基于真实车载移动数据的 RSU 部署算法

车载自组织网络（Vehicular Ad-hoc Networks，简称VANETs）是一种由具有通信能力的车辆和路侧单元（Road Side Units，简称RSUs）等基础设施组成的网络。随着交通拥堵问题日益严重以及道路安全性的提高需求，VANETs成为研究热点。RSU作为通信接入点，在车辆与基础设施之间的通信（V2I）中扮演着重要的角色。在VANETs中，RSU的部署策略至关重要，其部署方式直接关系到网络性能的提升。 为了有效地提高网络性能，本研究在现实的车载移动数据驱动下，对RSU的部署问题进行了研究。通过对北京市大规模城市车辆移动数据的收集，并利用插值方法对收集到的交通数据进行预处理，提出了一种既考虑了集中度又兼顾了均匀性的新的RSU部署算法，旨在VANETs中部署RSU以优化网络的总体性能。 实验采用真实车辆移动数据驱动的模拟实验，结果显示，新的算法可以有效提升网络性能。关键词包括车载自组织网络、资源分配、路侧单元部署、车与车通信（V2V）、车与基础设施通信（V2I）。 研究论文中提出的RSU部署算法，基于真实的车载移动数据。这说明研究团队在获取了北京市大规模的实时车辆移动数据后，通过数据预处理，确保了数据的精确性和可用性。之后，研究者采用了插值方法，可能是一种数学方法，比如线性插值、样条插值等，用于填充数据中的缺失值或者平滑数据中的噪声，以达到预处理的目的。 部署RSU时，研究者们提出了一个新算法，考虑了集中度和均匀性。集中度指的是某些区域RSU的密集程度，而均匀性则描述了RSU在整个网络中的分布情况。在实际部署RSU时，理想情况下既要确保重点区域如交通繁忙地段的网络覆盖，也要保证网络的均匀覆盖，以便为车辆提供稳定和连贯的网络服务。 模拟实验的设置是基于现实车辆移动数据，使得RSU部署算法在真实世界的背景下进行验证。这种实验设计方法能够更真实地反映算法的性能表现，为城市交通管理和智慧城市建设提供切实可行的方案。 这项研究对智能交通系统、车联网技术的发展具有重要意义。通过对RSU的有效部署，可以大幅度提高车联网通信的覆盖范围和稳定性，对于实现车辆之间（V2V）以及车辆与基础设施之间的高效通信（V2I）至关重要。未来随着车联网技术的不断进步和普及，相关部署算法的研究将不断深化，为打造更加安全、高效的城市交通网络提供技术支撑。