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基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法

吴黎兵, 范静, 王婧, 聂雷, 王浩

吴黎兵, 范静, 王婧, 聂雷, 王浩. 基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(11): 2475-2486. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20170368
引用本文: 吴黎兵, 范静, 王婧, 聂雷, 王浩. 基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(11): 2475-2486. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20170368
Wu Libing, Fan Jing, Wang Jing, Nie Lei, Wang Hao. Emergency Message Broadcast Method Based on Huffman-Like Coding[J]. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(11): 2475-2486. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20170368
Citation: Wu Libing, Fan Jing, Wang Jing, Nie Lei, Wang Hao. Emergency Message Broadcast Method Based on Huffman-Like Coding[J]. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(11): 2475-2486. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20170368
吴黎兵, 范静, 王婧, 聂雷, 王浩. 基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(11): 2475-2486. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2017.20170368
引用本文: 吴黎兵, 范静, 王婧, 聂雷, 王浩. 基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(11): 2475-2486. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2017.20170368
Wu Libing, Fan Jing, Wang Jing, Nie Lei, Wang Hao. Emergency Message Broadcast Method Based on Huffman-Like Coding[J]. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(11): 2475-2486. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2017.20170368
Citation: Wu Libing, Fan Jing, Wang Jing, Nie Lei, Wang Hao. Emergency Message Broadcast Method Based on Huffman-Like Coding[J]. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(11): 2475-2486. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2017.20170368

基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法

基金项目: 国家自然科学基金项目(61472287,61572370,61772377);湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA068);武汉市科技计划项目(2016060101010047)
详细信息
  • 中图分类号: TP391

Emergency Message Broadcast Method Based on Huffman-Like Coding

  • 摘要: 城市的发展为车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)(也称车联网)提供了广阔的应用空间,其中紧急消息广播方法则是应用的一个重点研究内容.紧急消息广播需要满足低延迟、高可靠和高可扩展性等服务质量方面的要求.现有的紧急消息广播方法在选择下一跳转发节点时,假定每一个位置均有大致相等的概率被选为中继区域,对所有位置的节点一视同仁,缺乏针对最优节点位置分布规律的研究,不能较好地适应最优转发节点的分布情况.而降低紧急消息传播延迟的关键是快速确定合适的中继转发节点.因此,为了进一步提高紧急消息广播的及时性,降低传播延迟,提出一种采用类哈夫曼编码的紧急消息广播方法.首先分析了城市道路中最优转发节点的概率分布情况,然后在此基础上利用哈夫曼编码的原理,设计了一种能够最小化最优节点选取时间的快速分区方法,最终达到快速确定最优中继节点,降低紧急消息广播延迟,提高紧急消息传播速度的目的.仿真实验证明:该方法在不同场景中能够降低5.3%~18.0%的紧急消息广播时延,提高89%~24.5%的紧急消息传播速度.
    Abstract: The development of urban city greatly promotes the application of vehicular ad-hoc network, among which the safety-related emergency message broadcast is one of the key research points. The emergency message broadcast needs to meet the requirements for the quality of service such as low latency, high reliability, high scalability and so on. Most existing emergency message broadcasting methods, when selecting the next hop forwarding node, assume that there is an approximately equal probability of being selected as the relay area for each location, and the nodes of all positions are treated equally, which lacks the study of the distribution of the optimal node position so that it cannot adapt well to the distribution of the optimal forwarding node. However, the key to reducing the delay in emergency messaging is to quickly determine the appropriate relay forwarding node. Therefore, in order to further improve the timeliness of emergency message broadcasting and reduce the propagation delay, in this paper, we propose a Huffman coding-based emergency message broadcasting method. Generally, we first analyze the probability distribution of the optimal forwarding nodes in urban roads. And based on it, we then use the principle of Huffman coding to design a fast partition method, which can achieve the goals of quickly selecting optimal relay node, reducing the delay of emergency message broadcast, and improving the speed of emergency message transmission by minimizing the optimal node selection time. Our simulation results show that the proposed method can reduce the delay of emergency message broadcasts in different scenarios by 5.3%~18.0%, and improve the speed of emergency message transmission by 8.9%~24.5%.
  • 期刊类型引用(19)

    1. 包晓丽. 可信数据空间:技术与制度二元共治. 浙江学刊. 2024(01): 89-100+239-240 . 百度学术
    2. 林宁,张亮. 基于联邦学习的个性化推荐系统研究. 科技创新与生产力. 2024(04): 27-30 . 百度学术
    3. 李璇,邓天鹏,熊金波,金彪,林劼. 基于模型后门的联邦学习水印. 软件学报. 2024(07): 3454-3468 . 百度学术
    4. 洪榛,冯王磊,温震宇,吴迪,李涛涛,伍一鸣,王聪,纪守领. 基于梯度回溯的联邦学习搭便车攻击检测. 计算机研究与发展. 2024(09): 2185-2198 . 本站查看
    5. 陈卡. 基于模型分割的联邦学习数据隐私保护方法. 电信科学. 2024(09): 136-145 . 百度学术
    6. 余晟兴,陈钟. 基于同态加密的高效安全联邦学习聚合框架. 通信学报. 2023(01): 14-28 . 百度学术
    7. 林莉,张笑盈,沈薇,王万祥. FastProtector:一种支持梯度隐私保护的高效联邦学习方法. 电子与信息学报. 2023(04): 1356-1365 . 百度学术
    8. 顾育豪,白跃彬. 联邦学习模型安全与隐私研究进展. 软件学报. 2023(06): 2833-2864 . 百度学术
    9. 郭松岳,王阳谦,柏思远,刘永恒,周骏,王梦鸽,廖清. 面向数据混合分布的联邦自适应交互模型. 计算机研究与发展. 2023(06): 1346-1357 . 本站查看
    10. 陈宛桢,张恩,秦磊勇,洪双喜. 边缘计算下基于区块链的隐私保护联邦学习算法. 计算机应用. 2023(07): 2209-2216 . 百度学术
    11. 高莹,陈晓峰,张一余,王玮,邓煌昊,段培,陈培炫. 联邦学习系统攻击与防御技术研究综述. 计算机学报. 2023(09): 1781-1805 . 百度学术
    12. 张连福,谭作文. 一种面向多模态医疗数据的联邦学习隐私保护方法. 计算机科学. 2023(S2): 933-940 . 百度学术
    13. 周赞,张笑燕,杨树杰,李鸿婧,况晓辉,叶何亮,许长桥. 面向联邦算力网络的隐私计算自适激励机制. 计算机学报. 2023(12): 2705-2725 . 百度学术
    14. 莫慧凌,郑海峰,高敏,冯心欣. 基于联邦学习的多源异构数据融合算法. 计算机研究与发展. 2022(02): 478-487 . 本站查看
    15. 陈前昕,毕仁万,林劼,金彪,熊金波. 支持多数不规则用户的隐私保护联邦学习框架. 网络与信息安全学报. 2022(01): 139-150 . 百度学术
    16. 侯坤池,王楠,张可佳,宋蕾,袁琪,苗凤娟. 基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型. 计算机应用研究. 2022(04): 1071-1074+1104 . 百度学术
    17. 詹玉峰,王家盛,夏元清. 面向联邦学习的数据交易机制. 指挥与控制学报. 2022(02): 122-132 . 百度学术
    18. 肖林声,钱慎一. 基于并行同态加密和STC的高效安全联邦学习. 通信技术. 2021(04): 922-928 . 百度学术
    19. 刘飚,张方佼,王文鑫,谢康,张健毅. 基于矩阵映射的拜占庭鲁棒联邦学习算法. 计算机研究与发展. 2021(11): 2416-2429 . 本站查看

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  • 发布日期:  2017-10-31

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