蔡震

摘 要：車輛自組織網(wǎng)絡(luò)（VANETs）路由中，基于路口的地理路由協(xié)議能很好的適應(yīng)城市VANETs的環(huán)境，其中道路連通性預(yù)測在路由協(xié)議中具有決定性的作用，本文分析并比較了經(jīng)典VANETs路由協(xié)議中采取的各種道路連通性預(yù)測方法的工作機(jī)制和優(yōu)缺點(diǎn)，最后進(jìn)行總結(jié)和展望。

關(guān)鍵詞：VANETs；道路連通性預(yù)測；交通路口

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.07.105

1 引論

相較于MANETs（Mobile Ad hoc Networks， MANETs），VANETs（Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）因本身移動(dòng)車輛作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的特殊性，有兩點(diǎn)不同。首先，車輛移動(dòng)速度快，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也隨之變化頻繁。再者，車輛之間的信號通訊會(huì)受到城市中道路間距離以及建筑物影響，節(jié)點(diǎn)間信息只能沿道路傳輸。故MANETs中的眾多成熟的無線網(wǎng)絡(luò)路由算法無法有效的應(yīng)用到VANETs的特殊環(huán)境[1-3]中。于是一種基于城市交通路口的自組織路由機(jī)制展現(xiàn)了優(yōu)勢，其主要工作機(jī)制如下：當(dāng)數(shù)據(jù)包在直路上傳送時(shí)，其還沿用無線自組織網(wǎng)絡(luò)路由經(jīng)典的貪婪轉(zhuǎn)發(fā)策略向前發(fā)送數(shù)據(jù)包，當(dāng)數(shù)據(jù)包到達(dá)路口區(qū)域的車輛節(jié)點(diǎn)時(shí)，再根據(jù)實(shí)際情況來決策路由線路，即沿哪條道路繼續(xù)傳送數(shù)據(jù)包。

道路路由決策主要判定因素有如下兩點(diǎn)：其一，下一路口距離目的節(jié)點(diǎn)的實(shí)際距離長短；其二，未來道路網(wǎng)絡(luò)連通性或數(shù)據(jù)包傳輸延遲時(shí)間的大小。目前的交通車輛普遍裝備了衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）和城市電子地圖，可以來完成到目的節(jié)點(diǎn)實(shí)際距離的計(jì)算。所以，如何預(yù)測道路的連通性成為了VANETs路由協(xié)議的一個(gè)重點(diǎn)問題。

2 道路連通性預(yù)測方法

對于道路連通性預(yù)測計(jì)算主要分為兩大類，一是通過獲取第三方（如谷歌地圖）提供的實(shí)時(shí)路況信息（如車流量、平均車速），再結(jié)合道路數(shù)據(jù)（如長度、曲度）建立道路連通性模型，計(jì)算連通性概率和傳輸延遲時(shí)間，進(jìn)而選擇路由線路；二是通過車輛間定時(shí)的“hello”信息交換，得到當(dāng)前道路的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，以此來選擇路由線路。以下將介紹VANETs經(jīng)典路由協(xié)議中的道路連通性預(yù)測方法。

2.1 VADD

VADD[4]在路口節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路由決策時(shí)，其采用第三方提供的道路車輛密度和車輛平均速度等信息建立道路數(shù)據(jù)包延遲時(shí)間預(yù)測模型，公式如下。

當(dāng)車輛平均間距小于R時(shí)，延遲時(shí)間被視為數(shù)據(jù)包多跳傳輸所需的時(shí)間可以忽略不計(jì)；當(dāng)大于R時(shí)，要考慮某時(shí)刻沒有后繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)而當(dāng)前節(jié)點(diǎn)車輛暫時(shí)攜帶數(shù)據(jù)包繼續(xù)行駛的情況，即對于平均車速快、車輛密度高的道路，其延遲時(shí)間也相對較小。

VADD相對于其它路由協(xié)議，擁有更高的傳輸率，但是道路延遲時(shí)間預(yù)測模型采用的是第三方提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對于VANTEs中節(jié)點(diǎn)車輛位置變化頻繁的特點(diǎn)。

2.2 SADV

SADV[5]在道路選擇時(shí)，SADV采用了相鄰路口的靜態(tài)節(jié)點(diǎn)之間定時(shí)發(fā)送控制包以測量延遲時(shí)間的方法（Link Delay Update， LDU），把一個(gè)時(shí)間段內(nèi)此道路上控制包的平均傳輸延遲時(shí)間作為路由道路選擇的參考。

SADV相對于VADD，其數(shù)據(jù)來源是實(shí)際測量出來的，實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性相對提高。但因?yàn)殪o態(tài)節(jié)點(diǎn)之間的定時(shí)控制包交互，增加了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，且在每個(gè)路口部署靜態(tài)節(jié)點(diǎn)在目前現(xiàn)實(shí)中可行性不高。

2.3 VVR

VVR[6]類似于距離矢量路由，VVR中道路上每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)通過多跳的定時(shí)“hello”信息交換獲得當(dāng)前道路的連通性，即每個(gè)節(jié)點(diǎn)可知自己是否與兩端路口連通，如連通下一跳節(jié)點(diǎn)是誰。

VVR的道路連通性預(yù)測基于道路實(shí)時(shí)信息，在查詢多跳鏈接通路的時(shí)候，實(shí)時(shí)性效果最佳。但正如距離矢量路由一樣，VVR存在著慢收斂的問題，即能連通的“好消息”傳得快，鏈接中斷的“壞消息”傳的慢，致使新路由可能與舊路由發(fā)生沖突，甚至產(chǎn)生回路。

2.4 GyTAR

GyTAR[7]采用了一種比較新穎的道路連通性預(yù)測方法，其將需要預(yù)測的道路分成若干區(qū)域，區(qū)域中心位置的組頭車輛會(huì)將本區(qū)域車輛的數(shù)量依次加到一個(gè)名為CDP的控制包中，傳送回上一路口（如圖1）。

圖1 CDP傳遞示例

處于路口的節(jié)點(diǎn)在收到CDP后，通過其中包含的各個(gè)區(qū)域的車輛數(shù)量以及道路長度為每個(gè)備選路口方向計(jì)算出一個(gè)分?jǐn)?shù)，以此來進(jìn)行道路選擇。分?jǐn)?shù)高的道路即離目的節(jié)點(diǎn)距離短、車輛密度高，且各區(qū)域車輛數(shù)偏差小的道路將會(huì)被選擇，其計(jì)算公式如下。

GyTAR增加了對道路車輛密度均勻性對于連通性影響的考量，有效防范了道路上車輛分布“中空”的情況。但其在CDP發(fā)包車輛的選取上也存在漏選的現(xiàn)象，這樣會(huì)導(dǎo)致CDP發(fā)送間隔偏差較大，用于計(jì)算連通性的車輛密度信息的實(shí)時(shí)性并不穩(wěn)定。同時(shí)CDP作為控制包的每一次傳輸都會(huì)給道路產(chǎn)生一定的負(fù)載。

3 總結(jié)

（下轉(zhuǎn)第130頁）

（上接第120頁）

本文介紹了VANETs路由協(xié)議中經(jīng)典的道路連通性預(yù)測方法，大致分為通過第三方交通信息和車輛間交換實(shí)時(shí)信息建立預(yù)測模型兩種方法，如何設(shè)計(jì)一種在實(shí)時(shí)性和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載上均表現(xiàn)出色的道路連通性預(yù)測方法是我們未來工作的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張國慶等.城市場景下VANET路由協(xié)議大規(guī)模仿真研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2009，26（08）：249-252.

[2]雷亞星.城市環(huán)境下基于地理位置信息的VANET路由協(xié)議的研究[D].北京郵電大學(xué)，2011.

[3]胡畔.城市環(huán)境下基于位置的車載自組網(wǎng)路由協(xié)議研究[D].武漢理工大學(xué)，2014.

[4]J.Zhao et al.，“VADD： Vehicle-Assisted Data Delivery in Vehicular Ad Hoc Networks，”IEEE INFOCOM 06， pp.1910（22）.

[5] Y. Ding et al.，“A Static-Node Assisted Adaptive Routing Protocol in Vehicular Networks，” ACM VANET 07， pp. 59-68.

[6] H.Lee et al.，“Virtual Vertex Routing （VVR） for Course Based Vehicular Ad-Hoc Networks”， IEEE WCNC?07， pp.4405-10.

[7] M. Jerbi et al.，“An Improved Vehicular Ad Hoc Routing Protocol for Urban Area，”IEEE ICC 07， pp. 3972-79.