無線移動多信道感知網絡上的數據聚集傳輸規劃

梁國棟+劉利峰+盧玉和

摘 要 智能交通系統之中所擁有的實時導航以及交通監控等應用都應通過借助海量交通流量以及車位等信息完成工作。而通過車與路邊設備等形成的車聯網則能夠完成對相關數據信息的傳輸。面對海量數據實時傳輸，無線通信能力已經無法滿足實際需要，車移動將會造成鏈路產生變化。通網絡動態變化結構規劃高效能的傳輸，在數據傳輸方面規劃具體包括了兩個方面的內容：構建一棵帶信道個數約束的優化聚集路由樹。規劃優化的傳輸時刻，其關鍵是要在避免樹內沖突的前提下有效利用無線網絡資源。結果顯示，通過該方法可以有效提升數據收集率。希望通過本研究能夠對未來技術發展起到促進作用。

【關鍵詞】車聯網 數據聚集 多信道 數據收集

近些年以來，受到無線通信技術以及感知技術方面的技術影響，車用自組織網絡形式已經開始成為了當前熱點研究話題，并受到工業領域以及學術界方面的關注。車用自組織網絡主要是通過移動車輛節點以及靜態路邊接入點AP等建立無線移動感知網絡形式。車用自組織網絡可以對實現智能化交通系統起到重要幫助。希望通過本研究可以對未來技術進步提供借鑒和幫助。

1 系統模型

1.1 動態網絡模型

分析基于時間片的時間同步系統，因此，需要從幾個方面開展。第一，需要對車輛節點方面的移動完成建模，對車輛節點進行假設，并設計不同時刻點，隨著車輛節點開始運動，車輛在不同時間槽所在位置序列將會對車輛的移動軌跡產生影響。由于節點之間存在的無線通信可以采取圓盤通信模型模擬，車輛以及車輛時刻將可以完成通信，并能夠在某刻時刻點，達到歐氏距離小于無線通信半徑。我們可以假設車輛移動軌跡，并結合移動軌跡的集合與圓盤通信模型，最終可以獲得某個時刻點上的通信拓撲序列，最終則可以通過利用這個序列建造移動拓撲。

通過對其連通關系的分析，則可以對移動通信拓撲進行定義：

定義1：移動通信拓撲

設定為1個三元組G，其中G=（V、E、L、T），其中V代表著節點集合，其中E表示的是鏈路集合，作為E之中的某一個鏈路，代表的是在一個特定時刻，距離小于通信半徑。其中的核心則是能夠促使連接出現在多個時刻之中，LT則表示的是連接發生的時刻集合。

下圖顯示的是3個不同時刻以及拓撲圖序列，這中間的結點分別是a、b、c、d、e，虛線代表的是在不同節點之中的無線鏈路。具體如圖1。

1.2 樹狀路由模型

為已經給定的移動通信拓撲之中的移動節點采取聚集傳輸過程中，我們就可以通過利用AP節點作為根的樹形結構采取數據路由以及聚集，這樣將能夠讓所有節點進入到AP路徑之中。以此，可以確保所有節點的聚集數據實現單版本，并給出如下定義：

定義2：移動聚集路由屬于醫用在AP節點之上的一種根節點，不同節點進入到AP節點形成的唯一路徑為樹形結構，代表里了T=V、E、LT，這其中C表示的是節點集，其中ET代表的是T的遍集。LT則表示的是連接產生的時刻集合。

本研究之中分析的多信道無線通信模式，尤其是其中假設形成的可用的信道的數量將達到k，節點則能夠選取其中任意信道完成對數據信息的傳輸。但是，一個節點只可以在單一時刻發送數據或者接取數據信息，只能夠接受一個節點發送的數據，當多對節點在相同的信道之中傳輸數據，則本文之中考慮到了沖突模型，也就是一個節點在接受數據的過程中的通信半徑無法在其他節點完成通信。

1.3 傳輸規劃及聚集分析

在進行數據信息傳輸環節中，節點傳輸數據時刻代表輸出能夠可以在沖突與AP節點接取到信息。為此，規劃數據聚集傳輸階段，則規劃節點在發送信息的時間點，所有節點將會被規劃進入聚集傳輸時刻，為此，一個聚集傳輸規劃W將被視為時刻集合的一種映射，為此，形成定義如下：

定義3：聚集傳輸規劃，主要是指單一聚集傳輸規劃是映射W：V/AP進一步推導出LT，其中LT=U，其中ET屬于移動聚集路由結構T的邊集。傳輸數據開始前，節點需要執行數據聚集操作，因此，需要假設聚集操作屬于可分函數，其中可分函數主要指的是能夠分治計算類型的函數，具體包括MIN，MIX等，所有操作同樣屬于數據集中產生的操作，同時，假設在節點位置上采取集聚計算的時間能夠被省略，將不需要占據單獨時間片。

在最初時刻點上，所有移動節點形成了感知數據，也可以被稱為是原始數據，原始數據的信息量表示1，隨后節點在傳輸階段利用聚集的操作方式可以獲得聚集數據。

2 實驗及結果分析

2.1 性能指標

為進一步對數據收集算法性能進行有效分析，我們定義三個指標對數據收集的有效性、數據收集效率以及其實效性進行評測。

（1）數據收集率是針對數據收集算法有效性最直接有效的度量指標，是數據收集算法把相關的數據節點路由到AP的能力，其度量AP節點收集到的節點數據與節點總數之間的比例定義為：

其中Ndelivered為 AP收集到的節點數據總量；Nnodes為節點總數。

（2）平均延遲主要是表示度量數據收集算法的時間性能指標。平均延遲度量是收集上來的數據的延遲的品均值，其定義為：

其中ti是節點i的數據一旦達到AP節點的一個時刻值，received為AP節點所收集到的數據對應的節點集，Nreceived是AP收集到的節點的數據總量。

（3）平均傳輸數據率主要是對數據傳輸過程中所消耗的帶寬量指標進行有效測評。平均傳輸數據率也可以認為是度量訴法的效率。其中該度量節點發送數據總量和AP收集到節點數據總量之間的比例定義為：

其中Si是節點i發送的數據量，delivered為AP節點一共收集到的數據對應節點集。

2.2 性能對比與分析

2.2.1 節點之間連通度對性能影響

在實驗研究過程中將移動通信拓撲圖中的節點之間連通度與數據收集影響進行分析，相關參數為固定不變的，節點之間的連通情況變化主要是受到連通概率與連通時刻集計數實現。在本實驗研究中主要以人工數據集實驗為主。在實驗過程中連通概率與聯通時刻集基礎增加，其算法數據收集率隨著增加。在進行數據收集率算法實驗中，數據收集率連通時刻基礎的變化日趨明顯，就其原因主要是因為連通時刻集的技術反映邊的動態變化過程中呈現持續連通。在邊上值相對較大時，對應的節點候選發送時刻集相對較大，所以節點與節點數據收集傳輸機會更多，就會帶來整體數據收集率的增加。

2.2.2 節點數量對性能影響

在本研究實驗過程中對節點數量對性能的影響進行探索。通過數據集對移動通信拓撲中的點的個數進行實現。對于不同的數據集選擇不同的時間短進行公共子序列圖進行提取，對所有節點中間隔5劃分移動通信拓撲類別，不同類別中分別包括20個圖例。實驗中數據集隨著節點數量的增加而增加，而算法數據收集率隨著增加而減低。不同的算法數據收集率降低速度不同，但與其他的算法收集率相比仍處于一個相對較高的狀態。通過循環實驗證明，當節點個數越來越少時，移動過程中的通信連通情況將會越來越弱，而當節點個數增多時，連通情況相對較好，數據收集的效率也隨之增高。

2.2.3 延遲界對性能影響

在對延遲界對性能的影響實驗過程中，主要通過對不同數據集之間的 算法比較，以進一步分析其算法有效性與實效性。在實驗中證明，當延遲界限逐漸增加，其中三種算法的數據收集率在數據集上都呈現著一定的增加趨勢。通過實驗進行數據收集圖的繪制，可知延遲界對數據收集率的影響十分重大，當延遲界相對變小時，其可收集的數據量十分有限；當延遲界相對較大時，算法節點中能夠獲得規劃的機會就越多，因此所收集到的數據收集率相對提高。因此可知總結得出延遲界是對數據收集效率有著重要影響的參數之一，通過實驗數據與圖形繪制均能夠證明算法的數據收集效率以及算法平均延遲都基本上是隨著延遲界線變化而變化。

3 結束語

綜上所述，職能交通系統研究與運行過程中，有效的實時感知數據信息的有效采集至關重要。當前車輛之中的數據聚集研究通常可以利用閾值完成調整。未利用無線通信網絡本身所具有的拓撲信息。為此，本研究之中結合當前技術的不足，提出了結合通信拓撲結構的數據傳輸問題。對無線移動感知網絡之中的單傳無沖突數據完成形式化，同時更進一步證明了此問題是NP完全的。最后，提出有關PTSDP的計算方法框架。本研究的思路是對傳輸沖突進行兩方面的劃分。本研究之中探究的是移動感知網絡方面的數據聚集，為此，形成更加優化的思路，對未來技術研究可以提供借鑒和幫助。

參考文獻

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作者簡介

梁國棟（1986-），男，山西省大同市人。畢業于電子科技大學物理電子學院光學專業。電子科技大學物理電子學院2007級碩士研究生。山西大同大學物理與電子科學學院助教。主要研究方向為無線移動通信。

劉利峰，講師。博士學位。現供職于山西大同大學物理與電子科學學院

盧玉和，教授。現供職于山西大同大學物理與電子科學學院

作者單位

山西大同大學物理與電子科學學院 山西省大同市 037009