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摘 要 智能交通系统之中所拥有的实时导航以及交通监控等应用都应通过借助海量交通流量以及车位等信息完成工作。而通过车与路边设备等形成的车联网则能够完成对相关数据信息的传输。面对海量数据实时传输，无线通信能力已经无法满足实际需要，车移动将会造成链路产生变化。通网络动态变化结构规划高效能的传输，在数据传输方面规划具体包括了两个方面的内容：构建一棵带信道个数约束的优化聚集路由树。规划优化的传输时刻，其关键是要在避免树内冲突的前提下有效利用无线网络资源。结果显示，通过该方法可以有效提升数据收集率。希望通过本研究能够对未来技术发展起到促进作用。
【关键词】车联网 数据聚集 多信道 数据收集
近些年以来，受到无线通信技术以及感知技术方面的技术影响，车用自组织网络形式已经开始成为了当前热点研究话题，并受到工业领域以及学术界方面的关注。车用自组织网络主要是通过移动车辆节点以及静态路边接入点AP等建立无线移动感知网络形式。车用自组织网络可以对实现智能化交通系统起到重要帮助。希望通过本研究可以对未来技术进步提供借鉴和帮助。
1 系统模型
1.1 动态网络模型
分析基于时间片的时间同步系统，因此，需要从几个方面开展。第一，需要对车辆节点方面的移动完成建模，对车辆节点进行假设，并设计不同时刻点，随着车辆节点开始运动，车辆在不同时间槽所在位置序列将会对车辆的移动轨迹产生影响。由于节点之间存在的无线通信可以采取圆盘通信模型模拟，车辆以及车辆时刻将可以完成通信，并能够在某刻时刻点，达到欧氏距离小于无线通信半径。我们可以假设车辆移动轨迹，并结合移动轨迹的集合与圆盘通信模型，最终可以获得某个时刻点上的通信拓扑序列，最终则可以通過利用这个序列建造移动拓扑。
通过对其连通关系的分析，则可以对移动通信拓扑进行定义：
定义1：移动通信拓扑
设定为1个三元组G，其中G=（V、E、L、T），其中V代表着节点集合，其中E表示的是链路集合，作为E之中的某一个链路，代表的是在一个特定时刻，距离小于通信半径。其中的核心则是能够促使连接出现在多个时刻之中，LT则表示的是连接发生的时刻集合。
下图显示的是3个不同时刻以及拓扑图序列，这中间的结点分别是a、b、c、d、e，虚线代表的是在不同节点之中的无线链路。具体如图1。
1.2 树状路由模型
为已经给定的移动通信拓扑之中的移动节点采取聚集传输过程中，我们就可以通过利用AP节点作为根的树形结构采取数据路由以及聚集，这样将能够让所有节点进入到AP路径之中。以此，可以确保所有节点的聚集数据实现单版本，并给出如下定义：
定义2：移动聚集路由属于医用在AP节点之上的一种根节点，不同节点进入到AP节点形成的唯一路径为树形结构，代表里了T=V、E、LT，这其中C表示的是节点集，其中ET代表的是T的遍集。LT则表示的是连接产生的时刻集合。
本研究之中分析的多信道无线通信模式，尤其是其中假设形成的可用的信道的数量将达到k，节点则能够选取其中任意信道完成对数据信息的传输。但是，一个节点只可以在单一时刻发送数据或者接取数据信息，只能够接受一个节点发送的数据，当多对节点在相同的信道之中传输数据，则本文之中考虑到了冲突模型，也就是一个节点在接受数据的过程中的通信半径无法在其他节点完成通信。
1.3 传输规划及聚集分析
在进行数据信息传输环节中，节点传输数据时刻代表输出能够可以在冲突与AP节点接取到信息。为此，规划数据聚集传输阶段，则规划节点在发送信息的时间点，所有节点将会被规划进入聚集传输时刻，为此，一个聚集传输规划W将被视为时刻集合的一种映射，为此，形成定义如下：
定义3：聚集传输规划，主要是指单一聚集传输规划是映射W：V/AP进一步推导出LT，其中LT=U，其中ET属于移动聚集路由结构T的边集。传输数据开始前，节点需要执行数据聚集操作，因此，需要假设聚集操作属于可分函数，其中可分函数主要指的是能够分治计算类型的函数，具体包括MIN，MIX等，所有操作同样属于数据集中产生的操作，同时，假设在节点位置上采取集聚计算的时间能够被省略，将不需要占据单独时间片。
在最初时刻点上，所有移动节点形成了感知数据，也可以被称为是原始数据，原始数据的信息量表示1，随后节点在传输阶段利用聚集的操作方式可以获得聚集数据。
2 实验及结果分析
2.1 性能指标
为进一步对数据收集算法性能进行有效分析，我们定义三个指标对数据收集的有效性、数据收集效率以及其实效性进行评测。
（1）数据收集率是针对数据收集算法有效性最直接有效的度量指标，是数据收集算法把相关的数据节点路由到AP的能力，其度量AP节点收集到的节点数据与节点总数之间的比例定义为：
其中Ndelivered为 AP收集到的节点数据总量；Nnodes为节点总数。
（2）平均延迟主要是表示度量数据收集算法的时间性能指标。平均延迟度量是收集上来的数据的延迟的品均值，其定义为：
其中ti是节点i的数据一旦达到AP节点的一个时刻值，received为AP节点所收集到的数据对应的节点集，Nreceived是AP收集到的节点的数据总量。
（3）平均传输数据率主要是对数据传输过程中所消耗的带宽量指标进行有效测评。平均传输数据率也可以认为是度量诉法的效率。其中该度量节点发送数据总量和AP收集到节点数据总量之间的比例定义为：
其中Si是节点i发送的数据量，delivered为AP节点一共收集到的数据对应节点集。
2.2 性能对比与分析
2.2.1 节点之间连通度对性能影响
在实验研究过程中将移动通信拓扑图中的节点之间连通度与数据收集影响进行分析，相关参数为固定不变的，节点之间的连通情况变化主要是受到连通概率与连通时刻集计数实现。在本实验研究中主要以人工数据集实验为主。在实验过程中连通概率与联通时刻集基础增加，其算法数据收集率随着增加。在进行数据收集率算法实验中，数据收集率连通时刻基础的变化日趋明显，就其原因主要是因为连通时刻集的技术反映边的动态变化过程中呈现持续连通。在边上值相对较大时，对应的节点候选发送时刻集相对较大，所以节点与节点数据收集传输机会更多，就会带来整体数据收集率的增加。
2.2.2 节点数量对性能影响
在本研究实验过程中对节点数量对性能的影响进行探索。通过数据集对移动通信拓扑中的点的个数进行实现。对于不同的数据集选择不同的时间短进行公共子序列图进行提取，对所有节点中间隔5划分移动通信拓扑类别，不同类别中分别包括20个图例。实验中数据集随着节点数量的增加而增加，而算法数据收集率随着增加而减低。不同的算法数据收集率降低速度不同，但与其他的算法收集率相比仍处于一个相对较高的状态。通过循环实验证明，当节点个数越来越少时，移动过程中的通信连通情况将会越来越弱，而当节点个数增多时，连通情况相对较好，数据收集的效率也随之增高。
2.2.3 延迟界对性能影响
在对延迟界对性能的影响实验过程中，主要通过对不同数据集之间的 算法比较，以进一步分析其算法有效性与实效性。在实验中证明，当延迟界限逐渐增加，其中三种算法的数据收集率在数据集上都呈现着一定的增加趋势。通过实验进行数据收集图的绘制，可知延迟界对数据收集率的影响十分重大，当延迟界相对变小时，其可收集的数据量十分有限；当延迟界相对较大时，算法节点中能够获得规划的机会就越多，因此所收集到的数据收集率相对提高。因此可知总结得出延迟界是对数据收集效率有着重要影响的参数之一，通过实驗数据与图形绘制均能够证明算法的数据收集效率以及算法平均延迟都基本上是随着延迟界线变化而变化。
3 结束语
综上所述，职能交通系统研究与运行过程中，有效的实时感知数据信息的有效采集至关重要。当前车辆之中的数据聚集研究通常可以利用阈值完成调整。未利用无线通信网络本身所具有的拓扑信息。为此，本研究之中结合当前技术的不足，提出了结合通信拓扑结构的数据传输问题。对无线移动感知网络之中的单传无冲突数据完成形式化，同时更进一步证明了此问题是NP完全的。最后，提出有关PTSDP的计算方法框架。本研究的思路是对传输冲突进行两方面的划分。本研究之中探究的是移动感知网络方面的数据聚集，为此，形成更加优化的思路，对未来技术研究可以提供借鉴和帮助。
参考文献
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作者简介
梁国栋（1986-），男，山西省大同市人。毕业于电子科技大学物理电子学院光学专业。电子科技大学物理电子学院2007级硕士研究生。山西大同大学物理与电子科学学院助教。主要研究方向为无线移动通信。
刘利峰，讲师。博士学位。现供职于山西大同大学物理与电子科学学院
卢玉和，教授。现供职于山西大同大学物理与电子科学学院
作者单位
山西大同大学物理与电子科学学院 山西省大同市 037009