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车联网移动性管理原理与应用 版权信息
- ISBN：9787030674630
- 条形码：9787030674630 ; 978-7-03-067463-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
车联网移动性管理原理与应用 内容简介
车联网中移动节点高速移动，运行方向变化频繁，从而造成频繁的网络切换甚至网络连接中断。此外，车联网中移动节点切换场景复杂，网络切换性能不高，切换后端到端数据传输效率低下，从而严重降低多媒体业务服务质量。本书以车联网移动性管理为写作对象，主要介绍异构车联网通信架构、移动性管理协议、应用场景等，重点介绍IETF和3GPP提出的IP移动性管理标准、面向车联网的路径优化方法、智能切换决策、基于SDN的移动性管理等近期新研究进展，讨论各类协议和标准的优缺点，为车联网相关研究人员了解移动性管理提供参考资料。
车联网移动性管理原理与应用 目录
目录
前言
第1章 车联网 1
1.1 概述 1
1.1.1 车联网概念 2
1.1.2 异构车联网 3
1.1.3 国内外发展现状 4
1.2 系统功能要求 7
1.3 体系结构 7
1.4 车联网关键技术 10
1.4.1 数据采集技术 10
1.4.2 识别技术 11
1.4.3 无线通信技术 15
1.4.4 数据处理技术 18
1.4.5 信息融合技术 19
1.5 车联网应用 20
1.5.1 紧急救援系统 21
1.5.2 辅助驾驶与自动驾驶系统 22
1.5.3 智能化交通管理系统 23
1.5.4 车载社交网络 25
1.6 车联网发展面临的挑战 26
第2章 移动性管理 28
2.1 概述 28
2.1.1 移动性管理模型及基本功能 29
2.1.2 移动性上下文管理 33
2.1.3 位置管理 34
2.1.4 移动通信网络中的切换管理 37
2.1.5 典型移动性管理技术分析 37
2.2 集中式移动性管理 43
2.3 分布式移动性管理 44
2.3.1 完全分布式移动性管理 45
2.3.2 部分分布式移动性管理 47
2.4 车联网移动性管理 50
2.4.1 位置服务管理 50
2.4.2 基于群组的拓扑管理 51
2.5 移动性管理新技术 53
2.5.1 SDN移动性 53
2.5.2 NFV移动性 56
第3章 集中式移动性管理 58
3.1 概述 58
3.2 MIPv6 58
3.2.1 IPv6地址 59
3.2.2 MIPv6切换过程 60
3.2.3 MIPv6改进协议 64
3.3 PMIPv6 71
3.3.1 PMIPv6基本架构 71
3.3.2 PMIPv6特点 72
3.3.3 PMIPv6切换过程 73
3.3.4 PMIPv6域间移动性管理 75
第4章 分布式移动性管理 78
4.1 概述 78
4.2 集中式移动性管理的缺陷 78
4.3 分布式移动性管理协议 84
4.3.1 演进型设计方法 85
4.3.2 革命型设计方法 88
4.3.3 DMM方法比较 89
4.4 分布式移动管理的四种方法 90
4.4.1 迁移家乡代理 90
4.4.2 分散流动锚点 96
4.4.3 Connexion管理方案 103
4.4.4 支持网络移动性的高效协议WINMO 104
第5章 基于SDN的车联网移动性管理 109
5.1 概述 109
5.2 SDN 109
5.2.1 SDN简介 109
5.2.2 SDN框架 116
5.2.3 SDN核心技术 119
5.2.4 SDN交换机及南向接口 120
5.3 基于SDN的车联网框架 121
5.3.1 基于SDN的车联网研究现状和设计思路 121
5.3.2 基于SDN的车联网系统架构 127
5.3.3 基于SDN的车联网管理设计及优化 129
第6章 基于垂直切换的优化算法 143
6.1 概述 143
6.1.1 切换算法的定义和分类 143
6.1.2 垂直切换要求 145
6.1.3 垂直切换过程简介 147
6.2 主流的垂直切换算法 149
6.2.1 基于代价函数的垂直切换算法 149
6.2.2 基于多属性决策理论的垂直切换算法 151
6.2.3 基于模糊逻辑和神经网络的垂直切换算法 155
6.2.4 基于马尔可夫决策过程理论的垂直切换算法 159
6.2.5 基于博弈理论的垂直切换算法 161
第7章 车联网移动性管理优化方法 165
7.1 概述 165
7.2 GM(1，1)-马尔可夫垂直切换算法 166
7.2.1 基于灰色理论的可用带宽预测 166
7.2.2 基于马尔可夫决策模型 168
7.2.3 基于马尔可夫的多属性决策算法 169
7.3 车联网移动性管理的一些方法 178
7.3.1 一种有效的混合HIP-PMIPv6方案 178
7.3.2 基于IPv6的车载ad hoc网络移动切换方案 181
7.3.3 基于移动IPv6的车联网快速切换方案 186
7.3.4 基于累积概率方法的切换方案 188
7.3.5 基于IEEE 802.11p的无线接入系统切换方案 190
参考文献 193
前言
第1章 车联网 1
1.1 概述 1
1.1.1 车联网概念 2
1.1.2 异构车联网 3
1.1.3 国内外发展现状 4
1.2 系统功能要求 7
1.3 体系结构 7
1.4 车联网关键技术 10
1.4.1 数据采集技术 10
1.4.2 识别技术 11
1.4.3 无线通信技术 15
1.4.4 数据处理技术 18
1.4.5 信息融合技术 19
1.5 车联网应用 20
1.5.1 紧急救援系统 21
1.5.2 辅助驾驶与自动驾驶系统 22
1.5.3 智能化交通管理系统 23
1.5.4 车载社交网络 25
1.6 车联网发展面临的挑战 26
第2章 移动性管理 28
2.1 概述 28
2.1.1 移动性管理模型及基本功能 29
2.1.2 移动性上下文管理 33
2.1.3 位置管理 34
2.1.4 移动通信网络中的切换管理 37
2.1.5 典型移动性管理技术分析 37
2.2 集中式移动性管理 43
2.3 分布式移动性管理 44
2.3.1 完全分布式移动性管理 45
2.3.2 部分分布式移动性管理 47
2.4 车联网移动性管理 50
2.4.1 位置服务管理 50
2.4.2 基于群组的拓扑管理 51
2.5 移动性管理新技术 53
2.5.1 SDN移动性 53
2.5.2 NFV移动性 56
第3章 集中式移动性管理 58
3.1 概述 58
3.2 MIPv6 58
3.2.1 IPv6地址 59
3.2.2 MIPv6切换过程 60
3.2.3 MIPv6改进协议 64
3.3 PMIPv6 71
3.3.1 PMIPv6基本架构 71
3.3.2 PMIPv6特点 72
3.3.3 PMIPv6切换过程 73
3.3.4 PMIPv6域间移动性管理 75
第4章 分布式移动性管理 78
4.1 概述 78
4.2 集中式移动性管理的缺陷 78
4.3 分布式移动性管理协议 84
4.3.1 演进型设计方法 85
4.3.2 革命型设计方法 88
4.3.3 DMM方法比较 89
4.4 分布式移动管理的四种方法 90
4.4.1 迁移家乡代理 90
4.4.2 分散流动锚点 96
4.4.3 Connexion管理方案 103
4.4.4 支持网络移动性的高效协议WINMO 104
第5章 基于SDN的车联网移动性管理 109
5.1 概述 109
5.2 SDN 109
5.2.1 SDN简介 109
5.2.2 SDN框架 116
5.2.3 SDN核心技术 119
5.2.4 SDN交换机及南向接口 120
5.3 基于SDN的车联网框架 121
5.3.1 基于SDN的车联网研究现状和设计思路 121
5.3.2 基于SDN的车联网系统架构 127
5.3.3 基于SDN的车联网管理设计及优化 129
第6章 基于垂直切换的优化算法 143
6.1 概述 143
6.1.1 切换算法的定义和分类 143
6.1.2 垂直切换要求 145
6.1.3 垂直切换过程简介 147
6.2 主流的垂直切换算法 149
6.2.1 基于代价函数的垂直切换算法 149
6.2.2 基于多属性决策理论的垂直切换算法 151
6.2.3 基于模糊逻辑和神经网络的垂直切换算法 155
6.2.4 基于马尔可夫决策过程理论的垂直切换算法 159
6.2.5 基于博弈理论的垂直切换算法 161
第7章 车联网移动性管理优化方法 165
7.1 概述 165
7.2 GM(1，1)-马尔可夫垂直切换算法 166
7.2.1 基于灰色理论的可用带宽预测 166
7.2.2 基于马尔可夫决策模型 168
7.2.3 基于马尔可夫的多属性决策算法 169
7.3 车联网移动性管理的一些方法 178
7.3.1 一种有效的混合HIP-PMIPv6方案 178
7.3.2 基于IPv6的车载ad hoc网络移动切换方案 181
7.3.3 基于移动IPv6的车联网快速切换方案 186
7.3.4 基于累积概率方法的切换方案 188
7.3.5 基于IEEE 802.11p的无线接入系统切换方案 190
参考文献 193
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车联网移动性管理原理与应用 节选
第1章 车联网 1.1 概述 随着无线通信、遥感、移动计算等技术的飞速发展，人们对智能交通系统(ITS)的研究也不断深入。首先，车载控制器和信息交互可以帮助驾驶员及时调整车辆的状态，从而提升驾驶员的驾驶体验。其次，主动保护机制为乘客和汽车安全提供了一定的保障，减少了意外事故发生的次数。另外，各种车载信息系统通过异构无线接入技术，为乘客和汽车提供了更安全、更高效的服务，也使汽车获得了更强大的信息感知能力和计算能力。 车辆在行驶过程中，其无线通信能力是极其重要的，能够为车辆安全提供保障，而车联网就是以车辆为中心的无线通信网络。在整个网络中，传播消息的车辆不仅收集有关自身和周围环境的信息，而且与周围的车辆交换实时信息，如车辆的位置信息会被广播、移动电话的位置信息会进行局部分发、从邻居车辆获取本地信息等。世界各国在ITS领域已经进行了大量投入，并且在车联网相关技术发展方面硕果累累。美国联邦通信委员会将频段5.9GHz内的75MHz带宽赋予专用短距离通信(dedicated short range communication，DSRC)，为车联网通信的研究与发展奠定了基础。日本自20世纪90年代依次提出了SmartWay、ASV(advanced safety vehicle，先进安全车辆)、ITS-Safety 2010等多项ITS的项目。在欧洲，车辆间通信联盟(Car 2 Car Communication Consortium)的成立标志着欧洲对车联网的研究也处于世界前列，该组织在促进相关工作的标准化及车联网项目和组织的快速发展方面取得了许多成果，同时，在车联网领域中对路由技术和安全策略的研究也有重大贡献。中国虽然在车联网领域起步比较晚，但是仍然在相关标准的制定上做出重要贡献，其中包括与欧洲共同倡导的车辆长期演进(long term evolution-vehicle，LTE-V)技术协议、相关的物联网标准等。 虽然世界范围内对车联网的研究已经取得了不错的成果，但是仍有许多问题亟待解决，如车辆节点的移动性及其导致的链路断开、网络拥塞等。为了降低节点移动性对无线网络性能的影响，确保车联网的服务质量，必须在快速变化的网络环境中保证网络连接的连续性，即通过移动性管理机制在多个网络中进行无缝切换。此外，单个无线网络的频带资源并不能满足大规模的无缝覆盖，因此集成异构网络是实现车联网的大势所趋，而且异构网络的整合有利于网络间的合作与互补。 综上，车联网的发展有着广阔的前景，车联网的移动性管理研究是车联网发展过程中必不可少的一部分。 1.1.1 车联网概念 随着遥感系统、移动计算和无线通信等信息技术的不断进步，车辆已从简单的交通工具发展为具有强大计算能力，同时配备多个计算机系统和传感器的智能终端，且其内部各模块之间可以并行多个复杂任务。车联网通过车辆之间的数据传输和共享，使得车辆与车辆之间及车辆与基础设施之间建立一个互联互通的网络，以满足人们对各种车辆服务的需求。 遥感系统的发展使车辆能够收集数据，装有各种传感器的车辆可以从自身的行驶状态和周围环境中获取各种原始数据。例如，通过全球定位系统(global positioning system，GPS)，车辆可以获取自身的地理位置、速度、方向等信息，或者将其与地图结合来获取本地位置；通过视频捕捉设备，收集周围环境的图像信息可以得到自身车辆与其他车辆之间的距离信息、速度信息，以及环境的气象信息等。这些信息可以用于许多智能交通应用，包括自动驾驶、车辆避碰、实时驾驶速度建议等。 移动计算的不断发展使得车辆可以对收集的信息进行复杂处理，并有针对性地满足各项工作数据的需求。目前，车载计算平台由一个处理器和多种微控制器组成，通过分析传感器收集的数据，可以识别图像的实体，对车辆、人员和其他道路元素进行区分，从而为自动驾驶和车辆避碰等服务提供依据。 无线通信领域的研究成果是支持车辆之间进行有效数据传输的基础。一方面，为了满足车联网中短距离数据传输的要求，美国、日本和欧洲等地的研究人员已经开始根据道路情况研究通信架构和标准，并制定了自己的短程通信技术标准。另一方面，对车联网其他关键技术的研究也取得了许多成果，如路由策略、移动性管理技术和网络安全策略。这两方面成果不仅可以满足车联网中的各种服务请求，还提高了车联网数据传输的服务质量。 综上所述，车联网是一种集环境检测、数据收集、信息处理、数据共享于一身，可以实现多样化通信业务和服务的网络类型。 1.1.2 异构车联网 在未来车联网的发展中，用户对各种网络服务的需求必定会越来越多，对服务质量的要求也会越来越高，单一网络的覆盖度并不能使车联网满足这些需求。因此，利用多个网络的融合来支持未来车联网的发展是大势所趋。同时，异构网络具有很多优点，可以满足车联网发展的需要。首先，异构网络具有聚合性，采用良好的移动性管理算法，可以实现多个网络的无缝切换，从而可以实现车联网的大规模覆盖。其次，异构网络具有混合性，即不同类型的网络均可为车联网用户提供服务，这不仅可以满足多种用户的不同需求，而且可以利用网络之间的互补性提升服务质量。 异构车联网以汽车为载体，通过自组织网络和无缝切换技术，实现车辆之间、车辆与其他无线通信系统之间的信息交互。在异构车联网环境下，车辆的高速行驶和随机方向选择的特性，使得网络具有动态的拓扑结构，从而导致异构网络切换时的延迟和切换次数增多等问题。图1.1显示异构车联网体系结构。 图1.1 异构车联网体系结构 图1.1中的异构车联网是由车载通信设备、路侧单元(road side unit，RSU)、WiFi、4G、5G、通用移动通信系统(universal mobile telecommunications system， UMTS)和网络组成的大型交互式网络，这是异构车联网在实际生活中的真实体现[1]。该异构网络不仅提供不同的服务和资源分配，还使用不同的网络访问技术，如码分多址技术、长期演进(long term evolution，LTE)技术、无线局域网(wireless local area network， WLAN)技术、车辆自组织网络(vehicular ad hoc network，VANET)技术等。为了保证服务质量和提高移动用户的体验效果，需要多个网络共同为用户提供服务，无线异构网络的融合和切换技术越来越受到专家和学者的关注。 1.1.3 国内外发展现状 1999年，美国联邦通信委员会将频段5.9GHz内的75MHz带宽作为DSRC的专用带宽，使DSRC成为车辆和基础信息通信的关键技术[2]。2002年，DSRC技术的标准化推动了移动通信网络，特别是车联网的研究和应用。2004年，美国电气电子工程师学会(IEEE)开始根据异步时分复用技术标准修订IEEE 802.11p，并开始制定车载环境中的无线访问(wireless access in the vehicular environment，WAVE)标准。同年，美国计算机协会在美国费城举办了首届车联网国际标准研讨会，并首次使用“VANET”一词。2006年，美国运输部与部分汽车制造商合作开发并测试车-车安全应用原型，以提高车载安全系统在自适应控制方面的性能。同年，车辆基础设施一体化的概念被提出。2009年12月，美国运输部发布了《智能交通系统战略研究规划：2010—2014》，旨在利用无线通信建立一个全国性的、多模式的地面交通系统，形成车辆、基础设施和乘客便携式设备之间互联的交通环境。2011年8月至2012年初，美国对六个不同地区的驾驶员进行了车联网技术在真实环境下安全驾驶的测试，以评估用户对新型车-车互联技术的接受程度。从2012年秋季到2013年秋季，美国持续研究安全驾驶模式，测试联网车辆安全技术的有效性。2014年，美国运输部与美国智能交通系统联合项目办公室共同提出《智能交通系统战略计划2015—2019》，并讨论了美国下一代ITS战略研究规划草案，确立了下一代ITS研发的重点和主题，以应对新的需求。2016年12月，美国运输部正式发布《联邦机动车安全标准—第150号》，该标准强制要求所有轻型车辆安装车载通信设备，从而确保车与车之间安全信息的实时收发。目前，美国的车联网已经进入快速发展的阶段，主要表现为：硬件的价格大幅下降，车联网提供的信息服务、安全保障、即时通信、多媒体娱乐等方面已经可以满足用户需求。 欧洲的车联网发展较早，主要是在全欧洲建立的ITS网络基础上进行智能网联汽车标准的制定。早在20世纪80年代，欧洲即在政府主导下开始了超越国界的研究开发工作，在1986年开始了民间主导的Prometheus计划，以实现车辆的智能化，在1988年开始的eDrive计划则以开发智能交通基础设施为目的。2002年，欧洲汽车制造商发起成立了车辆间通信联盟，其首要任务是制定泛欧通用车载通信标准，由此整合各国资源、共同规划发展的工作才得以正式展开。2003年，欧洲智能交通协会提出eSafety的概念，在欧洲的第六框架中启动77项与eSafety相关的研究开发项目，推荐了28项行动计划，可以分为基础设施建设、车辆保护系统与事故分析三类。2004年，欧洲进行了ITS整体体系框架的研究，对各国的体系框架进行统一，形成了三纵四横的发展战略。自2011年起，欧盟开始开展Drive C2X项目，该项目主要聚焦车-车(vehicle to vehicle，V2V)和车-基础设施(vehicle to infrastructure，V2I)的通信。2013年6月，荷兰、德国和奥地利三国签署了欧洲联合智能交通走廊部署协议，计划建立一条以荷兰鹿特丹为起点，途经德国慕尼黑、法兰克福，*终到达奥地利维也纳的智能交通走廊。2014年，与eSafety相关的车联网项目Drive C2X宣告完成，该项目联合戴姆勒、大陆集团、博世等主要汽车制造企业和零部件配套企业，完成了对拥堵预警、碰撞预警等相关功能的设计与测试。2015年，宝马公司在所有车型上标配宝马互联驾驶功能，还提供应用服务和独立通信模块，并在各国提供配套的iDrive系统，以提升用户的驾驶体验。瑞典企业Wireless Car在被沃尔沃全资收购后，致力于远距离通信项目Telematics，截至2017年，该项目成果的使用范围已遍布56个国家，服务超过600万辆车。目前，欧洲各国正在全面发展远程信息处理技术，目标是建立欧洲范围内的智能交通网络。 日本对于ITS的研究始于20世纪70年代，并在80年代中期至90年代中期，完成了道路车辆通信系统、交通信息通信系统、超级智能车辆系统、安全车辆系统的研究。2000年4月，日本电子不停车收费(electronic toll collection，ETC)系统国家行动计划正式开始实施，旨在2003年3月前在至少900个收费站实现高速公路不停车收费的服务。2003年7月，日本智能交通系统战略委员会发布了《日本智能交通系统战略规划》，提出了日本智能交通系统的短期、中期和长期发展战略规划。同年，基本实现了车辆信息系统、交通信息通信系统、互联网全覆盖。截至2013年底，安装该系统的车辆数超过3000万，占同期日本汽车保有量的40%。2011年，日本的国家高速公路部门推出了站点智能交通系统，为汽车导航系统提供大量的、实时的交通信息和图像，可以有效缓解交通拥堵，并极大地改善驾驶环境。2014年，丰田和微软合作成立了Toyota Connected公司，借助微软Azure云建立汽车的智能化平台，并开启了多种智能驾驶服务。2016年4月，日本与密歇根大学的交通运输研究所合作，共同打造全球*大的车联网实验基地。 我国对于车联网的前期研究主要集中在物联网领域，并且经过多年的研究，在传感器网络通信协议、传感器网络与其他网络集成、物联网体系
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