费云利

（炎黄职业技术学院通识教育中心，淮安市223400）

随着汽车数量的日益增多，当前的交通管理系统不再适用车辆日益增多的情形，因此提出一种智能有效的交通管理以及通信系统迫在眉睫。在此情形下，车载自组网应运而生，其目的是提高现代交通的安全性和有效性。该自组网在当代交通中，例如，行车节点间、行车与信号基站间、行车与行人间的相互通信起到重要的作用。该技术主要利用了灵活移动的设备支持、行车过程中快速实时构建网络以便行车中的交流与通信。本文对车辆行驶轨迹进行研究与分析，例如通信车辆之间的距离、所连车辆的数量分布以及聚集指标，根据指标的构建与分析得到一定的规律，例如所连车辆的数量服从指数分布等。然后根据不同的规律得到有效的通信算法，最后根据行车运动踪迹将数据进行集合，并应用仿真软件对这些数据进行仿真分析，得到相应的算法。

1 车载自组网

1.1 自组网特性

在行程自组网中，用不同的节点代表网络中的每一辆行车，如图1 所示，由于行车具有复杂快速随机的行驶特性，所以该网络必须具备一些适应行车复杂性的特点。

图1 车载自组网

首先自组网要针对车辆密度的变化做出相应的调整，因为在某一个区域内，车的数量会时时刻刻变化着，因此自组网要及时应对该参数的变化。汽车自组网的信号会受到高楼建筑物的影响，建筑物会对信号产生折射、吸收和反射，所以自组网也要适应信号衰减的问题。最后自组网是以每个行车作为节点的，所以庞大的网络不仅要对网络结构做出相应的调整，也要对节点的实时变化做出相应的改变。由于上述这些问题的存在，因此车载自组网的通信系统是一套非常复杂的工程，该网络中的通信延时也会对实时通信造成很大的负面影响，并且足够的电力保障也会对节点车辆的良好通信起到至关重要的作用。

1.2 自组网中的车辆

在如此庞大复杂的自组网中，车辆作为网络中的节点具有很多特性，例如车辆与车辆形成的结构较为混杂，并且随着车辆的实时移动，在不同方向和速度的运动下，就会导致自组网的组织结构发生改变，这就要求网络结构网要能够快速应对这种变化所带来的负面影响。在上下班高峰期，车辆的增多会引起自组网在交互通信中存在不同的延长时间，在错综复杂的城市交通中，再由于信号的各种反射与折射，有可能造成车辆与车辆间传输数据的丢失，产生数据丢包现象，如图2 所示。

图2 多数车辆情况

2 车载自组网内的指标分析

2.1 相互通信车辆数量的分布

在自组网中，设i 为所研究的第i 辆车，ni表示与第i 辆汽车所相互通信汽车的数量。通常情况下，用函数F(n)表示相互通信车辆数量的分布函数，则有以下公式：

其中P(n)表示能够连接n 个车辆的汽车数目，N 表示网络中总的通信车辆个数。尽管在理论上服从的是指数分布，而在实际操作中用幂分布代替指数分布能够起到简化的效果。因此能够得到以下公式：

其中A 和k 表示在不同网络中所设置的系数。在一个适宜的自组网中，一般情况下，一个汽车所连接的节点数量比较少（4-5 个），有很少的汽车连接超过10 个以上，这样的自组网被称为非均匀自组网，也是我们所研究的重点。

2.2 互通车辆的平均连接长度

互通车辆的平均连接长度是指自组网中所有互通车辆两两连接的距离之和除以汽车数量得到的数值。当总的通信车辆数量越多时，则平均路程长度越小。通常情况下，在平均路程长度较小的情况下，自组网中的通信效果比较良好，因此在实际研究中，我们应当适量增大每个自组区域网中通信车辆的数量，以便于减小平均路程长度。

2.3 聚集指标

聚集指标K 指的是用来描述车载自组网中车辆节点的聚集情况，表示自组网中有通信行车的密度大小。聚集指标的大小介于0 到1 之间。在实际当中，如果一辆车所连接的汽车它们本身之间也存在着较多的通信联系，则聚集指标比较大，反之，当一辆车所连接的汽车它们本身之间存在着较少的通信联系，则聚集指标比较小（图3）。

图3 聚集指标大小对比图

3 基于行车轨迹的通信算法

3.1 设计思想

首先，我们设定一个变量值c，当车辆A 与车辆B 之间的行车距离小于c 时，则表示该两车存在通信关系，并在两者之间建立一条边。其次，当某一辆车从自组网中离开时，表示该车与所有其他车辆切除通信联系，即表示与该车相互通信的关系边线被删除。最后如果我们所圈定的自组网范围扩大或缩小时，相应的通信车辆增加或删除。该方法的思想主要考虑了车载自组网的复杂特性，根据复杂特性来扩大还是缩小网络通信半径，这样有利于有效通信的结果。根据三个指标即路程长度、通信车辆数量、聚集指标来进行数据转发与通信。当车辆数量增多时，需要适当扩大通信半径或者建立多个自组网；当聚集指标较小时，缩小自组网通信范围。

3.2 算法仿真与分析

根据上述算法思想，本文采用MATLAB 对真实淮安市的出租车进行仿真分析。其中模拟仿真场景为4000m*2000m，每辆车的速度小于等于30m/s，采集数据时间为50 分钟，车辆在此范围内的个数为20 个。

图4 数据传输有效率

图4 表示了自组网中车辆与车辆数据传输有效率示意图，传输有效率表示的是成功接收到的数据除以发送的数据，从上图可以看出，当采集时间越长时，数据传输越有效，在最后采集时间段内，数据传输有效率能达到百分之七十五左右，并且维持在该值上下。从500s 到2000s 这个时间段内，有效率处于快速增长时期，称为数据传输成长阶段，相当于数据传输的建设时期，过了该时期，数据传输达到稳定状态。因此在此情形下，我们应当在大约三十分钟以后再进行有效数据传输与车辆的相互通信，这样才能保证车与车之间的实时有效通信，达到方便准确快捷的目的。

4 结语

本文基于真实行车轨迹进行了仿真与分析，主要根据互通车辆数量、车辆聚集指标和行车路程长度三指标提出相应的算法，并对淮安市某一特定区域内的出租车进行了仿真分析，得到了车辆相互通信的数据传输有效率，并设置不同的参数得到了相似的数据传输结果。结论为随着时间的增加，传输有效率快速增大，并在一个时间点以后达到稳定的状态，这表明在某个时间点以后可以进行可靠快速准确的车辆通信。