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车载异构网络中基于多维属性融合的垂直切换方法
摘要
车载异构网络作为一个多层次且具有异构性的网络，不同层的节点可能拥有不同的意义和不同的属性。为了更好地利用车载异构网络中多维属性信息，本文提出了一种基于多维属性融合的垂直切换方法。该方法结合了结构相似度和属性相似度来选择最优的切换目标，并考虑了不同属性之间的权重分配问题。实验结果表明，该方法可以显著提高车载异构网络的性能和鲁棒性。
关键词：车载异构网络；多维属性融合；垂直切换方法；结构相似度；属性相似度；权重分配
Abstract
Asamulti-levelandheterogeneousnetwork,thevehicularheterogeneousnetworkmayhavenodeswithdifferentmeaningsandattributesatdifferentlevels.Inordertobetterutilizethemulti-dimensionalattributeinformationinvehicularheterogeneousnetworks,thispaperproposesaverticalswitchingmethodbasedonmulti-dimensionalattributefusion.Thismethodcombinesstructuralsimilarityandattributesimilaritytoselecttheoptimalswitchingtarget,andconsiderstheproblemofweightallocationbetweendifferentattributes.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcansignificantlyimprovetheperformanceandrobustnessofvehicularheterogeneousnetworks.
Keywords:vehicularheterogeneousnetwork;multi-dimensionalattributefusion;verticalswitchingmethod;structuralsimilarity;attributesimilarity;weightallocation
1.研究背景
随着智能化、自动化和信息化的不断发展，车载异构网络已经成为实现高效通信和信息交换的重要手段。它是一种具有多层次、复杂性和异构性的网络，可以包括行车安全、信息娱乐等多种应用场景。车载异构网络有着许多独特的特点，如高度动态性、时变性、不确定性、复杂多样性，阻碍了其通信性能的提升。
当车辆在行驶过程中从一条道路切换到另一条道路时，它需要从当前网络节点切换到另一个网络节点。这种垂直切换是车载异构网络中最常见的一种操作，它会对网络的性能、鲁棒性和能源效率等方面产生深远的影响。目前，对车载异构网络中的垂直切换问题已经进行了广泛的研究，许多方法已经被提出，如基于信号强度、信噪比、时延和网络拓扑等方面的策略。
然而，这些方法通常忽略了车载异构网络中的多维属性信息，导致选择不合适的目标节点和粗略的权重分配。因此，本文提出了一种基于多维属性融合的垂直切换方法，旨在充分利用多维属性信息，提高垂直切换的效率和精度。
2.研究内容
2.1垂直切换基础
车载异构网络中的垂直切换是指当车辆从一个网络节点切换到另一个网络节点时所需的操作。通常情况下，车辆在当前节点与目标节点之间可能存在多条可用路径，其选择需要考虑到多种因素，如时延、信号强度、网络拓扑结构等。
传统的垂直切换方法通常选择信号强度等简单的因素来计算最优切换目标。但是，这些方法忽略了在车载异构网络中存在的多维属性信息，如车辆类型、行车速度、网络连接数、信道状态等，会导致选择不合适的目标节点和粗略的权重分配。因此，在进行垂直切换操作时，应将多维属性信息考虑进去。
2.2多维属性融合
为了更好地利用车载异构网络中的多维属性信息，本文提出了一种多维属性融合方法。该方法可以将不同属性之间的权重分配考虑进去，并通过结合属性相似度和结构相似度来选择最优的切换目标。
具体来说，首先需要对车载异构网络中的多个属性进行评估，得到每个节点对应属性的值。然后，为每个属性计算相应的权重，以便在多维属性融合过程中得到更加准确的结果。在多维属性融合过程中，通过结合属性相似度和结构相似度，对车载异构网络中的节点进行排名，并选择最优的切换目标。
2.3案例研究
为了验证多维属性融合方法的有效性，本文对其进行了案例研究。在这个案例研究中，使用了适用于车载异构网络的数据集，包括车辆类型、速度、网络连接数和信道状态等信息。
实验结果表明，多维属性融合方法可以显著提高垂直切换的