曾步衢，從繼成

(黃淮學(xué)院 動(dòng)畫(huà)學(xué)院，河南 駐馬店 463000)

0 引 言

VANETs為用戶提供了安全和非安全應(yīng)用，如安全預(yù)警、電子收費(fèi)以及交通管理、網(wǎng)上視頻瀏覽等。盡管安全應(yīng)用是部署VANETs的初衷，但是隨著移動(dòng)終端的日益普及，非安全應(yīng)用受到不少用戶的青睞[1-3]。

多數(shù)的非安全應(yīng)用要求具有時(shí)限的信息在局部范圍內(nèi)共享。而VANETs是基于專(zhuān)門(mén)短距離通信DSRC的頻率帶寬和車(chē)載環(huán)境WAVE協(xié)議[4,5]。然而，對(duì)于非安全數(shù)據(jù)，它們需要有保障的QoS(quality of service)，而WAVE仍是依據(jù)于傳統(tǒng)的TCP/UDP/IPv6協(xié)議。由于車(chē)輛的迅速移動(dòng)，傳統(tǒng)的這些協(xié)議難以滿足大量數(shù)據(jù)的傳輸要求，如視頻數(shù)據(jù)流[6]。

融合移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)(3G/4G)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)不僅可以通過(guò)DSRC進(jìn)行近距離通信，同時(shí)還可以通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)快速地傳輸大容量數(shù)據(jù)，如視頻流?；诜涓C網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸方式可以有效地降低傳輸時(shí)延。目前3G/4G網(wǎng)絡(luò)已發(fā)展成熟，這為組建蜂窩網(wǎng)絡(luò)-車(chē)聯(lián)網(wǎng)的混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供了基礎(chǔ)[7]，蜂窩網(wǎng)絡(luò)-車(chē)聯(lián)網(wǎng)的混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。然而，讓每輛均具有蜂窩網(wǎng)絡(luò)接口不太現(xiàn)實(shí)，不具有可操作性。因此，只能以DSRC通信為主，以蜂窩網(wǎng)絡(luò)為輔的混合通信架構(gòu)。

圖1 蜂窩網(wǎng)絡(luò)-車(chē)聯(lián)網(wǎng)的混合結(jié)構(gòu)

此外，實(shí)際上，視頻數(shù)據(jù)流是娛樂(lè)項(xiàng)中最為引人關(guān)注的娛樂(lè)應(yīng)用之一?；谶@個(gè)背景，研究人員開(kāi)始利用蜂窩頻譜，如3G和4G鏈路，引入車(chē)間通信V2V(vehicle-to-vehicle)和車(chē)與基礎(chǔ)設(shè)施通信V2I(vehicle-to-infrastructure)，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)傳輸性能。

因此，本文考慮一個(gè)真實(shí)的生活場(chǎng)景：行駛的車(chē)輛，欲想通過(guò)蜂窩通信下載視頻數(shù)據(jù)流。然而，由于有限或間斷的網(wǎng)絡(luò)連接難以滿足用戶的要求。為了解決這個(gè)問(wèn)題，請(qǐng)求鄰居車(chē)輛協(xié)作下載該視頻數(shù)據(jù)。鄰居車(chē)輛先通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)下載視頻數(shù)據(jù)，然后再利用DSRC鏈路將該視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至需要該視頻數(shù)據(jù)的車(chē)輛。

然而，這個(gè)協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)視頻數(shù)據(jù)的過(guò)程涉及多個(gè)技術(shù)問(wèn)題，如動(dòng)態(tài)拓?fù)?、快速移?dòng)的車(chē)輛、不穩(wěn)定的帶寬、間斷連接以及網(wǎng)絡(luò)密度等。文獻(xiàn)[8]提出面向快速車(chē)隊(duì)(Fleet)的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作視頻流傳輸協(xié)議。一個(gè)Fleet由一群駛向同一區(qū)域的車(chē)輛組成。然而，F(xiàn)leet拓?fù)涞淖兓?，如新的?chē)輛加入或原來(lái)的車(chē)輛離開(kāi)，為車(chē)輛協(xié)作共享視頻流提出了挑戰(zhàn)。因此，如何快速有效地從鄰居車(chē)輛中選擇一輛可靠的車(chē)輛，再由此車(chē)輛向移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)下載該視頻流，然后向請(qǐng)求視頻流的車(chē)輛轉(zhuǎn)發(fā)。由于車(chē)輛的快速移動(dòng)，如何從鄰居車(chē)輛中選擇最優(yōu)的車(chē)輛成為協(xié)作共享視頻的關(guān)鍵。

為此，本文以蜂窩網(wǎng)絡(luò)-車(chē)聯(lián)網(wǎng)的混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為背景，提出選擇最優(yōu)協(xié)作下載車(chē)輛策略CVSS。CVSS引用了多標(biāo)準(zhǔn)決策算法，將車(chē)輛位置、相對(duì)速度、鏈路連通時(shí)間以及帶寬信息進(jìn)行融合，再計(jì)算每個(gè)鄰居車(chē)輛的序值，最后選擇序值最大的車(chē)輛作為協(xié)作下載車(chē)輛。仿真結(jié)果表明，提出的CVSS能夠有效地共享視頻數(shù)據(jù)。

1 系統(tǒng)模型

考慮如圖2所示的典型的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)，由基于DSRC的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。當(dāng)某車(chē)輛不能下載視頻數(shù)據(jù)流時(shí)，且將此車(chē)輛稱(chēng)為視頻請(qǐng)求車(chē)輛VRV(video requesting vehicle)，VRV就求助于鄰居車(chē)輛，從鄰居車(chē)輛中選擇某一個(gè)車(chē)輛作為協(xié)作下載車(chē)輛CDV(cooperative download vehicle)。當(dāng)鄰居車(chē)輛獲取了該視頻數(shù)據(jù)流時(shí)，就利用DSRC的無(wú)線鏈路向VRV轉(zhuǎn)發(fā)。

圖2 系統(tǒng)模型

如何從一跳鄰居車(chē)輛中選擇一個(gè)合適的CDV成為共享視頻數(shù)據(jù)流的關(guān)鍵。本文提出基于多標(biāo)準(zhǔn)決策CVSS算法。VRV車(chē)輛先收集鄰居車(chē)輛信息，然后再計(jì)算每個(gè)車(chē)輛的序值，然后再依據(jù)這些序值從高至低排序，并選擇序值最大的車(chē)輛作為協(xié)作下載車(chē)輛CDV。

2 CVSS

CVSS先通過(guò)車(chē)輛間周期地交互beacon包收集鄰居車(chē)輛的移動(dòng)信息，包括車(chē)輛的位置、速度等信息。然后，計(jì)算距離因子、相對(duì)速度、鏈路連通時(shí)間、帶寬因子，再利用多標(biāo)準(zhǔn)決策算法將這些因子整合成一個(gè)序值，并計(jì)算每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的序值，并排序。整個(gè)CVSS框架如圖3所示。

圖3 CVSS框架

2.1 影響因子

假定有n個(gè)車(chē)輛在高速移動(dòng)，如圖2所示。假定VRV和它的一跳鄰居車(chē)輛分別表示Vr和Vk，且{(k,r)|k,r∈[1,n]∧k≠r}。Vr、Vk的位置、速度和方向分別表示為[(xr,yr),(xk,yk)]，[?r,?k]、[θr,θk]。車(chē)輛周期地交互beacon包，其包含車(chē)輛的位置、速度以及方向。

在選擇協(xié)作下載車(chē)輛時(shí)，考慮了距離、相對(duì)速度、鏈路連通時(shí)間以及寬帶資源信息。首先，VRV車(chē)輛Vr計(jì)算離鄰居車(chē)輛Vk的歐式距離dk

(1)

為了最大化鏈路壽命，希望被選擇的CDV與Vr車(chē)輛間的相對(duì)速度越小越好。為此，計(jì)算鄰居車(chē)輛與Vr的相對(duì)速度Sk

(2)

其中，θ表示Vr與Vk間的角度，可依式(3)計(jì)算

(3)

其中，X=(xk-xr)、Y=(xk-xr)。如果車(chē)輛以均速移動(dòng)，即υ=?r=?k，它們的相對(duì)速度Sk可定義為

(4)

此外，利用文獻(xiàn)[9]的位置服務(wù)路由LLR預(yù)測(cè)鏈路連通時(shí)間Tlinkr→k。連通時(shí)間越長(zhǎng)，越有利于視頻數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)發(fā)。Tlinkr→k定義如式(5)所示

(5)

其中，a=?rcosθr-?kcosθk、b=xr-xk、c=?rsinθr-?ksinθk、d=yr-yk。

最后，對(duì)于無(wú)縫視頻流，鄰近車(chē)輛Vk能夠獲取的瞬時(shí)帶寬bk也是在選擇協(xié)作車(chē)輛時(shí)必須考慮的因素。

2.2 多標(biāo)準(zhǔn)決策算法

作為CDV，應(yīng)具有最小的相對(duì)速度、最大的連通時(shí)間、高接入帶寬以及最小距離。為此，先引用文獻(xiàn)[10]的多標(biāo)準(zhǔn)決策算法，融合上述因子值，對(duì)c內(nèi)的車(chē)輛進(jìn)行權(quán)值排序。多標(biāo)準(zhǔn)決策算法的執(zhí)行步驟如下：

步驟1 初始化，將上述4個(gè)因子(dk、Sk、Tlinkr→k、bk)構(gòu)建成一個(gè)矢量C=(c1,c2,c3,c4)，其中c1、c2、c3、c4分別等于dk、Sk、Tlinkr→k和bk。假定Vk的一跳鄰居集c內(nèi)有N個(gè)車(chē)輛，即|c|=n。

步驟2 構(gòu)建一個(gè)n×4權(quán)值矩陣M，其第i行第j元素mij表示第i個(gè)鄰居車(chē)輛的第j個(gè)因子，且i=1,2,…,n，j=1,2,3,4

(6)

再將車(chē)輛的影響因子進(jìn)行進(jìn)歸一化。假定第i個(gè)鄰居車(chē)輛的第j個(gè)因子值的歸一化表述為

步驟3 給每個(gè)歸一化權(quán)值設(shè)置不同的權(quán)重系數(shù)，如式(8)所示

ki,j=ωj×Sij,i=1,2…,m,j=1,2,3,4

(8)

其中,ωj表示4個(gè)因子的權(quán)重系數(shù)。

步驟4 為每個(gè)因子建立最優(yōu)解I+和非最優(yōu)解I-

I+={k(1,j),k(2,j),…,k(m,j)}={maxk(i,j)?j∈(1,2,3,4)}

(9)

I-={k(1,j),k(2,j),…,k(m,j)}={mink(i,j)?j∈(1,2,3,4)}

(10)

(11)

(12)

最后，計(jì)算每個(gè)鄰居車(chē)輛的序值，并進(jìn)行排序。節(jié)點(diǎn)i的序值Ri

(13)

3 性能仿真

3.1 仿真環(huán)境

利用網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS3建立仿真平臺(tái)[11-13]，并通過(guò)SUMO獲取車(chē)輛移動(dòng)的軌跡文件。考慮長(zhǎng)為10公里的三車(chē)道的道路模型，80輛至180輛車(chē)輛以泊松分布形式分布于道路，車(chē)輛的平均速度為60km/h至110km/h。此外，每輛車(chē)具有兩個(gè)無(wú)線接口：①DSRC接口，實(shí)現(xiàn)V2V通信，且數(shù)據(jù)率為6Mbps；②蜂窩接口，實(shí)現(xiàn)接入Internet，且在4G網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)率為30Mbps。

表1 仿真參數(shù)

同時(shí)，引用“Big Buck Bunny”的一段真實(shí)視頻流供車(chē)輛下載。具體的仿真參數(shù)如表1所示。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)。

此外，為了更好地分析CVSS的性能，選擇KCV[8]策略進(jìn)行比較。KCV策略是假定一群車(chē)輛行駛同一個(gè)目的地，且僅依據(jù)帶寬標(biāo)準(zhǔn)選擇協(xié)作下載車(chē)輛。同時(shí)，選擇平均幀丟失率、平均時(shí)延作為性能指標(biāo)。

3.2 數(shù)據(jù)分析

首先考察車(chē)輛速度對(duì)平均幀丟失率、平均時(shí)延的影響，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 車(chē)輛平均速度對(duì)平均幀丟失、平均時(shí)延的性能影響

車(chē)輛平均速度對(duì)平均幀丟失、平均時(shí)延的性能影響分別如圖4(a)和4(b)所示。從圖4(a)可知，平均幀丟失隨車(chē)速提高呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。原因在于：車(chē)速的提高，加速了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓?。然而，與KCV相比，提出的CVSS策略的平均幀丟失得到有效地下降，平均下降了接近50%。而圖4(b)反映了KCV和CVSS的平均時(shí)延隨車(chē)輛速度的影響。平均時(shí)延隨車(chē)輛速度增加呈下降趨勢(shì)，這主要?dú)w功于蜂窩移動(dòng)的高峰值速率的原因。相比于KCV，CVSS策略的平均時(shí)延有所下降。CVSS策略的平均時(shí)延約在0.325 s，而KCV的平均時(shí)延約在0.3 s。

然后，分析車(chē)輛數(shù)對(duì)平均幀丟失和平均時(shí)延的影響，數(shù)據(jù)結(jié)果如圖5所示。

圖5 車(chē)輛數(shù)對(duì)平均幀丟失數(shù)、平均時(shí)延的影響

從圖5(a)可知，車(chē)輛數(shù)的增加提高了平均幀丟失數(shù)。原因在于：車(chē)輛數(shù)越多，增加了車(chē)輛丟失帆的基數(shù)。與圖4(a)相似，CVSS策略的平均幀丟失數(shù)不于KCV，減少了接近10%。例如，當(dāng)車(chē)輛數(shù)200時(shí)，CVSS的平均幀丟失數(shù)為500，而KCV的平均幀丟失數(shù)接近600。圖5(b)顯示平均時(shí)延隨車(chē)輛數(shù)的變化曲線。從圖中可知，車(chē)輛數(shù)的增加提升了平均時(shí)延。不出意外，CVSS策略的時(shí)延低于KCV，原因在于：CVSS策略在選擇協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)車(chē)輛時(shí)，考慮了多項(xiàng)因子，而KCV只考慮了帶寬。

4 結(jié)束語(yǔ)

考慮到車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的非安全應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量，以蜂窩網(wǎng)絡(luò)-車(chē)聯(lián)網(wǎng)的混合結(jié)構(gòu)為背景，提出協(xié)作共享視頻流的策略CVSS。CVSS充分利用4G網(wǎng)絡(luò)的高峰值、低時(shí)延特性，并利用多標(biāo)準(zhǔn)決策算法選擇最優(yōu)的車(chē)輛作為協(xié)作下載車(chē)輛。通過(guò)協(xié)作下載車(chē)輛轉(zhuǎn)發(fā)視頻流，提高了視頻流共享的性能。仿真結(jié)果表明，相比于KCV，提出的CVSS的平均幀丟失數(shù)和平均時(shí)延，分別下降了10%和30%。

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