劉正波，朱　亮

（1.石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信工程系移動(dòng)通信教研室，河北 石家莊 050000；2．河北大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，河北 保定 071002）

SCF-GAM：VANET車間通信間隙時(shí)延分析模型*

劉正波1，朱亮2

（1.石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信工程系移動(dòng)通信教研室，河北 石家莊 050000；2．河北大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，河北 保定 071002）

在低密度車流的車載網(wǎng)絡(luò)(VANET)中，通常只有少數(shù)車輛參與路由，就存在通信間隙問(wèn)題。據(jù)此，常采用基于存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)(SCF)技術(shù)，利用移動(dòng)車輛橋接兩不連通車輛間的通信間隙。為此，針對(duì)基于SCF路由，分析了多通信間隙的網(wǎng)絡(luò)性能。首先為了分析車輛傳輸半徑對(duì)端到端傳輸時(shí)延的影響，提出了基于存儲(chǔ)攜帶轉(zhuǎn)發(fā)路由的車間通信間隙時(shí)延分析模型(SCF-GAM)，再量化了關(guān)于端到端傳輸時(shí)延的拉氏變換的性能。最后，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了SCF-GAM模型。

車載網(wǎng)絡(luò)；存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)；通信間隙；時(shí)延；模型

0　引言

作為未來(lái)智能交通系統(tǒng)，車載網(wǎng)絡(luò)VANET(Vehicular Ad Hoc Network)受到廣泛關(guān)注[1-4]。然而 V2V(Vehicle to Vehicle)通信的連通率高度依賴于道路上的車輛密度。在低密度場(chǎng)景下，V2V通信的連通率低，由于車輛采用專用短距離通信 DSRC協(xié)議[5]，路由路徑斷裂率高。此外，V2V通信連通還受高速場(chǎng)景和城市場(chǎng)景的障礙物的影響，包括大的建筑物、大卡車等物體均會(huì)引起信號(hào)衰落[6]。因此，面向V2V通信環(huán)境，分析車間連通對(duì)消息傳輸性能的影響是非常重要的。

目前，針對(duì) VANET連通率低的問(wèn)題，廣泛采用基于存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)SCF（Store-Carry-Forward）路由去橋接(bridging)的V2V通信的間隙(Gap)[7]。車載容遲網(wǎng)絡(luò)VDTN (Vehicular Delay-Tolerant Network)常采用SCF策略向目的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包[8]?，F(xiàn)有的分析模型僅關(guān)注橋接一個(gè)通信間隙 Gap[9-10]，并沒(méi)有考慮到多個(gè)間隙。對(duì)橋接多個(gè)間隙的累加時(shí)延和操作SCF的次數(shù)并沒(méi)有進(jìn)行理論分析。

為此，本文針對(duì)多個(gè) V2V通信間隙 Gap情況，建立基于存儲(chǔ)攜帶轉(zhuǎn)發(fā)路由的車間通信間隙時(shí)延分析模型(SCF-GAM)，并評(píng)估SCF的端到端傳輸時(shí)延。同時(shí)，分析車流密度和車輛傳輸半徑對(duì)傳輸時(shí)延和SCF操作的平均次數(shù)的影響，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了提出的模型的性能。

1　約束條件及問(wèn)題描述

假定所有車輛均基于DSRC進(jìn)行V2V通信，它們也安裝了全球定位系統(tǒng) GPS(Global Positioning System)，使車輛知道自己的位置、速度以及車間距離信息，傳輸半徑均為R。

考慮一維的VANET道路模型，如圖1所示。雙向單車輛，分別向東、西行駛。假定V0和Vn+1分別表示數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)，從V0到Vn+1的路由距離為L(zhǎng)。同時(shí)，假定在V0到Vn+1的路由階段中有k個(gè)車輛參與路由，表示為 Vk(1≤k≤n)。用一維坐標(biāo)位置表示沿途車輛 V0，V1，…，Vn+1的位置。

圖1　一維的VANET道路模型

假定第 i個(gè)車輛 Vi離車輛 V0的距離表示 xi。為了簡(jiǎn)化描述，假定 V0位于x0=0。車輛通過(guò)周期地廣播beacon消息，獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ總€(gè) beacon消息包含車輛的ID、位置 xi以及速度 θi[9]。

數(shù)據(jù)從V0至 Vn+1的傳輸，多個(gè)車輛參與了路由。一旦檢測(cè)到通信間隙Gap，如圖2所示，Vk和Vk+1間未連通，此時(shí)利用反向車道的移動(dòng)車輛X實(shí)施SCF策略去橋接通信間隙[5]。因此，車輛Vk選擇X作為中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，即數(shù)據(jù)從 Vk→X→Vk+1，其中車輛 Vk和 Vk+1的速度分別表示為 θk和 θk+1。

圖2　橋接通信間隙Gap

2　分析模型

2.1Ngap的概率質(zhì)量函數(shù)

為便于數(shù)學(xué)處理，假定兩車輛間的空間服從指數(shù)的車頭間距分布，且均值為 1/μ[10]。然后，沿著路由路徑的總的車輛數(shù)服從泊松分布，其概率質(zhì)量函數(shù)為：

依據(jù)文獻(xiàn)[11]，假定每輛車的位置在(0，s)區(qū)域均勻分布。基于將經(jīng)典階次統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題看成隨機(jī)區(qū)間劃分的理論[12]，在路由路徑s存在m個(gè)通信間隙的條件概率：

依據(jù)式(5)便可計(jì)算在路由路徑 s上總的 SCF操作數(shù) Ngap。接下來(lái)分析在橋接通信間隙所移動(dòng)距離的拉氏變換，簡(jiǎn)稱距離拉氏變換。

2.2距離拉氏變換

假定移動(dòng)車輛X為橋接通信間隙所移動(dòng)的距離為τg。如圖2所示，Vk和Vk+1間的距離為dk。如果dk＞R，兩輛車間的通信不連通。SCF轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)X與Vk+1間的距離表示為兩個(gè)隨機(jī)變量之和，即r1+r2。由于X在它們彼此通信范圍內(nèi)，移動(dòng)距離τg等于r1+r2-R與0之間的最大值，即：

注意當(dāng) r1+r2＜R時(shí)，移動(dòng)的距離 τg=0。原因在于：消息可以直接從 X傳輸至 Vk+1。

假定τg的拉氏變換為(s)。假定 r1、r2的概率密度函數(shù)分別為f1(·)和 f2(·)。令 rs=r1+r2，rs的密度函數(shù)fr(rs)：

因此，τg的拉氏變換為(s)：

由于在兩直線道路上兩車間距服從指數(shù)分布，由分布的無(wú)記憶性質(zhì)，r1與 dk有同樣的分布，因此可得：

同理，r2有類似的密度函數(shù)分布：

基于式(9)和式(10)，式(7)可轉(zhuǎn)換為：

特別地，當(dāng) μ1=μ2=μ時(shí)，r2有 2-厄蘭分布，且均值為2/μ。在這種情況下，式(8)可轉(zhuǎn)換為：

2.3基于多通信間隙的SCF路由

假定針對(duì)通信間隙的移動(dòng)距離是獨(dú)立的，并且橋接間隙時(shí)間是相同的。利用期望距離除于期望速度可計(jì)算時(shí)延。因此，橋接m個(gè)通信間隙所移動(dòng)的總的累加距離表示為τg，m?；?，可通過(guò)估計(jì) τg密度函數(shù)的m重卷積的拉氏變換計(jì)算τg，m。

而橋接m個(gè)通信間隙所產(chǎn)生的總時(shí)延td如式(15)所示。式(5)～式(15)分析了具有多個(gè)通信間隙的路由路徑的性能。基于這些分析，車載應(yīng)用能預(yù)測(cè)路由時(shí)延，并且依據(jù)不同的服務(wù)要求，能自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)。

3　性能分析

為了驗(yàn)證模型的有效性，下面進(jìn)行系統(tǒng)仿真。選擇雙向單車道的公路道路路段作為仿真模型。在每輪仿真過(guò)程中，采用一分為二的車頭時(shí)距分布(Dichotomized Headway Distribution)，為束車輛(bunched vehicles)和單獨(dú)車輛(Free vehicles)產(chǎn)生車間空間分布[14]。依據(jù)文獻(xiàn)[14]定義束車輛和單獨(dú)車輛。對(duì)于束車輛而言，它與前一個(gè)車輛的車頭間距小于Δth，而單獨(dú)車輛表示它與前一個(gè)車輛的車頭間距大于Δth。仿真過(guò)程中，Δth=10 m。

利用NS2仿真軟件建立仿真平臺(tái)，并利用SUMO產(chǎn)生車輛移動(dòng)軌跡文件。采用Nakagami無(wú)線傳播模型，車輛速度服從在 [18，22]m/s區(qū)域均勻分布，仿真時(shí)間為300 s，每次實(shí)驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)50次，取平均值作為最終的仿真數(shù)據(jù)，將本文提出的分析模型得到的數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，將前者表示為Analytical，后者表示為Simulat。

3.1車流密度μ的影響

首先分析車流密度μ對(duì)SCF操作的平均次數(shù)和端到端傳輸時(shí)延的影響。車流密度μ從 1～10 Veh/km，屬于低密度情況。車輛傳輸半徑為R=100 m，仿真結(jié)果如圖3、圖4所示。

從圖3可知，SCF操作的平均次數(shù)隨著車流密度μ的增加而增加，不過(guò)增加速度隨之變緩。原因在于：μ在1～10 Veh/km間屬低密度區(qū)域。換而言之，即使μ增加至10 Veh/km，仍屬低密度區(qū)域。低密度區(qū)域意味著在該區(qū)域內(nèi)車輛的通信連接存在問(wèn)題。因此在μ從1～10 Veh/km的變化區(qū)間內(nèi)，盡管密度的增加，可以改善通信連接問(wèn)題，但是總體上仍有多數(shù)車輛間的通信無(wú)法建立，就需要更多SCF操作解決此問(wèn)題。將Analytical與Simulat比較發(fā)現(xiàn)，兩者差異很小，在車流密度μ從1變化至10 Veh/km區(qū)間，差異未超過(guò)2%。

圖4描繪端到端傳輸時(shí)延隨車流密度μ的變化曲線。從圖4可知，隨著車流密度μ的增加，端到端傳輸時(shí)延下降。原因在于：車流密度μ的增加，SCF轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn) X向Vk+1轉(zhuǎn)發(fā)消息所經(jīng)歷的路徑更短，進(jìn)而縮短了時(shí)延。此外，Simulat與Analytical兩者差異不大。在 μ=5時(shí)，差異僅為2.91%。

圖3　SCF操作的平均次數(shù)隨車流密度μ的變化曲線

圖4　端到端傳輸時(shí)延隨車流密度μ的變化曲線

3.2傳輸半徑的影響

本小節(jié)分析車輛傳輸半徑端到端傳輸時(shí)延的影響。車輛傳輸半徑R從50變化至500 m，車流密度μ分別為2.5、7.5、25 Veh/km。仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5分析了傳輸半徑R對(duì)端到端傳輸時(shí)延的影響。從圖5可知，端到端傳輸時(shí)延隨傳輸半徑R增加而下降，原因在于：傳輸半徑R越大，車間通信跳數(shù)越少，時(shí)延就越短。而車流密度μ的越高，時(shí)延也越短。這主要是因?yàn)椋很嚵髅芏?μ的增加，減少了車間通信間隙 Gap，降低了時(shí)延。此外，μ=2.5 Veh/km時(shí)，Simulat與 Analytical兩者的數(shù)據(jù)差異約在10%。

圖5　端到端傳輸時(shí)延隨傳輸半徑R的變化曲線

4　總結(jié)

針對(duì)VANET中的車間通信間隙問(wèn)題，本文提出基于存儲(chǔ)-攜帶轉(zhuǎn)發(fā)路由的車間通信間隙時(shí)延分析模型SCF-GAM。SCF-GAM模型分析并量化了通過(guò)移動(dòng)車輛橋接通信間隙的時(shí)延以及SCF操作的平均次數(shù)。同時(shí)，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了SCF-GAM模型的準(zhǔn)確性。

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SCF-GAM：Communication gap in Vehicular Ad Hoc Network analytical model

Liu Zhengbo1，Zhu Liang2
(1．Department of Mobile Communications，Telecommunications Engineering，Shijiazhuang Posts and Telecommunications Technical College，Shijiazhuang 050000，China；2．School of Mathematics and Computer Science，Hebei University，Baoding 071002，China)

In Vehicular Ad Hoc Network(VANET)，there are generally very few communicating vehicles along a routing path in low traffic density areas.Existing schemes based on the Store-Carry-Forward(SCF)technique have utilized a moving vehicle to bridge the communication gap among disconnected vehicles.Therefore,this paper investigates network performance over multiple communication gaps in SCF-based vehicular routing.To investigate the influence of the transmission range on the end-to-end delivery delay,this paper develops an analytical model to quantify the performance in term of the Laplace transform of the end-to-end delay.Extensive simulation results are presented to validate the proposed model.

vehicular ad hoc network；store-carry-forward；communication gap；delay；model

TP393

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.10.029

河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2011201146)；保定市科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展指導(dǎo)計(jì)劃項(xiàng)目(13ZR058)

2016-04-15)

劉正波(1971-)，男，講師，主要研究方向：移動(dòng)通信。

朱亮（1964-），男，博士，教授，主要研究方向：信息系統(tǒng)。

中文引用格式：劉正波，朱亮.SCF-GAM：VANET車間通信間隙時(shí)延分析模型[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(10)：112-115.

英文引用格式：Liu Zhengbo，Zhu Liang.SCF-GAM：Communication gap in Vehicular Ad Hoc Network analytical model[J].Application of Electronic Technique，2016，42(10)：112-115.