均预 测误差；
[0030] 图12为ELDP预测误差的分析和相关因素图，其中（a)为两节点的平均的相对速 度，化）为相对速度的标准差，（C)为对向行驶的两车的链路时延，（d)为对向行驶的两车预 测误差的分布函数，（e)为10对节点平均预测误差；
[0031] 图13为分析一个汽车转向的链路时延图，其中（a)为高速公路场景相对速度的平 均速度，（d)为预测误差的分布函数，（C)为两个随机节点的链路时延，化）为相对速度的标 准差，（e)为10对随机选择的节点的平均预测误差；
[0032] 图14为一个车在交叉口转向的误差分析图，其中（a)为高速公路上平均的相对度 速度，化）为高速公路上的相对速度的标准差，（C)为两个节点的链路时延，（d)为一个车转 向的预测误差的分布函数，（e)为10对节点的平均误差；
[0033] 图15为U，0和L对链路时延预测的影响图。
【具体实施方式】
[0034] 结合附图进一步详细说明本发明的【具体实施方式】。
【具体实施方式】 [0035] 一；结合图1、图2理解本实施方式，本实施方式所述的面向高速公 路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法，建立扩展的链路时延预测模型 (Extended Link Duration Prediction, ELDP)模型；
[0036] 为了精确预测两个汽车能链接多久，链路时延模型必须克服下列H个挑战：（1) 它必须解决汽车在交叉口转向对链路时延的影响，（2)它必须能够调整适应车速的变 化，（3)它必须能够解决交通灯对链路时延的影响。为了解决第一个挑战，本发明在ELDP 模型里考虑汽车转向角度。为了解决第二个挑战，本发明提出使用两车的相对速度的分布 而不是瞬时速度计算预期要发生的汽车间的链路时延。为了解决第H个问题，本发明用概 率为汽车在交叉口建模，然后计算了由于交通灯所导致的链路时延。
[0037] 为了分析汽车和交通灯对两车间链路时延的影响，本发明分别考虑了汽车城市和 高速公路环境中的交叉口处的转向。图1给出了汽车在路上交叉口处的所有转向方式包 括左转和右转。
[003引本发明在图2中详细地给出了两车在交叉口处转向包括左转和右转。箭头指出汽 车行驶的方向，r是无线传输的半径，中代表的是当每一砂预测链路时延时两车之间的初始 距离，di<r，i = 1，2, 3,......，n，ELDP预测在下面假设下预测通过交叉口的链路时延；i) 汽车沿着汽车真实轨迹的切线方向行驶直到链路断开，ii)直到链路断开时，两车的速度保 持恒定不变。当链路断开时，两车之间的距离是无线通信半径r。上述假设也被应用于预测 直行的链路时延预测，也就是说，在切线和真实汽车轨迹之间的夹角是零度。
[0039] 步骤一、计算链路断开时两车的相对距离；步骤二、估计两车的相对速度分布；步 骤H、基于步骤一与步骤二预测两车的链路时延，具体如下；步骤H -、计算两车链路时延 所需的相关因素，包括两车的相对速度V，两车之间的初始距离d，两车的行驶方向；步骤 H二、在步骤H-的基础上，计算两车的链路时延。
[0040]
【具体实施方式】二；结合图3?图5理解本实施方式，本实施方式与【具体实施方式】 一不同的是；步骤一所述的计算链路断开时两车的相对距离的具体过程为；步骤一一、W 一个汽车的位置作为坐标原点建立一个平面直角坐标系如图3中（a)所示，假定汽车能 够W任何角度向前行驶，该个角度是车速方向和水平轴之间的夹角。角度变化从0°度到 360°，也就是说在坐标系中可W为任何方向。车速方向是汽车在路上行驶的真实方向，速 度的值为i :|，为了分析汽车链路时延，例举了汽车nl和汽车n2分别沿着a和目向前行 驶，a和目是汽车移动方向和X轴之间的夹角，如图3中化）所示，a，目G [0, 2 31 ]，根 据几何向量H角形法则计算图3中化）中的两车的相对速度向量定义新坐标系W汽车 nl位置0'为坐标原点，汽车nl速度向量为可，把汽车n2速度向量;;?平行移动到5，得到 相对速度向量为；/l =巧-"1，向量和;7的坐标为： V| 二 〇1 cosa.i'i sin 彷）
[0041] 一 (1) V2 二（^2 cos 身.sin 您）
[004引其中Vi为汽车nl的速度，V 2为汽车n2的速度；
[004引（坐标用等式似表示，与=V|-K^=(v'iC0sa-v;；cos片v'|Siiia-v;^sin/^ (2)
[0044] 令：
[0045]
【主权项】
1. 一种面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法，其特征 在于所述方法包括以下步骤： 步骤一、计算链路断开时两车的相对距离； 步骤二、估计两车的相对速度分布； 步骤三、基于步骤一与步骤二预测两车的链路时延，具体如下： 步骤三一、计算两车链路时延所需的相关因素，包括两车的相对速度V，两车之间的初 始距离d，两车的行驶方向； 步骤三二、在步骤三一的基础上，计算两车的链路时延。
2. 根据权利要求1所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤一所述的计算链路断开时两车的相对距离的具体过程为： 步骤一一、建立一个平面直角坐标系，假定汽车能够以任何角度向前行驶，速度的值为 |?|，汽车nl和汽车n2分别沿着α和β向前行驶，α和β是汽车移动方向和X轴之间 的夹角，α，β e [〇, 2 π ]，根据几何向量三角形法则计算两车的相对速度向量Z1定义新 9 坐标系以汽车nl位置0'为坐标原点，汽车nl速度向量为 <，把汽车η2速度向量f平行 移动到3,得到相对速度向量为： ^ = v2 _ νι，向量和f的坐标为：
其中V1为汽车nl的速度，V 2为汽车n2的速度； ζ坐标用等式（2)表示，
等式（2)用等式（4)重新表示： > I1 = (B7 Α) (4) ?值等于Iil,汽车nl和汽车η2在原坐标系中的坐标为（Xl，yi)和（x2，y 2)，所以汽车 n2在新坐标系中坐标为D (X2-X1, y2-yi)，汽车nl和汽车n2的相对速度为?，另一个向量S 垂直于向量?，交点为E, vJP V2的初始距离为d, dv是原点0'到向量?的垂直距离； 步骤一二、链路断开时两车的相对距离DDtlt5
3. 根据权利要求2所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤一二所述的链路断开时两车的相对距离DD tl*为四个象限具 体计算，其中，第一象限的计算过程为：如果B>0并且A>0, /；在第一象限，分为如下两种情 况： (1) 点D的横坐标比点E的大，
(2) 点D很坐标比点E的横坐标小，
4. 根据权利要求3所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤一二所述的链路断开时两车的相对距离〇%在第二象限的计 算过程为：如果B〈0和A>0, /；是在第二象限，分为如下两种情况： (1) 点D的横坐标比点E小，
(2) 点D的横坐标比点E的横坐标的大，
5. 根据权利要求4所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤一二所述的链路断开时两车的相对距离〇%在第三象限的计 算过程为：如果B〈0和A〈0, /；在第三象限，分为如下两种情况： (1) 点D的横坐标笔点E的小，
(2) 点D的比E的横坐标大，
6. 根据权利要求5所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤一二所述的链路断开时两车的相对距离〇%在第四象限的计 算过程为：如果B>0和A〈0, 在第四象限，分为如下两种情况： (1) 点D的横坐标比E的大，
(2) D横坐标比E的小，
7. 根据权利要求6所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤二所述的估计两车的相对速度分布的具体过程为：一个汽车 的速度V服从正态分布，V?Ν( μ，〇 2)，它的概率密度函数（PDF)为：
速度向量的方向沿α角，这个角度是汽车行驶方向和水平轴之间的夹角，
因此，等式（30)推导为（31)，
关于任意两车的速度，
那么两车的相对速度为
，所以I I服从正态分布，两车相对速度的概率密 度函数（PDF)用等式（32)表示，
利用极大似然法估计μ和σ2，
其中;:是μ的估计，η为样本的个数，I V； I为第i个样本的速度值，估计。2,使用样本 方差S2，
其中，η为样本的个数，I f I为第i个样本的速度值，其中^为样本方差， 即可得到相对速度i f ,服从如下正态分布：
8. 根据权利要求7所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于 步骤三一所述的计算两车链路时延所需要的相关因素，具体为： 把两车间的链路时延看作一个随机变量T，两车同向行驶，如果后车的车速比前车车速 大，L变成了 r+d, r是通信半径,否则L = r - d,当两车对向行驶的时候,如果它们互相远 离，L = r-d，否则，L = r+d。
9.根据权利要求8所述的面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动 态预测方法，其特征在于步骤三二所述的计算两车的链路时延的过程为：随机变量T的分 布函数⑶F如下，
其中，I ? I是两车之间相对速度向量的值，上述等式中两边对t求导，随机变量T的概 率密度函数为：
因为相对速度向量的值A服从正态分布，等式被重新写成下式，
式中μ和〇是相对速度向量的平均值和标准差，预期的链路时延能够用下式计算，
定积分的间隔从[〇,…]减小到[IV( μ +4 σ )，?ν( μ -4 〇 )]，最后，根据步骤一和步骤 二的结果，无交通灯的链路时延预测公式为：
通过公式（40)计算两车以任意状态在高速公路的链路时延。
【专利摘要】面向高速公路考虑交叉路口的VANETs中V2V的链路时延动态预测方法，属于车载无线网络技术领域。本发明解决了现有的链路时延预测方法没有考虑真实的高速公场景，不能准确预测链路时延的问题。本发明的技术方案为：步骤一、计算链路断开时两车的相对距离；步骤二、估计两车的相对速度分布；步骤三、基于步骤一与步骤二预测两车的链路时延，具体如下：步骤三一、计算两车链路时延所需的相关因素，包括两车的相对速度v，两车之间的初始距离d，两车的行驶方向；步骤三二、在步骤三一的基础上，计算两车的链路时延。本发明主要适用于基于链路时延的VANETs的应用。
【IPC分类】G06Q10-04, G08G1-01
【公开号】CN104537838
【申请号】CN201410853432
【发明人】崔刚, 王秀峰, 王春萌, 杨青, 曲明成
【申请人】哈尔滨工业大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年12月31日