黃 瓊,衛(wèi)新新,唐 倫,唐廷燁,辛贊洋
(1.重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重慶市市級重點實驗室 重慶 400065,2.重慶大唐科技股份有限公司 重慶 400700)
車載自組織網(wǎng)絡(luò)(vehicle ad hoc networks,VANETs)是一種大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),通常具有車輛節(jié)點移動性強的特點。與ad hoc網(wǎng)絡(luò)不同,車載自組織網(wǎng)絡(luò)具有很多優(yōu)勢,例如,車輛節(jié)點能量的消耗可以不予考慮、車輛可以配備有定位裝置。但是車載自組織網(wǎng)絡(luò)也有一些自身的缺點,例如,由于車輛的高速移動,信息在傳輸過程中容易產(chǎn)生衰落。
車輛之間在進行信息傳遞的時候,如果都采用廣播或者單播,將會引起大量的不必要的開銷和洪泛[1]。分簇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有良好的擴展性,能夠提供方便的信息管理機制和廣播信息傳輸機制[2]。文獻[3-4]分析表明,Lowest-ID算法和 Highest-Degree算法在分簇的時候,并沒有很好地考慮無線信道的不穩(wěn)定性。在這種情況下所形成的簇結(jié)構(gòu),并不能夠很好地維護簇的穩(wěn)定性,容易造成嚴(yán)重的數(shù)據(jù)衰落。文獻[5]分析表明,簇頭選舉和簇結(jié)構(gòu)變化時的維護開銷很大。因此,分簇算法要盡量減少簇結(jié)構(gòu)的變化,即減少成員節(jié)點的重關(guān)聯(lián)和簇頭的重新選舉。
在基于分簇算法的基礎(chǔ)上,根據(jù)802.11p協(xié)議的退避機制,可以得出每種接入類型的信息都有自己固定的競爭窗口。在文獻[6]中,提出利用相對速度和相對位置來調(diào)整初始化競爭窗口的值,以達到系統(tǒng)吞吐量的提升。在文獻[7]中,提出根據(jù)碰撞概率來估計網(wǎng)絡(luò)的負載狀況,并動態(tài)調(diào)整競爭窗口,以達到更加有效的共享信道。上述方法在進行競爭窗口調(diào)整的時候,只是動態(tài)地改變了競爭窗口的大小,并不能夠很好地保證緊急消息的及時發(fā)送。
基于上述問題,本文首先針對現(xiàn)有分簇算法穩(wěn)定性不足的問題,提出了一種基于多權(quán)值的分簇算法,其次,進一步對現(xiàn)有802.11p協(xié)議中的退避算法進行改進,以達到減小簇頭廣播消息傳輸時延的效果。
車輛在高速行駛的情況下,為了維護簇的穩(wěn)定性、減小簇的開銷和達到簇頭廣播消息的及時傳輸,本文在進行簇頭選舉的時候,綜合考慮了以下3種因素:①車輛節(jié)點度數(shù);②鏈路剩余時間;③信道的信噪比,并且,各因素的權(quán)重因子可以根據(jù)系統(tǒng)的要求進行動態(tài)的調(diào)整。
道路上的所有車輛廣播HELLO消息,HELLO消息中包含車輛自身的ID號、速度、自身的位置信息等。車輛節(jié)點n收到其周圍一跳鄰居車輛廣播的HELLO消息之后,計算自己的權(quán)值,下面是權(quán)值計算的具體過程。
1)車輛節(jié)點n確定自己的鄰居車輛節(jié)點數(shù)N,并將其作為車輛節(jié)點n的度數(shù)dn(本文所考慮的鄰居節(jié)點為車輛n周圍的一跳車輛節(jié)點)。
2)對于車輛節(jié)點n,計算其理想度數(shù)與其度數(shù)差值的比值Δv=δ/|dn-δ|,其中,δ定義為理想度數(shù),表示一個節(jié)點所能處理的最高車輛節(jié)點數(shù)。
3)對于車輛節(jié)點n,計算其與所有鄰居車輛節(jié)點的總鏈路剩余時間Tn=,其中,ti=,表示車輛節(jié)點n與其鄰居車輛節(jié)點i的鏈路剩余時間,其中,vn,vi分別為車輛n和鄰居車輛i當(dāng)前的速度;800 m為車輛的最大通信范圍;dn,i為當(dāng)前車輛n和其鄰居車輛i之間的距離。
5)計算車輛節(jié)點n的綜合權(quán)值,Wv=w1Δv+w2Tn+w3Ψ(n),其中,w1,w2,w3為系統(tǒng)參數(shù)的權(quán)值因子,并且w1+w2+w3=1。
車輛節(jié)點n在計算完自己的權(quán)值之后,與其周圍鄰居車輛節(jié)點進行權(quán)值的比較,選取具有最大Wv值的車輛作為簇頭,如果Wv相等,則選取具有較小ID的車輛作為簇頭。同時簇頭廣播其狀態(tài)的變化,并以簇頭(初始化化后ID號為1)為核心,按照距離簇頭的遠近,先初始化簇頭后面的車輛,再初始化簇頭前面的車輛。該簇頭的一跳鄰居節(jié)點成為該簇頭的成員節(jié)點,并且簇頭的鄰居節(jié)點不再參與簇頭的選舉。如果其一跳鄰居節(jié)點為空,則其自己成為獨立簇頭。
車輛在分簇之后,由于車輛在不斷的移動,所以隨時會導(dǎo)致簇的拓撲發(fā)生變化,因此,需要對簇進行必要的維護。在對簇進行維護的時候,通??紤]以下3種情況。
1)簇形成之后,簇頭會自動維護一個鄰居列表,如果一定周期內(nèi),簇頭沒有收到其成員節(jié)點發(fā)來的數(shù)據(jù)消息,簇頭自動會將從其鄰居表中刪除。
2)當(dāng)一個簇成員節(jié)點移出當(dāng)前簇的傳輸范圍,其會廣播一個Find-CH消息,F(xiàn)ind-CH消息中包含自身的ID號。如果有簇頭收到Find-CH消息,其將會回復(fù)一個CH-ACK消息,CH-ACK消息中包含自身的ID號和權(quán)值。簇成員節(jié)點選擇具有最大權(quán)值的簇頭作為其新的簇頭。這時,簇成員節(jié)點將會成為這個簇頭的成員節(jié)點。如果簇成員節(jié)點在一定的周期內(nèi)沒有收到來自簇頭的CH-ACK消息,它自己就會成為簇頭節(jié)點。
3)當(dāng)2個簇頭進入彼此的傳輸范圍時,如果其中一個為獨立簇頭,則該獨立簇頭將會成為另外一個簇的成員節(jié)點。如果2個簇頭都為獨立簇頭,則權(quán)值較大的簇頭成為新的簇頭,另外一個簇頭成為其成員節(jié)點。如果2個簇頭都非獨立簇頭,則重新進行分簇。
在VANETs中,為了更加有效地傳輸消息,IEEE標(biāo)準(zhǔn)化組織于2010年7月正式頒布了IEEE 802.11p協(xié)議。在802.11p協(xié)議中,根據(jù)消息的緊急級別和時延的需要,802.11p協(xié)議定義了8個不同級別的用戶優(yōu)先級和4個不同的接入級別,8個不同級別的用戶優(yōu)先級映射到4個不同的接入級別的隊列中。4個不同的接入級別分別是AC_VO,AC_VI,AC_BE和AC_BK,他們使用不同的仲裁幀間間隔(AIFS),最小競爭窗口(CWmin)和最大競爭窗口(CWmax)[8-9]。如表1和圖1所示。
表1 4類消息的競爭窗口Tab.1 Contention windows of different application categories
圖1 各種IFS之間的關(guān)系Fig.1 Some IFS relationships
從表1和圖1可以看出,傳輸?shù)南⒃骄o急,其優(yōu)先權(quán)越高,其擁有的競爭窗口和AIFS也越小,其信道接入和信息傳輸機會也就越大。例如:AC_VO的接入類型值最高,這也就意味著AC_VO將會取得最高的信道接入和信息傳輸機會。因此,在進行信道接入和信息傳輸時,也將會優(yōu)先對待高優(yōu)先級的接入類型,而不是低優(yōu)先級的接入類型。
在VANETs中,簇頭往往需要及時地向簇成員廣播緊急消息、路況消息等一系列緊急消息。在現(xiàn)有的802.11p協(xié)議和分簇機制中,雖然簇頭所傳輸?shù)膹V播消息(緊急消息)的優(yōu)先級都比較高,但在高速行駛的公路上,并不能很好地保證廣播消息的及時傳輸。為了保證廣播消息得到及時有效地傳輸,本文在基于多權(quán)值的分簇算法的基礎(chǔ)上,提出了一個反映車輛傳輸信息緊急程度的公式,其具體的定義如下:(1)式中:Ωi為每個車輛所發(fā)消息的緊急程度;i為簇頭傳輸范圍內(nèi)每個車輛的ID號;K為當(dāng)前簇頭傳輸范圍內(nèi)的車輛密度,其計算公式為K=AN/TN,其中,AN為當(dāng)前簇頭傳輸范圍內(nèi)道路上實際車輛的數(shù)目;TN為當(dāng)前簇頭傳輸范圍內(nèi)道路上所能容納的最大車輛數(shù)。例如,當(dāng)前簇頭的傳輸范圍 TR為800 m,同一車道的車輛之間的安全距離為100 m。在雙車道的高速路上,TN=[800/100]×2=16,AN的值是簇頭通過獲取其傳輸范圍車輛的信息而得到。假設(shè)AN的值為10,則 K=AN/TN=10/16=0.625。公式(1)所反映的每輛車所發(fā)消息的緊急程度如圖2所示。
圖2 車輛消息的緊急程度Fig.2 Emergency level of the vehicle news
由于簇頭的ID號為1,從圖2可以看出,在車輛密度較小的時候,簇頭所傳輸?shù)膹V播消息的緊急程度較大,其它ID號的車輛所發(fā)消息的緊急程度則很小,幾乎為零且相同,說明此公式能夠很好地反應(yīng)廣播消息的緊急程度,有利于廣播消息的及時傳輸。在高速公路上,車輛往往比較稀疏,且簇頭(ID號為1)承擔(dān)著廣播消息的任務(wù),采用消息緊急程度機制來初始化二進制退避算法的競爭窗口,有利于減小廣播消息的接入時延,從而達到廣播消息快速傳輸?shù)男Ч?/p>
在IEEE 802.11p協(xié)議中,每輛車在發(fā)送消息前,先檢測信道是否空閑,如果信道空閑,則在等待一段時間AIFS[i]后(如果這段時間內(nèi)信道一直是空閑的)就發(fā)送整個數(shù)據(jù)幀,并等待確認。如果檢測到信道忙或者車輛發(fā)送的消息因競爭信道而發(fā)生沖突,則進入退避過程,從 0和初始競爭窗口CW[AC]隨機選擇一個數(shù)作為退避計時器的初始值,即:CW[AC]的初始值設(shè)為 CWmin[AC],當(dāng)檢測到信道持續(xù)空閑時,每經(jīng)過一個空閑時隙,就將其退避計數(shù)器的值減1,當(dāng)退避計數(shù)器的值為零時,這輛車才開始發(fā)送消息。若在退避計數(shù)器退避的過程中,信道變?yōu)槊Φ臓顟B(tài),則凍結(jié)退避計數(shù)器,等到信道空閑后,再次啟動退避計數(shù)器,直到其值退避到0,這輛車才開始發(fā)送消息。當(dāng)再次檢測到信道忙或者車輛發(fā)送的消息因競爭信道而發(fā)生沖突,CW[AC]×(1-Ωi)的值就倍乘,即:(CW[AC]×(1-Ωi)+1)×2-1,當(dāng) CW[AC]×(1-Ωi)增加到 CWmax[AC]時,就維持CWmax[AC]的值不變,不再增加,直到數(shù)據(jù)被正確接收或者因重傳次數(shù)超過了最大值而被丟棄。當(dāng)消息發(fā)送成功后,競爭窗口恢復(fù)到初始化狀態(tài)—CW[AC]×(1-Ωi)。若多個退避計數(shù)器同時減為0,則高優(yōu)先級消息優(yōu)先接入信道。
本文使用NCTUns 6.0仿真軟件進行仿真。在500 m×500 m一維區(qū)域內(nèi)布置一個單向雙車道(每個車道寬5 m)道路。車輛的速度在(15 m/s,30 m/s)隨機選擇。在道路上,隨機進行車輛的布置,選舉出的簇頭向其鄰居車輛廣播消息,同時其鄰居車輛也向簇頭傳輸消息。車輛節(jié)點的行駛路線在仿真的過程中自動生成。權(quán)值因子w1=0.2,w2=w3=0.4。其具體的仿真參數(shù)設(shè)置如表2所示。為了評估本協(xié)議的性能,在同一仿真場景下仿真5次,對其取平均值。
圖3是簇頭廣播消息的吞吐量在2種機制之間的比較。從圖3中可以看出,改進的退避算法能夠在一定程度上提高廣播消息的吞吐量。這主要是由于降低了廣播消息的競爭窗口,減小了其他車輛接入信道的概率所致。
圖4比較了2種機制的廣播消息的傳輸時延情況。從圖4中可以看出,改進的退避算法在車輛密度稀疏的環(huán)境中,能夠明顯地減小廣播消息的傳輸時延,這主要是由于在車輛稀疏的環(huán)境中,廣播消息的緊急級別明顯高于其他消息的緊急級別所致。
表2 仿真參數(shù)設(shè)置Tab.2 Simulation parameters
圖3 廣播消息的吞吐量Fig.3 Throughput of broadcast messages
圖4 廣播消息的時延Fig.4 Delay of broadcast messages
圖5是廣播消息的時隙利用率在2種機制方面的比較,由圖5可見,在車輛密度較高的環(huán)境中,改進的退避算法并沒有太多的優(yōu)勢,主要是因為在車輛密度高的環(huán)境中,信道負載較重,同時由于廣播消息的緊急級別不是很高,所以,隨著車輛密度的增大,廣播消息的時隙利用率就隨之減小。
因此,改進的退避算法在車輛密度稀疏的情況下,能夠有效地進行廣播消息的傳輸,有利于避免交通事故的發(fā)生。
圖5 廣播消息的時隙利用率Fig.5 Slot utilization of broadcast messages
本文所提出的簇機制,綜合考慮了車輛節(jié)點度數(shù)、鏈路剩余時間和信道的信噪比等因素,使得對簇頭的選取更為合理,能夠在最大的程度上提升簇的穩(wěn)定性,減小簇維護的開銷。基于此簇機制的改進的退避算法,能夠進一步減小廣播消息的傳輸時延。通過最后的仿真說明,基于此分簇機制的優(yōu)化的退避算法,能夠有效地減小廣播消息的傳輸時延、提高廣播消息的吞吐量和時隙利用率。但改進的退避算法,在信道接入方面,會對其他的車輛節(jié)點產(chǎn)生影響,以至影響其他車輛節(jié)點的公平性和傳輸效率。
[1]YUJI K,SASASE I.A stable clustering scheme by prediction of the staying time in a cluster for mobile Ad hoc networks[C]//IEEE.Asia-Pacific Conference on Communication(APCC).Tokyo:IEEE Press,2008:1-5.
[2]DROR E,AVIN C,LOTKER Z.Fast randomized algorithm for hierarchical clustering in Vehicular Ad-Hoc Networks[C]//IEEE.The 10th IFIP Annual Mediterranean.Sicily:IEEE Press,2011:1-8.
[3]MEHTA S,SHARMA P,KOTECHA K.A survey on various cluster head election algorithms for MANET[C]//IEEE.Nirma University International Conference on Engineering(NUiCONE).Gujarat:IEEE Press,2011:1-6.
[4]AKBARI A,KHOSROZADEH A,LASEMI N.Clustering algorithms in mobile ad hoc networks[C]//IEEE.Fourth International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology(ICCIT).Seoul:IEEE Press,2009:1509-1513.
[5]NI Minming,ZHONG Zhangdui,WU Hao,et al.A new stable clustering scheme forhighly mobile ad hoc networks[C]//IEEE. Wireless Communications and Networking Conference(WCNC).Sydney:IEEE Press,2010:1-6.
[6]ALASMARY W,ZHUANG Weihua.The Mobility impact in IEEE 802.11p Infrastructureless vehicular networks[C]//IEEE.Vehicular Technology Conference(VTC).Ottawa:IEEE Press,2010:1-5.
[7]ROMDHANI L,NI Qiang,TURLETTI T.Adaptive EDCF:enhanced service differentiation for IEEE 802.11 wireless ad-hoc networks[C]//IEEE.Wireless Communications and Networking Conference(WCNC).New Orleans:IEEE Press,2003:1373-1378.
[8]IEEE Std 1609.11-2010,IEEE Standard for wireless access in vehicular environments(WAVE)-over-the-air electronic payment data exchange protocol for intelligent transportation systems(ITS)[S].2011:1-62
[9]WANG Y,AHMED A,KRISHNAMACHARI B,et al.IEEE 802.11p performance evaluation and protocol enhancement[C]//IEEE.IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety(ICVES).Columbus:IEEE Press,2008:317-322.