可通信时段感知的车载容迟网络路边基站数据传输决策方法

The vehicular network is one important component of the Internet of Things. The qualities of the traffic delivering strategies for the RoadSide Units (RSUs), in vehicular delay tolerant networks (VDTNs), determine the performances of the RSUs, such as throughput, delay, etc. The contact durations, defined as the periods when the vehicles pass through the wireless communication ranges of the RSUs, can significantly affect the traffic delivering strategy for the RSUs. However, the existing traffic delivering strategies, with conctact duration awareness, for multiple connected RSUs, can not be specialized to the strategies for a RSU. Motivated by this, we propose and study the traffic delivering problem for the RSU with contact duration awareness in this project. By analyzing the system model two outcomes are expected, which are the new concept, the arrival process of the contact durations, and the traffic delivering matching model for the RSU. The density of the former is expected to characterize the vehicular delay tolerant networks, and the ratio of the continuous contact durations of the former is expected to characterize the maximum throughput of the communication system, consisting of the RSU and passing-by vehicles. The later is used to analyze the matching relationships of traffic delivering times, traffic types and destination vehicles. Particularly, two sub-problems are studied separately, for the scenario of sparse vehicles, to minimize the cost of the RSU, and for the scenario of crowded vehicles, to maximize the benefit of the RSU. New schemes, to derive the optimal traffic delivering strategies, are expected to be proposed by combining both the optimal stopping theory and the bipartite matching theory. This project is expected to provide fundamental theoretical guidance for the development and deployment of VDTNs.

车辆网络是物联网的重要组成部分。车载容迟网络中路边基站(RSU)数据传输决策的优劣决定了RSU数据传输的吞吐量、时延等网络性能。可通信时段是影响RSU数据传输决策的重要参数，而现有感知该参数的多个相互连通RSU的数据传输决策，并不能被特例化为单RSU的数据传输决策，因此提出并研究可通信时段感知的单RSU数据传输决策的新问题。分析问题的系统模型，拟提出可通信时段到达过程的新概念并建立RSU数据传输匹配模型；前者的密度可刻画车载容迟网络的基本特征，连续时段的比例可表征RSU向车辆传输数据的系统最大吞吐量，后者则可分析RSU数据传输时间与数据类型、目的车辆的匹配关系。提出着重研究车辆稀疏场景中最小化RSU开销，和车辆密集场景中最大化RSU收益的数据传输决策问题，拟结合最优止步理论和二部图匹配理论，提出制定最优单RSU数据传输决策的新方法，为车载容迟网络的部署和应用提供理论指导。

由于车辆随机到达静止部署的路边基站(RSU)，使得车辆与RSU构成的通信系统呈现出短时间段内可通信的特性。本项目提出通过感知可通信时段的随机到达特性，以及可通信时段的时长，辅助RSU做出数据传输决策的思想。.主要研究内容包括：（1）建立了车辆与RSU通信的系统模型，以车辆到达密度、车辆行驶速率、RSU传输距离等为参数，定义了车辆稀疏场景和车辆密集场景，并推导出了相应场景下的系统吞吐量公式；在车辆稀疏、密集的中间情况下，使用M/G/\infty排队模型进行了分析，理论分析结果与车辆稀疏、密集的极限情况相吻合。（2）研究了车辆稀疏场景下的最优业务调度问题；由于车辆稀疏到达、RSU电池供电等，提出了最小化RSU能量消耗并且同时最小化信息转发时延的业务调度问题，该问题被建模为最优止步问题；理论分析得到了该问题的条件最优解：即当车辆到达RSU时，如果业务的排队时延大于某个门限值，那么RSU应该将已经收集的业务转发给该车辆。（3）研究了车辆密集场景下可通信时段感知的支持CoS的业务调度问题；考虑RSU收集到多种不同类型的传感器信息，且不同类型的传感器信息有不同的传输需求，在同时有多个车辆到达且车辆行驶路径不同、车辆承载业务的类型和数量等不同时，该问题被建模为一个时隙-车辆-业务的三匹配问题，提出了一种基于网络流的业务调度算法，得到了RSU下行业务的在线和离线调度算法。（4）研究了在满足车辆业务请求的情况下，低能耗、公平的RSU下行业务调度问题，提出了一种公平的基于网络流的路边基站下行业务调度算法，通过计算网络流图的最小花费最大流，得到了一种公平的路边基站下行业务调度策略。仿真结果表明，在保证最大化车辆业务请求的情况下，与现有算法相比本文所提出的算法提高了车辆之间的公平性，在offline情况下公平性提高了约116.4%，在online情况下公平性提高了约25.9%。（5）研究了线性网络中节点周期工作情况下的最优快速数据收集问题，提出了一个最优的集中式算法和一个近似最优的分布式算法。上述所提出单RSU 数据传输决策的方法，为车载容迟网络的部署和应用提供了理论指导。.在完成本项目研究内容的基础上，延伸研究了5G网络的其他重要组成部分，包括下一代WLAN网络中的多址接入问题、以及毫米波网络中的空时频资源调度问题、信道建模问题等。为下一步工作探索了新的研究方向。