【摘 要】
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近年来,由汽车普及带来的道路安全、交通拥堵与环境污染等问题日趋严重。车联网是解决上述问题的潜在方案——通过汽车与汽车（vehicle-to-vehicle,V2V）、汽车与基础设施（vehicle-to-infrastructure,V2I）,乃至汽车与万物（vehicle-to-everything,V2X）间的实时信息交互,不仅可以为驾驶者（人类驾驶员或车辆控制器）提示潜在危险、提高行车安全,
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近年来,由汽车普及带来的道路安全、交通拥堵与环境污染等问题日趋严重。车联网是解决上述问题的潜在方案——通过汽车与汽车（vehicle-to-vehicle,V2V）、汽车与基础设施（vehicle-to-infrastructure,V2I）,乃至汽车与万物（vehicle-to-everything,V2X）间的实时信息交互,不仅可以为驾驶者（人类驾驶员或车辆控制器）提示潜在危险、提高行车安全,还可以辅助行车规划、提升通行效率以及促进节能减排。然而不同于传统无线网络,车联网通信面临诸多新的挑战,例如车联网的网络拓扑在时空上呈现高度动态变化,同时交通环境多样以及道路拓扑各异导致了无线信号传播环境复杂,加之道路安全、自动驾驶以及交通效率等车联网应用对信息通信的时效性和可靠性要求更高。为应对这些挑战,本文致力于研究强时效高可靠的车联网架构、V2V通信、V2I通信以及V2V/V2I混合通信等关键技术。鉴于不同车联网应用中数据包传输过程的时间耦合程度不同,本文提出用数据包传输时延和信息年龄（定义为当前时刻与信宿成功收到的最新数据包产生时刻之间的时间差）这两个指标来分别度量去耦合/弱耦合和强耦合数据包传输过程下的信息时效性。本文主要工作及贡献如下:第一,提出了一种融合第五代（fifth generation,5G）移动通信、云计算、雾计算和软件定义网络等技术的新型可编程5G软件定义车联网架构,以实现对车联网实时、灵活、高效的管理控制和促进强时效高可靠的车联网通信。进一步地,在5G软件定义车联网的边缘提出了一种雾小区结构以避免汽车在不同路侧单元覆盖范围间的频繁切换。最后分析了雾小区中的数据包传输时延等通信性能。第二,基于新型随机出租车几何学框架对城市网格道路场景下毫米波多跳V2V通信进行建模,研究了基于毫米波多跳V2V通信技术的数据包传输时延和可靠性。提出了一种基于转发步长与时延联合优化的新型V2V中继选择算法,并对比了此算法与现有随机转发步进（random with forward progress,RFP）、最远转发步进（most forward with fixed radius,MFR）和最近转发步进（nearest with forward progress,NFP）等V2V中继选择算法下毫米波多跳V2V通信网络中的数据包传输时延和可靠性性能。仿真结果表明,提出的V2V中继选择算法在多跳传输时延和可靠性性能上均优于RFP、MFR和NFP算法。第三,考虑现实场景中信息年龄与传输可靠性的需求,研究了基于V2I通信的汽车实时状态监测业务中车联网的服务质量（quality of service,Qo S）。为刻画汽车实时状态信息年龄与传输可靠性间的耦合关系,提出了一种基于峰值信息年龄与传输可靠性的新型车联网Qo S效用函数,其中峰值信息年龄定义为信息年龄随时间演化曲线中的极大值。推导了平均可靠性、平均峰值信息年龄及车联网Qo S效用的准确与近似闭合表达式,进一步地提出了一种自适应汽车状态采样算法以促进汽车状态实时可靠监测。仿真结果表明,与传统采样算法相比,提出的自适应采样算法能够在满足监测业务性能需求的基础上有效提升车联网Qo S效用。最后,综合考虑汽车的信息-物理-社会属性,本文研究了车载社交网络中V2V/V2I混合通信下信息分发的时效性,其中利用无标度网络理论来刻画汽车之间的社交关系特征,并提出网络信息年龄（定义为车载社交网络中最晚成功收到基站所产生的更新数据包的汽车对应的信息年龄）这一性能指标来分析汽车之间社交关系和无线通信对车载社交网络中实时更新信息分发时效性的影响。基于平均场论的新颖分析框架,推导了车载社交网络中实时更新信息分发的相关分析结果及由此产生的平均峰值网络信息年龄（定义为网络信息年龄随时间演化曲线中的极大值关于时间的平均值）表达式。进一步地,针对车载社交网络中无线传输链路与社交关系特点,提出了一种基站端信息更新率与汽车端信息发送概率联合优化的新型方案,以增强实时更新信息分发的时效性。仿真结果表明,与几种基准方案相比,本文所提方案可使车载社交网络的平均峰值网络信息年龄最多降低96%。
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