[01035466]车联网络交通信息分层传输模型与方法研究

车联网络通过无线通信技术、传感器技术以及互联网技术实现人-车-路(环境)信息交互，是未来智能交通的关键组成要素。在国家及省部级科研项目资助下，项目团队针对车联网络拓扑高动态变化基本特征，系统研究交通信息传输机制与关键技术问题。提供研究基于高动态变化网络环境下交通信息分发新思路、新模型，最终为车联网络在智能交通中的应用提供新技术和新方法。研究内容、科学发现点及科学价值等如下： 1.首次从服务资源供需平衡、约束过度需求和资源供给的角度，提出满足信息传输服务质量需求、保持公平分配服务资源的服务当量概念，定义质量水平涨落函数，从而建立从信息传输的满意资源空间到服务当量空间的映射关系，给出在服务资源与需求都动态变化的环境中计算服务当量的基该方法。 2.研究车联网络拓扑高动态变化特征，揭示车联网络拓扑结构变化规律，然后基于模拟退火提出确保网络稳定性和负载均衡性的网络拓扑分层优化模型，提出基于虚拟点优先级的移动sink路径优化选择方法，为研究交通信息传输机制与关键技术提供研究基础。 3.针对车联网络拓扑结构与信息传输可靠性之间的关系，创造性地提出自适应动态调整节点竞争窗口机制，为提出满足应用需求的交通信息分发模型提供理论基础。然后，基于(1，2)研究成果，利用多目标优化机制提出自适应单跳广播模型。 4.基于高动态变化网络拓扑特征以及交通信息多跳传输对服务质量的需求，提出分层组播和多跳广播信息分发模型，在对协议进行建模分析的基础上，通过优化参数提高协议性能，以减小隐藏/暴露节点对广播信息可靠性传输/接收的影响，确保分层组播和多跳广播信息分发模型实时性强，可靠性高，并且具有较强的可扩展性和鲁棒性。 项目组十多年来，发表SCI期刊论文40余篇，其中IEEE会刊15篇，16篇主要论文SCI他引448次，出版专著1部。项目相关的8篇代表性论文发表在《IEEE Network》(影响因子7.23)等期刊上，核心合集中被引频次总计641次，他引频次总计448次。其中两篇论文为ESI高被引论文。得到多位著名IEEE Fellow的正面评价。美国Victor Sucasas教授评论这是一种开创性的资源约束与共享思想和方法，可以确保在无线稀缺网络资源条件下，保证更多的需求得到有序规范和满足。美国Ammar Gharaibeh教授评价该自适应调整交通信息传输机制为未来信息广播模型的设计思想和突破方向提供了借鉴。