基于行車軌跡通信算法

費云利

（炎黃職業技術學院通識教育中心，淮安市223400）

隨著汽車數量的日益增多，當前的交通管理系統不再適用車輛日益增多的情形，因此提出一種智能有效的交通管理以及通信系統迫在眉睫。在此情形下，車載自組網應運而生，其目的是提高現代交通的安全性和有效性。該自組網在當代交通中，例如，行車節點間、行車與信號基站間、行車與行人間的相互通信起到重要的作用。該技術主要利用了靈活移動的設備支持、行車過程中快速實時構建網絡以便行車中的交流與通信。本文對車輛行駛軌跡進行研究與分析，例如通信車輛之間的距離、所連車輛的數量分布以及聚集指標，根據指標的構建與分析得到一定的規律，例如所連車輛的數量服從指數分布等。然后根據不同的規律得到有效的通信算法，最后根據行車運動蹤跡將數據進行集合，并應用仿真軟件對這些數據進行仿真分析，得到相應的算法。

1 車載自組網

1.1 自組網特性

在行程自組網中，用不同的節點代表網絡中的每一輛行車，如圖1 所示，由于行車具有復雜快速隨機的行駛特性，所以該網絡必須具備一些適應行車復雜性的特點。

圖1 車載自組網

首先自組網要針對車輛密度的變化做出相應的調整，因為在某一個區域內，車的數量會時時刻刻變化著，因此自組網要及時應對該參數的變化。汽車自組網的信號會受到高樓建筑物的影響，建筑物會對信號產生折射、吸收和反射，所以自組網也要適應信號衰減的問題。最后自組網是以每個行車作為節點的，所以龐大的網絡不僅要對網絡結構做出相應的調整，也要對節點的實時變化做出相應的改變。由于上述這些問題的存在，因此車載自組網的通信系統是一套非常復雜的工程，該網絡中的通信延時也會對實時通信造成很大的負面影響，并且足夠的電力保障也會對節點車輛的良好通信起到至關重要的作用。

1.2 自組網中的車輛

在如此龐大復雜的自組網中，車輛作為網絡中的節點具有很多特性，例如車輛與車輛形成的結構較為混雜，并且隨著車輛的實時移動，在不同方向和速度的運動下，就會導致自組網的組織結構發生改變，這就要求網絡結構網要能夠快速應對這種變化所帶來的負面影響。在上下班高峰期，車輛的增多會引起自組網在交互通信中存在不同的延長時間，在錯綜復雜的城市交通中，再由于信號的各種反射與折射，有可能造成車輛與車輛間傳輸數據的丟失，產生數據丟包現象，如圖2 所示。

圖2 多數車輛情況

2 車載自組網內的指標分析

2.1 相互通信車輛數量的分布

在自組網中，設i 為所研究的第i 輛車，ni表示與第i 輛汽車所相互通信汽車的數量。通常情況下，用函數F(n)表示相互通信車輛數量的分布函數，則有以下公式：

其中P(n)表示能夠連接n 個車輛的汽車數目，N 表示網絡中總的通信車輛個數。盡管在理論上服從的是指數分布，而在實際操作中用冪分布代替指數分布能夠起到簡化的效果。因此能夠得到以下公式：

其中A 和k 表示在不同網絡中所設置的系數。在一個適宜的自組網中，一般情況下，一個汽車所連接的節點數量比較少（4-5 個），有很少的汽車連接超過10 個以上，這樣的自組網被稱為非均勻自組網，也是我們所研究的重點。

2.2 互通車輛的平均連接長度

互通車輛的平均連接長度是指自組網中所有互通車輛兩兩連接的距離之和除以汽車數量得到的數值。當總的通信車輛數量越多時，則平均路程長度越小。通常情況下，在平均路程長度較小的情況下，自組網中的通信效果比較良好，因此在實際研究中，我們應當適量增大每個自組區域網中通信車輛的數量，以便于減小平均路程長度。

2.3 聚集指標

聚集指標K 指的是用來描述車載自組網中車輛節點的聚集情況，表示自組網中有通信行車的密度大小。聚集指標的大小介于0 到1 之間。在實際當中，如果一輛車所連接的汽車它們本身之間也存在著較多的通信聯系，則聚集指標比較大，反之，當一輛車所連接的汽車它們本身之間存在著較少的通信聯系，則聚集指標比較小（圖3）。

圖3 聚集指標大小對比圖

3 基于行車軌跡的通信算法

3.1 設計思想

首先，我們設定一個變量值c，當車輛A 與車輛B 之間的行車距離小于c 時，則表示該兩車存在通信關系，并在兩者之間建立一條邊。其次，當某一輛車從自組網中離開時，表示該車與所有其他車輛切除通信聯系，即表示與該車相互通信的關系邊線被刪除。最后如果我們所圈定的自組網范圍擴大或縮小時，相應的通信車輛增加或刪除。該方法的思想主要考慮了車載自組網的復雜特性，根據復雜特性來擴大還是縮小網絡通信半徑，這樣有利于有效通信的結果。根據三個指標即路程長度、通信車輛數量、聚集指標來進行數據轉發與通信。當車輛數量增多時，需要適當擴大通信半徑或者建立多個自組網；當聚集指標較小時，縮小自組網通信范圍。

3.2 算法仿真與分析

根據上述算法思想，本文采用MATLAB 對真實淮安市的出租車進行仿真分析。其中模擬仿真場景為4000m*2000m，每輛車的速度小于等于30m/s，采集數據時間為50 分鐘，車輛在此范圍內的個數為20 個。

圖4 數據傳輸有效率

圖4 表示了自組網中車輛與車輛數據傳輸有效率示意圖，傳輸有效率表示的是成功接收到的數據除以發送的數據，從上圖可以看出，當采集時間越長時，數據傳輸越有效，在最后采集時間段內，數據傳輸有效率能達到百分之七十五左右，并且維持在該值上下。從500s 到2000s 這個時間段內，有效率處于快速增長時期，稱為數據傳輸成長階段，相當于數據傳輸的建設時期，過了該時期，數據傳輸達到穩定狀態。因此在此情形下，我們應當在大約三十分鐘以后再進行有效數據傳輸與車輛的相互通信，這樣才能保證車與車之間的實時有效通信，達到方便準確快捷的目的。

4 結語

本文基于真實行車軌跡進行了仿真與分析，主要根據互通車輛數量、車輛聚集指標和行車路程長度三指標提出相應的算法，并對淮安市某一特定區域內的出租車進行了仿真分析，得到了車輛相互通信的數據傳輸有效率，并設置不同的參數得到了相似的數據傳輸結果。結論為隨著時間的增加，傳輸有效率快速增大，并在一個時間點以后達到穩定的狀態，這表明在某個時間點以后可以進行可靠快速準確的車輛通信。