張剛 胡恒 陳婉

摘 要： 由于車車通信（V2V）在基于終端直通技術（D2D）實現(xiàn)時對可靠性和時延要求更加嚴格，D2D的無線資源分配需要重新設計，因此，對一種基于競爭的資源池資源分配方式進行討論和改進。設計了一種在授權頻段下的信道檢測機制，通過對不同檢測窗口的設計與分析，實現(xiàn)了車載終端（V?UE）通過信道檢測，盡可能避免在選擇資源池資源時發(fā)生資源碰撞導致信道質(zhì)量下降。同時通過對時延要求不同的業(yè)務設定不同窗口，實現(xiàn)了對信道資源不同優(yōu)先級的占用。通過系統(tǒng)級仿真，證明了該機制在提高信道質(zhì)量的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)對不同業(yè)務占用信道的時延差異。

關鍵詞： V2V； 資源分配； 資源池； 信道檢測機制； 資源碰撞； 時延

中圖分類號： TN929.5?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）07?0140?07

Design and optimization for channel detection mechanism

of resource pool in LTE?V2V

ZHANG Gang， HU Heng， CHEN Wan

（School of Communication and Information Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China）

Abstract： Since the vehicle?to?vehicle （V2V） communication based on device?to?device （D2D） communication technology has higher requirement for reliability and time delay， it is necessary to redesign the wireless resource allocation of D2D. A resource allocation mode based on competition is discussed and improved. A channel detection mechanism at authorized frequency band was designed. The different detection windows are designed and analyzed to realize the channel detection of vehicle?user equipment （V?UE）， and avoid the channel quality reduction caused by resource collision when the resource is selected in resource pool. The different windows are set for the time delay requirement according to different services to occupy the channel resource with different priorities. The result of system?level simulation shows that the mechanism can realize the time delay diffe?rence for channel occupation in different services while improving the channel quality.

Keywords： V2V； resource allocation； resource pool； channel detection mechanism； resource collision； time delay

0 引 言

V2V（Vehicle?to?Vehicle，V2V）通信被認為是實現(xiàn)智慧交通系統(tǒng)的重要技術，其優(yōu)勢在于能夠提高車輛行駛安全性和交通效率，減小能量消耗，支持智能交通系統(tǒng)的新業(yè)務等[1]。然而實現(xiàn)V2V通信對時延和可靠性提出了更高的要求[2?5]。因此，3GPP立項研究車聯(lián)網(wǎng)（Vehicle?to?Everything，V2X）標準化，并分別對車車通信、車路通信（Vehicle?to?Infrastructure，V2I）、車人通信（Vehicle?to?Pedestrian，V2P）進行標準制定。根據(jù)3GPP目前達成的共識，V2V技術將基于D2D（Device?to?Device，D2D）技術實現(xiàn)，并輸出標準報告TR36.885[6]。在文獻[6]中提出，為了滿足V2V的時延和可靠性，需要對V2V的調(diào)度方式和資源分配進行重新設計。本文就對目前資源分配方式進行了研究并做出改進。

1 相關工作

目前，已有一些文獻研究基于D2D的V2V的調(diào)度問題和資源分配方式。由于V2V的一個重要應用場景是緊急業(yè)務通信，比如急剎車、前方有事故等，所以優(yōu)先考慮廣播或組播的業(yè)務，且用戶V?UE（Vehicle?User Equipment）是隨時移動的，很有可能移動到基站覆蓋范圍之外或者邊緣小區(qū)，根據(jù)文獻[7]對D2D場景的標準制定，V2V更適合D2D中communication過程的Mode2方式進行資源分配（discovery過程不適合廣播和組播業(yè)務[7]），也就是給V?UE半靜態(tài)或者預配置資源池的資源分配方式。

V2V資源池分配示意圖如圖1所示，車輛[k]和[k]分別通過信道[Gk]和[G′k]將信道狀態(tài)信息傳給基站，基站根據(jù)所有車輛的信息進行調(diào)度分析，再通過信道[Hk]和[H′k]給其覆蓋范圍內(nèi)的車輛分配一個預配置或半靜態(tài)分配的資源池。當車輛有業(yè)務發(fā)生時，在這個資源池中自主選擇資源，并且通過調(diào)度任務（Scheduling Allocation，SA）的方式告知周圍的用戶。圖2是該方式的一種資源池內(nèi)的結(jié)構[8]。V?UE通過SA告知周圍用戶自己選擇的資源，其他用戶則會結(jié)合資源池和接收到的SA信息分析出空閑資源，再自主選擇資源占用。

然而，V?UE在資源池中選擇資源不可避免地會出現(xiàn)沖突。圖3以V?UE在一個周期內(nèi)占用兩組連續(xù)4個RB為例，有兩種情況會出現(xiàn)無法檢測到對方的SA信息：一種情況是，如果兩個V?UE同時需要分析其他V?UE的SA并進行資源選擇發(fā)送SA信息時，則不會收到對方的SA信息，出現(xiàn)SA信息缺失；另一種情況是，如果由于鏈路衰落等原因?qū)е缕渌鸙?UE的SA信息解調(diào)失敗，也會出現(xiàn)無法檢測到對方的SA信息。這樣，由于無法成功接收到其他V?UE的SA信息，兩個V?UE則可能選擇相同的資源，出現(xiàn)資源碰撞。

為了解決此問題，文獻[9]提出可以用沖突檢測的方式避免資源碰撞。如圖4所示，在V?UE發(fā)送信息前，可以進行沖突檢測。V?UE0檢測到空閑并占用，當V?UE1檢測時，由于V?UE0已經(jīng)占用，檢測到信道忙，則V?UE1需重新在資源池中選擇資源。

V2V通信對時延和可靠性要求高，并且對于不同業(yè)務和信息，時延和可靠性要求也不一樣，而優(yōu)先占用到信道的業(yè)務，其時延肯定會比檢測到忙后再重新選擇資源的業(yè)務的時延低。那么如何進行沖突檢測，實現(xiàn)讓高優(yōu)先級的業(yè)務優(yōu)先占用到資源，并且同等優(yōu)先級的業(yè)務公平競爭資源，是一個亟待解決的問題，本文利用LBT技術，將三種不同方案作為檢測窗口，對不同優(yōu)先級競爭的問題進行研究和設計。

2.1 LAA信道檢測機制

圖5是LAA Cat 3的LBE方式的檢測機制[10?11]。首先用CCA進行檢測，時間長度為24 μs，如果檢測成功則立即發(fā)送最大長度為13 ms的數(shù)據(jù)；如果檢測為忙，則進入擴展的CCA檢測過程（Extended CCA，ECCA），ECCA的檢測時間單元為9 μs。首先，系統(tǒng)設定一個[q]值，[q]值從4，16，32，…中選擇，然后在[1～q]值中隨機取一個值為[N，]每檢測到一個ECCA為閑，則[N]減1，直到[N]減為零時發(fā)送數(shù)據(jù)。

2.2 V2V信道檢測設計與模型

與LAA不同，LTE?V2V是工作在授權頻段的，根據(jù)V?UE的選擇，V?UE會在SA信息所指示的資源塊上開始進行信道檢測并發(fā)送數(shù)據(jù)。也就是說，如果兩個V?UE選擇了同一資源，則會同時進行檢測，24 μs的CCA過程很可能同時檢測到閑并發(fā)送，這樣則會產(chǎn)生資源碰撞。這樣的檢測在時域同步的LTE系統(tǒng)中無法解決資源碰撞問題，所以應該去掉CCA過程。

圖6是本文設計的信道檢測方式。首先，每個V?UE在一定范圍內(nèi)隨機等待[n]個時間片（ECCA的時長[tslot]），例如，[n]從[1，10]中隨機選出。然后直接進入ECCA狀態(tài)。當滿足條件時開始發(fā)送數(shù)據(jù)。

由于資源池中的資源由UE自行選擇，所以超過一定范圍的V?UE，當檢測到干擾在門限值以下，可以復用資源。所以就會出現(xiàn)多個V?UE同時占用資源但沒有達到門限值，而每多一個V?UE，對還沒占用到V?UE的用戶就會多一份干擾，因此，檢測到信道空閑是一個概率性事件，且概率在隨時變化。

為了實現(xiàn)讓高優(yōu)先級的業(yè)務優(yōu)先占用資源，并且同等優(yōu)先級的業(yè)務公平競爭到資源，重點研究ECCA所需滿足的條件。本文主要討論三種不同方案以及相對應的三種不同參數(shù)作為檢測窗口，為了便于分析，分別做了數(shù)學建模，通過馬爾科夫鏈進行狀態(tài)分析，并分別討論它們的性能。

2.2.1 信道檢測方案一

首先類似LAA C3方案，用CW表示信道檢測的窗口，從[0，CW-1]中隨機選擇一個數(shù)作為[W，]當檢測到一個ECCA是空閑時，[W]減1，當[W]減到0時發(fā)送數(shù)據(jù)。其馬爾科夫鏈模型如圖7所示。

整個馬爾科夫鏈可以概括為：

式中：CW是計數(shù)器的最大值；[p]為信道檢測到空閑的概率；[PXY]是指從狀態(tài)[Y]到狀態(tài)[X]轉(zhuǎn)化的概率；[ai]指計數(shù)器的值為[i]的狀態(tài)；[T1]指緩沖中最近一個文件的狀態(tài)。

2.2.2 信道檢測方案二

用CW表示信道檢測的窗口，當連續(xù)檢測到CW次ECCA信道空閑時，發(fā)送數(shù)據(jù)，否則一直不發(fā)送數(shù)據(jù)。其馬爾科夫鏈模型如圖8所示。

整個馬爾科夫鏈可以概括為：

式中：[aij]表示計數(shù)器的值為[i]時，已經(jīng)連續(xù)檢測到[j]次信道空閑的狀態(tài)。

2.2.3 信道檢測方案三

用CW表示信道檢測的窗口，從[[0，CW-1]]中隨機選擇一個數(shù)[q，]并在[[0，q-1]]中隨機選擇一個數(shù)作為[N，]當連續(xù)檢測到[X]個ECCA是空閑時，[N]減1（[X]為滑動窗口，例如，連續(xù)檢測到第[X+1]個ECCA也是空閑，則[N]再減1），當[N]減為0時發(fā)送數(shù)據(jù)。其馬爾科夫鏈模型如圖9所示。

整個馬爾科夫鏈可以概括為：

3 退避方案的分析與優(yōu)化

文獻[10]中對2.2.1節(jié)所提到的方案一做了比較詳細的數(shù)學分析。由于2.2.1節(jié)所建立的數(shù)學模型屬于M/M/1的排隊模型，因此，可知系統(tǒng)的平均等待時間為：

式中：[λ]為平均到達率；[μ]為服務速率。這里的[μ]可以表示為：

式中：[ttransmission]表示傳輸時間；[tAll?wait]表示從開始檢查到占用信道的平均等待時間。由式（1），式（2）可知，假設其他參數(shù)都是固定的，[tAll?wait]是影響系統(tǒng)平均等待時間的重要因素，所以對其進行進一步研究。

3.1 信道檢測方案一的平均等待時間

根據(jù)方案一的策略，將CW作為優(yōu)先級窗口，由于每次檢測都是獨立的，檢查次數(shù)在[[0，CW-1]]中隨機產(chǎn)生，所以：

式中[t1-wait]表示檢測到一次空閑的平均等待時間。由方案一可知，假設檢測一次為閑的概率是[p，]則忙的概率是[1-p，]由于當信道很好時，也就是[p]值較大時，UE之間可能沒有發(fā)生資源重疊（碰撞），或者因為衰落或距離比較大導致UE之間干擾較小，不需要進行干擾避免；另外，當[p]值過小時，說明信道情況很差，也沒有必要做干擾避免。所以關心更多的是[p]值在一定范圍內(nèi)的情況，比如[0.3，0.7]的范圍內(nèi)。這樣，可以得到方案一的平均等待時長為：

由圖10可以看出，該方案有以下缺點：首先，CW差距不大的話，平均等待時間差距不會很大，也就是不同優(yōu)先級業(yè)務占用的可能性相差不大；其次，如果CW跨度足夠大，如CW為10，20，30，則當信道很好時，優(yōu)先級低的業(yè)務還得等待至少30個[tslot]才能占用，這樣就浪費了很大一部分資源。

3.2 信道檢測方案二的平均等待時間

由于等待時間根據(jù)優(yōu)先級出現(xiàn)差異的關鍵是[tAll?wait，]所以按照方案二的策略，采用連續(xù)檢測到空閑的次數(shù)作為優(yōu)先級的窗口。如何計算其等待時間的期望[tAll?wait]是一個關鍵問題。首先來討論計算連續(xù)兩次概率的方法。

假設每次檢測都是獨立的，檢測到閑的概率為[p，]忙的概率為[1-p，]設進行了[k]次信道檢測，沒有出現(xiàn)連續(xù)檢測到閑的概率為[f（k），]第一次出現(xiàn)連續(xù)檢測到兩次閑發(fā)生在第[m-1]和第[m]次檢測的概率為[g（m），]則有以下遞推方程：

這樣，等待時間的期望可以表示為：

同理，連續(xù)檢測到3次、4次和5次的等待時間期望也可以通過以上相同的遞推得出。

圖11是方案二關于不同連續(xù)檢測次數(shù)的[tAll?wait]與檢測概率[p]的函數(shù)關系圖。

由圖11可知，將連續(xù)檢測次數(shù)作為窗口CW，且[p]在一定范圍內(nèi)，例如[0.3，0.7]，當CW取[1，5]時，對應的等待時間期望有明顯差異，且都在0～100個[tslot]內(nèi)，很適合作為檢測窗口。

3.3 信道檢測方案三的平均等待時間

下面研究關于采用滑動窗口的方案。

首先，設滑動窗口[X]為2，優(yōu)先級窗口為[N，]也就是[N]次檢測到連續(xù)兩次空閑（滑動檢測，例如連續(xù)檢測到三次空閑算作兩次）時，認為信道空閑并占用。為了計算該方案等待時間的期望[tAll?wait，]先設每次檢測都是獨立的，檢測到閑的概率為[p，]忙的概率為[1-p，]設進行[k]次信道檢測，沒有出現(xiàn)連續(xù)檢測到閑的概率為[f（k），]設第一次出現(xiàn)連續(xù)檢測到[N]次閑發(fā)生在從第[m-N+1]到第[m]次檢測的概率為[gN（m），]優(yōu)先級窗口為[i，][X]為2時，占用到信道的概率為[pi（m），]則有下面的關系：

方案三相當于方案一與方案二的結(jié)合，可以理解為方案一屬于方案三的一種特殊情況，即方案三中[x]取1的情況。由圖12可知，方案三會出現(xiàn)類似方案一的缺點。即CW差距不大時，平均等待時間的差距不會很大，也就是不同優(yōu)先級業(yè)務占用的可能性相差不大。

通過對三種方案平均等待時間的討論，本文認為通過方案二進行信道檢測可以有效地讓高優(yōu)先級的業(yè)務優(yōu)先占用信道。

4 系統(tǒng)級仿真與結(jié)果分析

4.1 仿真平臺搭建

為了研究本文提出的根據(jù)業(yè)務優(yōu)先級占用信道資源以及信道檢測窗口設計，本文假設V?UE在一個周期內(nèi)隨機選擇其他V?UE在上一個周期發(fā)送的SA信息沒有占用的某個TTI頻域連續(xù)的8個RB進行占用并發(fā)送SA信息，該周期為100 ms。選擇資源的時間間隔是200 ms，即每次選擇到的資源可以占用兩個周期。帶寬選擇20 MHz，即每個TTI有25個資源可以選擇。當V?UE選擇完資源后，即刻發(fā)送SA信息。為了研究方便，本文假設業(yè)務為周期性產(chǎn)生的業(yè)務，即到達率為每100 ms占用8個RB。

本文通過Matlab搭建系統(tǒng)級仿真平臺。首先，參考3GPP研究報告TR36.885的仿真假設[2]，按照V2X的仿真要求，例如信道建模、信道衰落以及移動模型等進行系統(tǒng)級仿真平臺搭建。由于本次仿真基于LAA系統(tǒng)的CCA信道檢測，因此，參數(shù)配置必須參考LAA仿真系統(tǒng)的參數(shù)配置，特別是CCA檢測的門限配置等參數(shù)，即參考3GPP研究報告TR36.889的仿真參數(shù)[9]。

仿真平臺的模塊包括參數(shù)初始化、網(wǎng)絡生成、路損計算、快衰模型生成、車輛移動模型、數(shù)據(jù)發(fā)送、數(shù)據(jù)接收及性能結(jié)果輸出等。圖13為仿真平臺的車道與車輛撒點模型。本平臺采用時間驅(qū)動的動態(tài)仿真機制，在信道檢測時，按照時間片工作（9 μs），更新信道檢測結(jié)果；在占用信道時，按照時隙計算接收成功或失敗。表1是具體的參數(shù)配置。

本文首先以成功接收率（Packet Receive Ratio， PRR）和等待發(fā)送時間作為兩個性能指標，比較直接采用V?UE通過SA隨機選擇資源的方式和采用方案二進行信道競爭避免沖突的資源選擇方式的性能；然后通過對比采用不同信道檢測方案和不同優(yōu)先級業(yè)務的資源選擇的平均等待時間，分析性能的優(yōu)劣。

這里的PRR表示每個V?UE傳輸成功次數(shù)與總傳輸次數(shù)的比值，等待發(fā)送時間指發(fā)送調(diào)度信息到開始傳送的等待時間。為了驗證本文的推理，周期性占用資源不計入等待時間的考慮范圍。

由于不同擁擠程度對信道質(zhì)量的影響較大，對不同優(yōu)先級，特別是低優(yōu)先級的業(yè)務信道選擇的影響也會較大，所以需要討論不同擁擠程度的系統(tǒng)性能。根據(jù)TR36.885的仿真假設，對于15 km/h的場景，平均車間距為10.41 m，于是本文設置的平均車距為10 m。

4.2 仿真結(jié)果及分析

圖14和圖15分別為直接采用V?UE通過SA選擇資源的方式和采用方案二進行信道競爭避免沖突的資源選擇方式對系統(tǒng)的PRR性能和等待時間的影響。方案二選擇檢測窗口CW為2和4的競爭方式，即連續(xù)檢測2次和連續(xù)檢測4次，分別代表高優(yōu)先級業(yè)務和低優(yōu)先級業(yè)務。

從圖14和圖15中可以看出，方案二中優(yōu)先級高的業(yè)務傳輸成功率明顯高于沒有經(jīng)過競爭的方案，且兩種方案的等待時間差異并不明顯；然而對于優(yōu)先級較低的業(yè)務，其等待時間相較沒有經(jīng)過競爭的方案有一定增大，但傳輸成功率仍然高于沒有經(jīng)過競爭的方案。因為當一個周期內(nèi)資源池中的空閑資源很少時，V?UE隨機選擇的資源很難不發(fā)生碰撞，所以一旦發(fā)生碰撞，優(yōu)先級低的業(yè)務有很大概率檢測不到資源空閑，就需要進行重新選擇，進而等待時間增大。

這里要指出，等待時間會隨著周期的縮短而縮減，但資源碰撞概率會隨著周期的縮短而增大。

圖16是分別用方案一、方案二和方案三的信道檢測方案進行傳輸時的平均等待時間的對比。

從圖16可看出，方案一和方案三在檢測窗口CW差距較小時，如檢測窗口為2，3，4，5，平均時延差距并不明顯，而在CW差距較大時，如2，10，20，30，平均時延差異才比較明顯，但這樣會出現(xiàn)如第3節(jié)所述的問題，對低優(yōu)先級的業(yè)務占用到信道的時間過長，浪費了較多資源；而方案二的檢測窗口CW為2，3，4，5時，平均時延差距已經(jīng)比較明顯，所以在仿真中也證明了本文的觀點。

5 結(jié) 語

本文對文獻[9]提出的通過信道檢測避免V2V資源池資源碰撞的方案進行優(yōu)化，首先對不同檢測窗口進行討論和分析，實現(xiàn)了時延要求較高的業(yè)務在發(fā)生資源碰撞時優(yōu)先占用信道，未占用信道的業(yè)務重新選擇資源，這樣盡可能減少了車輛之間資源碰撞的概率，并且實現(xiàn)對不同業(yè)務占用信道的時延差異。最后，依據(jù)3GPP的研究報告TR36.885的仿真假設和要求，搭建Matlab環(huán)境的系統(tǒng)級仿真平臺，并按照關于TR36.889的仿真要求實現(xiàn)信道競爭。通過與無信道檢測方案的PRR對比，證明了該機制能夠提高系統(tǒng)整體的可靠性。同時，通過對比不同優(yōu)先級業(yè)務的平均等待時間，證明了以連續(xù)檢測空閑的ECCA次數(shù)作為信道檢測窗口能夠有效實現(xiàn)對不同業(yè)務占用信道的時延差異。此結(jié)論對V2V通信的標準化研究具有較大的意義。

參考文獻

[1] 鄭鑫，徐慧娟.VANET中基于分布式的分簇的路由機制[J].現(xiàn)代電子技術，2016，39（4）：16?20.

ZHENG X， XU H J. Routing mechanism based on distributed clustering in VANET [J]. Modern electronics technique， 2016， 39（4）： 16?20.

[2] SUN W， STROM E G， BRANNSTROM F， et al. D2D?based V2V communications with latency and reliability constraints [C]// 2014 Globecom Workshops. [S.l.]： IEEE， 2014： 1414?1419.

[3] SUN W， STROM E， BRANNSTROM F， et al. Radio resource management for D2D?based V2V communication [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2016， 65（8）： 6636?6650.

[4] DUBEY B B， CHAUHAN N， CHAND N， et al. Priority based efficient data scheduling technique for VANETs [J]. Wireless networks， 2016， 22（5）： 1641?1657.

[5] DEY K C， RAYAMAJHI A， CHOWDHURY M， et al. Vehicle?to?vehicle （V2V） and vehicle?to?infrastructure （V2I） communication in a heterogeneous wireless network： performance eva?luation [J]. Transportation research part C： emerging technologies， 2016， 68： 168?184.

[6] 3GPP. 3GPP TR36.885： study on LTE?based V2X services， V1.0.0 [S]. France： 3GPP， 2016.

[7] 3GPP. 3GPP TR36.843： study on LTE device to device proxi?mity services， V12.0.1 [S]. France： 3GPP， 2014.

[8] Huawei， HiSilicon. R1?156428： resource pool design for V2V [R]. [S.l.]： Huawei， HiSilicon， 2015.

[9] Huawei， HiSilicon. R1?156629： details of sensing procedure and resource （re） selection triggering mechanisms [R]. [S.l.]： Huawei， HiSilicon， 2016.

[10] TAO T， HAN F， LIU Y. Enhanced LBT algorithm for LTE?LAA in unlicensed band [C]// 2015 IEEE 26th Annual International Symposium on Personal， Indoor， and Mobile Radio Communications. [S.l.]： IEEE， 2015： 1907?1911.

[11] 王爽，張萌，董宏峰，等.基于Licensed Assisted Access技術的退避算法設計與優(yōu)化[J].電信工程技術與標準化，2015，28（12）：83?87.

WANG S， ZHANG M， DONE H F， et al. Design and optimization of back?off algorithm based on Licensed Assisted Access [J]. Telecom engineering technics and standardization， 2015， 28（12）： 83?87.

[12] 3GPP. 3GPP TR36.889： study on licensed?assisted access to unlicensed spectrum， V13.0.0 [S]. France： 3GPP， 2015.