车联网的探讨 哪些值得我们期待
5 学术研究
关于物联网的国际学术会议影响力正逐渐增强，各国研究基金的支持规模不断加大。然而处于探索的初期，现已发布的学术成果还不多，发表的论文比较多的还是指出研究方向的前瞻性研究。下面对现有的比较有影响力的学术成果进行简述和加以分类。
5.1物联网方面
物联网的研究普遍基于应用。我们从以下方面分别选择具有代表性的论文加以讨论。
1）rfid与传感器研究。
rfid是物联网最基本的关键技术，得到了广泛研究。liu等［10］主要研究了在物联网中如何同时读取多个被动rfid标签, 使得读取的标签之间冲突减少，从而实现加快辨识物品的目的。
传感器节点已经广泛应用到人们平时的生活和工作之中。不同于传统的传感器组网方式，文献［11］提出了一种基于周围情况而自发分簇组成动态传感网的方式。这样的组网形式在物流运输中，在bsn（body sensor network）这些动态性较高的场景中将有比较好的应用前景。文中设计了名为tandem的算法，用于移动传感器节点可以根据情景感知的内容自发的分簇的组成网络，并且tandem可以实现重新分簇组网的功能，如果情景感知内容不变，则保持网络的连通。
2）模型研究。
物联网最直接的应用就是在供应链和物流上。文献［12］针对物联网中的供应链，提出一个计算其效能的数学模型。通过这个数学模型，可以估计在使用不同的供应链系统设计策略的情况下所达到的效果和投入的成本，从而为使用者提供选择策略的依据。在建立数学模型的过程中，作者将检测设备分为条形码、rfid、无线传感器，将供应链分成了供应商、运输商、消费者，以这六项要素为基础建立了数学模型。
3）数据处理研究。
如前文所述，数据处理在物联网中的研究也是有其重要价值的。ons（object naming service）服务是一种集中式的查找服务，类似于因特网中的dns服务。通过ons，人们可以通过货品上的电子产品号来查找这件货品的制造商。但是文献［13］作者发现，现在的ons服务中有一个不足，即由于ons服务的根节点不止一个，每个国家都可以有自己的ons服务根节点，这就使得在多个ons服务之间查找货品信息变得不方便。作为改进，论文提出了mons（multipolarity for the ons）服务，这是在ons服务的基础上通过增加基础设施，使得人们可以通过一次在ons服务中的查询就能找到相应货品的信息，即使这条信息在其他的ons服务中。
4）信息安全研究。
文献［14］研究了信息安全的问题。在供应链系统中，组织之间需要交换货品的信息，比如一批货品从供应商手上交到运输商手上，供应商会将货品的rfid信息一起转交。epcis协议是用来规定这些信息的交换的。作者提出epcis协议在访问权限控制上存在不足，使得协议无法限制哪些人可以访问哪些信息。作者在epcis协议的基础上提出了一种新的基于规则的协议，通过定义访问规则来限制用户访问，保证信息的安全。
5）标准化研究。
rellermeyer等［15］中针对物联网中多种多样的软件以及硬件设施，提出要将软件模块化，并且设定一种标准，来规范物联网系统中软硬件的接口。文中使用osgi模型作为软件接口的标准，并且在这基础上建立了一个实验系统名为bug。在bug系统中，物联网系统中的各个模块实现了很好的融合。
5.2车联网方面
车联网领域相关的论文一般是基于大规模的城市交通网络，利用已经收集的数据集和城市电子地图进行分析和建模的。针对以下方面分别介绍。
1）车辆轨迹gps数据处理。
在车辆上安装gps设备获得车辆的实时位置信息，车辆之间通过无线通信将搜集到的数据汇报给数据中心。li等［16］研究如何实现gps数据与电子地图之间的精确匹配，文章中基于距离和角度分别提出了两个地图匹配算法（nma和ema）， 并且给出了真实场景中的测试结果。
2）延迟容忍网络（delay tolerant network，dtn) 协议设计与测试。
车联网是一类典型的dtn网络，通过搜集大规模车辆网络的gps数据，可以为dtn网络的协议设计提供真实的测试环境。 这一方面所取得的研究成果相对来说较多。例如，文献［17-18］研究suvnet（shanghai urban vehicular network）网络的移动模型、拓扑结构和联通性，测试了已有路由协议在实时数据上的性能，并基于距离向量设计了dear路由协议以提高数据包传输成功率。文献［19］利用公共汽车在城市网络中的独特性，设计了bler路由协议。
3）dtn网络中的资源分配策略。
lee［20］综合考虑了dtn网络中链路调度、路由协议与数据副本分发，抽象为多目标优化问题。基于局部信息和瞬时信息，作者用贪心的思想设计了分布式的dmc算法，并且给出了真实gps数据上的测试结果。
4）交通状况的智能感知。
文献［21］利用车辆网络监控交通状况，利用suvnet网络的gps数据对基于连接和基于车辆的两种算法进行性能测试和分析；文献［22］基于统计方法设计了感知交通状况的预测模型，该模型利用单信道单频谱，基于历史信息迭代地估计路面上的实时交通状况。除此之外，ibm公司推出商业的交通预测模型，已经在新加坡等地进行了部署和应用，实测过程取得了较好的估计、预测、感知精度。
5）车联网运动模型分析。
文献［23］基于马尔可夫模型对车辆网络进行数据挖掘，找到车辆的移动模式，为车辆之间的通信协议设计提供依据。文献［24］考察和分析了城市内部任意两辆车之间相遇时间间隔的分布，发现其很好地符合幂指数曲线。城市交通中存在聚簇现象，车辆的运动有围绕交通热点的趋势，作者认为这是造成车辆相遇间隔呈现指数分布的原因。文献［25］进一步研究了城区车辆分布，假设车辆装备处传感器用于感知邻居车辆，作者利用聚簇算法挖掘城市交通中的热点区域。
文献［26］在很多类数据集上研究了人的、车的移动轨迹，通过深入分析和挖掘，发现其中包含两大特性：时序稳定性和存在低级结构。由此，为移动网络设计了有效的定位算法。
6）智能导航系统。
出租车司机如何最短时间内到达目的地？如何为道路上的乘客找到最近的出租车？出租车选择什么样的行驶路线，能够在最短的距离内最有机会搭到乘客？这些问题分别由文献［27-29］给予了回答。
7）智能车场管理系统。
众多的商城、购物中心、工业园区和写字楼群等都建有相应的停车场，管理数量庞大的车位是一个重要挑战。停车场通过在每个车位安装传感器，可以实现对车位使用情况的实时监控，进行自动化管理。lin等［30］利用调和函数构造了车位信息场，司机通过势场梯度可以方便地停车。
