无线车辆网络数据通信及移动感知关键技术研究

无线车辆网络作为一种新型的无线移动自组织网络，因其独特的网络特性和潜在的重要社会经济应用价值，近年来受到国内外政府、企业和高等院校的高度重视。本课题着重无线车辆网络数据通信及移动感知的关键技术研究。首先，拟提出基于无线链路及数据包联合调度的优化路由方法，挖掘节点运动的内在规律，通过多阶马可夫链模型估计车辆运动轨迹，优化路由方法提升网络的整体性能；其次，面向移动感知重要应用，分析路侧无线基站的优化部署问题，提出基于贪婪近似算法的基站优化部署方法，提升无线车辆网络感知数据传输能力；最后，设计基于车辆网络的移动感知系统，分析感知数据时空维度不规则缺失问题，提出基于压缩感知理论的感知数据重构方法。本课题有大规模真实车辆运行数据为支撑，有坚实的研究基础作为保障。该课题的成功开展将突破无线车辆网络数据通信和移动感知的若干关键技术，建立交通路况感知示范应用，将为无线车辆网络的实用化和产业化发展做出贡献。

随着短距离无线通信技术的快速发展，车辆自组织网络发展迅速，将极大改变智能交通及智能感知等领域的发展。本课题组重点研究无线车辆自组织网络消息传输方法及基于车辆自组织网络的移动感知关键技术。. 在重要研究成果方面，本课题取得的成果包括：（1）基于大规模车辆行驶轨迹，通过刻画一对节点间的相遇时间间隔负指数模型，建立了无线车辆自组织网络的网络抽象模型，为无线车辆自组织网络的消息路由算法设计、网络结构优化等提供了重要的网络模型基础；（2）通过引入路侧基站节点，建立由路侧基站辅助的无线车辆自组织网络的网络结构，考虑节点行驶轨迹的统计规律，设计了路侧基站优化部署的算法，显著提高了车辆自组织网络消息传输的性能；（3）利用节点GPS移动轨迹信息，提出了一系列的消息路由算法，包括Unicast、Multicast、Broadcast等路由模式；（4）设计了基于车辆自组织网络的移动感知系统，针对感知数据的稀疏性引起的覆盖度不足问题，提出基于压缩感知理论的感知数据估计方法，在数据非常稀疏的条件下，所提出的算法仍具有良好的数据估计正确率。（5）开发了一套无线网络性能仿真测试平台，具有由真实轨迹驱动、考虑链路冲突等特征，达到了良好的仿真粒度和性能；设计并实现了城市交通路况感知及在线地图更新等示范应用，具有良好实际应用价值。. 本项目的量化考核指标：在高水平国际会议及国际期刊上发表文章6-10篇，申请技术发明专利3项。本项目的研究团队超额完成考核指标。共发表会议论文24篇、期刊论文15篇，包括INFOCOM 11篇、KDD 1篇、IEEE TPDS 8篇、IEEE TMC 3篇、IEEE JSAC 1篇等。获授权的国家发明专利6项。相关研究成果荣获国际学术会议MSN 2012的最佳论文奖，荣获ACM SIGSPATIAL CUP 2012的第四名及ACM SIGSPATIAL CUP 2013的冠军。项目负责人的研究生吴雨晨的硕士学位论文《车辆自组织网络中基于轨迹的路由算法研究》，荣获2014年度上海市“优秀硕士论文”。. 项目负责人重视国际交流与合作。担任两个重要国际学术会议的程序委员会主席，分别是第二十届IEEEE ICPADS及第十一届COLLOBORATECOM。