面向QoS需求的异构车载网络融合方案设计

发布时间:2017-04-18 10:05

  本文关键词:面向QoS需求的异构车载网络融合方案设计,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:车联网是在车内网、车际网及车载移动互联网的基础上,进行无线通信和信息交互的大系统,以实现人、车、路、互联网的协同为目标来满足车辆用户出行的个性化信息需求。在复杂的城市环境中,由于蜂窝网、WiFi、车载自组织网络等多种网络并存,各网络间性能差距大,如何通过合理的网络选择来解决异构车载网络融合问题从而保证车辆用户的服务质量(QoS)需求是车联网一个研究热点和难点。面对上述问题,本文在剖析车联网主要特性的基础上,分别对1)城市高架路环境下和2)城市交通环境下的网络选择方案开展了较为深入的研究,取得了如下主要成果:1)在高架路环境下,首先将道路分割为路段,通过将车辆用户穿越各路段模拟为马尔科夫链建立了车辆移动模型。基于信道模型和传输碰撞机制分析了各接入子网的传输碰撞概率和数据传输速率。然后以最大化全网传输速率和最小化代价为性能指标,构造了一个联合优化问题。通过解决此问题给出了在满足性能指标的同时,保证车辆用户个性化需求和各接入子网负载均衡的网络选择方案。最后通过仿真结果分析了网络选择后获得的性能。2)在城市交通环境下,首先提出了异构车载网络融合架构,主要由用于车辆用户接入的网络基站、辅助车辆用户选择网络的中心控制器和处理信息并提供应用的云服务构成。通过对上海市真实交通数据的分析,建立了以城市热点为中心的车辆分布模型。基于网络架构和交通分布模型,提出了解决网络融合问题的网络选择机制——INAS(Intelligent Network Access System)。该机制包含两部分,(a)系统网络选择推荐机制和(b)车辆用户自主决策机制。其中,中心控制器基于实时城市交通信息、网络信息、车辆用户及所需服务信息,采用层次分析法在宏观上给出了网络选择推荐。在车辆用户端设计了自主决策算法,该算法通过模糊神经网络训练由推荐信息、本地信息、网络接入及所获服务质量构成的历史信息,根据映射关系形成了模糊神经网络模型,实现了微观上的自主决策。INAS机制不但具有低计算复杂度、高交通信息误差容忍度的特点,而且采用网络推荐和自主决策相结合的方式进一步提高决策精确度。最后通过仿真对INAS机制进行了性能分析。综上所述,本文针对车联网在不同场景下的特点,设计了相应的网络选择方案,以实现异构车载网络的融合,从而满足车辆用户的QoS需求。论文的研究有助于推进车联网的技术发展及相关应用。
【关键词】:车联网 网络融合 联合优化 层次分析法 模糊神经网络
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U495;TP391.44;TN929.5
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-13
  • 第一章 绪论13-23
  • 1.1 研究背景13-18
  • 1.1.1 车载自组织网络概述13-16
  • 1.1.2 车联网的发展与研究16-18
  • 1.2 研究难点18-20
  • 1.3 异构网络融合的意义20-21
  • 1.4 主要研究工作及结构安排21-23
  • 1.4.1 主要研究工作21-22
  • 1.4.2 结构安排22-23
  • 第二章 异构网络融合的研究现状23-27
  • 2.1 引言23
  • 2.2 车辆移动性对网络融合的影响23-24
  • 2.3 网络选择和切换24-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第三章 城市高架路环境下网络选择机制研究27-41
  • 3.1 引言27
  • 3.2 系统描述27-29
  • 3.3 问题描述29-36
  • 3.3.1 车辆移动模型30-31
  • 3.3.2 网络接入概率31-32
  • 3.3.3 传输碰撞概率32-33
  • 3.3.4 网络选择方案33-36
  • 3.4 仿真结果36-39
  • 3.4.1 参数设置36-37
  • 3.4.2 结果分析37-39
  • 3.5 本章小结39-41
  • 第四章 城市交通环境下网络选择机制研究41-73
  • 4.1 引言41-42
  • 4.2 系统模型42-47
  • 4.2.1 异构网络架构的提出42-43
  • 4.2.2 城市交通分布模型43-45
  • 4.2.3 网络选择问题的描述45-47
  • 4.3 基于信息服务需求的网络选择机制47-65
  • 4.3.1 系统网络选择推荐机制49-59
  • 4.3.2 车辆用户自主选择机制59-65
  • 4.4 仿真结果65-70
  • 4.4.1 参数设置65-67
  • 4.4.2 仿真结果67-70
  • 4.5 本章小结70-73
  • 第五章 总结和展望73-75
  • 5.1 全文总结73-74
  • 5.2 研究展望74-75
  • 参考文献75-83
  • 致谢83-85
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录85-87
  • 攻读学位期间参与的项目87-89

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本文编号:314612

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