王利，李海鑫，唐冰

戰(zhàn)場環(huán)境VANET的AODV和GPSR比較分析

王利，李海鑫，唐冰

VANET的戰(zhàn)場環(huán)境不同于城市環(huán)境，沒有交通道路的束縛，結點在運動中表現(xiàn)出更多的隨機特征。針對戰(zhàn)場環(huán)境的隨機特性，提出了一種車載自組織網絡模型。通過戰(zhàn)場區(qū)域的車流密度調整車輛行駛的速度，在不同的區(qū)域對節(jié)點的密度進行比較，通過節(jié)點密度的變化調整車輛運行的速度，對不同的運動場景進行了仿真，并比較了AODV和GPSR兩種典型的路由協(xié)議的參數(shù)。仿真結果表明，AODV協(xié)議在稀疏區(qū)域和快速拓撲變化的情況下性能相對較好，GPSR在結點密度較大的區(qū)域表現(xiàn)出良好性能。

車載自組織網；戰(zhàn)場環(huán)境；AODV；GPSR

0 引言

隨著計算機網絡技術和移動通信技術的發(fā)展，對無線通信的研究愈發(fā)深入。移動Ad-Hoc網絡的興起，開辟了無線通信新的紀元[1]。Ad-Hoc網絡不需要預先建立好的基礎設施，節(jié)點本身具有路由器和主機雙重身份，在戰(zhàn)場環(huán)境中受到廣泛關注。

VANET是Vehicular ad hoc networks的簡稱，譯為車載移動自組織網絡，是一種典型的移動Ad-Hoc網絡[2]。在復雜的戰(zhàn)場通信場景，由各種軍用車輛形成的VANET是C4ISR系統(tǒng)的一個重要組成部分，它的建立和完善，有助于提高陸軍信息化建設，在實現(xiàn)網絡快速展開，識別戰(zhàn)場態(tài)勢，提高通信鏈路抗毀性等方面具有重要意義。

本文提出了一種戰(zhàn)場運動模型，在不同的區(qū)域對節(jié)點的密度進行比較，通過節(jié)點密度的變化調整車輛運行的速度，對不同的運動場景進行了仿真，并對AODV和GPSR協(xié)議進行了比較，分析了兩個協(xié)議的性能參數(shù)，為進一步探索和研究相關內容提供有益參考。

1 概述

1.1 VANET移動模型

2002年，I Chisalita，N Shahmehri提出了車載Ad-hoc網絡的概念[3]，提出車聯(lián)網的體系結構。VANET按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標準，依靠短距離通信技術，實現(xiàn)車與車之間，車與互聯(lián)網之間的無線通信和信息交換。由于其節(jié)點體積較大、移動速度較快，很多學者都對VANET的移動模型進行了研究。比如隨機漫步模型[4]、隨機點路徑模型[5]、隨機方向模型[6]等。VANET移動模型通?？梢苑譃楹暧^模型和微觀模型。在宏觀模型中，通過統(tǒng)計量的方式，分析各個模型中車輛的平均速度、總體移動距離、總體移動時間、平均加速度等特征量；在微觀模型中，考慮各個節(jié)點的單次移動時間、單次移動距離、單次暫停時間和單次連接時間等特征量。在城市場景中，高速路模型與曼哈頓模型實現(xiàn)了一些車輛行駛運動所需要考慮的因素，道路和建筑物的存在很好的束縛了車輛的運動。而戰(zhàn)場環(huán)境復雜多變，軍用車輛運動的隨機性更強，沒有固定道路的存在，給運動模型的建立提出了挑戰(zhàn)。戰(zhàn)場移動自組織網絡，如圖1所示：

圖1 戰(zhàn)場移動自組織網絡示意圖

從圖1看出，戰(zhàn)場車輛自組織網絡存在著多種不同類型的通信設備，節(jié)點的移動速度差距較大。而復雜的電磁環(huán)境和地理環(huán)境又給戰(zhàn)場通信帶來了干擾?？諘绲膮^(qū)域帶有極大的隨機性，如何保證節(jié)點的有效運動，提高網絡的可靠性和連通性，是戰(zhàn)場模型亟需解決的問題。

1.2 AODV協(xié)議

基于拓撲結構的路由協(xié)議可以分為主動式路由協(xié)議、按需路由協(xié)議和混合式路由協(xié)議。AODV是一種典型的按需路由協(xié)議。采用的節(jié)點序列號機制，確保了路由始終是開環(huán)的[7]。

AODV協(xié)議的主要思想是[8]：網絡中的源節(jié)點準備向目的節(jié)點發(fā)送消息時，如果沒有通信鏈路，則發(fā)送路由請求（RREQ）報文。RREQ以廣播形式發(fā)送，鄰近節(jié)點接收到RREQ，根據(jù)目的地址判斷目標節(jié)點是否為自己。如果是，則單播返回路由響應（RREP）報文；如果不是，則查找路由表中是否已經具有到達目標節(jié)點的路由，如果存在，同樣單播返回路由響應（RREP）報文，反之鄰近節(jié)點繼續(xù)轉發(fā)RREQ。AODV中的hello尋找路由主要在網絡層應用，RREQ、RREP、RRER主要在傳輸層應用。

1.3 GPSR協(xié)議

GPSR是Greedy Perimeter Stateless Routing協(xié)議的簡稱，譯為貪婪周邊無狀態(tài)無線路由，是一種基于位置的路由協(xié)議[9]。

GPSR協(xié)議的主要思想是：將貪婪轉發(fā)和邊界轉發(fā)結合起來，網絡節(jié)點都已經確定自身的地理坐標，當進行數(shù)據(jù)分組發(fā)送時，源節(jié)點尋找覆蓋范圍內距離目的節(jié)點最近的一個節(jié)點；若貪婪模式不成立，則進入到邊界轉發(fā)模式，構造平坦圖實現(xiàn)無交叉鏈接的網絡，然后通過右手定則進行周邊轉發(fā)[10]。

對于不同場景不同的路由協(xié)議表現(xiàn)出不同的性能，通過對路由協(xié)議的設計和改進，能有效形成高效、快捷的VANET，具有很好的理論研究價值和工程應用意義。

2 戰(zhàn)場模型

野戰(zhàn)場景不同于城市場景，戰(zhàn)車節(jié)點具有移動方向不確定、移動速度帶有更大的隨機性。在1000m*1000m的野戰(zhàn)場景中，節(jié)點進行隨機運動。本文提出的野戰(zhàn)場景示意圖，如圖2所示：

圖2 一種野戰(zhàn)場景示意圖

在圖2中，將整個場景分成4個象限，統(tǒng)計每個象限的節(jié)點數(shù)目，象限內節(jié)點的數(shù)目決定了當前象限內節(jié)點的運動速度。節(jié)點數(shù)量越大，則當前象限內節(jié)點的最大隨機運動速度越小。例如，圖2所示的第IV象限的節(jié)點數(shù)目明顯大于第II象限的節(jié)點數(shù)目，所以第IV象限節(jié)點的最大移動速度小于第II象限節(jié)點的最大移動速度，如公式（1）：

每一個車輛節(jié)點假設為圓型，半徑為rn，直徑為車輛間的平均距離為sn，定義為公式（2）：

其中ρ為象限內節(jié)點數(shù)量。

車輛間的平均時間間隔為nτ，定義為公式（3）：

平均車流為fn，定義為公式（4）：

因此，節(jié)點的運動過程描述如下：在一個速度范圍內如公式（5）：

隨機選擇一個速度，勻速直線運動一段時間，然后在可以選擇的最大時間間隔內隨機選擇一個時間長度t，原地停留t時間段為公式（6）：

然后再隨機選擇一個速度和方向，繼續(xù)運動。

定義其中ρ和最大車速的平方成反比，t和平均車流成反比如公式（7）、（8）：

其中Ko取整個概率分布和的1/4，即Ko=0.25。

在戰(zhàn)場空間中，節(jié)點的快速移動，會分割原本連接的網絡拓撲，大大降低網絡的性能，甚至造成網絡無法通信。而象限的區(qū)分可以有效定義不同區(qū)域，有助于對戰(zhàn)場重點區(qū)域和節(jié)點級別進行分類。

3 協(xié)議仿真

3.1 仿真實驗環(huán)境

本文采用ns-2軟件對移動模型和路由協(xié)議進行仿真。ns-2是一種開源的仿真軟件，結合了C++和OTCL兩種編程語言。C++語言作為一種典型的編譯型程序設計語言，能很好的處理協(xié)議的報文、消息和數(shù)據(jù)；OTCL語言是一種腳本語言，能隨時配置和改變網絡的仿真參數(shù)和網絡環(huán)境[11]。仿真參數(shù)配置，如表1所示：

表1 仿真參數(shù)

3.2 仿真結果分析

運行網絡仿真文檔*.tcl后，得到了兩種文件腳本，其中*.man能動態(tài)展示網絡圖形變化，*.tr文件記錄了每一個時刻的結果記錄。最大速度10m/s，節(jié)點數(shù)目為60個節(jié)點的運動狀態(tài)圖，如圖3所示：

圖3 一種情況運動狀態(tài)示意圖

通過gawk工具解析生成的結果文件*.tr，得到網絡的時延。在最大速度10m/s，節(jié)點數(shù)目逐漸增加的過程中，通信節(jié)點的端到端時延比較，如圖4所示：

圖4 端到端平均時延隨車輛數(shù)目增加變化

從圖4中可以看出，整個運動過程中，隨著車輛移動速度的增加，AODV協(xié)議的端到端延遲從0.348254s增長到2.698420s；GPSR的端到端延遲從5.15354s下降到1.821740s。AODV協(xié)議采取廣播發(fā)送RREQ，節(jié)點密度較大時增加了轉發(fā)次數(shù)。而GPSR協(xié)議，在節(jié)點數(shù)目相對較少的場景中多采用周邊轉發(fā)，影響了建立鏈路的成功率，在節(jié)點數(shù)目相對較大的場景中多采用貪婪轉發(fā)，容易形成源節(jié)點到目的節(jié)點的有效路徑。

節(jié)點數(shù)目固定不變，為60個運動節(jié)點，車輛速度分別取，5m/s，10m/s，15m/s，20m/s，25m/s，30m/s。隨著車輛速度的增加，端到端平均時延比較，如圖5所示：

圖5 端到端平均時延隨車輛速度增加變化

從圖5中可以看出，隨著車輛速度的增加，端到端的平均時延都有所增加。AODV協(xié)議的時延從0.548210s增加到0.942747s，GPSR協(xié)議的時延從3.688231s增加到6.29320s。在當前情況下，AODV顯示出較好的網絡性能。在野戰(zhàn)場景中，軍用車輛移動速度大于30m/s的情況并不常見，此種討論具有一定的指導意義。

從上述仿真的效果圖可以看出，AODV協(xié)議適合于運動速度快、節(jié)點稀疏的場景，GPSR協(xié)議更適合于運動速度慢、節(jié)點密集的場景。

4 總結

本文提出了一種戰(zhàn)場環(huán)境下的VANET運動模型，并對當前典型的基于拓撲的路由協(xié)議AODV和基于位置信息的路由協(xié)議GPSR進行了仿真比較。計算出了網絡端到端平均時延，分析了不同情況下的網絡性能。研究VANET運動場景的研究是一項重要的課題，車載自組織網絡在智能交通、戰(zhàn)場感知等領域有著重要的應用價值，是無線通信的有效發(fā)展[12]。隨著研究的深入，還需要對戰(zhàn)場環(huán)境中車輛隨機運動模型進一步研究，以期對VANET的關鍵技術提供有益參考。

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Research of AODV and GPSR Based on VANET Battlefield Environment

Wang Li1,Li Haixin2,Tang Bing3
(1.78020 PLATroops,Kunming 650223,China; 2.63976 PLATroops,BeiJing 100080,China; 3.Kunming general hospital of PLA,Kunming 650032,China)

Unlike urban scene,the battlefield environment has the features with no traffic bondage.It displays more random feature in VANET.In this paper,a VANET model for battlefield environment has been proposed.According to the traffic density in battlefield area,the speed of the vehicle has been adjusted.Then it compared the parameters of AODV and GPSR routing protocol. Through an analysis of the result,the AODV has better performance in a sparse area or a fast changing topology,and GPSR shows better performance in a larger density area.

VANET;Battlefield Environment;AODV;GPSR

TP393

A

1007-757X(2015)06-0048-04

2015.02.26）

王 利（1969-），男，解放軍78020部隊，高級工程師，碩士，研究方向：網絡通信、信息系統(tǒng)和指揮自動化，昆明，650223

李海鑫（1976-），男，解放軍63976部隊，高級工程師，碩士，研究方向：網絡協(xié)議和網絡安全，北京，100080

唐 冰（1973-），女，解放軍昆明總醫(yī)院，藥劑師，本科，研究方向：管理信息系統(tǒng)，昆明，650032