城际网络道路智能交通监控系统中的控制点配置外文翻译资料

英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

城际网络道路智能交通监控系统中的控制点配置

Martin Luther Mfenjou, Ado Adamou Abba Ari, Arouna Ndam Njoya, David Jaures Fotsa Mbogne,

Kolyang, Wahabou Abdou, Franccedil;ois Spies

关键词 智能交通系统；交通建模；道路网络模型；控制点部署；多目标优化

摘 要

发展中国家交通运输系统和交通的不断发展，目前面临着道路安全问题，因此事故率很高，特别是在城市间道路运输的背景下。在这项工作中，我们提出了一种智能交通系统（ITS）的通信架构，以在发展中国家的城市间交通网络中提供监控。我们介绍了两种类型的控制点：中继控制点（RCP）和处理控制点（TrCP）。我们还为这些点的部署设计了两个多目标模型。为了保证良好的覆盖率，尽量降低安装成本，更加重视事故多发地区。为了保证这些点的最优配置，我们使用了非支配排序遗传算法II（NSGA-II），它允许实现非支配解的Pareto前沿。仿真结果表明了该方案的有效性。

1.介绍

1.1背景

监测发展中国家交通和用户活动的道路网络的有效性并不容易。他们的实施通常面临着连接、覆盖和网络的问题。这些国家缺乏道路基础设施是许多事故和死亡的根源。例如，Otou说，2012年喀麦隆1450人死于交通事故（Gokulakrishnan和Ganeshkumar，2015年；Otou Essono，2013年）在发达国家，智能交通系统的出现确保了对交通网络（公路、航空、铁路等）活动的良好监控。在发展中国家，特别是在公路网方面，落实这一概念将非常重要。尽管这些国家可用于设立此类项目的财政手段有限。

为了建立一个能够通过这些国家的公路网监测活动的智能系统，正在进行一些工作。在这种情况下，Tom等人（2016）最近为发展中国家提出了一个未来和可持续的建筑。拟议的架构为穷国提供了先进的工具和技术（网络应用或短信、GPS或手机、红外传感器、互联网连接、WiFi、LED板、运动传感器和雷达枪）（Rubin等人，2019年；Younes和Boucherche，2015年）。此外，Mfenjou等人还介绍了一种实施ITS监测城市间道路网的方法，该方法考虑到这些国家缺乏财政资源，并使用现有的ICTs（2018年）。他们的方法论基于三个大模块：第一个模块用于控制点的管理，第二个模块用于干扰的检测和扩散，最后一个模块用于动态路径规划

1.2贡献

本文的目的是提出一种通信系统的结构，该系统具有最佳的方案，用于部署无功控制点（中继和处理），以便最小化部署成本，最大限度地覆盖网络覆盖，尤其是，支持大量事故的区域。事实上，我们建议的控制点的设置将根据发展中国家的实际情况减少城市间道路网中遇到的监管问题。因此，最初，我们提出了一个部署方案，优先考虑那些经常受到影响的地区。然后，我们最大限度地减少部署成本，也最大限度地覆盖。

我们着手对部署进行多目标重组。对于性能评估，我们定义了三个控制点部署实例。目前多目标优化问题的求解方法有多种。有时，一些研究涉及三个以上目标函数的问题，如：动态多目标进化算法（DMOEA）（Zou等人，2008）、多目标碰撞体优化（MOCBO）（Kaveh和Mahdavi，2019）、综合进化算法（CEA）（Seifulahi-Aghmiuni和Haddad，2018），多目标粒子群优化（Lalwani et al.，2013）和非支配排序遗传算法（NSGA-II）（Deb et al.，2000）等。在这项工作中，我们采用了多目标遗传算法，特别是NSGA-II。我们利用其非支配解的搜索方面及其速度来实现帕累托前沿，这有助于在任何论坛级别上为一个或另一个目标函数设置优先级的决策。

1.3文件的组织

本文的其余部分安排如下：在第2节中，我们介绍了有关节点布置和相关分类的工作。在第3节中，我们介绍了发展中国家城市间道路网络中的通信架构。第4节概述了遗传算法，即采用优化方法。在第5节中，我们描述了采用的系统模型。在第六节中，我们提出了所提出的数学框架和设计目标。第7节介绍了绩效评估。第8节对论文进行总结。

2.相关工作

进入道路运输网络的车辆和其他实体的管理中出现的一组问题被称为车辆路径问题。Eksioglu等人。（2009）提出了车辆路径问题建模的完整分类法。他们的工作突出了与道路网络管理相关的活动中要考虑的所有参数。不排除发展中国家城市间道路网络的背景。此外，Current和Marsh（1993）提出了将这些问题集中在不同轴上的方案，包括：最短路径问题、运输问题、分配问题、转运问题、车辆路径问题、最优网络设计问题、生成树问题和问题网络。自然地，在发展中城市间的交通网络中控制点的最优部署问题，因此落在最优网络设计问题的轴内。

通常，在道路运输网络中的部署包括一些设备，如用于车辆自组织网络（VANETs）的道路侧单元（RSUs）。文献将部署计划分为五类（Elliott et al.，2019；Xueet al.，2017；Wang et al.，2017）。这取决于目标：网络连通性、流量覆盖、信息传播、基于密度的方法和基于中心性的方法。网络连通性的目标是实现部署计划，重点是提高连通性和减少有限数量RSUs之间的断开间隔。在这种情况下已经做了几项工作。Lochert等人（2008）提出了一个域特定的聚合方案，以最小化总带宽并节省交通网络中的旅行时间。他们还提出了一种遗传算法，能够识别出静态路侧部队的良好位置，以便在早期部署阶段应对VANET的高度分区特性。一组工具允许我们根据节省的旅行时间优化以应用程序为中心的目标函数的位置。使用VISSIM模拟器进行了仿真。拟议的解决方案已经在德国布伦瑞克的一部分地区部署和测试。

Chi等人（2013）提出了一种基于交叉口连通性概念的最优RSU分配算法。首先，找到能够覆盖整个交叉口的最优RSU候选交叉口，同时最小化RSUs的重叠传输覆盖。它们通过RSUs候选交叉口之间的交叉口连通性的值来反复消除RSU候选交叉口。两个交叉口之间的交叉口连通性基本上是由通过两个交叉口的具有相同运动模式的车辆的数量来衡量的。因此，两个交叉口之间的交叉口连通性的高值表示在一个交叉口获得的交通信息可以被这些车辆以高概率携带并转发到另一个交叉口。因此，利用这一特性，它们可以反复移除与其相邻节点具有高交叉连接的RSUs。这一模型已经在首尔（韩国）的正谷和胜谷的实际城市路线图上得到了实施。关于交通覆盖目标，所提出的模型的目的是最大化车辆数量与在所考虑区域中部署的RSUs接触。

移动网络中的覆盖问题通常旨在找到满足大多数实体通信需求的策略。在Naito等人（2013）作者利用正交频分复用（OFDM）协作传输技术扩展RSUs。由于RSUs的动态性，Naito等人（2013）采用多跳机制来扩展RSUs的传输范围。因此，转发器车辆发送同步的OFDM信号以转发来自路边单元的数据。对于所进行的模拟，RSUs之间的间隔是固定的，因此rsu和多跳传输之间的间隔是固定的。结果表明，该方案可以在不进一步恶化和冗余消耗无线资源的情况下进行扩展。

郑等人（2009）提出一个alpha;-覆盖范围以限制国际车辆互联网接入的连接间隙。他们提出了一种为移动用户提供间歇性覆盖的概念，称为alpha;-覆盖，它提供了对互连间隙的最坏情况保证，同时使用的接入点明显少于全覆盖所需的接入点。因此，他们给出算法来验证给定的部署是否提供用于确定将提供alpha;-覆盖的接入点部署的alpha;-覆盖和近似算法。

Salvo等人（2012）研究了通过为城市场景定义的简单数据传播扩展RSU覆盖区域。他们还提出了一种基于车载转发单元（OBU）局部信息的转发算法。他们表示，他们的案例研究代表了城市结构和协议，该协议的使用面积约为RSU传输面积的20倍，以确保RSU覆盖率良好，而传播的数据未达到车辆的非常低百分比。

Mehar等人（2015）建议在车辆网络（ODEL）中为延迟敏感应用优化路侧单元布置。它是一种RSUs部署模型，其主要目标是部署RSUs以确保良好的覆盖率和服务质量（QoS），从而最小化RSUs与车辆之间的应用延迟。这个模型基于两个步骤。首先是选择可能安装rsu的位置。至于第二步，他们使用遗传算法和Dijkstra算法来减少RSUs的数量，同时最小化应用程序延迟。使用SUMO对特定场景进行的仿真表明，部署成本降低了23%，而应用程序延迟降低了84%。

对于信息分发目标，其目的是提高信息分发性能，例如减少端到端的延迟、增加分组吞吐量或降低分组丢失率。Salvo等人（2012）这表明，人们可以通过定义良好的覆盖范围来改进信息传播。Cavalcante等人（2012）通过将该问题建模为具有时间阈值的最大覆盖问题（MCTTP），对信息传播的RSU放置问题进行建模。他们用遗传算法求解MCTTP。他们的解决方案与贪婪的方法进行了比较，结果表明，他们的方法在所有情况下（在苏黎世、巴登、巴尔、温特图尔四个城镇）都比贪婪的方法更为有效，收益高达11个百分点。这种方法使我们能够加快这一进程，找到可以接受的解决方案。尽管如此，没有关于建模的细节或车辆与RSUs之间的通信。

参考基于密度的方法，目标是以尽可能低的成本部署路边部队，以便在发生事故时向紧急服务部门发出警报。这种方法使用与预期车辆密度成反比的方法。Barrachina等人的研究结果。（2013）表明该方法减少了所需的RSU数量以及事故通知时间。他们使用无线技术，通过RSU的V2I通信，向其他车辆和紧急情况共享警告信息。这里考虑的参数是车辆密度（veh./km2）、RSUs数量、模拟城市、模拟区域、坠毁车辆数量、市区规模、市区概率、警告消息大小、车辆发送的数据包、警告消息优先级、正常消息优先级、移动性生成器、移动性模型、MAC/PHY，无线电传播模式，最大范围，广播风暴减少方案。在西班牙马德里的一部分地区进行了实验。利用NS-2模拟器进行了仿真。

Wang等人定义了一种基于中心性的方法。（2017）的目标是将社会网络中的中心性概念引入RSU部署，并用它来衡量给定的RSU职位候选人在RSU部署中的重要性。中心性方法中的主要方法是程度中心性和紧密中心性（Wang等人，2017）。中心性方法被定义为一个0-1背包问题。Wang等人定义了基于中心性的RSU部署算法。（2017）的输入参数包括每个RSU职位候选人的成本、RSU职位候选人的数量和部署预算。输出是一组RSU部署位置。采用C 对其进行仿真，结果表明，与随机部署方法相比，它可以提高覆盖率的效率。表1总结了部署计划的建议解决方案。接下来，我们将介绍一个城市间道路和相关通信架构的背景。

表一总结RSUs在ITS中的相关部署计划目标与给定目标的比较

您可能感兴趣的文章

• 精益和自动化生产及物流外文翻译资料
• 精益自动化生产和物流外文翻译资料
• 精益化和自动化的制造和物流外文翻译资料
• 精益自动化的制造和物流外文翻译资料
• 生产与物流的精益化和自动化外文翻译资料
• 无刷直流电机闭环速度控制原型设计与实现方法外文翻译资料
• 无线HART网络控制外文翻译资料
• 基于单片机的智能鱼缸的设计外文翻译资料
• 基于单片机的盆花自动浇水控制系统设计外文翻译资料
• 基于PLC的空气循环净化系统外文翻译资料