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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种面向SOA车联网系统中通信质量瞬时波动的响应方法，属于智能网联车辆实时通信和资源分配领域，是在SOA车联网系统中构建车辆服务瞬时通信质量波动状态计算方法，通过云端多车实时通信资源动态分配实现车辆服务通信资源的快速响应，并包括：1、考虑并利用用户通信需求计算SOA车联网系统中网络服务的通信质量度量值；2、根据通信质量度量值计算整车的通信网络瞬时波动状态；3、云端构建综合服务供给强度形成多车通信资源分配策略；4、车云协同使得待调度车辆对分配的通信资源进行响应。本发明能够实时监测整车通信质量并动态调度通信资源，从而为异常场景下车联网的通信稳定与智能网联车的驾驶安全提供有力保障。

主权项：1.一种面向SOA车联网系统中通信质量瞬时波动的响应方法，其特征在于，是应用于由车内网、车际网和车云网组成的车联网场景中，并按如下步骤进行：步骤1、云端服务器获取历史T时间段内车联网服务的通信性能指标数据与用户通信需求数据后，计算服务的瞬时通信性能度量值和瞬时通信需求度量值，从而计算服务的瞬时通信质量度量值；步骤1.1、所述云端服务器将历史T时间段内自身管控下所有车辆的通信性能指标数据和用户通信需求数据整合成多维车联网服务水平序列U={u1,u2,…,ui,…,um}，其中，ui表示第i辆车在历史T时间段内第t-l+1个时刻至第t个时刻的e项服务的特征参数向量，l表示时间点的数量，m表示车辆的个数，且ui={Aji,t-l+1,Bji,t-l+1,Aji,t-l+2,Bji,t-l+2,…Aji,t-l+s,Bji,t-l+s,Aji,t,Bji,t|j=1,2,…,e}，其中，Aji,t-l+s,Bji,t-l+s表示第i辆车在历史T时间段内第t-l+s个时刻的第j项服务的特征参数，e表示服务的总项数；Aji,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的通信性能指标矩阵，Aji,t-l+s=[aj,1i,t-l+s,aj,2i,t-l+s,aj,3i,t-l+s,aj,4i,t-l+s]，aj,1i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的带宽指标，aj,2i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的时延指标，aj,3i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的抖动指标，aj,4i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的丢包率指标；Bji,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的用户通信需求矩阵，且Bji,t-l+s=[bj,1i,t-l+s,bj,2i,t-l+s,bj,3i,t-l+s,bj,4i,t-l+s]，bj,1i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的连接稳定体验，bj,2i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的网速体验，bj,3i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的响应时延体验，bj,4i,t-l+s表示第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的隐私体验；步骤1.2、对通信性能指标矩阵Aji,t-l+s进行处理，得到第i辆车在第t-l+s个时刻服务的瞬时通信性能度量值VAi,t-l+s；步骤1.3、对用户通信需求矩阵Bji,t-l+s进行处理，得到第i辆车在第t-l+s个时刻服务的瞬时通信需求度量值VBi,t-l+s；步骤1.4、对vA,ji,t-l+s和vB,ji,t-l+s进行融合，得到第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的瞬时通信质量度量值Vji,t-l+s，从而生成第i辆车在第t-l+s个时刻服务的瞬时通信质量度量值Vi,t-l+s=V1i,t-l+s,V2i,t-l+s,…,Vji,t-l+s,…,Vei,t-l+sT；步骤2、云端服务器根据瞬时通信质量度量值，计算服务的瞬时波动最大值和整车的通信网络瞬时波动状态，从而判断整车的通信质量是否满足通信需求；若满足，则结束快速响应流程，否则，执行步骤3的资源分配调度；步骤3、云端服务器收集历史T时间段内待调度的车辆的软、硬件服务水平后，计算软、硬件服务供给强度，从而构建综合服务供给强度，并计算待调度车辆待分配的通信资源；步骤3.1、云端服务器收集历史T时间段内待调度的车辆集合中的第i辆车在l个时刻的e项服务的软件服务水平并整合成软件服务水平集合Ri，且Ri={PB1i,t-l+1,TI1i,t-l+1,PB2i,t-l+2,TI2i,t-l+2,…,PBji,t-l+s,TIji,t-l+s,…,PBei,tTIei,t}，其中，PBji,t-l+s为第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的软件资源负载，TIji,t-l+s为第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的预计完成时间；同时，云端服务器收集历史T时间段内待调度的车辆集合中的第i辆车在l个时刻的e项服务的硬件服务水平并整合硬件服务水平集合Yi，且Yi={PL1i,t-l+1,SA1i,t-l+1,PL2i,t-l+2,SA2i,t-l+2,…,PLji,t-l+s,SAji,t-l+s,…,PLei,t,SAei,t}，其中，PLji,t-l+s为第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的硬件资源负载，SAji,t-l+s为第i辆车在第t-l+s个时刻的第j项服务的硬件运行效果；步骤3.2、利用式13计算第i辆车历史T时间段内硬件服务供给强度ΘYi和软件服务供给强度ΘRi： 13式13中，αi表示第i辆车的运行效果参数，βi表示第i辆车的稳定性参数，满足αi+βi=1，表示第i辆车历史T时间段的硬件资源负载均值，表示第i辆车历史T时间段的硬件运行效果均值，表示第i辆车历史T时间段的软件运行效果均值，表示第i辆车历史T时间段的预计完成时间均值；步骤3.3、利用式14计算第i辆车的综合服务供给强度Θi，从而得到待调度的车辆集合中所有车辆的综合服务供给强度并构成综合服务供给强度集合Θ={Θ1,Θ2,…,Θi,…,Θr}； 14式14中，ξ为归一化参数；步骤3.4、利用式15计算第i辆车的通信资源PAi： 15式15中，PAmax为云端服务器的最大资源，PAuse为云端服务器已使用的资源，PAsyst为云端服务器预留的资源；r表示待调度的车辆集合中的车辆总数；步骤4、云端服务器根据综合服务供给强度，对待调度的车辆降序进行排序，从而在未来T时间段对应时刻为排序后的车辆分配相应的通信资源，使得待调度的车辆依序对分配到的通信资源进行响应。

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百度查询： 合肥工业大学 面向SOA车联网系统中通信质量瞬时波动的响应方法