车联网中节点分布特性分析方法技术

一种车联网中节点分布特性分析方法，本涉及车联网技术领域。本发明专利技术选择SUMO和网络仿真软件OMNET++进行交通和网络联合仿真，并利用Veins实现两者的信息交互，实现双向通信，完成交通的模拟和数据的采集的实验平台，并选择具有权威性的数据集进行仿真实验并采集其中道路信息。结果表明，在车联网这个无尺度网络中，大部分车辆只与极少数车辆进行消息通信，这些关键车辆节点对网络信息的转发具有重要价值；高速公路场景的车流量一般能维持在一个稳定的水平，而城市道路状态变化剧烈，网络节点则表现的时而稠密，时而稀疏，因此需针对城市场景需要特殊的方法进行处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车联网

技术介绍
车联网环境是由无线网络环境和现实的道路情况相结合组成的复杂网络，需要考虑到车辆节点状态信息、移动轨迹以及移动模型等，整体运行复杂。在车联网环境下，由于车辆节点的高速移动，车辆节点组成的网络拓扑会频繁变化，车辆之间的网络也不断的连接和断开，导致这个网络连接很不稳定，通达性不能保证。
技术实现思路
本专利技术目的在于公开一种车联网中节点分布特性分析方法。在车联网中，高速公路场景通常可以看作一个一维的交通场景，车辆只能沿着高速公路双方向行驶，因而运动轨迹和节点分布具有一定的规律性。然而可能存在沿某条道路行驶的车辆节点较多的情况，由于交通事故或者雨雪天气多数节点拥塞在某一路段，收费站、服务区等车辆节点也可能众多。城市场景则不同于高速公路场景，道路交通更为交错复杂，且上下班高峰、交通事故等不确定因素使得道路交通拥塞，闲时某些偏僻路段的车辆稀疏，高楼大厦对网络通信的阻碍都是车联网通达性问题研究中要考虑的问题。因此，对网络中节点分布特性的研究很有必要，本专利技术通过实验分别对高速公路场景和城市场景的节点分布特性进行分析，为车联网相关技术研究提供实验依据。本专利技术技术方案：本专利技术选择SUMO和网络仿真软件OMNET++进行交通和网络联合仿真，并利用Veins实现两者的信息交互，实现双向通信，完成交通的模拟和数据的采集的实验平台，并选择具有权威性的数据集进行仿真实验并采集其中道路信息。结果表明，在车联网这个无尺度网络中，大部分车辆只与极少数车辆进行消息通信，这些关键车辆节点对网络信息的转发具有重要价值；高速公路场景的车流量一般能维持在一个稳定的水平，而城市道路状态变化剧烈，网络节点则表现的时而稠密，时而稀疏，因此需针对城市场景需要特殊的方法进行处理。本专利技术通过实验分别对高速公路场景和城市场景的节点分布特性进行分析，为车联网相关技术研究提供实验依据。附图说明图1仿真实验平台图2TAPASCologne在SUMO上仿真后得到的在6:00到8:00时间段车辆数量随时间分布图图3所示为TAPASCologne上郊区一高速公路上已长度为400m的路段在SUMO上仿真后得到的在6:00到8:00时间段车辆数量随时间分布图((a)6:03，不服从长尾分布；(b)7:17，服从长尾分布；(c)7:45，服从长尾分布)图4三个时间点的度-频次分布图图5节点稀疏道路图6路口A车辆数变化趋势图图7节点稠密道路图8路口B车辆数变化趋势图具体实施方式车联网系统是个复杂的系统，其网络拓扑变化剧烈，因而车联网路由协议性能受网络中节点分布差异的影响，而目前的车联网路由协议未能针对节点分布特性做出系统性的研究，因此它们受限于其使用场景。本专利技术通过实验方法分析车联网中节点分布特性，目的是为车联网相关技术研究提供实验依据。.1车联网数据采集方法及结果在车联网的数据采集中，由于现阶段的技术导致采集真实的道路信息需要大量的成本，且采集的数据在传输过程中可能被损坏，所以利用仿真软件是较好的选择。仿真数据的真实性也反映了实验结果的真实性，因此，我们选择了具有权威性的数据集进行仿真实验并采集其中道路信息。1.1仿真平台车联网仿真一般会涉及交通仿真和网络仿真。交通仿真是采用软件方法模拟真实道路交通状态的方法，它可以对城市规划和交通管理等进行模拟仿真和评价，而网络仿真则是利用软件方法模拟一个网络群体中数据的传输和每个个体的行为方式，从而可以利用统计方法分析网络性能。常用的道路交通仿真软件有SUMO、VISSIM、Paramics、TransModeler等，其中应用较广的属于VISSIM和SUMO。VISSIM[43]能够模拟许多城市内和非城市内的交通状况，特别适合模拟各种城市交通控制系统。SUMO[44]则是一款开源的微观交通模拟器，它把道路上单个车辆作为模拟的基本单位，模拟单个车辆间的关系、车辆与道路的关系以及车辆与行人的关系。微观交通模拟是基于跟车模型的基础对道路交通进行建模，其中有车辆节点移动的基本规则，即跟车模型。在微观交通模拟中可以详细的描述出每个节点的时间、速度、加速度、所在道路、行驶路线等信息，并可以实时获取网络中各个节点的状态信息并处理。SUMO的开源性和易用性使得我们选择SUMO和网络仿真软件OMNET++进行交通和网络联合仿真，并利用Veins[45]实现两者的信息交互，实现双向通信，完成交通的模拟和数据的采集。其中，OMNET++是一款用于离散事件仿真模拟的网络仿真软件，Veins是一个开源的用于实现车辆间通信的仿真框架。由于在对车联网进行模拟仿真时，既需要模拟消息的传递过程，也需要通过改变车辆移动轨迹实现对所收到消息的反馈，期间的通信就需要Veins支持。Veins是两个模拟器之间的桥梁，其中SUMO作为服务端，负责交通流仿真，控制车辆的移动；OMNET++作为客户端，负责网络仿真，控制消息包的发送与传递，这种通信方式称为TraCI(TrafficControlInterface)，如图1所示。SUMO和OMNET++之间采用TCP连接的方式，利用Socket实现信息交互。同时，由于在传统的车联网仿真中，无线通信模型通常直接采用802.11a或对其中相关参数稍加改变，但这一方式已无法满足对仿真准确度的要求，而Veins则采用了较新的的IEEE802.11p协议和DSRC/WAVE仿真模型，它可以完整的模拟WAVE的所有特性，例如多信道以及QoS支持等。因此，Veins也很符合要求，最终的实验平台由SUMO、Veins、OMNET++组成。本专利技术实验采用的SUMO版本为0.21.0，OMNET++版本为4.3.1，Veins版本为3.0，它们都运行在Windows7操作系统上。开发环境为OMNET++集成的Eclipse。通过修改cologne.sumo.cfg配置文件，设置每10s获取当前道路所有车辆信息，并写入文件中，得到的数据通过Veins自带工具转换成csv格式，便于后续数据分析。1.2数据集本专利技术采用的数据集是TAPASCologne[46]大规模数据集(来源于theInstituteofTransportationSystemsattheGermanAerospaceCenter(ITS-DLR))。该数据集是目前可在线获取的规模最大的数据集，它采集了德国科隆市区400平方千米内的道路信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车联网中节点分布特性分析方法，其特征在于，选择SUMO和网络仿真软件OMNET++进行交通和网络联合仿真，并利用Veins实现两者的信息交互，实现双向通信，完成交通的模拟和数据的采集的实验平台，并选择具有权威性的数据集进行仿真实验并采集其中道路信息。

【技术特征摘要】
1.一种车联网中节点分布特性分析方法，其特征在于，选择SUMO和网络
仿真软件OMNET++进行交通和网络联合仿真，并利用Veins实现两者的信息交
互，实现双向通信，完成交通的模拟和数据的采集的实验平台，并选择具有权威
性的数据集进行仿真实验并采集其中道路信息。
2.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋昌俊，程久军，闫春钢，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31