梁國棟+劉利峰+盧玉和

摘 要 智能交通系統(tǒng)之中所擁有的實時導(dǎo)航以及交通監(jiān)控等應(yīng)用都應(yīng)通過借助海量交通流量以及車位等信息完成工作。而通過車與路邊設(shè)備等形成的車聯(lián)網(wǎng)則能夠完成對相關(guān)數(shù)據(jù)信息的傳輸。面對海量數(shù)據(jù)實時傳輸，無線通信能力已經(jīng)無法滿足實際需要，車移動將會造成鏈路產(chǎn)生變化。通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化結(jié)構(gòu)規(guī)劃高效能的傳輸，在數(shù)據(jù)傳輸方面規(guī)劃具體包括了兩個方面的內(nèi)容：構(gòu)建一棵帶信道個數(shù)約束的優(yōu)化聚集路由樹。規(guī)劃優(yōu)化的傳輸時刻，其關(guān)鍵是要在避免樹內(nèi)沖突的前提下有效利用無線網(wǎng)絡(luò)資源。結(jié)果顯示，通過該方法可以有效提升數(shù)據(jù)收集率。希望通過本研究能夠?qū)ξ磥砑夹g(shù)發(fā)展起到促進(jìn)作用。

【關(guān)鍵詞】車聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)聚集 多信道 數(shù)據(jù)收集

近些年以來，受到無線通信技術(shù)以及感知技術(shù)方面的技術(shù)影響，車用自組織網(wǎng)絡(luò)形式已經(jīng)開始成為了當(dāng)前熱點研究話題，并受到工業(yè)領(lǐng)域以及學(xué)術(shù)界方面的關(guān)注。車用自組織網(wǎng)絡(luò)主要是通過移動車輛節(jié)點以及靜態(tài)路邊接入點AP等建立無線移動感知網(wǎng)絡(luò)形式。車用自組織網(wǎng)絡(luò)可以對實現(xiàn)智能化交通系統(tǒng)起到重要幫助。希望通過本研究可以對未來技術(shù)進(jìn)步提供借鑒和幫助。

1 系統(tǒng)模型

1.1 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型

分析基于時間片的時間同步系統(tǒng)，因此，需要從幾個方面開展。第一，需要對車輛節(jié)點方面的移動完成建模，對車輛節(jié)點進(jìn)行假設(shè)，并設(shè)計不同時刻點，隨著車輛節(jié)點開始運動，車輛在不同時間槽所在位置序列將會對車輛的移動軌跡產(chǎn)生影響。由于節(jié)點之間存在的無線通信可以采取圓盤通信模型模擬，車輛以及車輛時刻將可以完成通信，并能夠在某刻時刻點，達(dá)到歐氏距離小于無線通信半徑。我們可以假設(shè)車輛移動軌跡，并結(jié)合移動軌跡的集合與圓盤通信模型，最終可以獲得某個時刻點上的通信拓?fù)湫蛄校罱K則可以通過利用這個序列建造移動拓?fù)洹?/p>

通過對其連通關(guān)系的分析，則可以對移動通信拓?fù)溥M(jìn)行定義：

定義1：移動通信拓?fù)?/p>

設(shè)定為1個三元組G，其中G=（V、E、L、T），其中V代表著節(jié)點集合，其中E表示的是鏈路集合，作為E之中的某一個鏈路，代表的是在一個特定時刻，距離小于通信半徑。其中的核心則是能夠促使連接出現(xiàn)在多個時刻之中，LT則表示的是連接發(fā)生的時刻集合。

下圖顯示的是3個不同時刻以及拓?fù)鋱D序列，這中間的結(jié)點分別是a、b、c、d、e，虛線代表的是在不同節(jié)點之中的無線鏈路。具體如圖1。

1.2 樹狀路由模型

為已經(jīng)給定的移動通信拓?fù)渲械囊苿庸?jié)點采取聚集傳輸過程中，我們就可以通過利用AP節(jié)點作為根的樹形結(jié)構(gòu)采取數(shù)據(jù)路由以及聚集，這樣將能夠讓所有節(jié)點進(jìn)入到AP路徑之中。以此，可以確保所有節(jié)點的聚集數(shù)據(jù)實現(xiàn)單版本，并給出如下定義：

定義2：移動聚集路由屬于醫(yī)用在AP節(jié)點之上的一種根節(jié)點，不同節(jié)點進(jìn)入到AP節(jié)點形成的唯一路徑為樹形結(jié)構(gòu)，代表里了T=V、E、LT，這其中C表示的是節(jié)點集，其中ET代表的是T的遍集。LT則表示的是連接產(chǎn)生的時刻集合。

本研究之中分析的多信道無線通信模式，尤其是其中假設(shè)形成的可用的信道的數(shù)量將達(dá)到k，節(jié)點則能夠選取其中任意信道完成對數(shù)據(jù)信息的傳輸。但是，一個節(jié)點只可以在單一時刻發(fā)送數(shù)據(jù)或者接取數(shù)據(jù)信息，只能夠接受一個節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)，當(dāng)多對節(jié)點在相同的信道之中傳輸數(shù)據(jù)，則本文之中考慮到了沖突模型，也就是一個節(jié)點在接受數(shù)據(jù)的過程中的通信半徑無法在其他節(jié)點完成通信。

1.3 傳輸規(guī)劃及聚集分析

在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息傳輸環(huán)節(jié)中，節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)時刻代表輸出能夠可以在沖突與AP節(jié)點接取到信息。為此，規(guī)劃數(shù)據(jù)聚集傳輸階段，則規(guī)劃節(jié)點在發(fā)送信息的時間點，所有節(jié)點將會被規(guī)劃進(jìn)入聚集傳輸時刻，為此，一個聚集傳輸規(guī)劃W將被視為時刻集合的一種映射，為此，形成定義如下：

定義3：聚集傳輸規(guī)劃，主要是指單一聚集傳輸規(guī)劃是映射W：V/AP進(jìn)一步推導(dǎo)出LT，其中LT=U，其中ET屬于移動聚集路由結(jié)構(gòu)T的邊集。傳輸數(shù)據(jù)開始前，節(jié)點需要執(zhí)行數(shù)據(jù)聚集操作，因此，需要假設(shè)聚集操作屬于可分函數(shù)，其中可分函數(shù)主要指的是能夠分治計算類型的函數(shù)，具體包括MIN，MIX等，所有操作同樣屬于數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生的操作，同時，假設(shè)在節(jié)點位置上采取集聚計算的時間能夠被省略，將不需要占據(jù)單獨時間片。

在最初時刻點上，所有移動節(jié)點形成了感知數(shù)據(jù)，也可以被稱為是原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)的信息量表示1，隨后節(jié)點在傳輸階段利用聚集的操作方式可以獲得聚集數(shù)據(jù)。

2 實驗及結(jié)果分析

2.1 性能指標(biāo)

為進(jìn)一步對數(shù)據(jù)收集算法性能進(jìn)行有效分析，我們定義三個指標(biāo)對數(shù)據(jù)收集的有效性、數(shù)據(jù)收集效率以及其實效性進(jìn)行評測。

（1）數(shù)據(jù)收集率是針對數(shù)據(jù)收集算法有效性最直接有效的度量指標(biāo)，是數(shù)據(jù)收集算法把相關(guān)的數(shù)據(jù)節(jié)點路由到AP的能力，其度量AP節(jié)點收集到的節(jié)點數(shù)據(jù)與節(jié)點總數(shù)之間的比例定義為：

其中Ndelivered為 AP收集到的節(jié)點數(shù)據(jù)總量；Nnodes為節(jié)點總數(shù)。

（2）平均延遲主要是表示度量數(shù)據(jù)收集算法的時間性能指標(biāo)。平均延遲度量是收集上來的數(shù)據(jù)的延遲的品均值，其定義為：

其中ti是節(jié)點i的數(shù)據(jù)一旦達(dá)到AP節(jié)點的一個時刻值，received為AP節(jié)點所收集到的數(shù)據(jù)對應(yīng)的節(jié)點集，Nreceived是AP收集到的節(jié)點的數(shù)據(jù)總量。

（3）平均傳輸數(shù)據(jù)率主要是對數(shù)據(jù)傳輸過程中所消耗的帶寬量指標(biāo)進(jìn)行有效測評。平均傳輸數(shù)據(jù)率也可以認(rèn)為是度量訴法的效率。其中該度量節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)總量和AP收集到節(jié)點數(shù)據(jù)總量之間的比例定義為：

其中Si是節(jié)點i發(fā)送的數(shù)據(jù)量，delivered為AP節(jié)點一共收集到的數(shù)據(jù)對應(yīng)節(jié)點集。

2.2 性能對比與分析

2.2.1 節(jié)點之間連通度對性能影響

在實驗研究過程中將移動通信拓?fù)鋱D中的節(jié)點之間連通度與數(shù)據(jù)收集影響進(jìn)行分析，相關(guān)參數(shù)為固定不變的，節(jié)點之間的連通情況變化主要是受到連通概率與連通時刻集計數(shù)實現(xiàn)。在本實驗研究中主要以人工數(shù)據(jù)集實驗為主。在實驗過程中連通概率與聯(lián)通時刻集基礎(chǔ)增加，其算法數(shù)據(jù)收集率隨著增加。在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集率算法實驗中，數(shù)據(jù)收集率連通時刻基礎(chǔ)的變化日趨明顯，就其原因主要是因為連通時刻集的技術(shù)反映邊的動態(tài)變化過程中呈現(xiàn)持續(xù)連通。在邊上值相對較大時，對應(yīng)的節(jié)點候選發(fā)送時刻集相對較大，所以節(jié)點與節(jié)點數(shù)據(jù)收集傳輸機會更多，就會帶來整體數(shù)據(jù)收集率的增加。

2.2.2 節(jié)點數(shù)量對性能影響

在本研究實驗過程中對節(jié)點數(shù)量對性能的影響進(jìn)行探索。通過數(shù)據(jù)集對移動通信拓?fù)渲械狞c的個數(shù)進(jìn)行實現(xiàn)。對于不同的數(shù)據(jù)集選擇不同的時間短進(jìn)行公共子序列圖進(jìn)行提取，對所有節(jié)點中間隔5劃分移動通信拓?fù)漕悇e，不同類別中分別包括20個圖例。實驗中數(shù)據(jù)集隨著節(jié)點數(shù)量的增加而增加，而算法數(shù)據(jù)收集率隨著增加而減低。不同的算法數(shù)據(jù)收集率降低速度不同，但與其他的算法收集率相比仍處于一個相對較高的狀態(tài)。通過循環(huán)實驗證明，當(dāng)節(jié)點個數(shù)越來越少時，移動過程中的通信連通情況將會越來越弱，而當(dāng)節(jié)點個數(shù)增多時，連通情況相對較好，數(shù)據(jù)收集的效率也隨之增高。

2.2.3 延遲界對性能影響

在對延遲界對性能的影響實驗過程中，主要通過對不同數(shù)據(jù)集之間的 算法比較，以進(jìn)一步分析其算法有效性與實效性。在實驗中證明，當(dāng)延遲界限逐漸增加，其中三種算法的數(shù)據(jù)收集率在數(shù)據(jù)集上都呈現(xiàn)著一定的增加趨勢。通過實驗進(jìn)行數(shù)據(jù)收集圖的繪制，可知延遲界對數(shù)據(jù)收集率的影響十分重大，當(dāng)延遲界相對變小時，其可收集的數(shù)據(jù)量十分有限；當(dāng)延遲界相對較大時，算法節(jié)點中能夠獲得規(guī)劃的機會就越多，因此所收集到的數(shù)據(jù)收集率相對提高。因此可知總結(jié)得出延遲界是對數(shù)據(jù)收集效率有著重要影響的參數(shù)之一，通過實驗數(shù)據(jù)與圖形繪制均能夠證明算法的數(shù)據(jù)收集效率以及算法平均延遲都基本上是隨著延遲界線變化而變化。

3 結(jié)束語

綜上所述，職能交通系統(tǒng)研究與運行過程中，有效的實時感知數(shù)據(jù)信息的有效采集至關(guān)重要。當(dāng)前車輛之中的數(shù)據(jù)聚集研究通?？梢岳瞄撝低瓿烧{(diào)整。未利用無線通信網(wǎng)絡(luò)本身所具有的拓?fù)湫畔?。為此，本研究之中結(jié)合當(dāng)前技術(shù)的不足，提出了結(jié)合通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)傳輸問題。對無線移動感知網(wǎng)絡(luò)之中的單傳無沖突數(shù)據(jù)完成形式化，同時更進(jìn)一步證明了此問題是NP完全的。最后，提出有關(guān)PTSDP的計算方法框架。本研究的思路是對傳輸沖突進(jìn)行兩方面的劃分。本研究之中探究的是移動感知網(wǎng)絡(luò)方面的數(shù)據(jù)聚集，為此，形成更加優(yōu)化的思路，對未來技術(shù)研究可以提供借鑒和幫助。

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作者簡介

梁國棟（1986-），男，山西省大同市人。畢業(yè)于電子科技大學(xué)物理電子學(xué)院光學(xué)專業(yè)。電子科技大學(xué)物理電子學(xué)院2007級碩士研究生。山西大同大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院助教。主要研究方向為無線移動通信。

劉利峰，講師。博士學(xué)位。現(xiàn)供職于山西大同大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院

盧玉和，教授。現(xiàn)供職于山西大同大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院

作者單位

山西大同大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院 山西省大同市 037009