于春玲

摘要：本文以VANET的應(yīng)用需求為出發(fā)點，提出一種基于雙層拓撲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型，并使用Network Simulator 2.0版軟件完成了模型仿真，分析了簇樹、AODVjr以及ZBR三種路由協(xié)議在相同車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的性能表現(xiàn)。最終表明，ZBR路由協(xié)議能夠在確保較短時延以及較高分組遞交率的條件下，很好的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)開銷的降低。

關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)；NS2；路由協(xié)議；AODVj

中圖法分類號：TP393 文獻標識碼：A

Abstract：Based on the application of VANET demand as the starting point， this paper puts forward a Network model based on two-layer topology， and use the Network Simulator version 2.0 software to complete the model simulation. After that， the paper analyses the cluster tree and the AODVjr and ZBR three types of routing protocols in the same car performance under the networked environment. Eventually show that ZBR routing protocols to ensure shorter time delay and high packet submit rate under the condition of good implementation， based on which，network overhead is reduced.

Key words：Vehicular Ad Hoc Networks；NS2；routing protocol；AODVj

0 引言

車隊整體行進的過程中，需要關(guān)注的主要問題有車載自組網(wǎng)內(nèi)自身車況、車隊周邊情況的互通和感知，車載自組網(wǎng)與傳統(tǒng)移動Ad hoc網(wǎng)絡(luò)（MANET）存在較大不同，這是由于車輛在行駛過程中容易受到道路、環(huán)境等多方面的作用和影響[1]。因此車輛數(shù)據(jù)的感知，均是依靠車身的傳感網(wǎng)絡(luò)。本文致力于分析高速移動環(huán)境下，3種ZigBee網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議在NS-2仿真器中的性能表現(xiàn)。

1 雙層網(wǎng)絡(luò)模型

基于設(shè)備功能的區(qū)別， ZigBee網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備可以根據(jù)802.15.4標準分為2類：簡化功能設(shè)備（Reduced Function Device，RFD）和全功能設(shè)備（Full Function Device，F(xiàn)FD）兩類。其中，RFD是按照具體應(yīng)用的需要能夠完成IEEE802.15.4全集協(xié)議的部分功能，而FFD則具備了IEEE802.15.4全集協(xié)議的全部功能。由此，ZigBee網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備將細分為協(xié)調(diào)器、路由器以及終端設(shè)備，其中協(xié)調(diào)器和路由器屬于FFD，而終端設(shè)備則可以是簡化和全功能設(shè)備。需要注意的是，在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中，必須有一個FFD來作為協(xié)調(diào)器[2]。

ZigBee網(wǎng)絡(luò)支持網(wǎng)狀、星型以及簇樹狀3種拓撲結(jié)構(gòu)。網(wǎng)狀拓撲結(jié)構(gòu)就本質(zhì)而言便是點對點對等拓撲結(jié)構(gòu)，在這種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成中設(shè)備多數(shù)為FFD類型，借助多跳通信方式能夠?qū)崿F(xiàn)范圍較廣的覆蓋，且擁有自組織和修復的能力。不過網(wǎng)絡(luò)難以做到無限的放大，這是因為伴隨網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，丟包和延遲問題將會凸顯。相對而言簇樹狀拓撲結(jié)構(gòu)類屬于網(wǎng)狀拓撲結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)中的RFD則是作為簇樹狀中的葉子節(jié)點。在星型網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)建設(shè)環(huán)節(jié)中，首先啟動的全功能設(shè)備承擔了協(xié)調(diào)器角色，這種拓撲結(jié)構(gòu)適合節(jié)點數(shù)較少、距離較近的網(wǎng)絡(luò)。

研究中，以車隊監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測自身車況、感知周邊環(huán)境態(tài)勢、保障網(wǎng)絡(luò)通信實際需求為出發(fā)點，本文提出了一種車域網(wǎng)和車載網(wǎng)雙網(wǎng)融合的鏈式拓撲網(wǎng)絡(luò)模型。

車域傳感網(wǎng)[3]于業(yè)界中也稱車域網(wǎng)，是利用眾多分布在車輛中的傳感裝置所組成構(gòu)建的無線網(wǎng)絡(luò)，具體參見圖1所示。這些傳感器設(shè)備能夠通過系統(tǒng)合作實現(xiàn)對不同環(huán)境和位置情況的感知，例如環(huán)境中的溫濕度、車輛自身的速度情況等。該網(wǎng)絡(luò)能夠完成對單臺車輛各項參數(shù)的感知、傳遞和融合任務(wù)。

同時，車輛自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicular Ad Hoc Networks），在業(yè)界中簡稱之為VANET，原理設(shè)計便是將攜有無線通信模塊的車輛當作網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，基本構(gòu)建則如圖1所示。行進中的車輛借助分布和多跳方式實現(xiàn)通信，無需其它設(shè)施便能獲取道路行駛車隊間的實時通信。

2 幾種ZigBee路由協(xié)議

2.1 Cluster-Tree路由算法[4]

當節(jié)點接收分組之后，便將分組向下一節(jié)點進行傳輸，此過程沒有路由發(fā)現(xiàn)，節(jié)點也無需對路由表提供維護。這種算法的優(yōu)勢在于降低了路由節(jié)點能耗以及協(xié)議的開銷，同時也能降低網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點存儲能力的依賴程度。劣勢在于通過簇樹建立的路由通常并非最佳路徑，因而容易引起分組時延增加，以及加大深度較小節(jié)點的任務(wù)量，而相對應(yīng)深度大節(jié)點的業(yè)務(wù)量卻很小，也就是形成了通信的不均衡，由此將供電能力有限的節(jié)點失去功能，對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性造成影響。

2.2 AODVjr算法[5]

這種算法與傳統(tǒng)AODV算法存在一定區(qū)別，即簡化版。AODVjr算法中規(guī)定只允許分組的目的節(jié)點能夠進行RREP回復，即便中間結(jié)點存在與目的節(jié)點的路由也不能完成對RREP的回復。AODVjr中不包含AODV算法中的先驅(qū)節(jié)點列表，即在相當程度上簡化了路由表結(jié)構(gòu)。AODVjr節(jié)點假設(shè)探測到下條鏈路中斷情況，則為此可借助一定任務(wù)節(jié)點完成對RREP分組信息的轉(zhuǎn)發(fā)，同時對網(wǎng)絡(luò)中受影響的源節(jié)點派發(fā)通知。AODVjr算法中，RERR只對傳送分組失敗的源節(jié)點提供轉(zhuǎn)發(fā)，這就無需先驅(qū)節(jié)點列表作為支持。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)沫h(huán)節(jié)中，如果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)鏈路中斷，AODVjr算法將自動展開本地修復，此過程僅允許目的節(jié)點實施RERR回復。如果AODVjr本地修復失敗，則將RERR傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分組的源節(jié)點，借此告知其鏈路中斷無法實現(xiàn)到目的節(jié)點的通信。相應(yīng)格式也就設(shè)置簡化為包含不可到達的地址信息，而非多個不可到達的地址信息。AODV節(jié)點按照一定周期實現(xiàn)HELLO分組的發(fā)送，提供節(jié)點連通數(shù)據(jù)；AODVjr算法中并不涉及該過程，而僅是按照分組或者MAC層所發(fā)送的信息老婆買個自己哦更新節(jié)點列表的及時更新。

2.5 ZigBee路由[6]

在該路由中能夠?qū)⒐?jié)點分為RN+和RN-2種。前者是指擁有足夠存儲空間、計算能力運行AODVjr算法的節(jié)點；RN-則是指不具備充足存儲和計算能力而實現(xiàn)AODVjr算法運行的節(jié)點。當RN-獲得分組后僅僅能運行簇樹算法。

3仿真實現(xiàn)

3.1 NS2平臺介紹

NS2（Network Simulator Version 2）是面向?qū)ο?、離散時間驅(qū)動的一種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境模擬器。NS2模擬器是免費的，并且向公眾提供開源代碼，因而使得網(wǎng)絡(luò)開發(fā)更為便捷。發(fā)展至今，其涵蓋的模塊已經(jīng)涉及到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的眾多方面，因此NS2已然成為時下使用最為廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)模擬工具[7]。

NS2主要由3個部分組成，分別為：時間調(diào)度器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置模型庫以及網(wǎng)絡(luò)元素對象庫。具體地，調(diào)度器主要提供對當前時間的記錄以及實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時間鏈表中事件的調(diào)度服務(wù)，是仿真平臺中的重要設(shè)計組成。網(wǎng)絡(luò)元素對象包括著：代理（Agent）、鏈路（Link）、節(jié)點（Node）、數(shù)據(jù)源（Data Source）等類型要素；其中節(jié)點、代理、鏈路繼承了時間處理器以及NS Object，發(fā)揮對多項事務(wù)的處理功能[8]。

NS2使用分裂對象模型，也就是將對象分為Otcl類對象以及C++類對象2個部分完成描述。針對分裂對象模型，NS配置了編譯和解釋兩級體系結(jié)構(gòu)。編譯層部分是由C++類構(gòu)成，C++語言雖然執(zhí)行速度較快，不過修改和編譯速度卻顯緩慢，因此僅僅適用于編譯層協(xié)議細節(jié)的描述；前端則是Otcl（Oject Tool Com-mand Language）解釋器，能夠修改迅速并支持交互操作模式，適用于模擬環(huán)境的建立和設(shè)置。NS2內(nèi)核定義了層次編譯類結(jié)構(gòu)；同時在解釋器中也含有類似的解釋類結(jié)構(gòu)，因此用戶在創(chuàng)立新的仿真對象之后，解釋器便對其進行初始化并完成相應(yīng)的對象建立映射。

3.2 仿真場景設(shè)置

設(shè)置過程旨在實現(xiàn)對高速行進的車隊在特定環(huán)境中ZigBee網(wǎng)絡(luò)中三種路由協(xié)議的性能進行詳細分析，實驗使用表1中的仿真參數(shù)。

MAC層應(yīng)用IEEE802.15.4協(xié)議，并對不同路由協(xié)議推出結(jié)果對比。模擬場景選取600*200矩形，配置11個節(jié)點，所有節(jié)點均綁定7個終端節(jié)點，選定的場景持續(xù)100s時間。流量場景選取數(shù)據(jù)流cbr，車輛間主節(jié)點間能夠?qū)崿F(xiàn)交互通信，車內(nèi)子節(jié)點僅能與自身車輛主節(jié)點實現(xiàn)通信，卻無法與其他車主節(jié)點通信。同時選取shadowing模型作為無線傳播模型， Man-hattan模型為移動節(jié)點模型。另外，應(yīng)用層使用大小為85bytes的CBR數(shù)據(jù)包，發(fā)包速率設(shè)定為1P/s。使用ZBR路由時，網(wǎng)絡(luò)中配置了5個RN+節(jié)點。

使用NS2仿真器進行模擬。執(zhí)行命令：ns wpan_zlm.tcl，完成模擬之后，打開“.nam”的動畫模擬圖像，便可以清晰看到車載網(wǎng)中的整個通信過程，具體模擬結(jié)果如圖2所示。

4 仿真結(jié)果分析

（a） 分組遞交率比較

（a） Comparison of packet delivery rate

（b）分組遞交時延比較

（b） Comparison of packet delivery delay

（c）平均跳數(shù)比較

（c）Average hop count

（d）ZBR和AODVjr的控制開銷比較

（d） Comparison of control overhead between AODVjr and ZBR

丟包率、數(shù)據(jù)吞吐量以及平均時延是表征一個網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)良與否的主要參數(shù)。而端到端的丟包率、平均時延以及數(shù)據(jù)吞吐量則需在不同數(shù)據(jù)發(fā)送速率條件下設(shè)計執(zhí)行觀測[1]。本文研究實驗中借助對數(shù)據(jù)源發(fā)起數(shù)量以及通信速率的調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)信道在差異化占空比條件下的控制開銷、平均時延、分組遞交率以及平均跳數(shù)的對比分析，對3種不同協(xié)議完成了應(yīng)用分析，結(jié)果參見如圖3所示。

由圖3（a）中可以直觀看出，在不同協(xié)議條件下網(wǎng)絡(luò)所實現(xiàn)的遞交率相差很小，即便在200k/s的發(fā)送速率條件下，網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的分組遞交率均維持在98%的水平，能夠獲得優(yōu)良性能。

由圖3（b）、（c）中進一步看出采用簇樹協(xié)議展現(xiàn)了較高的平均跳數(shù)和遞交時延。ZBR路由實現(xiàn)的平均跳數(shù)為3.5，AODVj路由實現(xiàn)的平均跳數(shù)為4。就遞交時延分析而言，ZBR性能略高于AODVjr。

由圖3（d）觀察控制開銷情況，可以明顯觀察到ZBR具有明顯的優(yōu)勢。Cluster-Tree無需配置路由，所需控制開銷為零，而AODVjr協(xié)議卻要保證節(jié)點配備足夠的計算和存儲能力，雖然該種協(xié)議均能搜尋到距離最優(yōu)的路徑，但是需要維持路由表作為代價，因此控制開銷較大。綜合而言，ZBR協(xié)議則綜合了上述2種協(xié)議的優(yōu)點，能夠在較短時延和較高分組遞交率的條件下，有效降低了網(wǎng)絡(luò)控制開銷。

5 結(jié)束語

Cluster-Tree協(xié)議算法原理簡單、計算量小，適合移動性弱且規(guī)模較小的網(wǎng)絡(luò)，而ZBR協(xié)議因為RN+節(jié)點具備優(yōu)選原則，在最終性能方面要優(yōu)于其它2種協(xié)議，適合在穩(wěn)定性強、規(guī)模大的網(wǎng)絡(luò)中使用。不過這種協(xié)議要求節(jié)點具備一定的存儲空間和計算能力，因此一定程度上會增加硬件成本。后續(xù)研究即表現(xiàn)在RN+節(jié)點優(yōu)選原則算法仍有待發(fā)展，這必將顯著改進、并有效提升ZBR路由協(xié)議的性能。

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