城市车载自组织网络信息分发模型和算法研究

In Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs), information distribution directly relies on the fleeting and dynamic contacts between moving vehicles, which often leads to prolonged distributing delay and terrible user experience. Deploying Wifi-based Access Points could relieve this problem, but it often requires a large amount of investment, especially at the city scale. In this scheme, we propose the idea of ParkCast, which doesn't need investment, but leverages roadside parking to distribute information in urban VANETs. With wireless device and rechargable battery, parked vehicles can communicate with any vehicles driving through them. To vehicles parked in one road, one block, and one city, they can group into street-level, block-level, and even city-level data centers, which are locally coordinated for high-performance information distribution. On the other hand, distributed data centers and database systems based on parked vehicles could provide great data processing and storing capabilities, construct general information distribution systems of different levels, and give a strong base for large-scale and practical vehicluar applications.

在车用自组织网络中，信息发布依赖于移动车辆之间短暂而随机的相遇，常常导致很长的发布时延和糟糕的用户体验。采用Wifi接入点可以缓解这一问题，但接入点建设，尤其是城市范围的大规模建设，需要大量的投资。在本项目中，我们提出了停放车辆协助信息发布的思想，无需任何投资，直接利用路边停车在城市车载网络中发布信息。装备了无线设备和可充电电池之后，停放车辆可以跟任何驶过的车辆通信。对于一条街道、一个区域、一个城市来说，位于其中的停放车辆可以聚合成街道级的、区域级甚至城市级的数据中心，实现信息发布的协调和管理，实现高效率的信息分发。同时，基于停放车辆的分布式数据中心和数据库可以进一步提供良好的数据处理和存储能力，构建综合性的、从微观到宏观的信息分发系统，为大规模和实用化的车载自组织网络应用提供坚实的基础。

项目的研究工作主要集中在2个方面，即以车载自组织网络信息分发理论和算法研究，和具有延迟容忍与间歇连通特性的自组织网络中信息收集和路由协议及其应用的研究。.基于城市范围内长期存在大量路边及非路边停放车辆这一事实，我们提出城市车载自组织网络中停放车辆合作的内容分发策略。由于城市区域中停放车辆数目众多，分布广泛且平均停放时间较长，停放车辆相互合作不仅延长了与移动车辆的接触时间，从而使车辆间成功传输数据的概率大大增加，还提供了大量的存储资源和闲置的通信资源，为实现高效内容分发提供了保障。调查和仿真模拟验证，相比于现有几种内容分发算法，具有较高内容分发成功率，尤其是在低交通流量密度及多下载请求的条件下。.车辆随机移动模型造成了数据转发的盲目性，降低了网络路由的性能。我们针对个人车辆节点移动规律，提出了行程历史模型的思想，利用车载设备记录车辆的移动行程，通过对行程历史的学习自动预测车辆在驾驶过程中的目的地，使车辆节点具备自身移动性知识。行程历史模型从个人和家庭日常活动中的规律性出发，对单个车辆节点自身的移动特性建立模型，根据车辆移动的时间和空间特征采用决策树等机器学习方法做出移动预测。同时，带有时间特征的行程历史数据弥补了轨迹历史数据无时间度量的缺陷，进一步提高了预测精度。调查和实验结果显示行程历史模型能较准确地预测个人车辆在驾驶过程中的目的地。.网络节点在现实情况下存在自私行为，尤其是对于受持有人支配的智能手机，持有者可能不愿意为其他节点转发数据，在这一背景下，我们又引入了具有自私节点行为的网络中数据逃逸和传输的研究方向。此外，在项目执行过程中，鉴于灾后的传感器网络具有延迟容忍和间歇连通的特性，我们将项目的学术思想应用到同样具有延迟容忍和间歇连通特性的车载自组织网络和移动社交网络中，展开交叉研究，充分扩展了研究的应用场景，并获得了良好的效果。