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城市中的自組織車載網絡協議中的位置的識別

2009-04-29 00:00:00劉玉萍
電腦知識與技術 2009年33期

摘要:在城市街道網絡中由于地理環境的特殊,使得載有全球定位系統(Global Positioning System)GPS系統的車輛由于障礙物的干擾,使得信號傳輸的可靠性降低,該文提出了一種主要基于路邊設施以及路邊設施之間的交互來實現車輛位置的識別的一種方法,使得不能識別自己位置的車輛(盲點)及路邊設施在城市中也能很好的實現位置跟蹤。

關鍵詞:自組織;車載網絡;全球定位系統;位置跟蹤

中圖分類號:TP393文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)33-9226-02

The Recognition of Position in Vehicle Ad Hoc Networks Protocol in Urban Environment

LIU Yu-ping

(Shenzhen Bolun Vocational Technical School,Shenzhen 518054, China)

Abstract: The particularity of geographical environment in city network makes the vehicle with GPS miss its location, and also degrade the reliability of the signal transmission. The paper proposes an approach to localize the position by the communication between the vehicles and roadsides, which make the vehicles which can't be recognized by other vehicles or roadsides gain its precise location.

Key words: self-organize; vehicle network; global positioning system; position tracking

1 背景需求以及相關研究

車輛交互系統現在已經發展成為網絡的一種類型,在這個網絡中車輛和路邊設備單元都是交互結點相互之間進行信息的交互(Vehicle to Roadside Communication)以及車輛之間的交互(Inter-Vehicle Communication),比如安全警告以及交通信息[2]。作為一種合作的方法,如果每個結點都去獨立地解決這些問題,車輛交互系統就能在避免事故以及交通擁塞中起到很大的作用。

美國交通部提出了至少16種應用于智能交通(Intelligent Transportation System)[1]領域方面的應用,IVC以及VRC中通過允許車輛之間以及車輛與路邊設備之間進行相關信息的共享給ITS帶來了很大的動力,其中的應用包括:

1) 安全應用:沖突警告系統,緊急車輛通知

2) 交通管制應用:交通監視,交通控制,路線規劃

3) 司機輔助,惡意信息檢測

其中安全和交通控制應用因為其潛在的影響而在研究中引起了很大的興

而為了保證這些應用,IVC以及VRC系統則需要滿足下面的標準:

1) 可靠性:此系統必須足夠可靠地滿足安全應用

2) 高吞吐量:交通控制,司機輔助以及其它的應用會產生大量的數據包,因需

3) 要有很高的吞吐量

4) 工低延時:安全應用必須能夠承受端對端的延遲

5) 健壯的體系結構:系統必須有很強的魯棒性來適應高速變化的車輛網絡拓撲結構

6) Blum[4]提出了VANETs和MANETs在移動跟蹤方面的不同,發現在VANETs中網絡拓撲結構變化的非常迅速,并且會面臨頻繁的網絡分裂。最重要的是提出了數據傳輸過程中包的生存周期的問題,在文獻[5]以及文獻[6]中提出了根據拓撲網絡的變化速度以及車輛密度和車輛之間的距離來設定不同的生存周期即包的最大跳數,而在大多數的研究中都把車輛之間的交互作一個主要部分,而在城市街道網絡中,由于車輛密度大,網絡拓撲結構相對變化慢,并且隨著路邊固定設備的技術相對車載設備更加穩定,所以在城市中將更多的責任交給路邊設備更加可行[7],但是當前研究的一些技術大部分都是面對那些裝備有GPS系統的車輛,而在IVC和VRC的交互過程中所要面臨的一個很重要的問題就是盲結點問題[8],即那有擁有數據傳輸設備,可以進行信號的傳輸但不能夠獨立的確定自己位置的結點,本文則主要研究了在城市街道網絡中的盲結點的處理方法。

2 技術分析

2.1 盲車輛結點位置的識別

Abderrahim Benslimane,在文獻[10]中提出對于盲點位置的確認完全依賴于在此結點周圍的載有GPS系統的車輛來進行盲結點位置的計算,并且在城市中還會受到一些干擾,比如高樓,以及空中一些其它信號所可能造成的噪聲都會造成此系統的不穩定,但是如果對整個城市建立基站,現在由于技術的提高,使得基站傳輸距離加長,不會造成大的開銷,本文采用了相對坐標位置,即以城市的西南角作為相對的零點坐標,使得對GPS的依賴在很大程度上降低了,但要求有非常準確的坐標數據,覆蓋整個城市的基站建立后,所有車輛的數據格式,ID是進行入到城市中的所有的車輛的唯一的標識,是由車輛進入城市的第一個基站給定的,X,Y為車輛在T時間的絕對位置,是由GPS信號所給定的,如果是未裝有GPS系統,則X,Y的值為空,如果裝有GPS系統但在一定的時間內由于信號傳輸障礙等未收到新的GPS信號,則在一新的時間位置將X,Y的值設為空,并且記錄前一時間的位置。當車輛進入時,會發出hello請求,基站此時進行基站網絡的刷新,從而分配給車輛唯一的標識,并將此標識告知基站網絡中心服器,樣就要求基站中心要有很快的處理的能力,成本會增加,但這樣會大大改善車輛的管理,包括安全和交通控制,對于盲點的數據中的坐標位置則由基站以及載有GPS系統的車輛的結合來進行盲點坐標位置的計算,當車輛剛進入到城市時,如圖1當盲點A進入坐標相對零點的M基站時,向M發送一位置請求,當M收到后進行計算盲點A的位置,由于城市中車輛行駛速度不是很快,所以可以認為A點的坐標近似為B點的坐標,當傳輸距離足夠長時,可認為A點在B點的正上方,已知基站距離車道邊緣h米,車道的寬度為w米,基站傳輸距離為R米,則在t1時間B的縱坐標為(h+w/4),橫坐標為■,當t2時間時,如果沒有特殊情況如轉彎,速度急變等情況,車輛本身即可通過時間來計算出自己行駛的距離r來計算自己的相對坐標位置,即縱坐標(h+w/4+r),橫坐標不發生改變 當結點轉彎時發送信息包,基站收到此包并讀取其中的信息進行判斷,如果是第一次進入此城市,則返回唯一的身份標識,并傳送回此結點的相對位置,如果結點相得到自己的絕對位置,則可發出請求,每一個基站建立時都會建立一個映射表,記錄自己的相對位置以及對應的絕對位置,如果是新的基站則必須在學習過程(見B)完成后再建立位置的映射,基站可以在計算出請求結點的相對位置后,通過位置的映射計算出請求結點的絕對位置,返回給請求結點。如圖1中的基站M的相對位置為(0,0),而絕對位置為(X1,Y1),當計算出來的請求結點的相對位置時,可將相對位置與絕對位置相加即可得到絕對位置,針對車輛在路口的不同的狀態需要進行不同的計算:

1) 當A轉彎時發出信息通知基站,將路口的一些信息傳送給M,M可通過此信息來計算出A剛進入基站M時到第一個路口的距離,當前路口的狀況,從而當以后的結點剛進入M區域時能夠知道到下一路的距離以及下一個路口的信息,從而做出正確的決策。

2) 當A進入另一基站區域,會收到基站定時的監測包,其中包含此基站的唯一標識(相對位置),這時A會把自己的時間T初始化,進行在此基站進行位置的計算,由于基站區域肯定會有重疊區域,結點肯定會接收到不同的基站發出的監測包,而結點只會回復包含新區域唯一標識的包,從而可在一定程度上減少了因廣播帶來的冗余。

2.2 盲路邊設施結點位置的識別

對于新的基站M則可以通過載有GPS系統的車輛來獲得其絕對地址如圖2,R為基站的傳輸半徑,當A進入到區域M時會收到基站M的監測包,A會在t1時間發送包,當基站M檢測到包中的X,Y值不為空,則向A發出詢問地址的請求,A則會在t2時間再次發包給基站M,A在t1時間的位置是,,在t2時間的位置,則可計算出在t1,t2間的距離AA'如式3并且知道車道的寬度Width基站到車道的距離MO,即可以求出MN的長度,如式2,根據勾股定理可求出AN如式3,根據上面的步驟可求出基站到t2時間的結點的距離MA',假設基站M點的坐標為(a,b),以及基站到t1t2時間的結點的距離,則可以列方程組來求出基站M 的坐標,完成基站的坐標學習過程,即可以進行此區域內盲點的位置計算過程。

3 模擬仿真

我們針對這些方法進行了一些研究,通過基于IEEE802.11b/g(WiFi)的微軟窗口個人數字助手(Personal Digital Assistant)作為其中的移動結點以及基站單元,并且選擇微軟窗口作為平臺,因為微軟已經和一些車輛制造廠合作來發展一種應用于車輛的操作系統[11],為了仿真城市街道網絡,我們還設定了特殊車輛,車輛速度被設定在一相對穩定的速度段,車輛運行在可雙向運行的車道上,而結果也證明了車輛的位置識別誤差也能在可容忍的范圍內。

4 結論及未來工作

本文提出的方法主要應用于車輛速度相對平穩以及道路結構比較清晰的城市環境中,主要的任務就是實現位置的識別和跟蹤,此方法在實現上比較的容易,但是對固定設備如路邊設備單位的處理能力,特別是基站中心的處理能力依賴很大,本文主要實現的是位置的識別,由于車輛之間(IVC)以及車輛與路邊設施之間(RVC)的數據量會越來越大,從而就會面臨數據的安全性問題,而在現實中,特別是在城市環境中信號的防干擾能呼將會是一個很需要的問題,對于一些比較重要的數據所面臨的將會是隱蔽性問題,這就有可能要求車輛或者是路邊設備要有更高的處理能力,這在一定程度上會依賴于硬件的發展。

參考文獻:

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[6] A. Benslimane, “Optimized Dissemination of Alarm Messages in Vehicular Ad-Hoc Networks”, in Proc. Of HSNMC 2004, 2004, pp. 655-666.

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