18寒假

Rounting in Internet of Vehicles:A Review

主要工做

概述現有所提出的IOV中路由協議及其評估方法，並按必定標準對它們進行分類。

路由協議分類

基於傳輸策略分類

• 單播：經過hop-by-hop或carry-and-forwarding機制將數據從源傳輸到單目的地。hop-by-hop機制中中間節點（車輛）單純轉發數據包，不作處理，而carry-and-forwarding中的中間節點能夠在流中攜帶本地數據（ they can carry data until a forward decision is made by their routing algorithm）
• 廣播：多用於廣播與交通狀況，天氣，緊急事件相關的消息。

• 基於位置的廣播：將數據從源傳輸到某個區域（相關區域）內全部的節點（車輛）。

  基於信息要求分類

• 基於拓撲：因爲移動性，查找和維護都很是困難。
• 基於位置：Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR)是一種基於位置的路由算法，它使用貪婪轉發將數據包轉發到始終逐步接近目標的節點。
• 基於地圖：Traffic-Light-Aware Routing (STAR)利用實時的交通模式和信號燈來決定如何轉發數據包。

• 基於路徑：Vehicle-Assisted Data Delivery (VADD)利用可預測的車輛移動性來計算分組傳送延遲並找到轉發分組的下一條路。VADD使用三種轉發協議：位置優先，方向優先和混合VADD。

  時延敏感

• 對時延敏感：須要頻繁交換道路信息，估計道路延遲並以此選擇最佳路徑。

• 對時延容忍：能夠容忍必定程度的鏈接缺失，所以一般採用carry-and-forwarding機制。

  場景維度

• 1D：車輛以相同或相反的方向運動，好比高速公路。
• 2D：基於平面的路由轉發。

• 3D：Three-Dimensional scenario oriented Routing (TDR)利用3D信息，逐跳創建路由，儘可能將數據包發送到同一平面的鄰接節點。

  目標網絡類型

• 異構網絡：咱們能夠經過肯定如下內容來解決異質IoV中的路由問題：越區切換的時間，VANET中的網關節點，以及傳輸數據包的無線技術，以及車輛的IP尋址和移動性管理。

評估方法

交通仿真——數據集

配置良好的數據集對於關注本身的主題很是有幫助。好比SUVnet,經過收集三個月GPS數據來重建車輛行駛軌跡。

網絡仿真

綜合框架

可使用鬆散和緊密集成的方法來組合交通和網絡仿真，後者支持網絡提供反饋來調整車輛移動軌跡，好比前方道路擁堵等，前者不支持。

Security of communications in connected cars Modeling and safety assessment

主要工做

討論這些IOV中的安全挑戰並審查最早進的車載無線解決方案。

攻擊類型

IOV中，大量數據在空中傳播，這基本上意味着某人（黑客）和未受權方可能有輸入數據，修改記錄，攻擊系統和每次車輛移動的方法。

• 數據真實性。
  
• 可用性攻擊，這種類型的攻擊主要利用帶寬和傳輸功率的限制來使IoV系統崩潰。
  
• 認證系統攻擊，IOV的移動性致使車輛須要頻繁，不穩定地訪問網絡，這使得Sybil攻擊（經過在對等網絡中僞造身份進行攻擊）很容易找到機會。
  
• 保密攻擊，保證敏感數據只能被受權的節點訪問。
  

• 路由攻擊，路由過程當中有四種不一樣的攻擊類型：竊聽，拒絕服務，假裝，路由修改。

  解決方法

• 車輛外部接口，保護數據不被竊取以及不容許未受權的訪問內部信息。
  
• 網絡層數據，使用公開密鑰等方法構建一個車載網絡的安全框架。
  

• 安全網關，安全網關是聯網車輛中實施隱私保護和安全存儲的理想平臺，其最重要的功能就是其防火牆將外部接口與安全關鍵的車內網絡分開。

Software-Defined Networking for Internet of Things:A Survey

主要工做

討論了SDIOT架構中不一樣網絡的要求和調整。

邊緣網絡

彙總數據，包括消除不一樣類型設備的數據差別和對非結構化數據的整合。SANTO中使用單一聚合器經過制定優化策略構建樹狀拓撲使得網絡中的數據彙總並使流量最小化。

接入網絡

• 兩個網絡層集成，對於兩種不一樣類型的設備，使得它們能以有效的方式通訊。
• 動態資源分配（可編程），確保網絡流量負載均衡以及知足特色應用的特定要求。

• 分佈式體系結構：網絡體系結構必須簡單以最大限度地下降複雜性，以便多個供應商能夠參與到單個平臺中以提供服務。

  核心網絡

• 充足的安全機制。
• 分類機制，用以有效搜索整個網絡。

• 流量分配機制。

  數據中心

• 有效地分別處理長/短器流量。
• 根據流量動態部署VM以知足客戶需求並最小化成本。
• 動態請求映射技術在數據中心之間分配請求來解決服務過分分配或分配不足的問題。

• 數據中心中VN的遷移。

Toward Cloud-based Vehicular Networks with Efficient Resource Management

提出問題

IOV中，全部車輛的大量數據收集和計算對現有的計算和存儲資源提出挑戰。

主要工做

將雲計算集成到車輛網絡中，並提出資源分配策略。

• 資源分配：每次預留必定資源給遷入的VM。當VM數量改變時給每一個VM從新分配計算和存儲資源。本地建立VM時從新計算不會考慮預留資源，而遷入時會將預留資源算入。

  實驗結果

  實驗比較了在不一樣比例的保留資源下，隨着本地VM生成速率上升時，VM丟棄（不能知足VM資源需求時丟棄）的機率。
  

Software-Defined Networking for RSU Clouds in Support of the Internet of Vehicles

提出問題

IOV雲平臺中服務供應商根據不斷變化的需求將網絡從新配置，從而致使大數據或控制平面擁塞。

主要工做

提出一種由傳統RSU和專用微型數據中心組成的RSU雲架構，新穎之處在於使用SDN來實現VM的動態實例化，遷移和複製服務。並制定整數線性規劃問題來模擬雲資源管理。

實驗結果

利用mininet仿真比較了兩種方法和基於成本的優化在VM遷移，時延以及控制平面的修改狀況。

Internet of Vehicles: From intelligent grid to autonomous cars and vehicular fogs

提出問題

討論從智能車輛網到車輛霧（the equivalent of instantaneous Internet cloud for vehicles）和自主互聯網鏈接車輛的演變。

主要工做

闡述了智能車輛霧的應用場景和挑戰，並評估其主要功能的性能。

實驗結果

實驗模擬了在一個霧中車輛發出一個資源請求時的預期命中率（Expected hit ratio）。並用正太分佈表示資源屬性，用Zipf分佈表示屬性熱度。

VC_bots a vehicular cloud computing testbed with mobile robots

提出問題

目前對於IOV的實驗大都是基於仿真，與實際有很大差距。少數幾個試驗場的成本過高不能公開使用。

主要工做

構建一個爲IOV實驗服務的實驗平臺，包括基於OpenStack的遠程雲服務器和搭載完整Linux系統的模擬車輛。支持建立地圖，規劃車輛路徑，V2V通訊以及SDN相關應用。

實驗結果

評估了實驗平臺的消息性能，與WiFi的理論54Mbps帶寬相比，用戶有效載荷吞吐量最高可達無線總帶寬的37％。