[发明专利]有基础设施的车联网大规模异构网络容量扩展率模型构造方法

说明书

基于流体力学的车联网数据流网络模型的有基础设施的车联网大规模异构网络容量扩展率模型构造方法，考虑路边基础设施节点，推导出车联网大规模异构网络的网络容量扩展率模型，以利于促进有基础设施的车联网大规模网络保持网络容量稳定性分析研究。可以从理论角度指导车联网应用的设计与运行，为评价网络协议的高效性提供指标。同时也可以让我们更深入地理解有基础设施的车联网大规模异构网络的基本性质，改善车联网网络性能，为有基础设施的车联网大规模异构网络容量的提高提供了理论基础。

技术领域

本发明涉及车联网领域。

背景技术

由于车辆自组网网络容量扩展率中幂下降阶段的存在，大规模车联网自组织网络的网络容量接近于零，无法提供基本的通信功能。所以单纯依靠V2V的通信方式无法支持大规模车联网的互联互通。要构建大规模车联网，需要设法提高车联网的网络容量。在车辆自组织网络中，若进行通信的两个车辆节点间距离较远，则其数据传输过程中需要多个车辆节点作为中继节点进行数据转发，导致了更多的传输数量，这是限制车辆自组网网络容量的一个重要因素。此外，无线环境中的长距离传输会引入较大干扰，而且无线信号也会随着传输距离的增大而衰减，从而导致传输速率低下，使得网络容量减低。针对这些情况，考虑引入路边基础设施来协助转发数据以提高网络容量。有基础设施的车联网由大量的车辆节点和少量的路边基础设施共同构成，可称其为异构网络。在车联网异构网络中，可通过车辆节点间多跳转发数据或通过路边基础设施进行中继转发数据，不同路由策略对传输模式的侧重各不相同。

最接近现有技术：

在车辆自组织网络中，网络容量扩展率存在幂下降阶段，该阶段下车辆自组网网络容量会随着网络规模的增大而迅速降低直至为零，导致车联网大规模异构网络无法提供基本通信功能。针对以上问题，程久军等发明人于2017年5月3日申请的《表征车联网复杂网络特征的基于流体力学的数据流网络模型方法》(申请人：同济大学，专利申请号201710303301.5)，该专利申请给出的技术方案为：基于车联网数据流和流体具有一定的相似性，首先把车联网数据流比拟成流体，抽象成车联网数据流，并利用流体力学理论来研究车联网复杂网络规律，推导出车联网网络特性的描述方程，进一步得到车联网复杂网络的数据流模型。)

发明内容

本发明是利用《表征车联网复杂网络特征的基于流体力学的数据流网络模型方法》(申请人：同济大学，专利申请号201710303301.5)此专利申请的数据流网络模型，对有基础设施的车联网大规模异构网络容量扩展率进行深入研究。

本发明目的在于公开一种有基础设施的车联网大规模异构网络容量扩展率构造方法，从而从理论角度指导车联网应用的设计与运行，为评价网络协议的高效性提供衡量指标。

为此，本发明给出以下技术方案实现：

本发明研究方法，其特征在于，基于目前在车辆自组织网络中，网络容量扩展率存在幂下降阶段，该阶段下车辆自组网网络容量会随着网络规模的增大而迅速降低直至为零，导致车联网大规模异构网络无法提供基本通信功能等问题，基于提出的表征车联网复杂网络特征的基于流体力学的数据流网络模型(在先专利申请已披露，专利申请号201710303301.5)，考虑路边基础设施节点，推导出车联网大规模异构网络的网络容量扩展率，给出了有基础设施的车联网大规模网络保持网络容量稳定的方法。可以从理论角度指导车联网应用的设计与运行，为评价网络协议的高效性提供指标。同时也可以让我们更深入地理解有基础设施的车联网大规模异构网络的基本性质，改善车联网网络性能，为有基础设施的车联网大规模异构网络容量的提高提供了理论基础。

附表说明

表1有基础设施车联网仿真实验参数

附图说明

图1有基础设施的车联网异构网络干扰小区示意图

图2基础社区图结构