基于車載傳感網(wǎng)的交通異常信息檢測與傳輸關鍵技術研究.pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡應用在車輛領域中的延伸，車載傳感網(wǎng)作為備受關注的新一代網(wǎng)絡技術，在城市路況監(jiān)測和交通異常檢測等方面具有廣闊的應用前景。鑒于交通異常事件極易引發(fā)二次事故和道路擁堵問題，如何利用車載傳感網(wǎng)及時準確地檢測出交通異常信息，并提供切實可行的信息發(fā)布和訂閱服務，減輕異常事件對城市交通的惡劣影響成為推進智慧城市建設的核心。
　　本文立足于車載傳感網(wǎng)的交通異常信息檢測與傳輸關鍵技術研究，以城市路況數(shù)據(jù)采集為基礎，通過擁堵信息檢測

2、補充和完善異常信息的檢測內(nèi)容，并結合異常信息傳輸?shù)牟煌枨?，分別討論面向多目標路段的地理廣播技術和基于車車間通信的跨區(qū)域信息訂閱問題，本文主要工作和貢獻包括:
　　(1)車輛節(jié)點因最小化能耗需求普遍存在自私性，導致現(xiàn)存路況數(shù)據(jù)采集協(xié)議可靠性不高，針對該問題，本文利用DTN路由框架和激勵合作思想，在以公共車輛為主體的網(wǎng)絡架構下提出了一種能量感知社交路由協(xié)議。該協(xié)議首先通過感知節(jié)點的剩余能量和速度信息對有限的復制令牌進行比例分配，不僅

3、避免了拷貝資源的盲目擴散，還均衡了節(jié)點的整體能耗水平，間接實現(xiàn)了鼓勵自私節(jié)點參與合作的目的;同時，該協(xié)議根據(jù)歷史相遇節(jié)點的差異性來評估節(jié)點的社會活躍程度，并設計了基于社交關系能力的聚焦算法。實驗結果表明，在接近真實條件的仿真場景下，該協(xié)議將數(shù)據(jù)成功交付給sink節(jié)點的概率要比SF協(xié)議高出約10％;而對于SW協(xié)議、EBR協(xié)議，該概率值可提升至20％。
　　(2)針對目前異常信息檢測內(nèi)容的不完整性和單級信息融合方法的局限性，本文從綜合

4、優(yōu)化的角度出發(fā)，通過整合特征級信息融合和決策級信息融合技術，提出了基于多級信息融合的道路擁堵信息檢測機制。該機制首先設計了基于模糊分簇算法的消息聚合方法來剔除大量錯誤或冗余的原子消息;然后利用自定義的事件概率預測函數(shù)和消息可信度分配策略來篩選擁堵特征，并基于D-S證據(jù)理論提出了一種抗干擾擁堵判決方法，從而避免由交通信號燈等待產(chǎn)生的虛假擁堵特征。實驗結果表明，該機制的平均消息聚合效率可達98％，雖然僅比RSMA方法高出2％，但它能夠從相鄰

5、兩車道間準確地提取出極其細微的擁堵特征。理論分析也證明，該機制能確保擁堵信息檢測的一致性和準確性。
　　(3)針對異常信息分發(fā)目標區(qū)域的不唯一性、地理廣播路徑的重復性以及廣播對象的流動性問題，本文提出了一種智慧地理廣播機制。該機制通過在十字路口和目標區(qū)域中分別部署”燈塔”和”浮標”等虛擬的地理標志物，并將其坐標信息封裝在廣播的消息包內(nèi)，從而引導消息智慧地執(zhí)行廣播行為和選擇信息傳輸方向。為了減少路由成本，消息先利用”燈塔”建立多播共

6、享路徑，并經(jīng)過路徑分裂到達多個目標區(qū)域的入口處。然后，消息在每個目標區(qū)域中基于”浮標”進行初始地理廣播，并選擇在距離目標路段出口最近的截面單元內(nèi)，利用最優(yōu)重廣播時間預測方法來選拔重廣播繼任節(jié)點。實驗結果表明，該機制不僅降低了消息重廣播的總次數(shù)，還能在容忍的消息丟失率范圍內(nèi)最小化消息重復接收概率。
　　(4)由于異常信息訂閱節(jié)點和目標節(jié)點所在地理位置之間存在跨區(qū)域和RSU分布數(shù)量少且不均衡的特點，導致基于V2V通信的異常信息回復過程

7、中的訂閱成功率低且成本高。針對該問題，本文提出了一種基于車輛社區(qū)結構感知的機會路由協(xié)議。該協(xié)議首先設計了基于鏈路穩(wěn)定性的配額消息復制策略，以解決消息拷貝資源有限且易丟失的問題;其次，利用車輛移動行為的社會性和規(guī)律性，提出了基于訪問相似度的車輛社區(qū)構建方法，并結合”消息移動趨勢”和”社交關系能力”兩項參數(shù)定義設計了基于社區(qū)結構感知的消息轉發(fā)算法。實驗結果表明，在跨區(qū)域特點顯著的場景下，該協(xié)議能夠以較低的成本獲得與Epidemic協(xié)議一樣高