一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法技术

一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，属于边缘车辆网络领域，通过以下步骤实现，第1、系统模型与数学模型的构建；第2、建立基于区间二型模糊逻辑的骨干节点选取算法；第3、建立请求信息转送方法；第4、建立基于贪心算法和合作博弈的信息回传方法。本发明专利技术通过区间二型模糊逻辑选取出较优的骨干节点，并根据门控循环单元的记忆和遗忘功能保留需存储至骨干节点的数据包，并且根据访问时间和成为骨干节点时间，以一定概率将骨干节点变为数据存储节点，之后根据访问时间和次数将数据存储节点转变为普通节点，在RSU接受请求后根据贪心算法选取转发数据的骨干节点，之后根据合作博弈，其他骨干节点将并入该网络中或从该网络中脱离。实验结果表明，本发明专利技术提出的方法在传输延迟，覆盖范围和数据包传递成功率方面表现较为优秀。面表现较为优秀。面表现较为优秀。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法


[0001]本专利技术属于边缘车辆网络领域，具体涉及一种基于多智能体深度强化学习的车联网边缘缓存方案。

技术介绍

[0002]近年来，汽车自组织网络(Vehicular ad hoc networks,VANETs)引起了人们的广泛关注。VANETs在交通信号控制、车辆路径规划和安全消息广播等方面都有着广泛的应用。在VANETs中除了可以通过车辆对车辆(Vehicle to Vehicle,V2V)通信实现内容分发外，VANETs还可以通过集成了车辆对基础设施(Vehicle to infrastructure,V2I)通信，成为车辆对云端通信的重要组成部分。路侧单元(roadside unit,RSU)是一种部署于道路两侧或者安装于交通信号灯处的一种基础设施。RSU可以作为车辆连接中继以及连接互联网的网络接口，并且可以改善VANETs的各项性能。但是，由于车辆的移动性，使得车辆到路边(vehicle to roadside,V2R)的内容分发问题，存在一个巨大的挑战，V2R的通信链路寿命有限，现有的方法主要集中在协作下载。并且由于RSU的价格昂贵，不易于大量部署，所以在本方法中RSU的功能更多的是辅助VANETs中V2V的内容分发。由于在VANETs环境中的拓扑结构变化快速、车辆移动受限于道路、网络断裂频繁、通信环境多样而复杂等特性，成为了VANETs内容分发协议设计过程中必须面对的种种难题。因此急需建立快速、可靠的VANETs内容分发协议，其关键就是如何有效地发现链路稳定性较高、传播时延较低、尽可能避免广播风暴问题的车辆间内容分发协议。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决车联网中数据流量大幅度增长所导致的蜂窝通信质量差的问题，针对无法在车辆间获取到的数据，提出了一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法。使用区间二型模糊逻辑选择骨干节点。骨干节点车辆根据门控循环单元中记忆和遗忘选择保留之前转发的数据包，并且随着时间的推移，骨干节点有一定可能性转变为辅助数据卸载的数据存储节点。之后本专利技术使用贪心算法和合作博弈分别描述R2V通信和V2V通信中的车辆行为，基于效益函数促使骨干节点并网，服务与其他有数据需求的车辆。
[0004]本专利技术提供的一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，主要包括如下关键步骤：
[0005]第1、系统模型与数学模型的构建：
[0006]第1.1、建立网络模型；
[0007]第1.2、建立通信模型；
[0008]第1.3、建立车辆节点类别模型；
[0009]第2、建立基于区间二型模糊逻辑的骨干节点选取算法；
[0010]第3、建立请求信息转送方法；
[0011]第4、建立基于贪心算法和合作博弈的信息回传方法。
[0012]步骤第1.1中建立网络模型的方法如下，在RSU通信范围内时，在t时隙开始时，RSU通信范围内的车辆将自身信息发往RSU，RSU将基于二型模糊逻辑选取骨干节点，之后普通节点Vn
i
的请求数据m
j
的报文将发往当前时段选取出的骨干节点Vb
k
。骨干节点检查是否拥有当前请求信息，若有信息则直接返回数据，若无相关信息则向RSU请求数据信息。在之后发送的请求，会先判断是否请求过该数据如果请求过，将记录普通节点Vn
i
和请求数据m
j
，当Vb
k
得到m
j
时，会对请求m
j
的节点发送相关数据信息。
[0013]当在RSU通信范围外时，普通节点Vn
i
的请求数据m
j
的报文，将发往据该节点最近的RSU的方向上的骨干节点，经过博弈后选取出的骨干节点，该骨干节点将根据RSU位置，向该方向的RSU转发请求。
[0014]当RSU接收到数据后，如该节点在通信范围内，则将请求信息直接转发到请求车辆，如在RSU通信范围外，根据请求车辆方向和相关系数基于贪心算法选择骨干节点，让其转发这一时段说请求的所有信息，之后该骨干节点将其他的骨干节点并网，该操作基于合作博弈。
[0015]步骤第1.2中建立通信模型的方法如下，在大尺度衰落上使用自由空间损耗模型进行描述，在小尺度衰落上使用莱斯衰落或瑞丽衰落。莱斯分布的概率分布密度为，
[0016][0017]其中，x为信号的幅度，σ2为其他多径分量，A为视距信号的幅度，I0(
·
)为第一类零阶修正贝塞尔函数。
[0018][0019]其中，Γ(
·
)为Gamma函数。
[0020][0021]莱斯分布的累计分布函数为，
[0022][0023]Q1(
·
)为1阶广义Marcum Q函数，其表达式为，
[0024][0025]随着间隔距离越来越远，可能造成视距信号的幅度为零，即车辆间或车辆与RSU间为非视距传输，其自然变为瑞丽衰落。瑞丽衰落的概率分布密度为，
[0026][0027]同样其累计分布函数为，
[0028][0029]步骤第1.3中建立车辆节点类别模型的方法如下，将车辆分为三类：普通节点，骨
干节点，数据存储节点。骨干节点是通过区间二型模糊逻辑选取出的。经过一定时间后，骨干节点会存储相关请求信息，并且经过时间推移此节点将有一定可能性转变为数据存储节点或普通节点。数据存储节点将在一定时间无请求或仅有少量请求后，将有一定概率释放存储空间转变为普通节点。
[0030]步骤第2中建立基于区间二型模糊逻辑的骨干节点选取算法的方法如下：在t时刻开始前，首先使用卡尔曼滤波对车辆传感器得到的数据进行最优估计减小误差，之后将得到的最优估计值进行模糊化，根据t时刻的加速度差加速度方向行驶方向差道路限速比l
i
，经过区间二型模糊逻辑得到车辆稳定度S
i
。在得到车辆稳定度后，将根据车辆稳定度，道路名l
n
，可使用的存储空间R
i
和距离t
‑
1时刻骨干节点位置D
i，j
，经过区间二型模糊逻辑选取当前时刻的骨干节点，并且根据当前RSU覆盖范围的路网驶入或驶离方向和道路，选取多个相应的骨干节点；
[0031]将加速度差计算方法为，
[0032][0033]其中，a
t
为t时刻的加速度，行驶方向差计算方法为，
[0034][0035]其中，θ
t
为t时刻的行驶方向，道路限速比l
i
计算方法为，
[0036][0037]其中，为第n条道路的限速，v
t
为t时刻车辆速度。将加速度差，行驶方向差，道路限速比，经模糊化后的语言描述分别为{low，medium，high}，{parallel，approach，vertical}，{low，m本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，其特征在于该方法包括如下步骤：第1、系统模型与数学模型的构建：第1.1、建立网络模型；第1.2、建立通信模型；第1.3、建立车辆节点类别模型；第2、建立基于区间二型模糊逻辑的骨干节点选取算法；第3、建立请求信息转送方法；第4、建立基于贪心算法和合作博弈的信息回传方法。2.如权利要求1所述的基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，其特征在于，步骤第1.1中建立网络模型的方法如下，在RSU通信范围内时，在t时隙开始时，RSU通信范围内的车辆将自身信息发往RSU，RSU将基于二型模糊逻辑选取骨干节点，之后普通节点Vn
i
的请求数据m
j
的报文将发往当前时段选取出的骨干节点Vb
k
，骨干节点检查是否拥有当前请求信息，若有信息则直接返回数据，若无相关信息则向RSU请求数据信息，在之后发送的请求，会先判断是否请求过该数据如果请求过，将记录普通节点Vn
i
和请求数据m
j
，当Vb
k
得到m
j
时，会对请求m
j
的节点发送相关数据信息；当在RSU通信范围外时，普通节点Vn
i
的请求数据m
j
的报文，将发往据该节点最近的RSU的方向上的骨干节点，经过博弈后选取出的骨干节点，该骨干节点将根据RSU位置，向该方向的RSU转发请求；当RSU接收到数据后，如该节点在通信范围内，则将请求信息直接转发到请求车辆，如在RSU通信范围外，根据请求车辆方向和相关系数基于贪心算法选择骨干节点，让其转发这一时段说请求的所有信息，之后该骨干节点将其他的骨干节点并网，该操作基于合作博弈。3.如权利要求1所述的基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，其特征在于，步骤第1.2中建立通信模型的方法如下，在大尺度衰落上使用自由空间损耗模型进行描述，在小尺度衰落上使用莱斯衰落或瑞丽衰落，莱斯分布的概率分布密度为，其中，x为信号的幅度，σ2为其他多径分量，A为视距信号的幅度，I0(
·
)为第一类零阶修正贝塞尔函数，其中，Γ(
·
)为Gamma函数，莱斯分布的累计分布函数为，Q1(
·
)为1阶广义Marcum Q函数，其表达式为，
随着间隔距离越来越远，可能造成视距信号的幅度为零，即车辆间或车辆与RSU间为非视距传输，其自然变为瑞丽衰落，瑞丽衰落的概率分布密度为，同样其累计分布函数为，4.如权利要求1所述的基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，其特征在于，步骤第1.3中建立车辆节点类别模型的方法如下，将车辆分为三类：普通节点，骨干节点，数据存储节点，骨干节点是通过区间二型模糊逻辑选取出的，经过一定时间后，骨干节点会存储相关请求信息，并且经过时间推移此节点将有一定可能性转变为数据存储节点或普通节点，数据存储节点将在一定时间无请求或仅有少量请求后，将有一定概率释放存储空间转变为普通节点。5.如权利要求1所述的基于区间二型模糊逻辑和合作博弈的数据通信方法，其特征在于，步骤第2中建立基于区间二型模糊逻辑的骨干节点选取算法的方法如下：在t时刻开始前，首先使用卡尔曼滤波对车辆传感器得到的数据进行最优估计减小误差，之后将得到的最优估计值进行模糊化，根据t时刻的加速度差加速度方向行驶方向差道路限速比l
i
，经过区间二型模糊逻辑得到车辆稳定度S
i
，在得到车辆稳定度后，将根据车辆稳定度，道路名l
n
，可使用的存储空间R
i
和距离t
‑
1时刻骨干节点位置D
i，j
，经过区间二型模糊逻辑选取当前时刻的骨干节点，并且根据当前RSU覆盖范围的路网驶入或驶离方向和道路，选取多个相应的骨干节点；将加速度差计算方法为，其中，a
t
为t时刻的加速度，行驶方向差计算方法为，其中，θ
t
为t时刻的行驶方向，道路限速比l
i
计算方法为，其中，为第n条道路的限速，v
t
为t时刻车辆速度，将加速度差，行驶方向差，道路限速比，经模糊化后的语言描述分别为{low，medium，high}，{parallel，approach，vertical}，{low，medium，high}，模糊规则形式为：R
m
：如果x1为并且x2为并且......x
I
为y
m
为Y
m
，m＝1，2，...，M.其中，为区间二型模糊集，Y
m
为一个区间对于给定的输入x
′
＝(x
′1，x
′2，...，x
′
I
)，区间二型模糊逻辑的计算过程为，得到每个输入x
′
i
(i＝1，2，...，I)在每个模糊集上的隶属度之后计算第m条规则的激活度区间F
m
(x
′
)，其计算方法如下，
使用IASC2迭代算法计算区间2型模糊集的质心，该算法要优于EIASC，并且计算时间缩短了10％至21％；A.IASC2计算y
L
a)按照递增序列对x
′
i
进行排序，并用相同的名称调用排序后的x
′
i
，将其权重f
i
与x
′
i
匹配，并重新编号使其与重新编号的x
′
i
对应；b)预计算c)初始化y
min
＝min(y
A
，y
B
)找到i(1≤i≤I
‑
1)使得x
i
≤y
min
＜x
i+1
d)循环式e)如果y
l
≤y
min
，那么y
min
＝y
l
，k＝k
‑
1并重复第四步，如果y
l
＞y
min
那么y
L
＝y
min
；B.IASC2计算y
R
a)其前两步所需数据在IASC2计算y
L
中的已经得到，b)初始化y
max
＝max(y
A
，y
B
)找到i(1≤i≤I
‑
1)使得x
i
≤y
max
＜x
i+1
E＝E
R
(i)，Q＝Q
R
(i)，k＝i+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)c)循环式d)如果y
R
≥y
max
，那么y
max
＝y
R
，k＝k+1并重复第四步，如果y
R
＜y
max
那么y
R
＝y
max
，最后其车辆稳定度y由下式得到骨干节点车辆选取根据车辆稳定度，可使用的存储空间R
i
，距离上次选出的骨干节点位置D
i
，车道类别和已行驶当前车道比例D
i
得到选取优先度，车道类别分为直行，左转，右转和掉头分别用[1，2，3，4]表示，已行驶当前车道与驶离最小位置比例计算方法为，
其中，表示车辆v
i
在n号车道上行驶长度，为车辆驶离最小位置，距离上次选出的骨干节点位置D
i
＝[d
i，1
，d
i，2
，...，d
i，j
]，其中包括当前车辆据前一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张德干，张磊，倪辰昊，张捷，李荭娜，陈洪涛，王法玉，张婷，高星江，赵洪祥，王伟，田树华，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：