智慧城市(Smart cities,SCs)是一个以可持续和智能化方式运作的“生态系统”,它依靠智能连接设备和信息通信技术的协同工作,利用先进的数据分析技术进行监测和控制,优化有限资源的回报率。大规模部署的电信网络为SCs的构建提供了网络支持;广泛分布的传感器和无线接入设备为SCs的分析收集了大量有价值的数据;不断突破的机器学习技术为SCs的大数据处理、计算分析和决策提供了技术支持。SCs的一个重要组成部分是具有自动驾驶车队的智能交通系统(Intelligent transport system,ITS)。利用大数据分析技术挖掘城市交通流量特征及模式,研究城市车辆资源合理动态分配的新理论及技术,探索解决当前城市面临的交通拥塞、能源消耗及环境污染等难题迫的新途径。本文面向智慧城市需求研究基于数据分析的自动驾驶车队智能管理理论及技术,主要创新研究工作及成果如下:1)针对如何构建合适的车辆移动模型满足ITS应用的问题,本文首先深入分析了当前车辆移动性建模的现状,给出了车联网/通信-交通网络中解决实际问题的“需求-模型-应用”框架。文中又将现有的车辆移动模型分为车辆分布模型、车辆交通流模型和驾驶行为模型,详细分析了空间中车辆的随机模式、与路线图对应的交通流模型以及个人的驾驶行为(例如跟车和变道)。最后,给出基础网络连接分析、离线网络优化、在线网络功能实现和实时自动驾驶在内的不同应用场景的建模示例。2)针对用户出行需求的时空预测受人文、环境等复杂因素影响产生的随机性的问题,本文提出了基于兴趣点和多变量长短期记忆算法的乘车需求时空预测模型。通过分析历史乘车数据与气象、区域设施分布等信息的相关性,在时域预测中考虑了气象信息对历史出行数据可靠性的影响,在空域预测中引入了兴趣点得分来评估由区域设施差异引起的区域乘车需求失衡,并使用异构数据集训练模型的参数。与单变量长短期记忆算法相比,本文提出的综合考虑气象、区域设施、用户需求等因素的多变量长短期记忆模型的预测精度提升了 3.12%。最后本文使用北京市出租车轨迹数据集验证了该时空预测方法的准确性。3)针对用户在出行的路径规划过程中需要对路况判断记性前瞻性预测以满足用户不同需求的问题,本文提供了一种基于区域通行能力预测的路径规划算法。根据应用需求建立兼具搜索效率和路径准确性的启发式寻路模型(增强-A*)。在传统A*算法的成本函数中融合了区域速度估计函数,增强-A*算法基于区域通行能力预测优化了路径规划中躲避拥塞路段的代价。首先利用后向反馈神经网络和最小二乘法对北京市实际交通数据进行拟合,获得区域内车辆密度与平均车速间呈线性关系。其次为增强-A*算法设置动态更新的附加区域平均车速特征量的地图,实现动态路径规划。仿真证明增强-A*算法搜索出行时间优化的路线规划的有效性,同时降低了约25%的搜索时间成本。
车联网(Vehicular Ad-hoc Networks,VANETs)中的节点为快速移动的车辆,节点的移动性使得车联网网络拓扑变化频繁,车辆节点之间呈间歇性连接,导致节点之间的通信极其不稳定,传输性能急剧恶化。因此,根据车联网环境的特征设计一种高效的路由协议、提高数据包投递率并降低网络开销,向用户提供更完善的服务具有很重要的现实意义。本文对车联网环境下的路由协议进行了深入研究,主要研究工作如下:(1)分析了几种主要的路由协议,重点研究了基于机会网络的路由协议——Prophet的原理及其用于车联网环境所存在的缺陷。此外,对多个车辆移动模型进行仿真,并分析和比较了各自的优点和不足。最终根据实验结果得出,基于最短路径的地图移动模型(SPMB,ShortestPathMapBasedMovement)能够较好的模拟实际交通道路场景。(2)详细分析了Prophet协议在VANETs网络尤其是城市道路场景下的网络性能及应用缺陷,提出一种基于Prophet的改进路由协议——MDProphet协议(Multi-Dimension Probabilistic Routing Protocol based on the Communication of Opportunity)。首先,定义了有效时间稳定性、基于时间段的节点连接频率和预期相遇时延三个新概念,并定量分析了它们对数据转发的影响;其次根据有效时间稳定性和基于时间段的节点连接频率改进了投递概率预测算法;最后,为了选择较优的下一跳节点来进行数据传输,综合投递概率预测算法和预期相遇时延,构建了多维度转发模型,改进了数据转发策略。(3)在ONE仿真平台上实现了MDProphet协议,通过大量仿真实验对其网络性能进行了分析和比较。仿真结果表明:MDProphet协议相对于Prophet协议的数据包投递率提高、网络开销减小,总体性能有效改善。此外,通过改变车辆数目、车辆移动速度和车辆缓存大小分析了MDProphet协议的性能变化,实验结果证明MDProphet协议比较适用于车辆密度相对较大、移动速度相对较低的城市交通场景,在该场景中的性能表现优势较为明显。
车载自组织网络(VANET,Vehicular Ad Hoc Network)具有车辆节点高速运动、网络拓扑变化频繁等特征,极易造成车辆间链路频繁断开、网络性能严重受损。因此,设计一种适用于VANET网络的高效路由算法对于网络性能的提升至关重要,同时对于...
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车载自组织网络(VANET,Vehicular Ad Hoc Network)具有车辆节点高速运动、网络拓扑变化频繁等特征,极易造成车辆间链路频繁断开、网络性能严重受损。因此,设计一种适用于VANET网络的高效路由算法对于网络性能的提升至关重要,同时对于城市交通拥堵和交通安全的改善具有重要意义。本文主要是在Linux系统上搭建了交通与网络的联合仿真平台,分析AODV协议应用于VANET场景下的性能及应用缺陷,设计了一种基于AODV协议的改进协议—LSAODV(Improved AODV Routing Protocol Based on Link Stability),主要研究工作如下:(1)分析了几种经典的车辆移动模型及其原理,重点研究了符合VANET网络环境的车辆移动模型,在导入城市道路拓扑结构的基础上,设计了一种带有换道、超车功能的车辆移动模型,使仿真环境与实际交通环境更吻合,最后利用软件VanetMobiSim对车辆移动模型进行了仿真。(2)基于车辆移动模型对AODV路由协议进行仿真和性能评估。通过搭建VanetMobiSim与NS2联合仿真平台对AODV协议进行仿真,并分析车辆行驶速度、车辆节点数目和数据包发送速度的变化对网络性能所造成的影响。仿真结果表明,车辆行驶速度、车辆节点数目以及数据包发送速度的增加会使网络端到端平均时延增大,数据丢包率增多,数据分组投递率减小,从而导致网络性能下降。(3)分析AODV路由协议应用于VANET网络的缺陷,设计了一种性能更好的LSAODV协议。首先,在路由发现阶段提出优先节点判断机制选择一部分转发性能较好的节点;其次,基于链路有效时间评估机制,从源节点到目的节点的多条路由中选择链路有效时间最长的路由作为主路径进行数据传输;最后,在路由维护阶段提出两种路由备份机制分别对局部路由和全局路由进行修复。
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