基于自主获取道路信息车载自组织网络路由方法

摘要

本发明公开了一种基于自主获取道路信息车载自组织网络路由方法，该方法是在不同分组转发方向和车辆行驶方向时，基于链路有效时间和车辆预测位置与目的路口间的远近程度，计算节点的转发优先权值，从而实现路由中分组传输链路的有效时间长，提高链路的稳定性，并结合方向选择距离目的节点近的节点转发分组，减少了分组的传输次数和在同一路段重复传输情况，从而大大降低分组传输的延时。本发明的方法可以更加精确的获取道路密度信息，并且更有效的利用实时路况信息选择更加高效的路由节点，该方法采用一种逐段式自主道路密度估算方法和综合方向和预测位置两个参数的分组转发方案，从而实现车辆自主获取道路实时密度信息。

主权项

一种基于自主获取道路信息车载自组织网络路由方法，其特征在于，包括：所述方法的发送节点根据它和各待选中继节点的距离以及发送节点与中继节点的邻居节点的数量来估算发送节点和待选中继节点所在路段的道路车辆密度，节点和组成的链路的道路车辆密度的具体计算公式如下：${\rho }_{ij}=\frac{N_{ij}}{d_{ij}+2R}---\left(1\right)$式子中N_ij＝N_i∪N_j是两个节点n_i和n_j的邻居节点的总数，这个值不是两个节点的邻居节点数的单纯相加，因为它们互为邻居节点，它们之间存在共同邻居节点，N_ij对共同的邻居节点只添加一次，d_ij是节点n_i和n_j之间的距离，R是无线传输半径；2R是因为无线信号是全方位传播的，因此其邻居节点分布也是全方位的；所述方法是一种结合道路密度的改进方案来改进整体路由方案，包括：根据公式(1)获得发送节点和待选节点之间的链路密度，通过GPS和邻居列表信息得到发送节点和待选节点之间的距离d_ij，道路上车辆密度越大，距离发送节点越远(距离目的节点越近)的待选节点的等待时间越短；根据多标准映射函数可以得到两个参数的等待函数计算公式如式(3)所示：$WT(d_{ij},{\rho }_{ij})={\mathrm{Kd}}_{ij}^{{\alpha }_1}{\rho }_{ij}^{{\alpha }_2}+{\mathrm{WT}}_{max}---\left(3\right)$式中，d_max是发送节点与待选节点之间的最大距离，取值为无线传输半径R；ρ_max是发送节点和待选节点间的道路车辆密度的最大值；WT_max是最大等待时间；α₁，α₂分别是d_ij和ρ_ij的加权因子，参数的加权值会影响参数对选择过程的影响程度；对于α₂，由于城市环境车辆密度变化大，在车辆稀疏的地方，为了建立稳定的路径，主要考虑车辆密度值，就要使车辆密度的变化对等待函数的影响程度大一些，本发明中α₁，α₂的取值小于1，因此此时α₂可以适当的减小，这样就可以增大函数值随着密度改变而变化的趋势；而在车辆密集的地方，有足够多的节点来转发分组，此时可以适当增大α₂的值以减小车辆密度的影响程度，因此令这样可以随着密度的增大α₂值相应的增大，根据实际车辆密度自适应的调整α₂的值；所述的车辆之间相对方向关系有：同向行驶、相向行驶、背向行驶，分别对这些情况通过如下的公式(4)(5)(6)(7)对车辆之间链路的有效持续时间进行预测；1、同向行驶${\mathrm{lifetime}}_{AB}=\frac{R+d_{AB}}{V_A-V_B}---\left(4\right)$${\mathrm{lifetime}}_{AB}=\frac{R-d_{AB}}{V_B-V_A}---\left(5\right)$2、相向行驶${\mathrm{lifetime}}_{AB}=\frac{R+d_{AB}}{V_A+V_B}---\left(6\right)$3、背向行驶${\mathrm{lifetime}}_{AB}=\frac{R-d_{AB}}{V_A+V_B}---\left(7\right)$上述公式可以看到，同向运行的车辆节点之间的链路有效时间是最长的，因此在路由选择过程中在同向车辆中选择下一跳转发节点；车辆行驶方向与分组转发方向的关系；车辆的行驶方向和分组的转发方向的不同会影响到链路有效持续时间和节点到目标路口的距离这两个参数对选择下一跳节点的影响程度，因此在选择下一跳节点时要根据不同的方向采用不同的选择标准；车辆的行驶方向和分组的转发方向间的关系分为：同向，反向，这两种情况下的下一跳节点选择标准如下：1、同向；根据同向链路有效时间计算公式计算链路有效持续时间，并计算待选节点到达下一个路口的距离，然后结合这两个参数计算节点选择权值；2、反向；反向情况一般发生在上一次节点转发过程中没有同方向的节点可以转发，就选择了相向行驶的节点，采用反向节点作为中继节点继续向前传输分组要比车辆携带分组等待同向车辆进行转发产生的延时小；转发优先权值计算；假设，源节点为S，待选转发节点为A；根据不同的情况按不同的链路有效持续时间计算公式计算lifetime_SA，Δt时间后节点的位置采用如下方式计算：假设节点A的位置为(x_A,y_A)，它的速度为(v_Ax,v_Ay)，Δt后的位置为(x_A',y_A')；$\left\{\begin{array}{c}{x_A}^{\prime }=x_A+v_{Ax}·\Delta t\\ {y_A}^{\prime }=y_A+v_{Ay}·\Delta t\end{array}\right.---\left(8\right)$通过地图获得下一个将要到达的路口I_i的位置(x_Ii,y_Ii)，节点A在Δt后与路口I_i之间的距离为：$D_{A^{\prime }{I}_i}=\sqrt{{(x_{A^{\prime }}-x_{I_i})}^2+{(y_{A^{\prime }}-y_{I_i})}^2}---\left(9\right)$根据A点的方向计算优先权值S_A：$S_A=\alpha \times \frac{{\mathrm{lifetime}}_{SA}}{MaxLifetime}+\beta \times (1-D_p)---\left(10\right)$MaxLifetime是文中设定的一个链路时间的上限值，用来约束车辆同向行驶且速度很相近的情况下，链路时间无限大的情况；代表了待选节点A距离目标路口I_i的远近程度，D_p越小代表A在经过时间Δt后距离路口I_i越近；α、β是链路有效持续时间和到路口距离的加权值，α+β＝1，它们的取值大小代表了参数对计算结果的影响程度，根据上述运动方向和分组转发方向之间的关系不同，α、β的取值也不同。