申请/专利权人：嘉兴学院

申请日：2018-04-02

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN108540959B

主分类号：H04W4/40(20180101)

分类号：H04W4/40(20180101);H04W24/02(20090101);H04W28/08(20090101);H04W40/32(20090101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.09.15#授权;2018.10.26#实质审查的生效;2018.09.14#公开

摘要：本发明公开了一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。步骤S1：建立AP负载动态变化模型。步骤S2：选举簇首AP节点。步骤S3：自适应迁移簇首AP节点。步骤S4：输出WiFi接入请求调度集合。本发明公开的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，基于移动节点WiFi接入请求的实时分布分析，对网络中AP节点的时空动态特征进行抽象，并实现时空相关性模型的构建，并进一步通过自适应的簇首动态迁移的AP协作方法，以达到完全或部分解决全网AP节点的负载不均衡造成稀缺无线通信资源浪费的问题。

主权项：1.一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，建立AP负载动态变化模型：将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息；步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求；步骤S3，自适应迁移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迁移簇首AP节点；步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合：簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合；上述优化目标具有优化目标函数： xij∈{0,1},rij＞0,j∈{1,…n}.2其中，整个车联网中有|A|个AP节点，n个移动节点WiFi接入请求rij；当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij＝1，收益为xij；否则rij＝0，收益为0。

全文数据：用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法技术领域[0001]本发明属于车联网任务调度技术领域，具体涉及用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。背景技术[0002]近年来，随着无线通信技术的快速发展以及无处不在的信息需求，移动接入互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。公路网中车辆间及车辆与固定接入点之间相互通信，组成一个自组织的、部署方便、费用低廉、结构开放的通信网络一一车载Adhoc网络简称VANET〇VANET除了智能交通方面的应用，如事故告警、辅助驾驶、道路交通信息查询、乘客间通信等，它还可以作为末端网接入Internet，为车载用户提供数据下载以满足其通信需求。车联网（Drive-thruInternet就是配备无线通信设备（如DSRC的车辆在移动过程中通过路边的无线接入点AccessPoint，简称AP接入Internet，上传或下载所需数据及共享资讯的另一VANET应用场景，在车辆移动过程中，应用VANET技术可以实现车辆间及车辆与路边Internet接入点间的通信。随着网络信息技术的快速发展，车载用户对Internet通信需求日益迫切，如查询最新的天气、新闻、体育、娱乐、交通及股票信息及在线视频等。车联网中的内容下载是近年来迅速兴起的一个新兴研究领域。车载节点接入互联网从而获取多媒体娱乐、资讯信息等，如何提高下载效率已成为车载Adhoc网络中一个非常重要而又亟待解决的研究问题。[0003]车载用户可以通过多种方式如3G、4G或WIFI等接入Internet。目前，普遍采用车载宽带无线接入技术WirelessFidelity，简称WIFI，基于IEEE802jlp标准的无线局域网）来进行车联网数据传输的研究。其主要原因是3G、4G网络的使用费用高昂，相对于高昂费用其通信性能并不理想，如实际的GSM与GPRS网络也没有做到普适覆盖对于欧洲与美国这样的发达地区而言），而且在不远的将来也达不到。其次，对于大多数车联网应用场景而言，并不需要普适接入Internet，WIFI网络在有限地理区域内免费提供高性能的Internet链接，它是当前车联网较为理想的选择。[0004]随着网络与信息技术的快速发展和日益普及，人们在车辆移动过程中的通信服务需求日益增大，但由于部署AP的成本较高，而且其部署还受AP间无线通信干扰等因素的局限，现有公路网AP的部署一般都较为稀疏，如图1至图3所示。这就使得爆发式增长的车辆接入互联网的通信需求与稀缺Internet链接资源间矛盾的日益激化。势必造成大量用户的网络接入请求无法得到满足。而且车辆接入互联网的通信需求的时空分布并不均衡，有些AP严重超载，而有些则空闲或轻载，这势必造成稀缺无线通信资源不能得到充分利用，造成严重的浪费。发明内容[0005]本发明针对现有技术的状况，提供用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法。[0006]本发明采用以下技术方案，所述用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，包括以下步骤：[0007]步骤SI，建立AP负载动态变化模型:将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；[0008]步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；[0009]步骤S3，自适应迀移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迀移簇首AP节点；[0010]步骤S4,输出WiFi接入请求调度集合:簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合。[0011]根据上述技术方案，在步骤Sl中，上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息。[0012]根据上述技术方案，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。[0013]根据上述技术方案，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。[0014]根据上述技术方案，在步骤S2中，各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求。[0015]根据上述技术方案，在步骤S2中，还包括步骤S21:[0016]步骤S21:建立以簇首AP节点为主导的超级调度集群。[0017]根据上述技术方案，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。[0018]根据上述技术方案，在步骤S3中，还包括步骤S31:[0019]步骤S31:各个AP节点每隔Δt时间选举并且迀移簇首AP节点。[0020]根据上述技术方案，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。[0021]根据上述技术方案，在步骤S4中，上述优化目标具有优化目标函数上述优化目标的目标函数如下）：[0024]Xije{0,1},rij0,je{1,···η}.2[0025]其中，整个车联网中有IAI个AP节点，η个移动节点WiFi接入请求rij。[0026]根据上述技术方案，当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij=l，收益为Xij;否则rij=0，收ϋ为0。[0027]本发明公开的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其有益效果在于，基于移动节点WiFi接入请求的实时分布分析，对网络中AP节点的时空动态特征进行抽象，并实现时空相关性模型的构建，并进一步通过自适应的簇首动态迀移的AP协作方法，以达到完全或部分解决全网AP节点的负载不均衡造成稀缺无线通信资源浪费的问题。附图说明[0028]图1是大中型城市路网架构图。[0029]图2和图3分别是移动节点WIFI接入请求分布图。[0030]图4是本发明优选实施例的状态流程图。具体实施方式[0031]本发明公开了用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，下面结合优选实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。[0032]参见附图的图1至图4,图1示出了大中型城市的路网架构图，图2和图3分别示出了移动节点WIFI接入请求分布图，图4示出了本发明优选实施例的状态流程。[0033]针对大中型城市的路网架构，本发明的优选实施例公开了一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，包括以下步骤：[0034]步骤SI，建立AP负载动态变化模型:将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；[0035]步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；[0036]步骤S3，自适应迀移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迀移簇首AP节点；[0037]步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合:簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合。[0038]其中，在步骤Sl中，上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息。[0039]其中，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。[0040]其中，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。[0041]其中，在步骤S2中，各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求。[0042]其中，在步骤S2中，还包括步骤S21:[0043]步骤S21:建立以簇首AP节点为主导的超级调度集群。[0044]其中，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。[0045]其中，在步骤S3中，还包括步骤S31:[0046]步骤S31:各个AP节点每隔Δt时间选举并且迀移簇首AP节点。[0047]其中，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。[0048]其中，在步骤S4中，上述优化目标具有优化目标函数上述优化目标的目标函数如下：[0051]Xije{0,1},rij0,je{1,···η}.2[0052]其中，整个车联网中有IAI个AP节点，η个移动节点WiFi接入请求rij;[0053]当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij=1，收益为Xij;否则rij=0,收益为0。[0054]其中，多AP协同调度的优化目标为求取使得整个车联网移动节点WiFi接入请求的收益总和最大的调度集合。[0055]对于本领域的技术人员而言，依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围。

权利要求：1.一种用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤SI，建立AP负载动态变化模型:将城市路网架构基于细粒度划分为若干网格，建立基于各网格的AP负载动态变化模型；步骤S2，选举簇首AP节点：各AP节点根据预置条件选举产生簇首AP节点，该簇首AP节点用于汇总车联网内其它AP节点的状态信息，上述状态信息包括各个AP节点的负载和通信环境状态；步骤S3，自适应迀移簇首AP节点：各AP节点实时更新各自的状态信息，并且根据预置条件及各个AP节点更新后的状态信息定期地选举并且迀移簇首AP节点；步骤S4，输出WiFi接入请求调度集合:簇首AP节点根据全网各AP节点的状态信息，面向优化目标，并且基于上述AP负载动态变化模型，计算获得全网各AP节点的WiFi接入请求调度集合，同时向调度系统输出上述WiFi接入请求调度集合。2.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤Sl中，上述AP负载动态变化模型具体实施为时空分布矩阵，其中空间是基于网格划分的标记信息。3.根据权利要求2所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，上述负载时空分布矩阵用于从时间相关性、空间相关性和时间与空间之间的相关性度量AP节点的关联性。4.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2中，各AP节点通过有线方式相互连接。5.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2中，各个AP节点的负载具体实施为移动WiFi接入请求。6.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2和步骤S3中，上述预置条件包括负载指标和容量指标。7.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S2中，还包括步骤S21:步骤S21:建立以簇首AP节点为主导的超级调度集群。8.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括步骤S31:步骤S31:各个AP节点每隔Δt时间选举并且迀移簇首AP节点。9.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S4中，上述优化目标具体实施为移动节点WiFi接入请求的数量最大化处理以及整网负载均衡。10.根据权利要求1所述的用于接入调度系统的车联网AP协作调度优化方法，其特征在于，在步骤S4中，上述优化目标具有优化目标函数：Xije{0,1},rij0,je{1,···η}.2其中，整个车联网中有IAI个AP节点，n个移动节点WiFi接入请求rij;当移动节点WiFi接入请求rij被调用则rij=1，收益为Xij;否则rij=0，收益为0。

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