在过去的十年里，随着 IEEE802.11p标准和IEEE1609标准的出现，一些智能交通系统的传输结构正在发生改变。一种新型的网络--车辆自组织网络（VANET）也应运而生。VANET是移动自组织网络（MANET）的一个重要特例。VANET的出现及其重要性已经吸引了一些汽车制造商、学术研究者和各国政府的关注。这种网络类型的架构、特性、应用和挑战与 MANET不同。在VANETs中，数据流被限制在公路拓扑结构和确定的方向中。　　随着现代技术的飞速发展，传统的运输结构已经不再适用。ITS提供的多种应用可以减少交通事故，同时提高交通系统的可靠性和效率。特别地，专用短距离通信(DSRC)技术和车辆环境中的无线访问(WAVE)技术的应用使得驾驶环境更加安全、舒适。现今，几大组织都在研究 ITS架构，包括国际标准组织（ISO）、电机及电子学工程师联合会（IEEE）和车对车通信联盟（C2CCC）。　　一般情况下，VANET通信分为三类，即车辆到基础设施（V2I）通信、车辆间通信（IVC）和基础设施到基础设施（I2I）通信。这些不同的通信类型使得与交通状况有关的信息交换迟延最小化。此外，VANET支持四种不同类型的信息交换，分别是安全信息、交通信息、娱乐信息和内容信息。VANET主要的目标是连续地广播更新信息以确保安全的、自由的交通环境。　　车载网络是未来的ITS服务的一项主要技术。它们通常运行在 DSRC频带，对于新兴的ITS市场来说，它是一项关键的技术。在VANETs中，WAVE结构与Wi-Fi和蜂窝无线网络环境有明显的区别。不同国家运行的VANETs信道架构是不同的。在美国，联邦通信委员会（FCC）将5.9GHz频带中的75MHz分配给VANETs。而在欧洲和日本，分给 VANETs的无线频谱被限定为5.8GHz频带。根据美国的法规，VANETs由7个信道组成，每个信道是10MHz，同时在初始的频谱中保留5MHz的保护带宽。这7个信道被分为1个控制信道和6个服务信道，负责安全警报的控制信道的优先级是最高的。一旦控制信道被激活，为了接收和转发控制信道中的紧急消息，所有的车辆节点必须停止它们的其它通信活动。　　IEEE1609 WAVE中介绍了一个协议族，该协议族包括6个子标准来处理不同层的不同功能。其中，IEEE1609.1提供管理服务。IEEE1609.2主要负责通信安全方面。IEEE1609.3提出一种专用的单个协议，叫做 WSMP（短消息传播协议），主要提供传输层和网络层的安全相关的应用。此外，IEEE1609.4定义了多个信道间的频谱协调。最后，IEEE1609.5负责层间管理，而IEEE1609.6在传输层和应用层之间提供一个附加的中间层，用于处理应用层上附加的设施。然而，VANET的物理层有三个主要问题。第一个问题是车辆间的传输的稳定性和无线介质共享的有效性。第二个问题是，VANET中节点数量的密度变化大以及VANET中车辆密度的不可预测性。最后一个问题是，保证紧急应用的实时性和有效性依然是一个重大挑战。　　尽管 VANET中的车辆是在预先确定的道路上移动，但车辆节点间的链接具有脆弱性。VANET还面临着各种挑战。IEEE802.11p支持高速运行的车辆节点间的直接通信，通信范围达到1km。然而，美国、欧洲和日本的无线频谱是不同的。除此之外，大量的信息在 VANET广播，使得消息传播和广播技术面临新的挑战。所有提出的消息传播协议的目标都是为了缓和广播风暴和隐藏节点问题。需要考虑的另一个重要的挑战是能量问题，尤其是能量传输问题，而不是能量消耗问题。调整传输能量，使总的吞吐量最大，干扰最小。　　为了避免误导的路线消息和恶意信息，安全性非常重要。这种错误信息会造成交通拥堵，也可能会泄露驾驶员的私人信息。安全问题可以通过动态 MAC地址分配以及 MAC地址副本发现机制来解决。此外，由于高代价、车辆移动性、网络复杂性和瞬时连通性，在实际中测试 VANETs性能是非常困难的。因此，为了能够高效、简便的评估网络性能，需要用到仿真工具。一些网络仿真器，如NS-2和OPNET，与一些移动生成器连用，可以达到网络性能评估的目的。至今为止，还没有一个专门的稳定的VANET仿真环境。　　通过 VANET分享和发布的信息可以为驾驶员和乘客提供愉快的旅行环境，可以挽救生命和财产损失，能够减少交通意外。然而，要获取信息必须接入到带宽受限的无线信道中。此外，VANET的特殊性会使得文件内容无法完整下载或上传，原因包括车辆的高移动性、动态的网络拓扑结构、无线频谱的强衰减、过大的内容以及分配给每辆车的有限带宽。同时，VANET中的车辆节点不同于其他节点类型，它高度独立和自主，因为这些车辆是由人类行为来控制的。人类的行为是自私的，不愿意与周围的其他节点共享已有资源。　　由于节点间的链接时间短和ITS应用的多样性，车辆节点可能会为了获得资源例如更大的带宽而竞争，这将导致竞争环境的存在。这种自私的行为会严重的降低数据传输速率，并且影响网络的性能。因此，激励车辆节点找到合作伙伴，并自愿的与它附近范围内的其他节点共享自己的资源。　　博弈论是数学化研究智能决策主体之间的冲突与合作的一种策略原理。它主要用于计算机科学、经济学、政治科学和生物学等其他领域。特别地，在计算机科学和逻辑学中，研究人员利用博弈论模拟互动竞赛，为解决冲突情况提供了理论依据。博弈的各种类型都包含在博弈论中，例如合作和非合作博弈，对称和非对称博弈，同时决策和先后决策博弈，组合博弈。合作博弈的定义是参与者协调他们的策略并且分享最终的收益。相反，非合作博弈则不允许共享策略。在本文中，我们基本上关注的是合作博弈，特别是联盟构型博弈论（coalition formation game theory）。　　最近在计算机网络中，在基于共同目标来聚集网络节点的应用中，联盟构型起到了重要作用。众所周知，联盟构型博弈是用来解决冲突情况和竞争环境的。在网络部件包括节点，终端和服务提供方之间建立一个有效的协作，可以实现公平性，并提高网络的整体性能。通过该原则，网络部件都可以加入到一个合适的合作集（联盟）中，以有效地实现其目标。在博弈论中，一个联盟是个人或群体之间的协定或条约，在这期间，他们为了实现目标并提高性能而相互合作并且采取联合行动。在联盟构型理论中，一组成员同意通过交互来解决共同的问题，这既能提高个人目标，也能更有效地解决一组问题。尤其是联盟通过合作策略能够使得参与者达成一致，并以一些特定的方式重新分配利润总额。　　在我们的例子中，相互竞争的车辆节点代表参与者，它们形成联盟来实现更高的个人利益，或者是提高整体网络的增益，或者两者同时实现。联盟构型是一种战术级数学工具，它是完成任务和实现目标的一种必不可少的有效的途径。一般来说，这种数学工具已经适用于解决许多相互冲突问题，包括资源分配、合作问题求解和商业交易等现实世界中的其他领域。联盟构型博弈最适合于尚不清楚交易该如何完善的情况。因为，他们主要关注参与者之间总收益的分配，而不关注实现这些收益的过程。总之，联盟构型有助于对重大问题进行重新定义。因此，参与者能够使用策略来改善个体收益和整体联盟目标。　　基于这一背景，本文重点关注在车载网络中的高效带宽利用率这一主题。由于为了下载或上传内容文件而频繁的要求访问可用的有限带宽，这就导致了在VANET中出现激烈的竞争环境。这种环境和车辆节点的理性行为都会对其他节点产生负面影响，同时也会降低车载网络的性能。我们介绍了在集中和分散的通信环境下相互合作的车辆节点间应用联盟构型博弈。我们的目的是解决 VANET的带宽利用率和带宽分配问题。　　简而言之，我们提出了一个关于通信环境的带宽问题。首先，我们旨在通过查阅关于VANET中博弈论的最新文献来考虑关于资源共享改进的几个矛盾问题。当前的挑战和未来的工作是为了实现一个高效的、鲁棒性好的合作网络。其次，本文提出了一个新的基于联盟构型博弈的带宽分配分布式车间通信模型。这种不含基础设施的方案减少了带宽预订的代价，同时增加了车辆可获得的带宽。本论文的第三个贡献是提出了一个基于联盟构型的集中式车辆对基础设施模型，用来减少路边基础设施的带宽预订代价。它是对提出的第二个工作的扩展，使之包含两种类型的通信。本文的第四个贡献是在第二个贡献中提出了一个分布式算法优化模型，该模型的目的是基于进化算法来优化联盟构型过程。最后本文根据第三个贡献提出了一种研究，该研究是针对在合作 VANET中，各种路边设施对提高数据吞吐量的影响，第三个贡献的扩展工作是调查路边设施对数据吞吐率的影响。　　在第一个贡献中，我们给出了一个关于VANETs系统及其应用的历史问题的概述。我们讨论了VANET的演变过程，并且我们说明了这种类型的网络是如何出现的。此外，我们对VANET的结构、ITS应用和无线频谱进行了详细说明。我们概述了关于VANET的持续性挑战，包括数据传播和车辆用户的行为。随后介绍了联盟构型的基本结构，其中包括了对联盟构型的一般描述。我们还描述了如何分配收益来保证参与者之间的稳定性和公平性。同时我们对利用联盟构型来解决冲突问题的优点和缺点进行了简单比较。　　此外，我们查阅了关于在 VANET中通过联盟构型来管理有限资源的文献综述。我们考虑了如带宽和信道利用率、数据包传送、内容访问和下载、存储空间和安全性。最后，我们考虑到在 VANET的公开挑战和未来发展趋势上采用联盟构型。　　IVCs系统是 VANET中的主要通信类型，它不依赖于任何基础设施。他们的潜在目标是提高日常道路行驶的安全性、效率和舒适性。这种类型的通信允许在同一信号覆盖区域内的多辆车之间可以直接相互通信，并且相互交换相关的娱乐信息。他们提供了广阔的应用范围，例如碰撞避免、传递协助和车队运作管理。IVC的最主要的优点是不需要昂贵的基础设施。事实上，我们一般选择 IVC来参与单跳网络。此外，它定义了一个不需要任何基础设施协助的纯车载通信。　　保持移动设备之间的实时通信对不同的ITS应用如车辆安全、车辆用户的移动服务和分布式协调来说是至关重要的。乘客和司机都能寻求的另一个重要服务是访问内容文件。在 IVC通信中的内容共享通常能给车辆用户提供其最喜欢的多媒体文件，使得他们在驾驶旅途中更舒适。这项服务所面临的挑战性问题是高带宽和高存储要求。此外，会存在自私的车辆节点，它们贪婪地访问有限带宽而不分享自己的资源，这些节点是一个危险因素，它们会降低网络的性能。　　在车辆间通信中,为了最小化预订成本和最大化吞吐量，可用带宽需要在若干车辆之间进行有效地分配。通常情况下,低带宽利用率会降低车载自组织网络的QoS需求。因此,车辆节点之间相互合作以及形成联盟组来实现自己的目标会更好。基于第二个贡献,我们提出一个新颖的无基础设施或较少的基础设施车载通信环境的联合模型。它旨在规划车辆之间的相互合作，以使它不依赖任何基础设施的限制，比如路边单元或者雷达。这项工作的新颖之处在于它仅考虑在竞争车辆间以分布式方式分配带宽，不同于以往的车载自组织网络的相关文献。我们对这个模型从理论和实验上进行了验证。　　在该算法中,在请求车辆附近的车辆可以被分类为直接邻居和间接邻居。因此,本文提出的分布式算法可以通过在请求车辆集中搜索最有效的带宽分配方案。一方面，如果请求车辆成功从直接邻居那获得它所需的带宽，该车辆将刚好产生一个所需带宽代价。相反,如果该车辆通过其他间接邻居获得所需的带宽，该车辆将产生一个所需带宽代价和一个附加权重。最后,当请求车辆获得所需带宽或当这辆车访问所有在其附近的车辆,都未能达到所需带宽时，算法停止。这个解决方案在分布式IVCs中对最大化预留信道的总体带宽和最大化车辆效用上很实用。　　该模型的实验包括五个测试领域，包含了不同的车辆密度和大量的直接邻居车辆。我们也介绍了三个评价指标,以衡量该算法的效率和有效性。每个实验被执行100次,并计算平均结果。从目标中获得的结果表明,在车辆从20到100辆的密度下，使用联盟博弈方式分配有限的可用带宽可使平均成功率达到61.9％到73.3%。该模型适用于安装基础设施有困难的地方。此外,它降低了安装不同基础设施的成本，例如：路边单元。它还激励车辆自发形成联盟方式以最大化自己的带宽分配和最小化所需的带宽预订成本。因此,车辆可以与他们的直接和间接邻居形成灵活的联盟方式，以增加个人收益以及总效用,从而提高网络性能。　　车辆和基础设施间的通信方式使得车载网络覆盖范围更广。这种通信类型利用了现有的交通基础设施,如交通信号灯和公交车站。已安装的基础设施在监视和控制周围车辆的同时，也提供大量的应用和信息。然而,这种类型的通信会增加额外的安装成本，可能无法满足功能需求更强的车辆应用。　　在车载自组织网络里,路边站可以被定义为一个基础设施,它可以放置在交通灯,公交车站或接头处。总之,基础设施站的存在是必要的，它可以支持车辆节点间的一些服务，例如互联网访问,交通信息,智能交通系统应用。路边站通常配备一些网络设备,便于车辆节点之间的通信。路边站的主要优点之一是减少由于车载自组织网络的高流动性导致的网络的不连通问题。然而,在汽车-基础设施通信中，智能交通系统的多样性应用会导致严重的问题。车辆的高机动性、有限的带宽资源和在基础设施的覆盖范围内车辆的不规则分布是汽车-基础设施通信问题的主要根源。这些问题会导致端到端连接困难,基础设施资源的负载不均和网络性能下降。因此，最优资源管理尤其是在车载自组织网络中的带宽分配问题仍然是一个长久的挑战。　　车辆节点对上传或下载数据需求的增加和可用资源的受限会导致冲突情况。避免这个问题可以通过请求车辆和其覆盖区域内最近的基础设施之间相互合作来完成。此论文的第三个目标,提出一种新颖的混合合作模型,旨在增加带宽利用率和降低资源的使用成本。该模型分析了节点访问有限带宽时产生的无序竞争冲突情况。我们假设车辆提供了一定的计算能力和通讯设备,以确保车间和汽车-基础设施间的通信。这些挂载设备允许车辆节点访问 IEEE802.11p无线信道。此外,在我们的模型中车辆还包含一个 GPS设备,用来确定其他车辆节点的位置。主要目标是应用联盟博弈理论依据竞争者的需求有效地分配带宽。为了下载或上传文件的内容，我们还在车辆和基础设施可能连接的短时间之内有效地使用了无线频谱。　　这种算法的贡献，首先定义一组请求车辆。这些车辆对最近的基础设施开始一个搜索任务,以得到成本最低的需求带宽。如果在车辆请求的传输范围内没有基础设施,它可以与其他车辆形成合作联盟方式。虽然请求车辆可以与周围车辆和基础设施形成可行的联盟,但是优先级最高的保留带宽总是给最近的基础设施。这背后的原因是基于这样一个前提：与其它车辆相比，基础设施提供了最低单位成本和最高的带宽可获得概率。如果请求车辆无法获得所需的带宽，它就会请求其他成本价格较高的车辆合作。最后,只要得到缓存数据所需要的带宽或者搜索图完成，车辆请求才会停止。　　为了检查模型的准确性和高效性，本文采用了四个评价指标。此外,还进行了一系列的实验研究该模型的性能。在我们的仿真中,每个实验有一组车辆和基础设施，对应于一组请求车辆和邻居列表。为了能够分析这个模型，为每个车辆节点初始化一个带宽。此外,每个实验进行了100次并计算平均结果。与前面的实验结果相比,该实验结果表明,依赖路边设备的联盟博弈方式可以获得更高的成功率，高达75.1%。此外,当使用基于基础设施的模式时，数据吞吐量是令人难以置信的增长达到0.911 Mbps,而在相同情况下，分布式车间网络数据吞吐量只有0.2 Mbps。与提出的基于分布式车间网络算法相比，基于基础设施的算法平均效用也减少了。这是因为基础设施安装数量有限使得形成的联盟数量减少，同时基础设施提供了更便宜的代价。　　在车辆到基础设施（V2I）通信中，车辆节点能通过 VANETs实现快速可靠的传输。然而所需的RSU数量高于车辆数量的平均数，这就需要更高的配置和维护成本。因此，以低成本的方式确保可靠覆盖是非常可取的。这种混合的车载通信系统提供了IVC与 V2I通信类型之间的一种权衡，用车辆作为移动路由器为V2I方式扩展了范围。通常，VANET由数量不断变化的车辆和固定数量的RSU组成来支持信息交换。所以，为了提高网络连接的性能标准，在什么地方放置RSU是很难做决定的。　　最后，一个基于非支配排序遗传算法的多目标改进算法被提出。在这种方法中，我们主要研究车辆节点在 IVCs环境下的带宽分配问题。到目前为止，为了达到一个高效的带宽利用率并实现在相互竞争节点之间的公平分配，我们计划优化联盟过程。这个方法是基于无基础设施系统的，就是在测试区域没有RSU存在。　　进化算法（EA）由众所周知的步骤组成，开始时初始化过程用来初始化定义EA个体并从现实问题映射到进化算法问题。然后，用适应度函数来形成选择基准以达到进化目的。基于适应度函数，亲代选择在以下情况下被实施，基于质量允许获胜者个体成为下一代的父母。接下来，为了利用幸存者选择机制，采用交叉和变异机制来生成下一代，将其重组到父母中。幸存者选择机制旨在根据个体质量对它们进行区分。　　根据先前的步骤，本文提出的该方法有两个主要的优化目标，那就是保留带宽的代价和网络吞吐量。这个方法由一组分为供应者与请求者的车辆组成。请求车辆力图从邻居供应车辆那里找到多余的未使用的带宽。根据联盟定义，这个请求车辆寻求加入联盟来得到需求的带宽的成本的最小化。这个模型的主要目的是找到最优的联盟配置可以实现最低成本公平有效的带宽分配。　　在该方法中,我们介绍两个目标函数来衡量这种方法的准确性。第一个目标函数是最小化请求车辆的带宽保留成本。相反，第二个目标函数的目的是最大化信道的数据吞吐量。这种方法可以使用NSGA-II（非支配排序遗传算法）优化。虽然，这个问题被认为是一个联机问题，这是违背基本的NSGA-II。在数量规模很小时，NSGA-II执行速度非常快。选择 NSGA-II的另一个重要原因是当问题有两个目标时，该算法表现良好。　　本文通过基于车辆数量变化的各种实验来评估该方法的性能。每个实验的目的是找到适当的车辆节点数，加入到适当的联盟以便实现其目标。此外，它的目标是用自愿的方式同时优化两个目标函数。这个方法的终止条件是达到最大迭代数。执行每个实验的平均时间是5.5秒，这适合我们的联机问题。这意味着每个实验要实现的就是在短时间内，用优化车辆分配并考虑成本计算和吞吐量来建立联盟。最后，仿真结果表明，NSGA-II通过一代代测试成功的实现了数据吞吐量最大化的同时最小化成本。　　最后，这种方法旨在优化联盟的数量和形式，在竞争车辆之间达到更好的带宽分配，在DSRC频谱范围内提高数据传输速率。　　本文根据提出的算法和仿真研究了不断变化的路边设施数量对增强数据吞吐量的影响。在本次研究中，我们根据给定的车辆密度来确定合适的路边设施数量。我们研究的一个重要问题是，在给定区域内路边设施数量能否对相互竞争的车辆节点之间的数据吞吐量造成影响。我们提出了一个基于联盟构型博弈论统计模型，以最大化数据吞吐量来实现更好的资源管理。通过这个基于联盟构型博弈论统计模型，我们研究如何提高数据传输速率并在节点中实现资源的公平分配。主要地，本文旨在通过使用合作机制的VANETs减少路边设施的安装成本。此外，我们提出的两个评价指标包括数据吞吐量和最大化路边进入比例。　　因为高成本的路边部署和贫乏的车辆间资源管理，提出了这个模型。这个模型的算法被分成三个阶段，分别包括初始化、搜索过程、效用计算。总共分析了20个实验，这些实验都是基于4个不同车辆密度，这些密度被分配给邻居节点数目事先预定好的两个区域。我们通过改变路边已安装设施数量来研究设施数量改变对实验的影响。每个实验执行30分钟，我们计算最大值、最小值和平均值。很不幸的是，因为机器规格受限，我们实验被限制在40个车辆节点的位置。　　根据仿真结果，我们观察到使用20个车辆节点，当路边设施为1时，数据传输率平均最高能达到0.9Mbps。同样地，当设定路边设施数为1时，平均参与率能达到67.8%。这意味着车辆节点能够依赖已经建立的路边设施来实现超过50%的需求服务。然而，当车辆节点数为30时，平均数据吞吐量达到大约0.88Mbps。这时路边设施参与率减少到57.3%。最后，基于已经完成的实验，当车辆节点数为10时，记录的平均吞吐量最高，为1.06Mbps。并且，在使用相同数量的路边设施数的情况下，数据吞吐量随着车辆节点的增加而降低。这是因为请求车辆数量增加会导致网络负载的增加。因此，文章的仿真结果证明路边设施数的变化会影响数据吞吐量。此外，在路边设施参与率最高的情况下，车辆节点之间的合作环境达到更好。　　本文进行了基于联盟形成VANET中的带宽分配和优化的理论和实验研究，并通过正确性和有效性检查。