发送时延，传播时延，处理时延，排队时延，利用n个数据包的平均往返延时作为一次数据发送周期内的时延：$D=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{(T_{ir}-T_{is})}{2}$其中：T_is代表第i个包发送时的时刻，T_ir代表客户端收到服务器返回的第i个包的时刻；2)抖动，变化的时延被称作抖动，抖动计算方法为前后两次数据发送之间的延时差值：J＝|D_j+1‑D_j|3)吞吐量为在没有帧丢失的情况下，设备能够接收并转发的最大数据速率，也就是在丢包率为零时单位时间内发送的数据大小：$T=\frac{{\Sigma }_{i=1}^n{t}_i}{D}$其中t_i代表每个数据包的大小；4)丢包率，丢包率＝发送的测试包总数‑收到的响应包数目/发送的测试包总数：$p=\frac{n-k}{n}\times 100\%$其中，k代表收到响应包的数量；(3)设计交互界面，主线程为测试系统，副线程上设置事件监听器来监听界面上的每一个控件上对应的操作，包括测试系统的启动与关闭，IP地址，端口号，数据包大小，个数，测试周期，最大连接数的设置，数据的保存与展示，当控件上的操作事件发生时，监听器会处理该事件并将请求传递给主线程测试系统，测试系统针对各个请求进行操作，基本流程为，首先通过参数相关控件设置好具体的参数，之后确定之后操作控件将参数传递给测试系统，然后操作start控件，测试开始，测试过程中会产生上述性能参数数据，操作数据控件实现数据的实时展示与保存，设置的终止时间到达时自动关闭，若中途退出，利用close控件进行操作；步骤二：参数评价方法(1)对每个单独的场景中测试出的性能参数数据进行统计学数字特征计算，包括期望，标准差，协方差：$E\left(X\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{x}_i$ D(X)＝E(X‑E(X))²$COV(X,Y)=\frac{{\Sigma }_{i=1}^n(x_i-E(X\left)\right)(y_i-E(Y\left)\right)}{n-1}$(2)研究时延与连接数，相对速度，相对距离，数据包大小给定的外部参数之间的关系，并进行主成分分析筛选出特征最明显的变量：1)首先计算出协方差矩阵，假设数据维度为m,则所得的数据集为{x₁,x₂,…x_m},构建协方差矩阵如下:2)计算协方差矩阵的特征向量和特征值；3)将获得的特征值从大到小进行排列，获取各个维度的数据中影响大的变量；(3)研究不同变量之间的相关性，进行不同变量之间的相关性分析：$r=\frac{\Sigma (x_i-E(X\left)\right)(y_i-E(Y\left)\right)}{\sqrt{\Sigma {(x_i-E(X\left)\right)}^2{(y_i-E(Y\left)\right)}^2}}$其中，r为正时两变量为正相关，r为负时两变量呈现负相关；(4)对获得的参数数据，进行分布模型的构建；1)首先根据实验数据选取合适的分布模型：f(x,k₁,k₂…k_n),其中(k₁,k₂…k_n)是所选取的分布模型的相关参数；2)改进此模型为如下模型：$f(x,\beta )=h_{n+1}\times f(\frac{h_{n+2}+h_{n+3}\times x}{h_{n+4}},h_1\times k_1,h_2\times k_2,...,h_n\times k_n)+h_{n+5}$其中：β＝(h₁,h₂,…h_n+5)作为参数向量；3)利用非线性最小二乘法获得β的最优解，构建优化模型如下：$U=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{[y_i-f(x_i,\beta )]}^2$4)计算上述优化模型，解出β的最优解使得U达到最小值；针对车辆自组织网络的应用特点，以上述数据处理方法为基础提出专用于车载无线网的性能评价标准：一、高速移动和近距离下的快速性与稳定：(1)设定此类场景下的网络性能参数的期望与标准差标准，以评价DSRC设备实际应用时通信的快速与稳定；(2)根据测试场景中设置的一组标准的相对速度与距离，得出一组关于网络性能参数的测试结果，基于上述数据处理方法，设定网络性能参数与外界干扰因素的相关性标准，以评价通信受外界干扰的程度；二、根据所设置的一组节点数和吞吐量，设定此类场景下的网络性能参数的期望与标准差标准，评价大规模并发通信时DSRC设备的性能表现；三、不受障碍物影响的可靠性：(1)设定此类场景下的网络性能参数期望与标准差标准，以评价DSRC设备实际应用时的可靠性(2)通过设置对照组获取测试结果，计算相关性，设定相关性标准。