基于机器学习的车联网移动性管理研究

发布时间：2020-08-13 10:48

【摘要】：随着车辆数量的不断增多,针对车联网中移动性管理的需求也越来越迫切。移动通信的快速发展使车联网系统得到了更好的网络和技术支持保障,智能交通系统的实现更进一步。车联网中移动性管理研究可以优化城市车联网中基础网络设备的建设部署,降低交通拥堵,提高用户的通信服务体验,为无人驾驶平台提供技术支持,给智能交通系统的实现带来更多的助力。传统的车联网移动性管理基于移动IP(The mobility-enable protocol for the Internet,Mobile IP)进行管理,大数据时代的来临为研究带来了新的思路。本文基于实际的车辆数据进行车联网移动性管理研究,旨在通过车辆数据的特征分析以及预测等建模方法,实现高效的车联网移动性管理方案,满足智能交通中网络设计需求。本文的主要工作及成果如下:(1)基于车辆密度数据特征的路边单元优化部署研究:在车联网的V2I(Vehicle-to-Infrastructure,车辆到基础设施)中网络系统通信能力与路边单元等基础设施的部署密切相关,其部署影响网络可靠性和信息交换。本研究方案基于北京市出租车实际轨迹数据,首先根据道路拓扑和车辆密度数据得到部署路边单元的候选位置点,然后采用分支定界算法有效解决了时延和部署成本需求多目标优化问题。仿真结果表明本方案在路边单元半径为100米时,节省了约50%的部署成本。(2)基于车辆轨迹数据的车辆个体移动性预测研究:针对车辆移动性预测问题建模为多分类问题,采用经典机器学习算法(随机森林、Adaboost、GBDT、SVM)进行求解车辆移动性预测的准确度,并与传统马尔可夫过程建模方法进行对比。仿真结果表明随机森林的效果最佳,测试集的预测准确度可以达到83%。文中进一步基于随机森林的随机选取特征,引进数据特征知识的重要性加权改进随机森林算法中选取特征和样本集的方法,准确率可以稳定提高1.2%以上。(3)基于车辆数据的车联移动性管理研究:针对道路高峰期车辆的拥堵和高密度聚集导致的通信连接中断率高的问题,设计基于贪婪算法的车辆接入方式管理方案。依据中断概率阈值,通过贪婪算法将一些车辆节点设置为移动中继接入方式进行发送数据,结果降低约25%的中断概率。接着针对自动驾驶车辆应用场景中车辆动力补给问题,基于车辆的历史轨迹结合道路和数据的时间空间特征进行分析,使用DBSCAN聚类算法获得合理的动力补给点的位置,实验结果表明仅需要设置65处便可以达到0.54的覆盖率。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495;TP181
【图文】：

示意图,固定节点,道路,示意图

一组高度移动的节点组成。ＶＡＮＥＴ有三种可能的通信模式：车辆到车辆（Ｖｅｈｉｃｌｅ－逡逑ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ，Ｖ２Ｖ），车辆到基础设施（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，邋Ｖ２Ｉ）或两者，称为逡逑Ｖ２Ｘ邋（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｘ）邋［１５］，如图１４所示。文献［１６，１７］主要研究随机车辆位置的空逡逑间点过程建模，分析ＶＡＮＥＴ的Ｖ２Ｖ通信性能。Ｖ２Ｉ的通信能力与基础设施的部逡逑署有关，对网络可靠性和信息交换有很大影响，路边单兀（ＲｏａｄｓｉｄｅＵｎｉｔ，邋ＲＳＵ）逡逑作为车联网中的基础设施充当ＶＡＮＥＴ中的无线接入点。逡逑土、、逡逑＼，，’｜！螯逡逑＼邋４逡逑图１－１邋ＶＡＮＥＴ网络示意图逡逑ＲＳＵ是位于道路附近或沿道路的固定节点，用于连接ＶＡＮＥＴ网络１１８１。由于逡逑覆盖范围更广，ＲＳＵ的发射功率高于移动台。因此，部署ＲＳＵ可用于创建基于逡逑车辆到Ｖ２Ｉ通信的网络，这对于非交互式应用是可行的。近年来，己经提出了几逡逑种用于部署ＲＳＵ的不同方法。在文献［１９］中，作者试图通过研究ＲＳＵ之间差距逡逑的大小来改善道路情景中的数据收集和交付率

示意图,优化部署,文章结构,车辆密度

获得合理的停车点的位置。逡逑１．５结构安排逡逑本文内容总共分为五章，文章结构如图１－３所示，具体章节安排如下。逡逑第一章为“绪论”，主要内容是本课题的研究背景和选题依据。并且阐述了逡逑本课题的三个主要内容的研究现状以及本课题的主要研究方法，最后介绍了本课逡逑题论文的栙构安排。逡逑问题逦第一章逡逑背景邋逦＾逦逡逑N．＇＇逡逑Ｊ逦＿邋第二章逡逑基于车辆密度数据特征的路边单元优化部署研究逡逑Ｗ邋％逦第三章逡逑内谷Ｉ邋＊＇基于车辆轨迹数据的车辆个体移动性预测逡逑—逡逑第四章逡逑一￣＊？基于车辆数据的车联移动性管理研究逡逑成果逦ｉＳ逡逑Ｌ概述邋逦结论与展望逦逡逑图１－２文章结构示意图逡逑第二章“基于车辆密度数据特征的路边单元优化部署研究”，首先描述了本逡逑论文使用的车辆数据具体内容，结合优化目标和约束条件建模出多目标数学表达逡逑公式，然后基于道路真实拓扑和车辆密度获得初始的路边单元部署的候选位置点，逡逑最后对目标函数求解获得最终的路边单元优化部署方案。逡逑第三章“基于车辆轨迹数据的车辆个体移动性预测”，首先针对预期移动性逡逑管理框架满，通过车辆的移动性预测获得下一个接入点的预测位置，通过该方案逡逑完成了超低时延移动网络的网络功能设计。对于车辆的移动性预测研究

对比图,地图,轨迹,对比图

由于这些数据是时间采样的，因此可以根据车辆的ＩＤ来确定采样时间内车逡逑辆的完整轨迹。使用这种预处理方法获得的包含车辆位置信息的数据绘制了邋１００逡逑辆出租车的轨迹，如图２－１邋（Ａ）所示。可以看出，数据集非常大，即使用１00辆逡逑汽车数据也可以恢复整个城市地图。为了进一步证明该车辆数据集位置信息的准逡逑确性，用图２－１邋（Ｂ）中真实的北京市地图比较了图２－１邋（Ａ）所示的用车辆数据逡逑绘出的北京市地图。从对比图可以证实，由这些轨迹绘制的城市地图与相应的真逡逑实城市地图非常相似，由此看出数据集的准确性。逡逑酵柋：：．：１逡逑３９邋７０邋邋邋邋邋邋邋邋邋邋邋．邋．邋．邋邋＾逦Ｌ邋＾邋’，二‘丨逡逑１１６．之０邋１１６．２Ｓ邋１１６．３０邋１１６．３５邋１１６．４０邋１１６邋４５邋１１６－５０邋１１６．５５邋１１６．６０邋邋■■N＿？丨－－＿丨－．—ｒ邋＊邋邋＇逦＜＇逡逑Ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ逡逑（Ａ）逦（Ｂ）逡逑图２－１实际地图和轨迹地图对比图逡逑２．３邋ＲＳＵ优化部署研究逡逑２．３．１问题建模逡逑路边单元，一般是沿道路附近或者在道路节点进行Ｎ定放置。近年来，智能逡逑交通迅速发展，在智能交通中主要的是服务对象为无人驾驶汽车。为了使道路的逡逑突发状况迅速传输给无人驾驶车辆以避免进一步的交通事故，智能交通需要低时逡逑延从而才能够将安全警报信息迅速的传播给车辆。而在智能交通中路边单元起着逡逑至关重要的作用

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