【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及对车联网中车辆状态进行检测的方法，更特别地说，是指一种面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法。
技术介绍
1、近年来，诸如自动驾驶等新型应用不断涌现，这类应用的计算需求很容易超过用户设备的计算能力。为此，在车联网环境中，可以将用户车辆的任务卸载到空闲的邻居车辆上进行处理。为了找到最优的邻居车辆，用户设备需要提前对邻居车辆的状态进行检测。邻居车辆状态包括其当前时刻的可用计算资源量以及与用户车辆间的网络传输距离。
2、在车联网环境中，用户车辆可以通过扩大检测范围找到计算与传输效率更优的邻居车辆。但是这一检测过程也会对网络造成很高的负载。因此，用户车辆需要合理制定检测策略，以找到当前计算与传输资源最丰富的车辆，同时尽可能减少检测过程带来的开销。
3、现有方法一般采用启发式的检测机制。由于车联网中车辆的计算与传输状态随着时间动态变化，现有方法的适用性与实际性能难以保证。为此，本专利技术基于历史采集的车辆状态样本估计邻居车辆的任务卸载延时分布，并通过多臂赌博机方法寻找到最优的检测策略。
技术实现思路
1、为了解决车联网环境中存在的邻居车辆状态检测效率低下的技术问题，以及用户车辆如何选择合适的邻居车辆进行状态检测的问题，设计了一种面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法。本专利技术方法中用户车辆首先通过采集车辆状态样本对每个邻居车辆的任务卸载延时分布进行估计，进而筛选出多个合适的检测策略；在此基础上，使用多臂赌博机方法寻找最优的检测策略，以最
2、参见图2所示，本专利技术的面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法，其包括有下列步骤：
3、步骤一：初始化车辆自动驾驶系统；
4、步骤101：设置检测延时；
5、设置车联网系统中检测一个邻居车辆的延时为γ毫秒。
6、步骤102：设置广播频率；
7、除了用户车辆主动进行检测之外，邻居车辆还会以一定频率向外广播自身当前时隙的状态。
8、设置所有邻居车辆的广播频率大于λ。
9、步骤二：筛选检测策略；
10、步骤201：收集邻居车辆状态样本；
11、设置样本量参数0＜ζ＜1，0＜β＜1。检测所有邻居车辆状态次。根据收集到的状态信息，计算各时隙不同邻居车辆的卸载延时。
12、步骤202：估计邻居车辆任务卸载延时分布；
13、根据收集的邻居车辆状态样本，估计其任务卸载延时分布。cca车辆的任务卸载延时低于k毫秒的估计概率计算为其中为指示函数。
14、步骤203：运行检测策略筛选算法；
15、步骤203a：设置策略筛选参数ξ＝1；
16、步骤203b：为所有邻居车辆cca计算权重
17、步骤203c：选择权重最大的ξ个邻居车辆组成一种检测策略，即只检测这些邻居车辆的传输与计算状态；
18、步骤203d：依次设置策略筛选参数ξ＝2,…,a，重复执行步骤203b-203c；
19、步骤203e：输出全部a种检测策略。
20、经步骤203处理后输出的多种检测策略对应于多臂赌博机算法的动作空间。
21、步骤三：运行多臂赌博机算法；
22、步骤301：设置多臂赌博机算法参数；
23、设置两个概率迭代参数c,d，且c＞0，0＜d＜1。设置多臂赌博机算法可采取a个动作，其中动作a对应于选择步骤203中生成的第a种检测策略。动作a的成本为总检测延时加上所检测的邻居车辆中的最低任务卸载延时。
24、步骤302：运行多臂赌博机算法；
25、步骤302a：初始化每种检测策略的成本为0；
26、步骤302b：设置时隙t＝1；
27、步骤302c：计算截止到当前时隙每种检测策略的平均成本，找到平均成本最低的检测策略a*；
28、步骤302d：计算概率以1-ηt的概率选择检测策略a*，以ηt概率选择检测全部邻居车辆；
29、步骤302e：记录样本，包括当前时隙选择的检测策略及其成本；
30、步骤302f：依次设置时隙t＝2,…,t，重复执行步骤302b-302e。该过程会随着时间收敛至最优的检测策略。
31、步骤四：运行分布变化检测算法
32、步骤401：设置分布变化检测方法假阴性率；
33、设置分布变化检测方法假阴性率为δ。在邻居车辆任务卸载延时分布发生变化时，该方法未检测到分布变化的概率低于δ。
34、步骤402：收集邻居车辆状态样本；
35、在步骤三的运行多臂赌博机算法过程中，对每个邻居车辆收集至少个状态样本并计算对应的任务卸载延时。当样本超过这一数量时，每多个样本，执行步骤403一次。
36、步骤403：运行分布变化检测算法；
37、步骤403a：选择邻居车辆cc1；
38、步骤403b：提取收集到的全部z个所选邻居车辆的状态样本；
39、步骤403c：设置前置窗口长度参数z前＝1；
40、步骤403d：计算前所述z前个样本的任务卸载延时均值μz前；
41、步骤403e：设置后置窗口长度参数z后＝z-z前；
42、步骤403f：计算后所述z后个样本的任务卸载延时均值μz后；
43、步骤403g：计算显著性基准值
44、步骤403h：如果输出所选邻居车辆的延时分布发生了变化；
45、步骤403i：设置前置窗口长度参数z前＝2,…,z-1，重复步骤403d-403h；
46、步骤403j：依次选择邻居车辆cc2,…,cca，重复步骤403b-403i；
47、步骤403k：如果全部邻居车辆均未检测到分布变化，那么返回步骤402；如果检测到分布变化产生，那么返回步骤201。
48、与传统方法相比，本专利技术方法的技术效果有：
49、①本专利技术方法可以在线运行，即在没有先验信息的情况下，实时计算出当前应时隙的最优检测策略。
50、②本专利技术方法适应性强，可根据邻居车辆任务卸载延时分布变化情况做出动态调整。
51、③本专利技术方法优于现有方案，并且最接近于给定邻居车辆任务卸载延时分布先验信息条件下的最优方案。
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1.一种面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法，其特征在于包括有下列步骤：
2.根据权利要求1所述的面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法，其特征在于：用以辅助自动驾驶系统决策。
【技术特征摘要】
1.一种面向分布式车辆协同的算力和传输状态联合检测方法，其特征在于包括有下列步骤：
2.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：张珊，王志远，孟晴开，罗洪斌，李西烁，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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