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摘要：本发明涉及车载自组织网络技术领域，提供一种基于感知消息广播和概率推导的车辆密度估计方法，利用车载自组网中车辆周期性广播的感知消息进行密度估计，首先分析每个邻居节点i的平均位置和接收到的消息数量，进而计算点对点数据包接收概率；随后得到随接收距离变化的PRP函数；通过概率推导计算出节点感知率和平均感知比率（AAR），最终结合感知到的车辆数量和AAR来估计车辆密度，整个过程无需额外的通信开销，仅依赖接收到的感知消息，并通过概率模型考虑了消息丢失对密度估计的影响，用于精确地评估车辆密度，便于进行拥塞控制，以提高车辆通信的可靠性、准确性和实时交通的安全性。
主权项：1.一种基于感知消息广播和概率推导的车辆密度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S101：对于任一观察节点O，初始化观察间隔、数据速率、发送范围R、观察距离增量、观察距离参数；S102：观察节点O采集邻居节点们发来的感知消息，根据接收到的感知消息分析每个邻节点i的平均位置和接收到感知消息的数量；S103：计算观察节点O接收到相邻节点i的数据包的接受率，，其中为观察节点在观测周期内成功接收到i发来的数据包的数量，为节点i在观测周期内发送的数据包的总数；S104：对于对应到同一观察距离的k个车辆节点，计算这k个节点的平均PRP作为观察距离r处的PRP；S105：得到m个在观察距离下的PRP，与对应的观察距离组成m个样本点，用最小二乘法做线性拟合得到随接收距离变化的PRP函数；S106：根据拟合的PRP函数，评估应用层感知概率NAP，NAP为在观测周期内，接收方至少成功接收到发送方发送的一个数据包的概率；S107：根据感知概率NAP计算被感知车辆所占的平均感知比率AAR，平均感知比率AAR为被标记节点感知到的邻居数量与总邻居数量的比率；S108：根据感知到的车辆数量和被感知车辆比率AAR对车辆密度进行估计，采用如下计算公式计算的车辆密度为： ；其中，，是发送范围，指的是感知到的车辆的数量。
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百度查询： 黑龙江大学 一种基于感知消息广播和概率推导的车辆密度估计方法
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