本文主要介紹車輛中的最新大數據技術研究，主要從車載網絡技術中諸多問題展開討論，對車載網絡中存在的問題進行了分析，改進。

1 互聯車輛的最新技術概論[1]

1.1 主要內容

本文總結了互聯車輛的最新技術-從對車輛數據及其應用的需求到支持技術，挑戰(zhàn)和已識別的機會。全球連通性正在增加，其對車輛的擴展也不例外。隨著連接性、傳感和計算的改進，未來將看到用作開發(fā)平臺的車輛能夠生成豐富的數據，基于推理起作用，并且在運輸、人力-車輛動態(tài)、環(huán)境和經濟方面實現巨大變化?；ヂ撥囕v技術已經被用于提高車隊的安全性和效率，新興技術還允許使用數據來通知車輛設計、所有權和使用的各個方面。雖然近年來對互聯車輛及其支持技術（見文中Fig.3）的需求顯著增長，但在實現互聯汽車的全部潛力之前，互聯和協作車輛應用部署仍然存在挑戰(zhàn)。從可擴展性到隱私和安全性，本文向讀者介紹了互聯汽車領域的關鍵支持技術、機遇和挑戰(zhàn)。

Fig.3. This figure shows the different types of vehicle-toeverything communication supporting connected vehicles

互聯汽車行業(yè)正在快速發(fā)展，但它絕不是新的。當今的主要支持技術-計算、傳感和網絡-正如消費者對只有交互才能促進的應用的需求一樣。許多應用程序見證了-如同列隊行駛、避免碰撞和危險警告-是以研究為重點，但展示了具有深遠實際意義的技術。此外，在面向消費者的協作應用中還存在未開發(fā)的機會，其重點在于通過節(jié)省燃料、時間和維護來優(yōu)化用戶體驗、人為因素以及降低車輛的總擁有成本。

1.2 展望

為了進一步推動互聯汽車應用的發(fā)展，作者為下一代汽車技術提出了一系列建議。其范圍從車載診斷到車載和全系統(tǒng)網絡架構。作者認為通過改進技術和消費者信息，將加速互聯汽車行業(yè)的發(fā)展，并開始更全面地實現變革性潛在互聯對移動性的影響。

2 增強車載網絡中分布式TDMA的傳輸沖突檢測[2]

2.1 主要內容

越來越多的交通事故導致了車載自組織網絡（VANET）的發(fā)展，VANET允許車輛和路邊基礎設施不斷廣播安全信息，包括必要的安全信息，以避免在路上發(fā)生意外事件。為了支持安全消息的可靠廣播，提出了分布式時分多址（D-TDMA,見文中Fig.1）協議用于媒體訪問控制VANETs,現有的D-TDMA協議對傳輸故障做出反應而不區(qū)分是否存在故障來自傳輸沖突或來自較差的無線電條件，導致性能下降。

在本文中，作者將重點研究車載網絡中D-TDMA協議性能的傳輸失敗的區(qū)分來源的影響。首先，作者分析試圖獲取時段的節(jié)點所采用的精確傳輸失敗區(qū)分方法的效果。這樣的分析提供了傳輸失敗區(qū)分方法的性能上限，可以作為評估VANET D-TDMA協議性能的基準。此外，作者提出了一種實用的方法，用于區(qū)分D-TDMA協議的兩個來源。采用深度學習技術導致傳輸失敗[Deng and Yu 2014]。換句話說，節(jié)點通過在發(fā)生傳輸失敗時估計信道狀態(tài)來建立傳播信道的高級抽象。然后，節(jié)點使用傳輸信道的這種高級抽象來確定傳輸失敗的來源，并最終在釋放其時段之前檢測傳輸沖突。傳輸信道的高級抽象由雙狀態(tài)馬爾可夫鏈模型表示，該模型由每個節(jié)點使用在鄰近節(jié)點廣播周期性安全消息中接收的本地信息（例如位置和速度）動態(tài)更新。另外，通過利用由某個節(jié)點廣播的消息的接收ACK（由D-TDMA協議提供[Borgonovo等人2004;Omar等人2013b]），該節(jié)點近似地計算/更新該平均估計誤差。使用所提出的馬爾可夫模型的信道狀態(tài)，該平均信道估計誤差由節(jié)點結合馬爾可夫模型使用，以進一步增強沖突檢測（或傳輸失敗區(qū)分）的準確性。因此，當節(jié)點在某個時段上廣播消息并且未能將消息傳遞到其任何相鄰節(jié)點時，它通過應用所提出的傳輸失敗區(qū)分方法來決定是保留還是釋放時段。當僅僅由于傳輸沖突估計傳輸失敗以避免進一步的傳輸沖突時，節(jié)點釋放其時段并獲取新的時段。相反，當估計傳輸失敗是由于較差的無線電信道條件時，不需要釋放時段，并且節(jié)點保留其時段用于后續(xù)的消息廣播。

2.2 結論及存在問題

作者的分析表明，這種沖突檢測機制通過提高成功時段采集的速率來增強VANET D-TDMA協議的性能。此外，為了評估所提出的解決方案，通過使用由微觀多模式交通流模擬器PTV Vissim[PTV Group 2015]生成的車輛移動軌跡，在高速公路場景中進行計算機模擬。模擬結果表明，所提出的傳輸失敗區(qū)分方法通過允許節(jié)點僅在需要時釋放其時段，顯著提高了D-TDMA協議的性能。

3 使用校準的車輛移動軌跡改進VANET仿真[3]

3.1 主要內容

模擬是用于評估車載自組織網絡（VANET）和延遲容忍網絡（DTN）的協議和算法的最常用方法。通常，仿真工具使用移動性跟蹤來基于移動節(jié)點之間的現有聯系來構建網絡拓撲。但是，就日志文件中每個條目的空間和時間粒度而言，跟蹤的質量是直接影響網絡拓撲的關鍵因素。因此，結果的可靠性很大程度上取決于車輛移動性模型對真實網絡拓撲的精確表示。

作者認為，五種廣泛采用的現有真實車輛移動性痕跡存在差距，導致可疑結果。在這項工作中，作者提出了一個解決方案來填補這些空白，從而產生更細粒度的跡線，從而產生更可靠的仿真結果。作者使用聚類算法提出并評估基于數據的解決方案，以填補現實世界痕跡的空白。此外，作者還提供評估結果，使用網絡指標比較原始通信圖和校準跟蹤圖。結果表明，這些差距確實會導致網絡拓撲與現實不同，降低了評估結果的質量。為了給研究界做出貢獻，作者公開了校準痕跡，以便其他研究人員可以采用它們來改進評估結果。

這項工作表明，現有的真實車輛移動性痕跡存在導致網絡拓撲與現實不同的差距，并因此導致不可靠的性能評估。為了解決這個問題，作者提出并驗證了一種解決方案，通過采用基于簇的參考系統(tǒng)和校準方法來找到并填補空白。結果顯示作者的方法能夠準確填補空白。此外，作者觀察到由校準跡線構建的網絡拓撲與原始跡線明顯不同。為了解決這個問題，作者提出了評估結果，比較原始通信圖和五個真實世界軌跡的校準跡線。作者的結果清楚地區(qū)分了原始和校準跡線的通信圖。

3.2 展望

作為未來的工作，有一些有趣的問題需要調查。作者計劃微調校準解決方案，以避免在跡線中由GPS誤差引起道路外的校準點。評估其他聚類算法以及構建參考系統(tǒng)的其他策略非常重要。作者的目標是在考慮通信方面的情況下評估車載網絡的其他狀態(tài)協議，并評估作者的提議在這些協議的模擬中的影響。

4 城市VANET智能無人機輔助路由協議[4]

4.1 主要內容

車載自組網絡（VANET）中的路由過程在城市環(huán)境中是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。找到滿足延遲限制和最小費用的最短端到端連接路徑面臨許多約束和困難。這種困難是由于車輛的高移動性、頻繁的路徑故障以及各種障礙物，這些障礙物可能影響數據傳輸和路由的可靠性。商用無人駕駛飛行器（UAV）或通常所說的無人機可以在處理這些限制時派上用場。

在本文中，作者研究如何在ad hoc模式下運行的無人機可以與地面上的VANET配合，以便通過橋接協助路由過程并提高數據傳輸的可靠性。只要有可能，溝通就會出現差距。在之前的工作中，作者提出了UVAR-一種無人機輔助VANET路由協議，它通過使用無人機改善了地面車輛的數據路由和連接(見文中Figure 2.)。然而，UVAR并沒有充分利用天空中的無人機進行數據轉發(fā)，因為它僅在網絡密度較低時才使用無人機。在本文中，作者通過支持兩種不同的數據路由方式來提出該協議的擴展：（i）使用UVAR-G在地面上專門提供數據包;（ii）使用基于UVAR-S的反應路由在天空中傳輸數據包。仿真結果表明，與傳統(tǒng)的車輛到車輛（V2V）通信相比，車輛和無人機之間的混合通信非常適合VANET.

Figure 2:Communication architecture of UVAR.

在本文中，作者介紹了UVAR協議及其擴展，以支持無人機和VANET之間以及無人機之間的自組織路由。UVAR協議專用于城市車輛環(huán)境，其主要目的是基于無人機對地面道路交通的意識來提高路線性能。

4.2 結論及存在問題

在這里，作者提出了兩個協議：用于地對空通信的UVAR-G和用于空對空通信的UVAR-S。首先，無人機用于通過監(jiān)測和交換地面車輛的Hello消息來估計給定路段內的車輛密度。然后，無人機用于幫助車輛選擇用于路由其數據的通信路線。其次，通過UVAR-S，當地面通信被認為很差或車輛密度不足以通過車輛路由數據包時，無人機還用于通過無人機路由數據包。作者對UVAR協議進行了基于仿真的性能評估，并顯示了與其他現有最先進的路由相比，UVAR在增加路由可靠性，減少延遲和提高傳輸率方面的有效性和穩(wěn)健性協議。作為未來的工作，UVAR協議將在安全方面得到改進，并適應其他環(huán)境，如高速公路和農村。

5 基于分布式TDMA MAC的車載網絡鏈路層協作[5]

5.1 主要內容

已經提出了用于改善無線網絡中的通信可靠性和吞吐量的協作媒體訪問控制（MAC）協議。在作者之前的工作中，已經提出了一種稱為協作ADHOC MAC（CAH-MAC）的協作MAC方案，以在用于車輛通信的靜態(tài)網絡場景下增加網絡吞吐量。

在本文中，作者研究了節(jié)點間相對移動性和信道衰落對CAH-MAC性能的影響。在動態(tài)網絡環(huán)境中，由于合作沖突，系統(tǒng)性能下降。為了應對這一挑戰(zhàn)，作者提出了一種增強的CAH-MAC（eCAH-MAC）方案，該方案避免了合作沖突，有效地利用了合作機會，而不會中斷時段預留操作。通過數學分析和計算機模擬，作者表明eCAH-MAC通過提高無保留時段的利用率來提高節(jié)點協作的有效性。此外，研究與現有方法相比,作者對現實的網絡場景進行了廣泛的模擬來研究成功的協作中繼傳輸的概率和eCAH-MAC中未預留時段的使用。

用于D-TDMA MAC的節(jié)點協作（例如CAHMAC）遭受協作沖突，因此破壞了D-TDMA MAC的正常操作。在本文中，作者提出了CAH-MAC協議的沖突避免方案，稱為增強型協作ADHOC MAC（eCAHMAC），用于車載通信網絡。在eCAH-MAC中，協作中繼傳輸階段被延遲（文中Fig.1），從而可以避免協作沖突。它在存在時段預留嘗試的情況下有效地使用可用帶寬資源，這是車載網絡動態(tài)的結果，提高了MAC層協議的節(jié)點協作的性能。

5.2 結論及存在問題

作者的分析表明，節(jié)點協作的有效性隨著節(jié)點數量的增加而減少，這主要是由于預留嘗試次數的增加。然而，盡管調度協作中繼傳輸允許競爭節(jié)點保留時段，但是eCAH-MAC不會破壞D-TDMA MAC的正常操作。此外，作者考慮實際的通道模型和車輛軌跡來執(zhí)行大量的模擬。作者在動態(tài)網絡環(huán)境中展示了eCAH-MAC的高效性和穩(wěn)健性。通過數學分析和模擬，作者觀察到eCAH-MAC能夠通過暫停協作中繼傳輸階段來避免協作沖突，這允許更多競爭節(jié)點有效地保留未使用的時段。

6 車載網絡中的移動大數據：車輛互聯網之路[6]

6.1 主要內容

在新興的5G通信系統(tǒng)中，對先進數據處理技術的需求將比以往任何時候都更加重要。此外，處理物互聯（IoT）產生的數據對科學家和企業(yè)來說都是一個充滿希望的挑戰(zhàn)。車互聯（IoV）是物互聯（IoT）系列的重要成員，旨在改善道路安全并改善駕駛體驗。在這個愿景中，收集和處理車輛產生的大數據是車輛特定環(huán)境中的真正挑戰(zhàn)。大數據意味著傳統(tǒng)信息系統(tǒng)無法處理數據。大數據時代的數據量無法加載到單個機器中。這也意味著為集中式架構開發(fā)的大多數傳統(tǒng)數據挖掘和數據分析方法都不適用。

在此背景下，本章討論了車輛互互聯與大數據技術的相互作用。首先，作者介紹IoV（見文中Fig.9）的演變及其特征。其次，作者討論了車輛環(huán)境中的數據生命周期和大數據挑戰(zhàn)。最后，討論了IoV大數據和數據模型。

Fig.9 IoV communication types

大數據的運營將改善和優(yōu)化現代城市提供的服務成本，這將是未來幾年全球發(fā)展的主要關鍵之一?？紤]到產生這種信息的數量和速度，這在車輛互互聯的背景下尤其重要。

在本章中，作者試圖澄清構成技術發(fā)展的各種問題，這些技術可以從車輛大數據的使用中受益，以改善駕駛體驗，并使決策者掌握有效的基礎設施管理工具。作者已經介紹了從特定（Ad hoc）到非常有限的區(qū)域和無保障服務的車載網絡的演變，以及具有異構和通用訪問的網絡，允許無處不在的連接。然后，作者展示了云平臺在從嵌入式傳感器以及智能車輛中的個人設備收集的數據、處理和操作中將發(fā)揮的關鍵作用。作者最終詳細介紹了IoV大數據的架構，并重點介紹了必須部署的云元素，以實現高效的IoV大數據處理。

7 軟件定義SpaceAirGround集成車載網絡[7]

7.1 主要內容

本文提出了一種軟件定義的空間地面綜合網絡架構，以無縫、高效和經濟的方式支持各種車輛服務（見文中Figure 1）。首先，回顧了空間-地面網絡整合的動機和挑戰(zhàn)。其次，提出了一種具有分層結構的軟件定義網絡架構。為了保護衛(wèi)星、天線和地面段中的傳統(tǒng)服務，通過網絡切片將每個段中的資源切片以實現服務隔離。然后將可用資源放入一個通用的動態(tài)空間-地面資源池中，該資源池由分層控制器管理以適應車輛服務。最后，進行了一個案例研究，然后討論了一些開放的研究課題。

為了在各種實際場景（例如，農村和城市）中適應具有不同服務質量（QoS）要求的各種車輛服務，必須利用每種網絡范例的特定優(yōu)點。例如，城市地區(qū)密集部署的地面網絡可以支持高數據速率接入，衛(wèi)星通信系統(tǒng)可以提供與農村地區(qū)的無縫連接，而高空平臺（HAP）可以增強具有高服務需求的地區(qū)的容量。此外，可以獲取關于車輛環(huán)境的多維實時環(huán)境感知信息，例如車內、車輛間、道路狀況和區(qū)域交通信息，以改善駕駛體驗并促進智能交通管理。

在本文中，作者通過軟件定義網絡（SDN）專注于空間-地面集成車載網絡，以迅捷和靈活的方式利用異構資源來支持異構車輛服務。首先討論了空間-地面綜合網絡的動機和挑戰(zhàn)。然后提出了一種軟件定義的空-地集成車載網絡架構。介紹了工作關系、以及分層網絡操作和大數據輔助網絡。確定研究方向，然后完成這項工作。

7.2 展望

在本文中，作者提出了一種SSAGV網絡架構，以利用空間、空中和地面部分的優(yōu)勢，在各種場景中高效且經濟地支持各種車輛服務。所提出的開放式網絡架構可以實現網絡敏捷性和靈活性，簡化網絡管理和維護，并適應不斷變化的用戶需求和網絡狀態(tài)。新的網絡運營模式可以為不同部門之間的資源共享和協作鋪平道路。為了加快SSAGV網絡發(fā)展的步伐，需要在概述的研究方向上進行廣泛的研究工作。

Figure 1.Software defined space-air-ground integrated vehicular(SSAGV)networks.