车联网环境下基于QoS的行车主动服务选取方法

针对动态网络环境和交通环境中行车主动服务系统(driving active service system,DASS)的服务质量(quality of service,QoS)波动的问题,提出一种基于动态QoS的DASS选取方法。该方法首先对DASS的评价维度及其Qo S波动区间进行建模,并据此计算候选服务QoS和行车用户需求QoS的相似度。再基于熵值法计算每个行车服务QoS参数的客观权重,并结合行车用户主观偏好得到DASS-QoS参数的综合权重。两者相结合得到每个服务的推荐度并据此对其进行选取。在仿真实验中以实时动态路径规划为例,仿真结果表明:相比于传统的行车信息服务系统,DASS可以在油耗相当的情况下,平均节约9%的时间,而且越早感知拥堵信息,对时间和油耗的节约越明显,充分验证了所提出的服务选取方法的准确性和有效性。这对降低交通拥堵、提升交通效率、加强行车安全及改善驾驶体验有重要意义。