SDN架构下的异构车联网多域资源虚拟化研究

How to use limited network resources to meet diversified QoS demands of applications is one of the key technologies in heterogeneous vehicular networks. As a new type of network architecture, SDN can effectively solve the problem of resource management and distribution in heterogeneous networks. Therefore, under the SDN architecture, aiming at the limited and highly dynamic resources, this project constructs multi-domain resource discovery, mapping and dynamic allocation models respectively, and proposes a real-time resource perception mechanism based on quantum genetic algorithm, a virtual resource mapping mechanism based on multi-objective particle swarm optimization algorithm, and a dynamic resource allocation mechanism based on connectivity probalility awareness ant colony algorithm, in order to achieve the on-demand allocation of resources and meet QoS requirements of various applications in vehicular nettworks.

如何利用有限的网络资源满足各种业务多样化的QoS要求是异构车联网的关键技术之一。SDN作为一种新型的网络架构，可以有效地解决异构网络资源管理与分配的问题。因此，本项目面向SDN架构下的异构车联网，针对资源受限且高动态的特点，分别构建了多域资源发现、映射与动态分配模型，并提出了基于量子遗传算法的资源实时感知机制、基于多目标粒子群算法的虚拟资源映射机制和基于连通概率感知的蚁群算法的动态资源分配机制，以达到资源按需分配的目的，满足车联网各种应用的QoS要求。

近年来，尽管支持V2X（Vehicle to Everything）的组网技术不断涌现，但是，现有的这些技术各有优劣，无法完全满足未来车联网的多样化需求，异构网络并存并相互融合是大势所趋。如何在车联网异构和高动态的特点下，灵活调度、按需分配有限的网络资源，满足不同业务的服务质量要求就成为了车联网面临的一个重要问题。针对这一问题，本项目进行了以下三个方面的研究：（1）为了保障安全类消息的可靠及时传输，对车联网的广播机制和资源分配方法进行了研究，提出了基于协作的单跳和多跳广播协议，提高了安全类消息传输的接收成功率，同时降低了传输时延；（2）为了缓解大量用户数据传输对于底层网络的压力，优化网络资源配置，提出了基于Stackelberg博弈的网络资源分配方法，实现了传输服务提供方和需求方的利益最大化；（3）为了在高度动态的环境中及时感知到网络资源和任务的变化，提出了基与车辆群体感知的资源与任务发现方法和面向节能的虚拟资源映射方法，实现了网络资源与任务的优化配置。课题基本按项目预定的计划进行，达到了项目预期的目标，并完成了项目预期的研究成果。目前，形成的研究成果包括：（1）在国内外期刊以及会议上发表相关论文8篇，其中，SCI检索论文4篇，EI检索论文2篇；（2）申请并获授权发明专利2项；（3）协助培养了2名博士生、2名硕士生；（4）与清华大学、加拿大滑铁卢大学等单位进行了学术交流与合作。