城市車載網(wǎng)絡(luò)吞吐優(yōu)化與移動(dòng)覆蓋研究.pdf

1、基于車載網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)城市感知的效果取決于車載感知報(bào)告的時(shí)空二維覆蓋。如何收集到更多有效的感知報(bào)告提高時(shí)空二維覆蓋是個(gè)重要的問(wèn)題,即移動(dòng)覆蓋問(wèn)題。在路邊放置高帶寬的基站來(lái)收集探測(cè)車輛上感知報(bào)告是一種有效手段。本課題的第一個(gè)子問(wèn)題是考慮如何通過(guò)這些高帶寬基站的放置來(lái)最大化城市感知中的移動(dòng)覆蓋。這個(gè)問(wèn)題非常具有挑戰(zhàn)性。
　　本文給出了即使在所有車輛路徑已知的條件下,該問(wèn)題是NP難問(wèn)題的理論證明。而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,獲取未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間的車輛行

2、駛路徑信息并不可能。車輛行駛路徑的不確定性更加大了問(wèn)題的難度。本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)和分析大量真實(shí)車輛的軌跡數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了車輛行駛路徑中的規(guī)律。車輛的數(shù)量分布和行駛軌跡往往具有一定的統(tǒng)計(jì)特性,本文的方法利用了這些統(tǒng)計(jì)特性解決了在車輛行駛路徑未知條件下的移動(dòng)覆蓋優(yōu)化問(wèn)題。本工作給出了解決車輛行駛路徑已知條件下的移動(dòng)覆蓋問(wèn)題的近似算法,并且達(dá)到了理論(1-1/?)的最優(yōu)近似度。在車輛行駛路徑未知條件下,本文的近似算法也十分有效,與最優(yōu)結(jié)果接近。

3、　　在解決了一跳數(shù)據(jù)傳輸下的移動(dòng)覆蓋問(wèn)題后,本課題挑戰(zhàn)一個(gè)更為困難的問(wèn)題,多跳數(shù)據(jù)傳輸下的車載網(wǎng)絡(luò)吞吐優(yōu)化問(wèn)題。車載網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力對(duì)城市感知應(yīng)用而言十分重要。車載網(wǎng)絡(luò)受制于網(wǎng)絡(luò)連接時(shí)常中斷和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多變等因素的影響,網(wǎng)絡(luò)吞吐能力較差,直接影響到城市感知等應(yīng)用的效果。因此,本課題研究如何優(yōu)化車載網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力。城市車載網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力受制于多方面因素的影響,如AP的放置地點(diǎn),多跳數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)延遲,連接帶寬,車輛行駛路徑等等。其中有些因

4、素受網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)者的控制,如AP放置和多跳數(shù)據(jù)傳輸方法;其余則不然。因此,車載網(wǎng)絡(luò)吞吐優(yōu)化是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的難題。本文首先將車載網(wǎng)絡(luò)吞吐優(yōu)化問(wèn)題建立數(shù)學(xué)模型。建模后,首先解決AP放置的難題,為解決AP放置難題,本課題創(chuàng)新性地提出了基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)傳輸延遲估計(jì),并利用模擬退火算法解決了AP放置難題。其次,本文利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,得出了車載網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力上界。最后,本課題分別提出了集中式和分布式兩種多跳數(shù)據(jù)傳輸算法。通過(guò)基于真實(shí)車輛行駛