汪穎、劉澤良

（江西九江學院，九江 332005）

0 引言

隨著車聯(lián)網技術的迅速發(fā)展，車輛自動通信系統(tǒng)（VANETs）在提高道路安全和效率方面發(fā)揮著越來越重要的作用。在VANETs 中，安全信息的及時有效傳播對于防止交通事故和提高道路使用效率至關重要。然而，現(xiàn)有的安全信息傳播方法面臨著諸多挑戰(zhàn)，如動態(tài)變化的網絡拓撲、車輛密度不均等問題。

VANETs 的安全信息主要有周期性beacon 信息和事件驅動型的緊急信息兩類（圖1）[1]。周期性beacon 信息就是車輛周期性地將自身的車輛狀態(tài)信息，包括位置、行駛方向和速度等。傳播至周圍車輛，致使鄰近車輛間能夠共享彼此的beacon 信息，從而對道路上潛在的危險情況做出預判。而事件驅動型的緊急信息是指由于駕駛人員的疏忽或者意外等因素導致產生的緊急事件消息，如行人突然出現(xiàn)、緊急制動等，用于告知后方跟隨車輛[2]。這類信息具有突發(fā)性，并且對信息傳輸有苛刻的時延要求。

圖1 VANETs 的安全信息傳播

此外，車輛分布不均勻并隨時空變化，給安全信息的傳播提出挑戰(zhàn)。

近年來，社會網絡分析作為一種強大的分析工具，在許多領域展現(xiàn)出了優(yōu)化信息傳播的潛力。本研究旨在探索社會網絡分析方法在優(yōu)化VANETs 安全信息傳播中的應用，通過挖掘和建模車輛用戶的社會特征，開發(fā)出新的車輛移動模型和安全信息傳播機制。這種方法的創(chuàng)新之處在于它結合了社會網絡分析的理論和車聯(lián)網的實際需求，旨在提出一種更加高效、動態(tài)的安全信息傳播策略。

1 研究方法

本研究專注于分析車輛用戶社會特征，包括交互模式和社會關系，及其對信息傳播的影響，并基于這些分析構建了一個詳盡的車輛移動模型。該模型展示了不同社會屬性的車輛在網絡中的移動和信息傳播方式。研究進一步開發(fā)了一個安全信息傳播模型，考慮車輛密度和分布，優(yōu)化信息在動態(tài)車輛網絡中的傳播。此方法提供了一種精細化、適應性強的信息傳播策略，以改善VANETs 中的信息流通。研究還深入探討了數據收集和分析，利用數據挖掘技術識別社會特征，并結合車輛移動數據構建復雜模型，以預測和優(yōu)化信息傳播路徑。這些方法和模型旨在為車聯(lián)網中安全信息的有效管理提供深入見解和策略。

2 解決方案

2.1 基于社會網絡的VANETs 數據挖掘與建模

此階段將深入利用高級數據挖掘技術來分析車輛用戶在社會網絡中的互動數據，目標是識別網絡中關鍵的節(jié)點及有顯著影響的社會群體。這不僅涉及到數據的收集和處理，還包括對數據的復雜分析，以揭示用戶之間的關系和互動模式。

基于車輛用戶的常遍歷區(qū)域以及車輛用戶的歷史移動數據，并結合數字道路地圖，建立隱含車輛用戶的移動規(guī)律的車輛移動模型。首先，利用車輛用戶的常遍歷區(qū)域，可得到車輛用戶的Mobidrive 模型（圖2）?；谲囕v用戶在時間內的空間移動數據，描述車輛用戶的常遍歷區(qū)域以及這些區(qū)域的連線，其中寬的灰線描述了車輛移動特定位置的頻繁程度，越寬頻率越高。從圖2可知，車輛用戶活動范圍較固定，因此車輛用戶移動軌跡在空間上可以看成常遍歷區(qū)域之間的規(guī)律性移動[3]。

圖2 Mobidrive 模型

Mobidrive 模型反映了車輛用戶的移動空間特征，與車載設備記錄的車輛歷史行駛數據進行融合，建立具有時間特征的車輛移動模型。一旦建立了車輛移動模型，當車輛起動時，車載設備利用決策樹學習節(jié)點的移動規(guī)律，提高對車輛移動的預測的準確度，這有利于車間信息的傳播。

2.2 建立包含社會特征的車輛移動模型

基于社會網絡的信息傳播技術研究遵循車輛移動規(guī)律，利用車輛間的相遇、移動方向以及車輛用戶的社會度量值，研制安全信息傳播技術，有利于提高安全信息傳播性能。

在社會網絡場景中，車輛用戶往往以群組的方式聚類，呈現(xiàn)社群性。提出基于社會網絡的社群的安全信息傳播模式，并結合車輛移動軌跡的預測，提高安全信息的傳播效率，降低端到端的傳輸時延，滿足安全信息傳播的時延要求。

基于安全信息傳播的連續(xù)、實時性的要求，考慮到車輛疏密分布的動態(tài)性，特別是在車輛稀疏分布環(huán)境下，車間的通信連通率不能保證，但VANETs 的安全應用要求安全信息接近100%準時可靠送達率。在極度稀疏分布下，安全問題不是很突出。需要關注的情況是在中度稀疏分布時，車間的通信連通困難，但又存在安全問題。據此，僅依靠以IEEE802.11P 協(xié)議的車間通信是無法滿足安全信息的不間斷和快速傳播[4]，借助于新一代移動通信網絡LTE-Advanced，充分利用其大容量、高速率和低時延的傳輸特性。

因此，研究基于LTE-Advanced 協(xié)作的社群的安全信息傳播，每個社群將本群內的信息傳輸至LTE-Advanced 基站，并通過基站實現(xiàn)社群與社群之間信息的交互（圖3）。依據車輛區(qū)域位置以及社會關系，將車輛劃分不同的社群，每個社群產生一個社長，由社長收集社群內其他車輛的安全信息，然后傳輸到LTEAdvanced 基站。LTE-Advanced 基站負責社群之間的通信。圖3中的紅色車輛表示每個社群的社長。

圖3 基于社群的LTE 協(xié)作式車聯(lián)網結構

這個模型不僅僅追蹤車輛的物理移動軌跡，還深入考察社會聯(lián)系如何影響車輛的移動決策和路徑選擇。例如，車輛如何基于社交聯(lián)系選擇特定的路線，或如何在特定的社交群體中傳遞信息。此外，該模型還將探索社會網絡中節(jié)點的作用，識別哪些社會因素對車輛移動和信息傳播有顯著影響，比如信任關系、社會影響力等。通過模擬不同社會網絡結構下的車輛移動和信息流動，可以更準確地預測信息在VANETs 中的傳播路徑。

2.3 設計基于社會網絡的安全信息傳播機制

從VANETs 安全應用對信息量和信息時延的要求，建立對VANETs 安全信息傳播模型。從實際出發(fā)，VANETs 的安全信息有周期性beacon 信息和事件驅動型的緊急信息兩類。由于車輛分布的疏密隨時空變化的極不相同，導致安全信息的通信時延的不確定性，而這是VANETs 安全應用不可接受的。嚴限時延是VANETs 安全信息傳播的基本要求，這個機制綜合考慮了車輛的社交關系和移動模式，旨在優(yōu)化信息的傳輸路徑，提升傳播速度和效率。特別針對高密度和動態(tài)變化的網絡環(huán)境，該機制確保在各種交通狀況下，關鍵的安全信息能夠迅速而廣泛地被傳播。這種策略不僅加快了信息的流通，還提高了系統(tǒng)在緊急情況下的反應速度和準確性，從而顯著增強了整個車聯(lián)網系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性[5]。通過這樣的機制，能夠確保重要的安全信息在關鍵時刻能夠有效地傳達給目標接收者，極大地提高了車聯(lián)網通信策略的智能性和響應性。

3 方案實施

首先，高級數據挖掘和網絡分析工具，如Python 的NetworkX 庫和社會網絡分析軟件Gephi，將被用于處理和分析車輛社會網絡數據。這些工具能夠揭示網絡中的結構和模式，幫助理解車輛之間的互動關系。同時，大數據平臺如Apache Hadoop 或Spark 將被用于處理和分析龐大的車輛數據集，以支持復雜的數據處理任務，確保數據分析的效率和準確性。這些技術的綜合應用將為模型的驗證提供堅實的數據基礎。

對于仿真設置，關鍵在于建立一個反映真實世界條件的虛擬VANETs 環(huán)境。使用如SUMO 這樣的交通模擬軟件可以創(chuàng)建詳細的車輛移動場景，生成車輛的實時移動數據。此數據隨后通過如NS3 這樣的網絡仿真平臺進行處理，模擬車輛之間以及車輛與基礎設施之間的網絡通信過程。通過這種仿真環(huán)境，可以在控制的條件下模擬不同的交通流和網絡狀態(tài)，測試并評估安全信息傳播模型在各種情境下的表現(xiàn)，為模型的進一步優(yōu)化和調整提供依據。

4 結果與討論

為了深入評估基于社會網絡分析的車輛移動模型及其在安全信息傳播中的應用效果，本研究采用了仿真測試的方法。在此過程中，我們設定了不同的車輛密度和社會網絡結構的場景，以評估提出的信息傳播機制相比于傳統(tǒng)機制在效率和準確性方面的表現(xiàn)（表1）。

表1 社會網絡分析的安全信息傳播機制與傳統(tǒng)安全信息傳播機制性能對比

從表1 中可以看出，在所有車輛密度情況下，基于社會網絡分析的安全信息傳播機制（SNAM）都顯示出比傳統(tǒng)安全信息傳播機制（TSIM）更高的信息傳達率和更低的平均傳播延遲。這說明，考慮車輛的社會特征和網絡位置可以顯著提高安全信息在VANETs 中的傳播效率和速度。

4.1 信息傳達率的提高

信息傳達率的提高主要歸因于SNAM 能夠識別和利用網絡中的關鍵節(jié)點（即高度連接的節(jié)點或具有高社會資本的車輛），通過這些節(jié)點快速傳播信息，從而提高整個網絡的覆蓋率。

4.2 平均傳播延遲的降低

平均傳播延遲的降低是因為SNAM 通過優(yōu)化信息傳播路徑，減少了信息在傳播過程中的跳數。此外，SNAM 能夠根據網絡的實時狀態(tài)調整傳播策略，有效應對網絡拓撲的動態(tài)變化，從而減少信息傳播的時間。

這些結果驗證了基于社會網絡分析的方法在優(yōu)化VANETs 中安全信息傳播方面的有效性，表明了考慮車輛社會特征在設計信息傳播機制時的重要性。未來的工作可以進一步探索不同社會網絡結構對信息傳播策略的影響，以及如何將這些策略應用于實際的車聯(lián)網系統(tǒng)中，以提高道路安全和效率。

5 結束語

本研究成功地實施了一種基于社會網絡分析的創(chuàng)新方法，旨在優(yōu)化VANETs 中安全信息的傳播。通過開發(fā)一個結合車輛社會特征的新型車輛移動模型和信息傳播機制，展示了在車聯(lián)網環(huán)境中考慮社會網絡因素的重要性及其帶來的潛在優(yōu)勢。研究結果明確表明，社會網絡分析的引入不僅顯著提升了安全信息傳播的效率，還增強了VANETs 的整體安全性和網絡穩(wěn)定性。