VANET中一种基于负载均衡的竞价博弈方法

摘要

本发明属于移动通信技术领域，公开了一种适用于城市场景下保证AP负载均衡的竞价博弈方法。其构建过程为： 绿灯亮的时间段内，车辆经过路口时，当多个AP竞争同一组车辆时容易发生AP的负载不均衡问题，影响网络性能。为了解决该问题，本发明根据伯川德博弈和伯川德悖论提出一种竞价博弈方法。为了适应VANET高移动性、网络拓扑频繁变化等特点，本发明把绿灯亮的时间划分成多个时间片，每个时间片AP根据提出的竞价博弈方法求出价格，当前时间片的价格受上一个时间片竞价结果的影响，因此整个过程是一个动态重复博弈，最后得出的动态博弈纳什均衡解即为AP的价格策略。本发明的效果和益处是模拟车辆移动，提出保证AP负载均衡的更符合VANET场景的竞价博弈方法。

主权项

1.VANET中一种基于负载均衡的竞价博弈方法，包括四部分：场景模型，几何场景模型，信道模型，博弈模型；其特征在于如下步骤：(1)建立十字路口场景模型十字路口场景中包括n辆车和两个AP，车是源节点，AP是目的节点；每辆车都安装有通信设备和GPS，只考虑车与接入点V2A的通信，不考虑车与车V2V的通信；当车辆进入AP的传输范围时，根据AP发布的beacon信息向相应的AP产生请求以及接收响应；(2)建立几何场景模型每个节点在t时刻的位置坐标为(x(t),y(t))，根据t时刻位置可以得出t+1时刻的位置坐标(x(t+1),y(t+1))；x(t+1)=x(t)+dir_x^t×v_ty(t+1)=y(t)+dir_y^t×v_t    (1)其中：v_t表示车辆在t时刻的行驶速度，dir_x^t表示t时刻车辆沿x轴方向运动，dir_y^t表示t时刻车辆沿y轴方向运动，1表示沿着x(y)轴正向运动，-1表示沿着x(y)轴反向运动，0表示节点位置不改变；(3)建立信道模型在时间片T_j的信道容量是${\mathrm{Wm}}_i^{T_j}=\frac{1}{n}W\log 2(1+\frac{S}{M\left({\mathrm{dm}}_i^{T_j}\right)}),j\ge 0,m\in \left\{\mathrm{1,2}\right\},---\left(3\right)$n表示当前接入APm的车辆，W表示信道带宽，S/N表示信噪比，表示在时间片T_j车辆i和APm的距离，γ表示路径损耗指数；(4)通过伯川德博弈和伯川德悖论建立竞价博弈模型建立竞价博弈模型：$u_{T_j}^1=\left\{\begin{array}{c}(n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}+\kappa *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2})*(P_{T_j}^1-C),j=0\\ (n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}*\frac{l_{T_{j-1}}^1}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2}+\kappa *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}*\frac{l_{T_{j-1}}^2}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2})\\ *(P_{T_j}^2-C),j\ge 1\end{array}\right.---\left(4\right)$$u_{T_j}^2=\left\{\begin{array}{c}(n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}+\kappa *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1})*(P_{T_j}^2-C),j=0\\ (n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}*\frac{l_{T_{j-1}}^2}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2}+\kappa *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}*\frac{l_{T_{j-1}}^1}{l_{T_{j-1}}^2+l_{T_{j-1}}^1})\\ *(P_{T_j}^2-C),j\ge 1\end{array}\right.---\left(5\right)$其中$l_{T_j}^1=\left\{\begin{array}{c}{n}_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}+\kappa *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2},j=0\\ n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}*\frac{l_{T_{j-1}}^1}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2}+\kappa *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}*\frac{l_{T_{j-1}}^2}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2},j\ge 1\end{array}\right.---\left(6\right)$$l_{T_j}^2=\left\{\begin{array}{c}{n}_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}+\kappa *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1},j=0\\ n_{T_j}-\lambda *P_{T_j}^2*\overline{d_{T_j}^2}*\overline{W_{T_j}^2}*\frac{l_{T_{j-1}}^2}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2}+\kappa *P_{T_j}^1*\overline{d_{T_j}^1}*\overline{W_{T_j}^1}*\frac{l_{T_{j-1}}^1}{l_{T_{j-1}}^1+l_{T_{j-1}}^2},j\ge 1\end{array}\right.---\left(7\right)$$\overline{d_{T_j}^m}=\frac{1}{n_{T_j}}*\underset{i=1}{\overset{n_{T_j}}{\Sigma }}{d}_{T_j}^m\left(i\right),j\ge 0,m\in \left\{\mathrm{1,2}\right\}---\left(8\right)$表示时间片T_j时APm的效用函数；表示时间片T_j,j∈{0,1..N-1}时AP1和AP2重叠通信区域内的车辆数目；m∈I分别表示APm在时间片T_j的定价；C表示车辆与AP连接时需要付出的代价；λ,κ表示权重系数；表示在时间片T_j车辆i上传文件给APm的平均的信道容量；m∈I表示在时间片T_j与AP_m相连的车辆数；S/N表示信噪比；γ表示路径损耗指数；表时间片T_j车辆i和APm间的距离；表示时间片T_j车辆i和APm间的平均距离。