一种基于共享最近邻的车载自组织网络分簇方法技术

本发明专利技术公开了一种基于共享最近邻的车载自组织网络分簇方法，涉及车联网技术领域。一种基于共享最近邻的车载自组织网络分簇方法，对以下概念进行定义：共享最近邻的成簇机制：共享最近邻的成簇机制定义为SNNCA，SNNCA中的车辆节点存在以下三种节点类型：普通节点ON，簇成员CM，预备成簇节点RN。本发明专利技术的有益效果在于：与DHCV相比，本方法考虑了节点周围的邻居节点网络情况，通过该方法可以将网络中大部分网络情况相似的节点划分为同一个簇，从而降低了簇数量。低了簇数量。低了簇数量。

【技术实现步骤摘要】
[0017][0018]α＝v
i
cosθ
i
‑
v
j
cosθ
j
，
[0019]b＝x
i
‑
x
i
，
[0020]c＝v
i
sinθ
i
‑
v
j
sinθ
j
，
[0021]d＝y
i
‑
y
j
[0022]T(i，j)∈(0，+∞)
[0023]链路生存周期综合考虑了通信范围、节点间的速度差值以及位置关系的影响；T(i，j)越大，两节点间的通信链路越稳定，越适合分为同一个簇；
[0024]连接波动程度：车辆的分簇需要考虑网络节点之间通信链路的稳定性，当链路生存周期大于一定值的时候，可以认为此时节点间的通信较可靠；本文基于链路生存周期，引入了连接波动程度F(i，j)这一指标，用于衡量两个节点间通信链路的不稳定程度，定义如下：
[0025][0026]F(i，j)∈(0，1)
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于共享最近邻的车载自组织网络分簇方法，其特征在于：对以下概念进行定义：共享最近邻的成簇机制：共享最近邻的成簇机制定义为SNNCA，SNNCA中的车辆节点存在以下三种节点类型：普通节点ON，簇成员CM，预备成簇节点RN；链路生存周期：链路生存周期T(i，j)指两节点i，j处于对方一跳通信范围的最长时间；根据车辆节点的瞬时速度、位置，以及节点通信范围，可以预测节点间通信链路的生存周期；车辆的位置坐标以及速度可以通过GPS获得，设车辆节点一跳的传输范围为r，节点i的速度为v
i
，位置为(x
i
，y
i
)，速度方向与标准坐标系的夹角为θ
i
；对于车辆节点i，j，节点经过时间Δt后的位置为：x
′
＝x+v
×
cosθ
×
Δty
′
＝y+v
×
sinθ
×
Δt当节点i，j间的距离大于通信范围r时，两车的通信不可靠，当两车的距离为r时所经历的最大时间为节点间的链路生存周期：r2＝(x
′
i
‑
x
′
j
)2+(y
′
i
‑
y
′
j
)2a＝v
i
cosθ
i
‑
v
j
cosθ
j
，b＝x
i
‑
x
j
，c＝v
i
sinθ
i
‑
v
j
sinθ
j
，d＝y
i
‑
y
j
T(i，j)∈(0，+∞)链路生存周期综合考虑了通信范围、节点间的速度差值以及位置关系的影响；T(i，j)越大，两节点间的通信链路越稳定，越适合分为同一个簇；连接波动程度：车辆的分簇需要考虑网络节点之间通信链路的稳定性，当链路生存周期大于一定值的时候，可以认为此时节点间的通信较可靠；本文基于链路生存周期，引入了连接波动程度F(i，j)这一指标，用于衡量两个节点间通信链路的不稳定程度，定义如下：F(i，j)∈(0，1)当链路生存周期过小时，连接波动程度的值较大，此时通信链路不稳定；当链路生存周期超过一定值时，连接波动程度的值将减小并趋近于0，此时通信链路趋于稳定；K近邻：K近邻指样本点x
i
(x
i
∈X)与其他样本点相似度最大的k个点，表达式如下：Γ(i)＝{x
j
∈X|index_sim(x
i
，x
j
)≤k}其中，index_sim(x
i
，x
j
)指样本点x
i
与其他点x
j
的相似度在降序后的索引值；共享最近邻：设数据集X中的样本点x
i
和x
j
的K近邻集合分别为Γ(i)和Γ(j)，它们的共享最近邻为：SNN(i，j)＝Γ(i)∩Γ(j)必然从属点：在数据集X中，样本点x
i
已经分配入簇，对于未分配入簇的点x
j
，若存在：
则x
j
必然从属于x
i
所在的簇，称x
j
为x
i
的必然从属点，此时x
i
和x
i
拥有较多连接稳定的共同邻居，可直接划分为同一簇；可能从属点：在数据集X中，设样本点x
i
已经分配入簇，对于未分配入簇的点x
j
，若存在：则x
j
有可能从属于x
i
所在的簇，称x
j
为x
i
的可能从属点；对于可能从属点，要对x
i
和x
j
的关系做进一步计算，才能确定x
j
是否从属于x
i
所在的簇；备选所属簇：在样本点x
i
(x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈靖宇，徐志林，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：