异构车联网环境下紧急消息广播方法研究

As the representative product of the Internet of Things and mobile Internet, Vehicular Ad Hoc Network (VANET) has become one of the most important part of modern Intelligent Transportation System (ITS). On the foundation of VANET’s technologies, emergency messages broadcast will decrease the losses caused by traffic accidents effectively. With the fast development of wireless communication technologies, heterogeneous VANETs are inevitable trends which fuse a variety of wireless communication protocols and bring new opportunities for emergency messages broadcast. How to select the most appropriate communication network in complex traffic environment and ensure the fast and reliable dissemination for emergency messages are our focus. A series of innovative research about emergency messages broadcast methods used in heterogeneous VANETs will be carried out in this project. Firstly, we research QoS-oriented network selection and exchange mechanism to satisfy the real-time requirement of emergency messages. Then dynamic and iterative partitioning methods used for black-burst based broadcast methods are studied, which improve the broadcast performance in the V2V communication preferred situations. At last, emergency messages dissemination protocols are proposed with the assistance of 5G communication, which improve the broadcast performance in the mobile network communication preferred situations. The research results of this project will provide theoretical and technical support for the application and development of emergency messages dissemination in heterogeneous VANETs.

车联网作为物联网和移动互联网发展的代表性产物，成为现代智能交通的重要组成部分，基于车联网技术的紧急消息广播能够有效降低交通事故造成的损失。随着无线通信技术的迅速发展，融合多种无线通信协议的异构车联网是发展的必然趋势，也为车联网紧急消息广播带来了新的发展机遇。本项目拟针对异构车联网环境下的紧急消息广播方法进行创新性研究。如何在复杂的交通环境下选择合适的通信网络，并保证紧急消息快速、可靠地广播是本项目研究的重点。首先研究面向服务质量保障的网络选择和切换机制，用于满足紧急消息的时效性需求；然后研究基于V2V通信的Black-burst动态迭代分区广播方法，从而在V2V通信占优的场景中提高紧急消息广播的性能；最后研究基于5G网络协助的紧急消息广播策略，从而在移动网络通信占优的场景中提高紧急消息广播的性能。本项目的研究成果将为异构车联网环境下紧急消息广播的应用和发展提供理论支撑和技术保障。

随着移动互联和无线通信技术的飞速发展，融合多种通信协议的异构车联网成为一种必然趋势。基于车联网技术的紧急消息广播有利于减少人员伤亡和经济损失，具有重大的科研意义和应用价值。为了满足紧急消息广播的及时性和可靠性，需要解决异构网络环境下的最佳网络选择问题，同时也需要解决紧急消息传播过程中的最佳中继选择问题。因此本项目以异构车载网络环境为应用背景，分别对面向服务质量保障的网络选择方法和实时可靠的紧急消息广播方法进行了创新性研究，并提出了一系列解决方案，代表性研究成果主要包括：（1）基于多约束效用函数的网络选择方法，其结合DFAHP、熵和TOPSIS从主客观综合评估候选网络综合效用值，解决了现有方法通常无法合理和准确分析网络属性相对关系，以及无法有效解决网络负载的问题；（2）基于多智能体Q学习的网络选择方法，其采用多智能体协作学习的思想解决基于Q学习的方法存在的状态空间过大引起的迭代和收敛效率低下的问题；（3）基于自适应切换阈值的网络选择方法，其减少了因固定阈值引起的网络切换阻塞问题，进而提高了用户的服务质量体验；（4）基于动态迭代分区机制的紧急消息广播方法，其能够在不同车流密度下动态选择最佳迭代分区机制，进而在动态车流环境中具有更小的单跳时延和更快的传播速度；（5）基于模糊逻辑的紧急消息广播方法，其通过选取稳定性更好的中继节点来提高安全消息传播效率；（6）基于车辆社交性的消息转发方法，其通过选取协作度最佳的中继节点来最大化成功传递消息的数量。本项目的研究成果适用于异构车载网络环境，为紧急消息广播的应用和发展提供了理论支撑和技术保障。