呂勇，翟亞紅，李鵬，賀權(quán)，崔峻瑋

（湖北汽車工業(yè)學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院，湖北 十堰442002）

主動(dòng)安全、智能駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)等新興業(yè)務(wù)促使汽車從單一的交通工具演變成為復(fù)雜的分布式計(jì)算系統(tǒng)［1］。目前車載網(wǎng)絡(luò)（in-vehicle network，IVN）架構(gòu)呈現(xiàn)出多種總線共存局面，現(xiàn)有的分布式計(jì)算系統(tǒng)各種網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立，網(wǎng)絡(luò)之間的互操作不多。汽車電子電氣架構(gòu)（electrical/electronic ar?chitecture，EEA）存在靈活性不高、不易擴(kuò)展、兼容性不強(qiáng)等問(wèn)題，其封閉的標(biāo)準(zhǔn)使其不易與外部設(shè)備互聯(lián)［2-4］。隨著汽車功能需求的大幅度提升，汽車電子設(shè)備變得更加復(fù)雜，未來(lái)的車輛需要安裝更多的傳感器、執(zhí)行器、電子控制單元和微型計(jì)算機(jī)等，傳統(tǒng)IVN架構(gòu)難以滿足電控單元網(wǎng)絡(luò)化程度不斷提高的需求［5-8］?，F(xiàn)有的IVN多種總線共存，使得支持IVN內(nèi)部互聯(lián)互通的協(xié)議棧設(shè)計(jì)復(fù)雜，可擴(kuò)展性和可開放性有限，缺乏統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。未來(lái)汽車EEA正在向集中式方向發(fā)展，車內(nèi)不同計(jì)算單元和不同域之間彼此通信的需求越來(lái)越強(qiáng)，相應(yīng)軟件功能的更新與添加需要更加靈活的架構(gòu)。因此新型IVN架構(gòu)的研究與設(shè)計(jì)就顯得非常重要。在IVN體系結(jié)構(gòu)中應(yīng)用軟件定義網(wǎng)絡(luò)（software-defined networking，SDN）技術(shù)是新的并且活躍的研究領(lǐng)域。Fussey等人［9］討論了在IVN中引入SDN的優(yōu)勢(shì)。Halba等人［10］使用SDN方法，通過(guò)為電子控制單元配備“IP到傳統(tǒng)IVN適配器”，實(shí)現(xiàn)了不同IVN中電子控制單元之間的通信。Hackel等人［11］探討了如何將SDN和時(shí)間敏感型網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于IVN。楊朝陽(yáng)［5］等提到了混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下端到端的時(shí)延問(wèn)題并進(jìn)行了分析，但未給出具體的優(yōu)化方案。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的學(xué)者將SDN和IVN相結(jié)合，但相關(guān)研究還處于初始階段，大多圍繞所解決的問(wèn)題及所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)展開介紹，主要將SDN與車內(nèi)某一技術(shù)相結(jié)合或應(yīng)用于某一功能領(lǐng)域中。針對(duì)IVN架構(gòu)的研究較少，對(duì)SDN的引入沒(méi)有進(jìn)行全面系統(tǒng)地應(yīng)用，并未給出具體的設(shè)計(jì)，而設(shè)計(jì)統(tǒng)一管理、靈活配置的IVN架構(gòu)對(duì)當(dāng)前IVN的發(fā)展尤為重要。文中基于SDN技術(shù)，設(shè)計(jì)了便于重新配置的新型IVN架構(gòu)，以集成額外的硬件和應(yīng)用程序，同時(shí)建立了新型IVN架構(gòu)下的低時(shí)延優(yōu)化機(jī)制。

1 基于SDN的車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及設(shè)計(jì)

文中構(gòu)建的基于SDN的新型IVN架構(gòu)，利用SDN技術(shù)對(duì)整體IVN架構(gòu)進(jìn)行了全面系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，相比于其他IVN架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了整車中央集中式管理，更便于服務(wù)和軟件的擴(kuò)展與升級(jí)。

1.1 汽車新型整體架構(gòu)描述

智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)生了變革，軟件定義汽車的概念已成為人們的共識(shí)。傳統(tǒng)分布式EEA由于存在通訊帶寬不足、計(jì)算能力不足和軟件升級(jí)不便等瓶頸，已不能滿足當(dāng)前發(fā)展需求。IVN骨干正由CAN/LIN總線向以太網(wǎng)方向發(fā)展，以太網(wǎng)能夠滿足高速傳輸、高通量、低延遲等性能需求，同時(shí)也可以減少安裝、測(cè)試成本。為滿足發(fā)展需求，采用開放式汽車新型整體架構(gòu)，如圖1所示［12］。汽車新型整體架構(gòu)使用以太網(wǎng)作為主干網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)SDN中央控制器計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多種信息的融合處理，實(shí)現(xiàn)整車協(xié)同功能，增強(qiáng)IVN的交互性，實(shí)現(xiàn)軟件在線升級(jí)、操作系統(tǒng)可移植等功能。

圖1 汽車新型整體架構(gòu)

1.2 新型車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)

針對(duì)IVN中軟硬件之間耦合度高、網(wǎng)絡(luò)集中化程度不高、交互性以及靈活性不強(qiáng)等問(wèn)題，綜合引入具有轉(zhuǎn)發(fā)與控制分離、開放可編程等優(yōu)點(diǎn)的SDN技術(shù)，結(jié)合IVN本身，設(shè)計(jì)了新型IVN架構(gòu)（圖2）。

圖2 基于SDN的新型IVN架構(gòu)圖

1）轉(zhuǎn)發(fā)平面 由各傳感器、執(zhí)行器、OpenFlow交換機(jī)等硬件通過(guò)物理鏈路相連接所構(gòu)成，對(duì)應(yīng)于SDN架構(gòu)。轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中所需要的流表由控制平面生成，將汽車部件與應(yīng)用程序和管理系統(tǒng)銜接起來(lái)，保證數(shù)據(jù)的有效傳輸。OpenFlow交換機(jī)中包含多個(gè)流表及組表等，內(nèi)部構(gòu)造圖如圖3所示。數(shù)據(jù)平面上的流量分為硬實(shí)時(shí)流量、軟實(shí)時(shí)流量、盡力而為流量和網(wǎng)絡(luò)配置流量。硬實(shí)時(shí)流量來(lái)自安全關(guān)鍵的組件，如動(dòng)力系統(tǒng)/底盤控制流，所有硬實(shí)時(shí)流量都需要及時(shí)傳輸，必須始終在固定時(shí)延內(nèi)傳輸。軟實(shí)時(shí)流量與不太關(guān)鍵的系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，如果未能滿足延遲要求，這些系統(tǒng)可能會(huì)在降級(jí)狀態(tài)下運(yùn)行，例如車身控制流。盡力而為流量與非安全系統(tǒng)相關(guān)，例如娛樂(lè)系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)配置流量來(lái)自控制器和交換機(jī)間各類信令消息。在調(diào)度程序中，分別為數(shù)據(jù)平面的數(shù)據(jù)流設(shè)置優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，以確保共享數(shù)據(jù)在車內(nèi)的有效傳輸。新型IVN通過(guò)使用AUTO?SAR SecOC［13］等系統(tǒng)驗(yàn)證流量，提高IVN的安全性能，進(jìn)一步防御入侵者。

圖3 OpenFlow交換機(jī)內(nèi)部構(gòu)造圖

2）控制平面 系統(tǒng)的控制中心，SDN技術(shù)將原本集成在硬件設(shè)備里的控制平臺(tái)統(tǒng)一集成到SDN控制器里，SDN控制器通過(guò)帶內(nèi)/帶外通信對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)平面進(jìn)行配置。帶內(nèi)組網(wǎng)與帶外組網(wǎng)的主要區(qū)別為控制信息與數(shù)據(jù)信息的傳輸是否共享同一物理鏈路，是則為帶內(nèi)組網(wǎng)（圖4a），否則為帶外組網(wǎng)（圖4b）。在IVN應(yīng)用中，帶內(nèi)通信優(yōu)于帶外通信，因?yàn)閹?nèi)組網(wǎng)減少了車內(nèi)線束數(shù)量，降低了成本，減輕了重量，可以直接提高燃油效率，并且具有更高的可擴(kuò)展性，所以采用帶內(nèi)組網(wǎng)方式?？刂破矫嬷饕?fù)責(zé)流表下發(fā)、拓?fù)涔芾淼裙δ埽W(wǎng)絡(luò)控制器直接連接到其中1個(gè)交換機(jī)，通過(guò)南向接口隨時(shí)監(jiān)控和采集IVN中交換機(jī)的信息，記錄各種邏輯組網(wǎng)信息。網(wǎng)絡(luò)控制器通過(guò)讀取控制列表和不同的權(quán)限級(jí)別控制對(duì)北向接口的訪問(wèn)，利用來(lái)自組件（例如傳感器、電子控制單元等）和應(yīng)用的程序的信息來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配置，及時(shí)反饋網(wǎng)絡(luò)的鏈路連接狀態(tài)以及設(shè)備工作狀態(tài)。

圖4 帶內(nèi)組網(wǎng)與帶外組網(wǎng)

3）應(yīng)用平面 在不更改底層物理設(shè)備的前提下，實(shí)現(xiàn)各種不同的服務(wù)和應(yīng)用，并允許第三方或者用戶自由選擇應(yīng)用。這些應(yīng)用以可編程方式將所需要的網(wǎng)絡(luò)行為請(qǐng)求傳輸?shù)娇刂破?，?jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)編程便能實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的邏輯控制以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的快速上線部署。應(yīng)用僅僅以軟件程序的方式部署，能替代以前傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)里部分硬件專有的功能。通過(guò)控制器的北向接口獲取全局網(wǎng)絡(luò)視圖，來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)重新配置以及網(wǎng)絡(luò)資源的有效管理，以確保汽車組件和應(yīng)用程序之間的所有通信都可以順利進(jìn)行。管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)認(rèn)證組件和應(yīng)用程序，負(fù)責(zé)IVN的配置與管理，并保存組件和應(yīng)用程序及其權(quán)限的清單。外部數(shù)據(jù)庫(kù)包含可能添加到汽車中的部件信息，內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)由外部數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充。

2 基于新架構(gòu)下低時(shí)延優(yōu)化機(jī)制

通過(guò)k-medoids算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲袨榭刂破魈暨x出最優(yōu)放置位置，來(lái)降低交換機(jī)與控制器間建立流表的時(shí)延，進(jìn)一步減小IVN端到端的時(shí)延，并采用輪廓分析算法來(lái)對(duì)聚類效果進(jìn)行評(píng)估，確定最優(yōu)控制器數(shù)量，降低部署成本。

2.1 新型IVN架構(gòu)時(shí)延分析

新型IVN架構(gòu)下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸功能由控制器和交換機(jī)間頻繁的信息交換來(lái)實(shí)現(xiàn)?？刂菩帕钤诮粨Q機(jī)與控制器間的時(shí)延影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)底層數(shù)據(jù)傳輸性能。交換機(jī)與控制器間時(shí)延主要包括發(fā)送時(shí)延、傳播時(shí)延、交換機(jī)處理時(shí)延、控制器中排隊(duì)與處理時(shí)延［14-15］。

新型IVN下交換機(jī)數(shù)據(jù)流匹配過(guò)程如圖5所示，當(dāng)有1個(gè)新流到達(dá)交換機(jī)時(shí)，如果沒(méi)有與之相匹配的流表，便會(huì)向控制器發(fā)送Packet-in消息，請(qǐng)求下發(fā)流表?？刂破鹘邮盏絇acket-in消息之后，特定的應(yīng)用程序便會(huì)計(jì)算出1條合適的傳輸路徑信息，通過(guò)Packet-out消息將流表下發(fā)到交換機(jī)，只有等流表下發(fā)下來(lái)后，數(shù)據(jù)才能進(jìn)行傳輸。此外，IVN中對(duì)時(shí)延要求很高，包括動(dòng)力系統(tǒng)、底盤系統(tǒng)等在內(nèi)的時(shí)延要求都是微秒級(jí)的［6］。

圖5 交換機(jī)數(shù)據(jù)流匹配過(guò)程

由于車內(nèi)大多信號(hào)數(shù)據(jù)量很小，時(shí)延精度要求高，因此，等待流表建立產(chǎn)生的時(shí)延會(huì)對(duì)新數(shù)據(jù)的端到端時(shí)延及網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生較大影響。新型IVN架構(gòu)下端到端時(shí)延問(wèn)題不同于混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為了降低數(shù)據(jù)端到端的時(shí)延，需要降低建立流表的時(shí)延，其中控制器放置位置會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延和性能產(chǎn)生較大影響［16］。

2.2 問(wèn)題建模

針對(duì)在新型IVN拓?fù)渲腥绾未_定所需控制器的最佳數(shù)量以及放置在何處2個(gè)問(wèn)題進(jìn)行建模，涉及的符號(hào)及具體含義如表1所示。

表1 問(wèn)題模型使用的數(shù)學(xué)符號(hào)及含義

交換機(jī)與控制器間采用帶內(nèi)通信模式，兩者之間的信息交互為同一傳輸路徑的雙向通信，因此單向最優(yōu)也代表雙向最優(yōu)。以Packet-in消息上傳為例建立模型，Packet-in消息引發(fā)的時(shí)延如圖6所示。從交換機(jī)v'1向控制器c1傳輸Packet-in消息產(chǎn)生的時(shí)延主要由DTi、DPi、DSPi、DQ組成。

圖6 Packet-in消息產(chǎn)生的時(shí)延

式中：w1為特定鏈路的帶寬，由網(wǎng)絡(luò)接口的最小傳輸速率決定；DTi為數(shù)據(jù)推送到物理鏈路上花費(fèi)的時(shí)間；DPi為數(shù)據(jù)在鏈路上傳播一定的距離，即從發(fā)送端到接收端所花費(fèi)的時(shí)間；DSPi為指交換機(jī)處理所接收到的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間；DQ為基于排隊(duì)論求解的控制器產(chǎn)生的排隊(duì)與處理時(shí)延之和；h為連接到控制器的交換機(jī)個(gè)數(shù)；μ為控制器對(duì)流的平均服務(wù)速率；λ為交換機(jī)發(fā)送數(shù)據(jù)流的到達(dá)速率［15］。因此，從v'm到ck的時(shí)延計(jì)算公式為

DTi受數(shù)據(jù)幀大小和鏈路帶寬的影響，通常對(duì)于同一網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備來(lái)說(shuō)是固定值。DPi主要受2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離以及信號(hào)在不同介質(zhì)上的傳輸速率影響。DSPi受其處理能力及負(fù)載影響，將此假定為1個(gè)定值［14］。控制器產(chǎn)生的時(shí)延影響因素較多。

以最小化交換機(jī)到控制器總時(shí)延為優(yōu)化目標(biāo)，約束條件如下：整個(gè)子網(wǎng)需要覆蓋所有的節(jié)點(diǎn)和鏈路；1個(gè)節(jié)點(diǎn)或鏈路只能分配給1個(gè)子網(wǎng)；任意2個(gè)控制器不可處于相同的節(jié)點(diǎn)上；控制域k中的控制器只能位于控制域k中的節(jié)點(diǎn)上。表示為

2.3 算法設(shè)計(jì)

不考慮鏈路發(fā)生失效情況下，通過(guò)k-medoids聚類算法完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭澐?，確定控制器的最優(yōu)位置。通過(guò)輪廓分析算法確定用于給定拓?fù)涞目刂破髯罴褦?shù)量。本質(zhì)上，網(wǎng)絡(luò)劃分問(wèn)題類似于聚類問(wèn)題，解決方案從聚類算法中借以引用，但是標(biāo)準(zhǔn)的聚類算法不能直接用于網(wǎng)絡(luò)分區(qū)問(wèn)題。標(biāo)準(zhǔn)的聚類算法中都是基于歐式距離來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇，歐式距離不能直接用于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭澐?，因?yàn)闅W式距離路徑中可能不存在物理鏈接。

對(duì)k-medoids算法作出相應(yīng)改進(jìn)：在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲腥我膺x擇k個(gè)初始中心，對(duì)所有未選擇的交換機(jī)節(jié)點(diǎn)分別計(jì)算到初始中心的時(shí)延Dv-c(v,ci)，若

則v映射于ci，計(jì)算i分區(qū)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)到分區(qū)初始中心的總時(shí)延D總(v',ci)；用i分區(qū)內(nèi)非中心點(diǎn)去替代中心點(diǎn)，重新計(jì)算分區(qū)總時(shí)延D總(v',v't)，t取1,2,…,m；比較i分區(qū)內(nèi)總時(shí)延大小，選取分區(qū)內(nèi)總時(shí)延最小的點(diǎn)作為質(zhì)心；計(jì)算比較其他分區(qū)的總延時(shí)，直至確定k個(gè)分區(qū)的新質(zhì)心。通過(guò)計(jì)算由物理鏈路相連的任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)間時(shí)延，基于節(jié)點(diǎn)間的時(shí)延來(lái)確定交換機(jī)與控制器的映射關(guān)系以及控制器的最優(yōu)位置，而不是基于歐式距離來(lái)確定。

在IVN中部署單個(gè)控制器，易帶來(lái)單點(diǎn)故障，影響汽車的安全運(yùn)行，為降低故障風(fēng)險(xiǎn)，提高可靠性，部署至少2個(gè)控制器。通過(guò)輪廓分析算法來(lái)確定控制器的最佳數(shù)量，在提升網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)節(jié)約成本。聚類評(píng)估算法-輪廓分析算法關(guān)鍵步驟如下：首先，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)i到同簇其他節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)延ai，稱為節(jié)點(diǎn)i的簇內(nèi)不相似度；其次，計(jì)算節(jié)點(diǎn)i到其他某簇cj的所有節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)延bij，稱為節(jié)點(diǎn)i與簇cj的不相似度，定義節(jié)點(diǎn)i的簇間不相似度為

根據(jù)節(jié)點(diǎn)i的簇內(nèi)不相似度ai和簇間不相似度bi，計(jì)算節(jié)點(diǎn)i的輪廓系數(shù)為

最后，重復(fù)以上步驟，計(jì)算出所有點(diǎn)的輪廓系數(shù)，計(jì)算并比較不同k值的平均輪廓系數(shù)為

通過(guò)輪廓分析算法計(jì)算出的平均輪廓系數(shù)取值為[-1,+1]，平均輪廓系數(shù)越接近+1，表明分區(qū)聚類效果越好，時(shí)延降低效果越明顯。

3 實(shí)驗(yàn)分析

新架構(gòu)下不同實(shí)際功能及車型中IVN拓?fù)涔?jié)點(diǎn)數(shù)不同，參考文獻(xiàn)［17-18］，結(jié)合實(shí)際車身架構(gòu)及相關(guān)器件間分布關(guān)系，以節(jié)點(diǎn)數(shù)為31的高配轎車IVN拓?fù)溥B接（圖7）為例，進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)?；谳喞治鏊惴ㄅck-medoids算法，通過(guò)MATLAB R2018b進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，評(píng)估IVN中最優(yōu)控制器數(shù)量以及k-medoids算法在降低時(shí)延方面的性能，并與optimal k-means（OK）算法［19］進(jìn)行比較，驗(yàn)證優(yōu)化機(jī)制的有效性。在多個(gè)不同拓?fù)渖蠈?duì)輪廓分析算法以及k-medoids算法進(jìn)行了相關(guān)驗(yàn)證分析，結(jié)果證明其算法具有良好的魯棒性。

文中主要對(duì)圖7進(jìn)行分析研究，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)真實(shí)性，實(shí)驗(yàn)環(huán)境及仿真參數(shù)［1,20］如表2所示。

圖7 新型IVN拓?fù)溥B接圖

表2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及仿真參數(shù)

不同控制器數(shù)量的群集質(zhì)量如圖8所示，通過(guò)基于群集內(nèi)時(shí)延變化的輪廓系數(shù)來(lái)衡量。輪廓系數(shù)接近+1，表明某個(gè)聚類與其相鄰聚類之間的高度不相似性；輪廓系數(shù)接近-1，表明聚類之間的高度相似性，是聚類效果差的標(biāo)志。通過(guò)計(jì)算不同控制器數(shù)量（分區(qū)數(shù)量）的平均輪廓系數(shù)，對(duì)不同分區(qū)數(shù)的輪廓進(jìn)行評(píng)估，得到圖9。平均輪廓系數(shù)越大，分區(qū)聚類效果越好，時(shí)延降低效果越明顯。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，部署2個(gè)控制器是最佳選擇，因?yàn)橛写罅康墓?jié)點(diǎn)具有高輪廓系數(shù)，平均輪廓系數(shù)最大。

圖8 不同控制器數(shù)量的輪廓圖

圖9 不同控制器數(shù)量平均輪廓系數(shù)關(guān)系

為給控制器挑選最優(yōu)位置，以最小化交換機(jī)到控制器總時(shí)延為優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)k-medoids算法得到的2個(gè)控制器最優(yōu)放置位置及交換機(jī)與控制器間映射關(guān)系如圖10所示。

圖10 新型IVN拓?fù)?個(gè)控制器最佳布局

為了驗(yàn)證該算法的有效性，將k-medoids算法與OK算法分別在圖7所示的拓?fù)渖线M(jìn)行驗(yàn)證，2種算法的不同控制器數(shù)量與交換機(jī)到控制器總時(shí)延的關(guān)系如圖11所示，總時(shí)延為各個(gè)交換機(jī)傳輸控制信令到所屬控制器產(chǎn)生的時(shí)延之和。從結(jié)果來(lái)看，k-medoids算法的曲線變化趨勢(shì)與圖9中預(yù)測(cè)效果基本一致。當(dāng)控制器數(shù)量由1個(gè)變?yōu)?個(gè)時(shí)，交換機(jī)到控制器的總時(shí)延顯著減少，大約減少31.3%，網(wǎng)絡(luò)性能得到較大改善。而后，控制器數(shù)量的增加對(duì)總時(shí)延的降低效果不顯著。實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明，除放置控制器數(shù)量為1的情況外，k-medoids算法降低交換機(jī)到控制器總時(shí)延的效果明顯高于OK算法，進(jìn)一步證明了低時(shí)延優(yōu)化機(jī)制的有效性。

圖11 k-medoids算法與OK算法效果對(duì)比

4 結(jié)論

針對(duì)傳統(tǒng)IVN中存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)的基于SDN的新型IVN架構(gòu)有效提高了汽車EEA的靈活性，降低了車與車、車與外界相連的技術(shù)門檻。同時(shí)，在IVN上更靈活地實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)的增加、刪除、更換以及程序軟件的后期維護(hù)升級(jí)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明：通過(guò)輪廓分析算法能較好地確定拓?fù)渲凶罴芽刂破鲾?shù)量，通過(guò)k-medoids算法能有效降低建立流表的時(shí)延。此優(yōu)化機(jī)制能夠進(jìn)一步降低IVN端到端的時(shí)延，提升IVN的性能。文中主要研究了新型IVN架構(gòu)下流表建立時(shí)延對(duì)車內(nèi)小數(shù)據(jù)流信號(hào)的影響，并對(duì)交換機(jī)到控制器間的時(shí)延進(jìn)行了優(yōu)化。針對(duì)IVN中包含娛樂(lè)系統(tǒng)在內(nèi)大數(shù)據(jù)流的時(shí)延優(yōu)化問(wèn)題還暫未考慮，后續(xù)將針對(duì)交換機(jī)到交換機(jī)的時(shí)延問(wèn)題進(jìn)行深入研究與分析，進(jìn)一步考慮各交換機(jī)不同發(fā)包模式下對(duì)其網(wǎng)絡(luò)性能的影響，更好地優(yōu)化IVN中端到端的時(shí)延。