謝明鈺
摘 要:近年來車載自組織網(wǎng)絡(luò)已成為無線自組網(wǎng)新的研究重點(diǎn)。鑒于車載自組織網(wǎng)絡(luò)自身高動(dòng)態(tài)性網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等相關(guān)特點(diǎn),使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集協(xié)議在VANET中的表現(xiàn)并不理想。所以,對(duì)于車載自組織網(wǎng)的研究主要集中在對(duì)VANET數(shù)據(jù)收集協(xié)議方面。文中總結(jié)了近些年出現(xiàn)的VANET數(shù)據(jù)收集協(xié)議,并選取其中AODV和DSR兩種協(xié)議,在模擬高速公路的相關(guān)場(chǎng)景下,通過設(shè)置不同的參數(shù)研究?jī)煞N不同的性能指標(biāo),得出AODV協(xié)議比DSR協(xié)議性能好的結(jié)論。
關(guān)鍵詞:車載自組織網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)收集;NS-2;AODV
中圖分類號(hào):TP39;TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2017)09-00-02
0 引 言
車載無線網(wǎng)絡(luò)以信息收集、處理、發(fā)布、交換為主,為參與者提供豐富的服務(wù)。車載無線網(wǎng)絡(luò)將車輛內(nèi)部的相關(guān)器件、車輛與路邊節(jié)點(diǎn)、車輛與車輛、車輛與互聯(lián)網(wǎng)連接起來,構(gòu)成一個(gè)異構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),為車載智能交通系統(tǒng)提供多樣化的應(yīng)用。車聯(lián)網(wǎng)符合“云計(jì)算”[1] (Cloud Computing) 、“物聯(lián)網(wǎng)[2]” (Internet of Things,IoT)兩大炎手可熱的研究主題,順應(yīng)當(dāng)今信息技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。車載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)具有自組織、易擴(kuò)展、易部署、低代價(jià)、低通信延遲等優(yōu)點(diǎn)[3] ,是車載網(wǎng)絡(luò)中最重要的一種組網(wǎng)形式。數(shù)據(jù)收集是VANET中一項(xiàng)至關(guān)重要的技術(shù),如何在VANET中提高網(wǎng)絡(luò)通信的性能,根據(jù)不同的需求進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)收集,是學(xué)術(shù)界一直關(guān)注的研究熱點(diǎn)。
本文總結(jié)了近些年出現(xiàn)的VANET數(shù)據(jù)協(xié)議,選取其中的DSR(Dynamic Source Routing,DSR)、AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector Routing,AODV)協(xié)議,由17個(gè)無線節(jié)點(diǎn)組成VANET,建立一個(gè)M型固定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),再加一個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)來模擬固定節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集場(chǎng)景,通過設(shè)置不同的參數(shù)研究了兩種協(xié)議的相關(guān)性能指標(biāo),得出AODV協(xié)議較DSR協(xié)議性能好的結(jié)論。
1 車載自組網(wǎng)數(shù)據(jù)收集協(xié)議
數(shù)據(jù)收集協(xié)議可以在一定程度上節(jié)省能耗。目前常見的數(shù)據(jù)收集協(xié)議包括EMDA(Energy—Efficient Meter Data Aggregation Protoco1,EMDA)、AODV、PEADG(Power Eficient Algorithm for Data Gathering,PEADG) 、DSR等。但是以上協(xié)議中已得到廣泛認(rèn)可的是AODV協(xié)議、DSR協(xié)議。
AODV協(xié)議與DSR協(xié)議均具有一系列優(yōu)點(diǎn)。在消除路由環(huán)路方面,AODV協(xié)議通過使用序列號(hào)來避免出現(xiàn)路由環(huán)路,而DSR使用源路由機(jī)制消除路由環(huán)路。此外,DSR協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組的中間節(jié)點(diǎn)無需存儲(chǔ)路由信息,節(jié)省了存儲(chǔ)空間;AODV協(xié)議支持中間節(jié)點(diǎn)應(yīng)答,能使源節(jié)點(diǎn)快速獲得路由,而DSR允許節(jié)點(diǎn)偵聽數(shù)據(jù)分組,緩存路由信息;AODV協(xié)議能快速響應(yīng)活躍路徑上的斷鏈,并具有良好的可擴(kuò)展性。而DSR支持到目的節(jié)點(diǎn)的多條路徑。
2 仿真實(shí)驗(yàn)
采用網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS-2[4]對(duì)DSR和AODV協(xié)議進(jìn)行性能分析,通過仿真分別得到了其數(shù)據(jù)包的平均端到端延遲、端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)吞吐量,以此來衡量數(shù)據(jù)收集協(xié)議的性能。
2.1 仿真環(huán)境
我們采用17 個(gè)無線節(jié)點(diǎn)來組成車載自組織網(wǎng)絡(luò)。其中DSR的隊(duì)列類型為CMUPriQueue,而AODV采用DropTail/PriQueue。模型中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的無線傳輸范圍為 50.0 m,我們將仿真時(shí)間設(shè)置為20.0 s。將移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的初始坐標(biāo)設(shè)為(50.0,93.3),移動(dòng)節(jié)點(diǎn)開始傳送數(shù)據(jù)的時(shí)間設(shè)為1.0 s,研究將其移動(dòng)速度分別設(shè)置為10.0、20.0、30.0、40.0、50.0、60.0、70.0、80.0、90.0(單位均為m/s)時(shí)AODV和DSR協(xié)議的端到端時(shí)延、平均端到端時(shí)延以及平均吞吐量等性能指標(biāo)。我們采用CBR業(yè)務(wù)作為一種典型的無連接UDP 業(yè)務(wù)來進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。我們?cè)谙嗤膶?shí)驗(yàn)場(chǎng)景下采用相同的數(shù)據(jù)源分別對(duì)兩種協(xié)議進(jìn)行模擬運(yùn)行,使仿真結(jié)果盡量準(zhǔn)確。
2.2 仿真結(jié)果與分析
圖1、2分別為AODV協(xié)議和DSR協(xié)議的仿真圖。圖3展示了兩種協(xié)議的平均端到端時(shí)延性能,可以看出隨著移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度的增大,AODV及DSR協(xié)議的變化趨勢(shì)相同,均呈下降趨勢(shì),但相對(duì)于同一移動(dòng)速度,AODV協(xié)議的時(shí)延略大于DSR協(xié)議,當(dāng)速度大致在56~66 m/s范圍內(nèi)時(shí),DSR協(xié)議的時(shí)延略大于AODV協(xié)議的時(shí)延。圖4展示了兩種協(xié)議的端到端時(shí)延性能,由圖4可知,當(dāng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度在(10,20)以及(20,30)兩個(gè)區(qū)間范圍內(nèi)時(shí),DSR協(xié)議的時(shí)延波動(dòng)范圍較大,此后波動(dòng)范圍較小,而AODV協(xié)議的時(shí)延波動(dòng)范圍一直較小。由于只進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn),所以會(huì)出現(xiàn)較大的波動(dòng)范圍,當(dāng)進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)取平均值后,便不會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象。由此可以看出AODV協(xié)議的時(shí)延性能較DSR協(xié)議的性能好。
圖5展示了模型仿真中網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,由圖可見,隨著移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度的增大,兩種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)吞吐量性能變化趨勢(shì)相同,均呈下降趨勢(shì)。在相同的速度下,DSR協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)吞吐量大于AODV協(xié)議的吞吐量,因此在本實(shí)驗(yàn)中DSR協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)吞吐量性能較AODV協(xié)議的性能好。
3 結(jié) 語
在車載自組網(wǎng)應(yīng)用中,通信半徑的限制使網(wǎng)絡(luò)中車輛節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交互形式是多跳轉(zhuǎn)發(fā)進(jìn)行的,因此數(shù)據(jù)收集協(xié)議和路由協(xié)議是其重要的組成部分。由于傳統(tǒng)的路由協(xié)議不能有效地應(yīng)用,無線自組網(wǎng)中的數(shù)據(jù)收集技術(shù)、路由技術(shù)有非常廣闊的研究空間。本文詳細(xì)介紹了車載自組網(wǎng)的主要特點(diǎn),以及典型的數(shù)據(jù)收集協(xié)議,并分析了其中兩種協(xié)議的優(yōu)缺點(diǎn),并在一定場(chǎng)景下,通過設(shè)置不同的參數(shù)研究了兩種不同的性能指標(biāo),得出AODV協(xié)議較DSR協(xié)議性能好的結(jié)論。
參考文獻(xiàn)
[1]羅軍舟,金嘉暉,宋愛波,等.云計(jì)算:體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)[J].通信學(xué)報(bào),2011,32(7):3-21.
[2]Uichin Lee,Mario Geria.A survey of urban vehicular sensing platform[J].Computering Networks,2010,54(4):527-544.
[3]程嘉朗,倪巍,吳維剛,等.車載自組織網(wǎng)絡(luò)在智能交通中的應(yīng)用研究綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014,41(S1):1-10.
[4]吳仕浩,林慶華,胥布工.網(wǎng)絡(luò)仿真器NS-2及其一個(gè)應(yīng)用實(shí)例[J].計(jì)算機(jī)仿真,2004,21(7):96-98.
[5]張博葉,賀鵬飛,杜根來,等.基于ZigBee和AODV協(xié)議的無線體域網(wǎng)性能仿真[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2014,4(4):44-46.
[6]趙寧,陳丹.車載自組織網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議仿真研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2015,5(3):42-43.
[7]魯忠輝,陸麗萍.車載自組網(wǎng)應(yīng)用層VDTP協(xié)議的研究與仿真[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī):專業(yè)版,2009(10):45-47.
[8]劉海林.高速公路信息管理系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2017,7(4):93-94.endprint