車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)聚集研究.pdf

1、隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)、信息傳感技術(shù)及自動(dòng)控制技術(shù)的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通、物流、家居等領(lǐng)域。作為物聯(lián)網(wǎng)在交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用，車(chē)聯(lián)網(wǎng)為智能交通的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)支持平臺(tái)。智能交通的許多應(yīng)用需要收集和分發(fā)大量實(shí)時(shí)信息，但車(chē)輛的移動(dòng)性使車(chē)聯(lián)網(wǎng)中收發(fā)信息所需要的通信資源頻繁變化，加之這些通信資源又非常有限，因此車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)收集和分發(fā)是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的工作。為了減少數(shù)據(jù)收發(fā)過(guò)程中傳輸數(shù)據(jù)量，研究者們引入了數(shù)據(jù)聚集技術(shù)，該技術(shù)已成為車(chē)聯(lián)網(wǎng)

2、領(lǐng)域中倍受學(xué)術(shù)界關(guān)注的研究熱點(diǎn)。雖然數(shù)據(jù)聚集可以節(jié)省數(shù)據(jù)傳輸中信帶資源的消耗，但也會(huì)影響數(shù)據(jù)的時(shí)延和精度。聚集數(shù)據(jù)的時(shí)延和精度直接影響車(chē)聯(lián)網(wǎng)上諸多應(yīng)用的正確性和有效性。本文研究車(chē)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題，主要工作及其成果包括以下幾個(gè)方面。
　　首先，研究了時(shí)延約束的單信道車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題。車(chē)聯(lián)網(wǎng)上許多應(yīng)用對(duì)感知數(shù)據(jù)的時(shí)延有很高要求，但現(xiàn)有研究無(wú)法使得聚集數(shù)滿(mǎn)足時(shí)延要求，且沒(méi)有有效利用連通鏈路信息使得時(shí)限內(nèi)聚集信息量較少。時(shí)延往往是由無(wú)

3、線(xiàn)沖突引起的，如果能合理規(guī)劃傳輸時(shí)刻有效避免沖突，即可實(shí)現(xiàn)時(shí)延約束的聚集優(yōu)化。因此，本文提出了時(shí)延約束的單信道車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題，即規(guī)劃無(wú)沖突的傳輸時(shí)刻以?xún)?yōu)化聚集信息量。給出了該問(wèn)題的形式化定義，并證明其是NP難的。本文提出了一種時(shí)延約束的優(yōu)化聚集信息量算法。該算法的核心是如何避免數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的無(wú)線(xiàn)沖突。無(wú)線(xiàn)沖突可分為兩類(lèi)，一類(lèi)是多節(jié)點(diǎn)同時(shí)向同一節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)引起的沖突，被稱(chēng)為直接沖突；另一類(lèi)是節(jié)點(diǎn)在接收數(shù)據(jù)時(shí)通信范圍內(nèi)存在其他節(jié)點(diǎn)干擾

4、引起的沖突，被稱(chēng)為間接沖突。為避免直接沖突，本文利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)在候選時(shí)刻集上規(guī)劃節(jié)點(diǎn)的聚集傳輸時(shí)刻。為避免間接沖突，本文提出了基于匹配和獨(dú)立集的候選時(shí)刻集過(guò)濾技術(shù)。利用真實(shí)出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)集進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的算法在同一時(shí)延界內(nèi)比現(xiàn)有的算法在數(shù)據(jù)收集率上提高了近20％，在平均傳輸數(shù)據(jù)量上減少至1/3，在平均時(shí)延上更加穩(wěn)定。
　　其次，研究了時(shí)延約束的多信道車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題。為了提高頻譜利用率，車(chē)聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議

5、棧中引入多信道機(jī)制。與單信道不同，多信道采用頻分復(fù)用減少了無(wú)線(xiàn)沖突，但需要額外解決信道分配問(wèn)題。因此，本文提出了時(shí)延約束的多信道車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集規(guī)劃算法。該算法的基本思想是利用多信道資源避免間接沖突。其核心是規(guī)劃節(jié)點(diǎn)的路由使得節(jié)點(diǎn)的間接沖突數(shù)小于信道個(gè)數(shù)k進(jìn)而實(shí)現(xiàn)沖突節(jié)點(diǎn)采用不同信道規(guī)避間接沖突。本文首先基于貪心思想構(gòu)建k約束優(yōu)化聚集路由樹(shù)規(guī)劃節(jié)點(diǎn)的路由，然后利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)規(guī)劃節(jié)點(diǎn)的傳輸時(shí)刻和傳輸信道。該時(shí)刻規(guī)劃可以得到最優(yōu)解。最后在真

6、實(shí)軌跡數(shù)據(jù)集和模擬軌跡數(shù)據(jù)集上對(duì)本文提出的算法進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明本文的算法在數(shù)據(jù)收集率上比現(xiàn)有算法提高了25%，達(dá)到95%以上；在聚集效率上比現(xiàn)有算法提高了3倍以上。
　　再次，研究了單一精度約束的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題。與時(shí)延約束不同，精度約束的數(shù)據(jù)聚集優(yōu)化核心是在滿(mǎn)足精度要求前提下利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性降低傳輸數(shù)據(jù)量。現(xiàn)有研究引入壓縮感知技術(shù)高效地壓縮數(shù)據(jù)量同時(shí)保證恢復(fù)的數(shù)據(jù)滿(mǎn)足精度要求，但壓縮感知技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要滿(mǎn)足有限等距約束條

7、件，這意味著數(shù)據(jù)要依據(jù)特定方式進(jìn)行聚集。由于車(chē)聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)是由移動(dòng)車(chē)輛攜帶，數(shù)據(jù)的聚集方式受到車(chē)輛移動(dòng)的限制?，F(xiàn)有研究采用人工引入車(chē)輛控制移動(dòng)路線(xiàn)解決這一難題，但需要消耗大量資源且沒(méi)有利用車(chē)聯(lián)網(wǎng)已有的無(wú)線(xiàn)通信資源。因此，本文提出了車(chē)聯(lián)網(wǎng)上基于壓縮感知的精度約束數(shù)據(jù)聚集傳輸協(xié)議。該協(xié)議利用車(chē)之間的無(wú)線(xiàn)通信動(dòng)態(tài)調(diào)整移動(dòng)車(chē)輛攜帶的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了滿(mǎn)足壓縮感知要求的數(shù)據(jù)聚集，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了精度約束的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的方法利用50

8、%的數(shù)據(jù)量即可得到滿(mǎn)足精度要求的聚集數(shù)據(jù)。
　　最后，研究了多精度約束的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚集問(wèn)題。由于車(chē)聯(lián)網(wǎng)中動(dòng)態(tài)可用帶寬資源有限，實(shí)時(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)在收集實(shí)時(shí)路況信息時(shí)要在滿(mǎn)足多用戶(hù)的導(dǎo)航請(qǐng)求前提下降低傳輸數(shù)據(jù)量。導(dǎo)航請(qǐng)求的不均勻分布使得部分路段的數(shù)據(jù)精度影響較多用戶(hù)導(dǎo)航響應(yīng)的準(zhǔn)確性。聚集數(shù)據(jù)的精度決定了傳輸數(shù)據(jù)量。各路段基于各自的精度要求進(jìn)行數(shù)據(jù)聚集可以實(shí)現(xiàn)在滿(mǎn)足多用戶(hù)的導(dǎo)航請(qǐng)求前提下有效地降低傳輸數(shù)據(jù)量。與單精度不同，多精度的數(shù)據(jù)聚集需