一种基于信息新鲜度的车联网传输方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于信息新鲜度的车联网传输方法及装置，应用于车联网技术领域，所述方法包括：根据初始目标函数以及在预设时间段T内车辆采集节点不发送数据包时，车辆采集节点的信息年龄为固定值，得到更新目标函数；通过最小化Lyapunov函数变化率对网络进行约束，得到最终目标函数，计算最终目标函数在T＝1时的上限，通过最小化上限确定最小化最终目标函数的次优解，得到更新策略函数以及路由算法函数，根据更新策略函数确定更新策略，根据Q‑learning算法和路由算法函数确定衡量因子，车辆采集节点根据更新策略进行信息更新决策，选取衡量因子最大的邻居节点对数据包进行传输。本发明专利技术可降低计算复杂度及信息年龄。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息新鲜度的车联网传输方法及装置
本专利技术涉及车联网
，特别是涉及一种基于信息新鲜度的车联网传输方法及装置。
技术介绍
随着科技的发展和技术的进步，各种传感器设备不断普及，几乎遍及每个角落，它们主要用于信息的采集和传输，以支撑环境监测、车辆定位、异常检测等应用。这类信息的时效性尤其重要，其重要性也与时效性正相关，一般随着时间的流逝其重要性急剧下降。为了衡量信息的时效性，学者们提出了信息年龄这一指标。信息年龄可以用来衡量一个网络中信息的时效性，信息年龄的含义是指从信息产生到当前时刻为止的时间差，和时延最大的区别在于信息年龄不仅仅包含信息的传输时延，还包括信息在源节点的等待时间以及在目的节点的停留时间。对于包含多个源节点的信息更新网络，假设每个源节点需要收集信息，并汇聚到同一个目的节点，则在目的节点包含每个源节点的信息年龄。对于每个源节点的信息年龄，定义为最新的信息的年龄，即每收到一个来自该源节点的新的数据包，目的节点中对于该源节点的信息年龄则变更为最新信息的信息年龄，否则该源节点的信息年龄线性增长。因此，目的节点中每个源节点的信息年龄都为锯齿形，如图1所示。图中hi(t)表示源节点i在时刻t的信息年龄，ti,k表示源节点i的第k个数据包的生成时间，t′i,k表示源节点i的第k个数据包到达目的节点的时间，表示源节点i的第k个数据包从生成到发送到目的节点的时差，即排队时延与传输时延之和。源节点i的更新公式可以表示为：为了保证网络中信息的时效性，一般期望信息采集节点尽可能快的进行信息采集，但是由于网络资源有限，如果所有的节点都以较快的速率进行信息采集，将会导致网络负载较大，甚至导致网络拥塞，反而使得数据包无法有效的到达目的节点。因此，在网络资源受限的情况下，存在一个最佳的信息更新策略。为了得到最佳的信息更新策略，一般以最小化平均信息年龄或者峰值信息年龄为目标函数进行求解。平均信息年龄为一段时间内所有源节点的信息年龄的平均值，而峰值信息年龄则表示为一段时间内所有源节点的信息年龄的最大值。此外，信息更新策略还与节点排队策略有关，常见的排队策略有先入先出、先入后出、按优先级等。车联网的发展目标是成为一个集感知、通信和计算为一体的智能平台，因此在车联网中信息采集更新占很大比重。在车联网中，每个车辆采集节点对周围环境进行信息采集，然后将采集到的信息发送给目标节点或者汇聚到某个节点，从而通过这些收集到的信息对智能交通、车辆定位跟踪、路线规划等需求提供指导。因此，在此情况下，信息的时效性将至关重要，太过陈旧的信息不仅无法提供帮助，有时候反而会引发交通拥堵甚至发生车祸。同时，车联网作为一个高动态性的网络，每个节点高速移动，因此，在优化信息年龄时，不仅要考虑每个节点的更新时间，还要结合每个信息的路由变化，即将信息更新与动态路由选择同时考虑。车联网可以看作是MANETs(MobileAdhocNetworks，移动自组织网络)的特殊情况，因此大多数车联网的路由算法都源于移动自组织网络中的路由算法。但是由于车联网的一些独有特性，导致不能直接移植移动自组织网络的路由算法。与移动自组织网络相比，车联网中的节点移动速度更快，导致剧烈的拓扑变化；车联网中环境更加复杂，建筑物遮挡等导致信道质量较差；车联网中的节点移动受到道路限制，具有更强的规律性。根据路由算法的自适应性和学习能力，路由算法可以分为静态的非自适应路由算法和动态的自适应路由算法。车联网中节点高速移动，拓扑变化频繁，因此静止的非自适应路由算法不太适用，而动态的自适应路由算法较为适合，可以根据网络拓扑或者周围环境的变化自动调整路由策略。现有技术中，在多跳网络中通过优化吞吐量得到的路由算法，由于以吞吐量、时延等网络指标为优化目标，虽然可以最大化网络吞吐量，提高资源利用率，但是不能衡量网络中每个节点的信息时效性。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种基于信息新鲜度的车联网传输方法及装置，以降低网络中的信息年龄。具体技术方案如下：本专利技术实施例提供了一种基于信息新鲜度的车联网传输方法，所述方法包括：根据初始目标函数以及在预设时间段T内任一车辆采集节点不发送数据包时，确定该车辆采集节点的信息年龄为T2/2，得到更新目标函数所述初始目标函数表示使各车辆采集节点在预设时间段T内发送至接入点AP的最新数据包的信息年龄的平均值最小化；表示车辆采集节点的集合，ri(t)表示时刻t车辆采集节点i是否进行数据包采集，如果是，ri(t)＝1，否则，ri(t)＝0，表示所述AP在时刻t关于车辆采集节点i的信息年龄；车辆采集节点i在时刻t产生的更新包的时延xi,k表示在时刻t车辆采集节点i是否采集第k个数据包，表示车辆采集节点i的第k个数据包从生成到发送到所述AP的时差，根据Lyapunov稳定性理论，得到Lyapunov函数Qj(t)表示时刻t节点j的数据包个数，节点j在时刻t+1的数据包个数表示车辆采集节点、AP和车辆传输节点的集合，表示车辆采集节点和车辆传输节点的集合，I表示指示函数，如果则否则fj,n(t)表示时刻t节点j是否向节点n发送数据包，如果是，fj,n(t)＝1，否则，fj,n(t)＝0，rj(t)表示时刻t节点j是否进行数据包采集，fn,j(t)表示时刻t节点n是否向节点j发送数据包；表示时刻t节点j是否向节点n发送了车辆采集节点i产生的第k个数据包，如果是，否则，表示时刻t节点n是否向节点j发送了车辆采集节点i产生的第k个数据包；通过最小化Lyapunov函数变化率对网络进行约束，得到最终目标函数minΔLT-λφT，在预设时间段T内Lyapunov函数的变化量ΔLT＝L(Θ(t+T))-L(Θ(t))，λ表示非负可调参数，φT表示对所述更新目标函数进行优化处理后的优化函数；计算所述最终目标函数在T＝1时的上限，通过最小化所述上限确定最小化所述最终目标函数的次优解：B为常数，Qi(t)表示时刻t车辆采集节点i的数据包个数，Sj表示节点j的邻居节点集合；得到更新策略函数以及路由算法函数根据所述更新策略函数确定更新策略为Qmax表示车辆采集节点i的数据包最大个数，根据Q-learning算法和所述路由算法函数，得到基于Q-learning的背压式算法，所述基于Q-learning的背压式算法中，时刻t节点np的邻居节点na的衡量因子表示时刻t节点np所存储邻居节点na的Q值，θ表示权重因子，Qmax表示邻居节点na的数据包最大个数，表示时刻t邻居节点na的数据包个数；根据所述更新策略进行信息更新决策，选取衡量因子最大的邻居节点对数据包进行传输。本专利技术实施例提供了一种基于信息新鲜度的车联网传输装置，所述装置包括：更新目标函数确定模块，用于根据初始目标函数以及在预设时间段T内任一车辆采集节点不发送数据包时，该车辆采集节点的信息年龄为T2/2，得到更新目标函数所述初始目标函数表示使各车辆采集节点在预设时间段T内发送至接入点AP的最新数据包的信息年龄的平均值最小化；表示车辆采集节点的集合，ri(t)表示时刻t车辆采集节点i是否进行数据包采集，如果是，ri(t)＝1，否则，ri(t)＝0，表示所述AP在时刻t关于车辆采集节点i的信息年龄；车辆采集节点i在时刻t产生的更新包的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述方法包括：根据初始目标函数

【技术特征摘要】
1.一种基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述方法包括：根据初始目标函数以及在预设时间段T内任一车辆采集节点不发送数据包时，确定该车辆采集节点的信息年龄为T2/2，得到更新目标函数所述初始目标函数表示使各车辆采集节点在预设时间段T内发送至接入点AP的最新数据包的信息年龄的平均值最小化；表示车辆采集节点的集合，ri(t)表示时刻t车辆采集节点i是否进行数据包采集，如果是，ri(t)＝1，否则，ri(t)＝0，表示所述AP在时刻t关于车辆采集节点i的信息年龄；车辆采集节点i在时刻t产生的更新包的时延xi,k表示在时刻t车辆采集节点i是否采集第k个数据包，表示车辆采集节点i的第k个数据包从生成到发送到所述AP的时差，根据Lyapunov稳定性理论，得到Lyapunov函数Qj(t)表示时刻t节点j的数据包个数，节点j在时刻t+1的数据包个数表示车辆采集节点、AP和车辆传输节点的集合，表示车辆采集节点和车辆传输节点的集合，I表示指示函数，如果则否则fj,n(t)表示时刻t节点j是否向节点n发送数据包，如果是，fj,n(t)＝1，否则，fj,n(t)＝0，rj(t)表示时刻t节点j是否进行数据包采集，fn,j(t)表示时刻t节点n是否向节点j发送数据包；表示时刻t节点j是否向节点n发送了车辆采集节点i产生的第k个数据包，如果是，否则，表示时刻t节点n是否向节点j发送了车辆采集节点i产生的第k个数据包；通过最小化Lyapunov函数变化率对网络进行约束，得到最终目标函数minΔLT-λφT，在预设时间段T内Lyapunov函数的变化量ΔLT＝L(Θ(t+T))-L(Θ(t))，λ表示非负可调参数，φT表示对所述更新目标函数进行优化处理后的优化函数；计算所述最终目标函数在T＝1时的上限，通过最小化所述上限确定最小化所述最终目标函数的次优解：B为常数，Qi(t)表示时刻t车辆采集节点i的数据包个数，Sj表示节点j的邻居节点集合；得到更新策略函数以及路由算法函数根据所述更新策略函数确定更新策略为Qmax表示车辆采集节点i的数据包最大个数，根据Q-learning算法和所述路由算法函数，得到基于Q-learning的背压式算法，所述基于Q-learning的背压式算法中，时刻t节点np的邻居节点na的衡量因子表示时刻t节点np所存储邻居节点na的Q值，θ表示权重因子，Qmax表示邻居节点na的数据包最大个数，表示时刻t邻居节点na的数据包个数；根据所述更新策略进行信息更新决策，选取衡量因子最大的邻居节点对数据包进行传输。2.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述初始目标函数的确定方法包括：若表示节点j上关于节点i的信息年龄，则信息年龄更新策略表示为：根据排队理论，得到节点j在时刻t+1的数据包个数若yi,k(t)表示时刻t节点i的第k个数据包是否已经采集，如果是，yi,k(t)＝1，否则，yi,k(t)＝0，则根据车辆采集节点i的第k+1个数据包在第k个数据包之后生成的规则，得到：根据先入先出队列模型中信息先生成再发送的规则，得到：根据先入先出队列模型中信息的收到时刻小于发送时刻的规则，得到：表示表示节点j中存有的车辆采集节点i的第k个数据包的接收时刻，表示节点j中存有的车辆采集节点i的第k个数据包的发送时刻；根据先入先出队列模型中信息发送满足先入先出协议，得到：预先设置的干扰关系为：dnj(t)表示节点n和节点j在时刻t的距离，R表示传输半径；根据上述公式，得到所述初始目标函数3.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述根据初始目标函数以及在预设时间段T内任一车辆采集节点不发送数据包时，该车辆采集节点的信息年龄为T2/2，得到更新目标函数的方法，包括：在预设时间段T内任一车辆采集节点不发送数据包时，该车辆采集节点的信息年龄为T2/2，在预设时间段T内任一车辆采集节点发送数据包时，该车辆采集节点的信息年龄减小的值为，车辆采集节点发送数据包的时刻×(T-该数据包到达所述AP的时刻)，将最小化所述初始目标函数转化为最大化车辆采集节点的信息年龄减小的值，得到所述更新目标函数4.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述对所述更新目标函数进行优化处理后得到φT的方法包括：将代入上述得到：若Td表示传输时延上界；则：求解maxgT转化为求解maxφT，5.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述通过最小化Lyapunov函数变化率对网络进行约束，得到最终目标函数minΔLT-λφT，包括：在预设时间段T内Lyapunov函数的变化量ΔLT＝L(Θ(t+T))-L(Θ(t))，使ΔLT最小化，且使φT最大化，得到最终目标函数minΔLT-λφT。6.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网传输方法，其特征在于，所述计算所述最终目标函数在T＝1时的上限，通过最小化所述上限确定最小化所述最终目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦晓琦，夏洋洋，冯志勇，刘宝玲，张平，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11