一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法

本发明涉及车联网的，具体来说，是一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法。

背景技术：

1、车辆自组网(vanet)是智能交通系统建设的重要组成部分。vanet是一种很有前景的无线网络技术，可以为乘客和司机提供信息服务，并促进道路安全。然而，车辆的高机动性和快速变化的环境给实现这一目标带来了一些挑战。与其他自组织网络不同，vanet中的网络拓扑结构变化频繁。链路状态的快速变化使得数据传输困难，数据包可能由于链路故障而丢失，这在多跳路由中尤为严重。在分布式车辆网络中，车辆通常通过广播信标消息来获取本地拓扑结构。车辆只能根据一跳范围内的网络信息做出本地路由决策，这无疑加剧了数据包丢失的可能性。

2、软件定义车辆网络(software-defined vehicular networks sdvns))是一种优化和简化网络操作的体系结构方式，将控制平面与数据平面分离的设计允许控制器根据网络拓扑信息做出决策。控制器监督所有的逻辑功能，并对数据平面做出决策。数据平面由车辆和基站(bs)组成。与传统的具有局部最优性的分布式路由方法相比，基于sdvn的路由协议可以通过全局网络信息获得更好的路由。

3、模糊逻辑是一种著名的具有智能结合近似、不精确和不确定知识的良好理论基础的模型，广泛应用于vanet。在已有研究中，研究一：提出了一种基于模糊逻辑的地理路由方案，为vanet寻找最优的下一跳，该方案利用模糊逻辑，结合车辆的位置、方向和带宽等因素来评估链路；研究二：提出了一种基于模糊逻辑的vanet聚类方案来选择最优的聚类头，该方案采用模糊逻辑结合车速、信号强度、频谱价格等多个指标对候选簇头进行评估；研究三：提出了一种基于模糊逻辑的sdvn分层路由方案，在该方案中，网络被划分为多个区域，当需要传输数据时，通过模糊逻辑来评估该区域，以确定从源节点到目标节点的最优区域序列，在确定区域序列后，使用模糊逻辑对链路进行评分，最终确定路由路径。然而，上述模糊逻辑方案并没有从链路失效的角度来选择特征，在车联网通信过程中，车辆节点之间的链路连通具有时段性，即在一个时间范围内两个节点可连通，若按照传统的评估指标因未强化链路可用时间指标，很容易出现链路失效情况。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，从链路失效角度选择特征，通过计算将链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数作为变量因子作为模糊逻辑的输入变量，并分别定义隶属度函数，通过改进的模糊推理得到相应的模糊等级，并通过模糊矩阵完成链路质量状态评估，最终，计算出通信请求的最优通信路径。应用基于sdvn制定车联网路由策略，在传统以车辆位置为路由条件的车联网路由的基础上提供更全面的链路评估方法来实现路由路径的选择。

2、本发明可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，利用模糊逻辑评估相邻节点之间的链路质量，以此作为节点间的连通值，使用迪杰斯特拉算法，计算从源节点到目的节点的最短路径，实现路径优化。

4、进一步，在计算链路质量时，先计算相邻节点的链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数，并以此作为模糊逻辑输入值；

5、再构建链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数对应的隶属函数，利用这些隶属函数对模糊逻辑输入值进行模糊化处理，得到链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数的隶属度集合，

6、然后根据模糊规则对链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数的隶属度集合进行推理，获得链路质量的隶属度集合，

7、最后对链路质量的隶属度集合进行去模糊化处理，获得链路质量状态的具体数值，完成链路质量评估。

8、进一步，利用下列方程式计算相邻节点的链接可用时间lt、链路稳定系数ls和链路负载系数tlia，

9、

10、其中，g＝vi·cosθi-vj·cosθj，u＝xi-xj，j＝vi·sinθi-vj·sinθj，v＝yi-yj，vi，vj分别表示待检链路中的节点i和j的速度，θi，θj分别表示车辆i和车辆j的移动方向，(xi，yi)和(xj,yj)分别表示车辆i和车辆j的位置坐标，r表示车辆的传输范围；传输延迟包括数据包处理延迟、处理延迟、竞争延迟、排队延迟；

11、

12、其中，表示t1时刻车辆i和j的距离，为t0时刻车辆i和j的距离，r表示车辆的传输范围；

13、

14、其中，qmax表示车辆节点a最大可接受的任务请求量即任务队列最长为qmax，qn表示当前时刻车辆节点a中任务请求队列的第n个样本值，n是整个过程中收集的队列长度样本总数。

15、进一步，定义链接可用时间lt、链路稳定系数ls和链路负载系数tlia的论域均为[0,1]，对应的模糊子集均为低、中、高，构成的模糊集分别为dlt＝{low,middle,high}，dls＝{low,middle,high}，dtl＝{low,middle,high}，构建链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数对应的隶属函数如下：

16、

17、

18、

19、

20、进一步，所述模糊规则如下，其等级被定义为完美、好、接受、不完美、差、最差。

21、

22、进一步，采用重心法对链路质量的隶属度集合进行去模糊化处理。

23、本发明有益的技术效果在于：

24、采用软件定义车辆网络(sdvn)网络架构，主要对网络中车辆通信的链路状态进行评估，为进一步实现网络中车辆节点之间的通信提供更加全面的基础条件。在车辆网络中，首先车辆节点将连接请求发送到sdvn中央处理器中，中央处理器在全局网络拓扑信息中计算该节点到目的节点的所有通信路径，并将所有通信路径输入到链路质量评估模块，链路质量评估模块根据节点信息评估各个链路的状态情况，将评估结果再次传输到路由计算模块，最后中央处理器将路由结果返回到原请求节点，使得源节点与目标节点建立通信。

技术特征：

1.一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：利用模糊逻辑评估相邻节点之间的链路质量，以此作为节点间的连通值，使用迪杰斯特拉算法，计算从源节点到目的节点的最短路径，实现路径优化。

2.根据权利要求1所述的基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：在计算链路质量时，先计算相邻节点的链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数，并以此作为模糊逻辑输入值；

3.根据权利要求2所述的基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：利用下列方程式计算相邻节点的链接可用时间lt、链路稳定系数ls和链路负载系数tlia，

4.根据权利要求2所述的基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：定义链接可用时间lt、链路稳定系数ls和链路负载系数tlia的论域均为[0,1]，对应的模糊子集均为低、中、高，构成的模糊集分别为dlt＝{low,middle,high}，dls＝{low,middle,high}，dtl＝{low,middle,high}，构建链接可用时间、链路稳定系数和链路负载系数对应的隶属函数如下：

5.根据权利要求4所述的基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：所述模糊规则如下，其等级被定义为完美、好、接受、不完美、差、最差。

6.根据权利要求2所述的基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：采用重心法对链路质量的隶属度集合进行去模糊化处理。

技术总结
本发明涉及车联网的技术领域，公开了一种基于链路质量评估的车联网最短路径优化方法，其特征在于：利用模糊逻辑评估相邻节点之间的链路质量，以此作为节点间的连通值，使用迪杰斯特拉算法，计算从源节点到目的节点的最短路径，实现路径优化。应用基于SDVN制定车联网路由策略，在传统以车辆位置为路由条件的车联网路由的基础上提供更全面的链路评估方法来实现路由路径的选择。

技术研发人员：王文翠,张剑,郝椿淋
受保护的技术使用者：上海工程技术大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/5