張家波 吳昌玉 袁 凱

(重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 重慶 400065)

0 引 言

V2V在交通安全、輔助駕駛和智能交通系統(tǒng)等方面發(fā)揮了重要作用。在密集的交通環(huán)境下，車輛周期性地廣播合作意識(shí)消息(Cooperative Awareness Message，CAM)，包括車輛的位置、速度、轉(zhuǎn)向等信息，提升了車輛之間相互感知的能力、很大程度上降低了駕駛?cè)藛T的視線盲區(qū)導(dǎo)致的安全隱患，從而避免交通事故的發(fā)生[1]。

目前，相對(duì)于802.11p協(xié)議中的DSRC而言，3GPP中提出的LTE-V具有覆蓋面積大、數(shù)據(jù)速率高、延遲低、頻譜效率高等特點(diǎn)[2]。

本文主要研究基于LTE-V下的車載廣播通信資源分配。目前針對(duì)LTE-V資源分配的研究還存在不足，關(guān)于車輛接入機(jī)制設(shè)計(jì)和資源分配方案的研究亟待展開。在密集的車輛環(huán)境和有限頻譜資源下，為V2V廣播提供必要的干擾管理和資源分配顯得尤為重要[3]。3GPP Release 14中定義了LTE-V中V2V通信資源分配的兩種模式，分別為基站調(diào)度資源的模式3以及車輛自主在資源池中進(jìn)行資源選擇的模式4[4-5]。

文獻(xiàn)[6]提出的集中式廣播調(diào)度具有非常高的可靠性，但是它在車輛位置更新和資源分配方面具有更大的信令開銷，因此自主資源選擇相對(duì)具有更高的可擴(kuò)展性。文獻(xiàn)[7]提出了基于感知的半靜態(tài)調(diào)度，利用信標(biāo)的周期性，引入資源的半靜態(tài)保留，車輛通過(guò)感知先前的數(shù)據(jù)包傳輸確定資源的占用，以避免數(shù)據(jù)包沖突。文獻(xiàn)[8]提出了基于位置的V2V自主資源選擇算法，與隨機(jī)選擇相比，該算法減少了信道接入沖突，提升了資源的利用率，然而這些增強(qiáng)有許多設(shè)計(jì)選項(xiàng)和參數(shù)設(shè)置，其影響尚未在文獻(xiàn)中得到很好的研究。文獻(xiàn)[9]提出了基站輔助車輛自主資源選擇，通過(guò)基站對(duì)網(wǎng)絡(luò)的更全面認(rèn)知，由基站輔助車輛進(jìn)行資源選擇。

基于模式4的分布式資源分配方案不需要基站統(tǒng)一調(diào)度資源，減少了系統(tǒng)時(shí)延，但是在車輛密集場(chǎng)景中，基于車載終端(Vehicle User Equipment，VUE)隨機(jī)選擇的資源分配方案會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)干擾增加，從而使得系統(tǒng)可靠性下降。因此，研究車載終端如何在資源池中選擇資源從而進(jìn)行沖突避免具有較大的意義，本文就此問(wèn)題提出一種資源分配機(jī)制。

1 系統(tǒng)模型及問(wèn)題描述

1.1 系統(tǒng)模型

在高速公路場(chǎng)景下，假設(shè)車輛具有GPS定位系統(tǒng)，周期性(100 ms)生成CAM并向傳輸范圍內(nèi)的車輛廣播,最低延遲要求為100 ms，如圖1所示。

圖1 V2V廣播通信場(chǎng)景

因?yàn)閂2V通信與安全業(yè)務(wù)相關(guān)，所以使用專用資源池進(jìn)行資源分配[10]，以確保通信的可靠性。專用資源池在時(shí)域上分為100個(gè)子幀，每個(gè)子幀1 ms，頻域上共50個(gè)資源塊(Resource block， RB)，數(shù)據(jù)包傳輸所需RB數(shù)量由傳輸?shù)恼{(diào)制編碼方案(Modulation and Coding Scheme，MCS)決定。V2V廣播通信中，需要在資源池中進(jìn)行調(diào)度分配(Scheduling Assignment，SA)信息和數(shù)據(jù)信息(Data)的傳輸，由于SA信息比數(shù)據(jù)信息的優(yōu)先級(jí)高，并且為了減少時(shí)延，SA池和Data池以頻分復(fù)用方式(Frequency-Division Multiplexing，F(xiàn)DM)劃分資源池，如圖2所示。SA用于通知其他VUE下一周期保留數(shù)據(jù)資源的時(shí)間和頻率資源位置，Data用于傳輸數(shù)據(jù)包信息。如果車輛在一個(gè)子幀中廣播，則車輛在該子幀中充當(dāng)發(fā)送車輛(TX)，否則在該子幀中充當(dāng)接收車輛(RX)。

圖2 資源池

1.2 問(wèn)題描述

在分布式資源選擇方案中，主要存在以下兩個(gè)問(wèn)題：

(1) 資源選取沖突問(wèn)題：兩個(gè)鄰近車輛如果選擇相同的資源傳輸數(shù)據(jù)包，則位于兩個(gè)相鄰車輛通信范圍內(nèi)重疊區(qū)域中的接收車輛會(huì)受到嚴(yán)重干擾，例如圖1中的Tx1和Tx2。

(2) 半雙工問(wèn)題[11]：工作在半雙工模式的車輛不能在發(fā)送數(shù)據(jù)包的同時(shí)接收其他車輛發(fā)送的數(shù)據(jù)包。相鄰車輛如果同時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)包，則會(huì)丟失彼此的數(shù)據(jù)包。如圖1中的Tx3和Tx4在同一個(gè)子幀下廣播消息，則彼此間接收不到對(duì)方的消息。

V2V廣播時(shí)，接收車輛Rxj信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)可以表示為：

(1)

只有當(dāng)γj≥γmin[13]時(shí)，接收車輛才能正確解碼，γmin表示成功解碼消息的最小SINR。

(2)

此時(shí)Yj,f,t=1表示接收機(jī)j在第t個(gè)子幀中的第f個(gè)子信道能夠正確解碼，否則Yj,f,t=0。

(3)

式中：Xi,f,t=1表示車輛i選擇第t個(gè)子幀里的第f個(gè)子信道作為發(fā)送資源；Xi,f,t=0表示車輛i沒(méi)有選擇第t個(gè)子幀里的第f個(gè)子信道作為發(fā)送資源；Zi,j=1表示Rxj成功接收到Txi的廣播消息，Zi,j=0則表示沒(méi)有成功接收到。

總的設(shè)計(jì)目標(biāo)為：在每個(gè)周期內(nèi)，最大化數(shù)據(jù)傳輸收發(fā)能力。

(4)

(5)

Xi,f,t∈{0,1}

(6)

1≤i≤N,1≤t≤T,1≤f≤F

式中：N表示道路上車輛數(shù)；T表示一個(gè)周期內(nèi)的子幀數(shù)；F表示一個(gè)子幀內(nèi)的子信道數(shù)。式(5)和式(6)表示一個(gè)車輛在一個(gè)周期內(nèi)只能占用一個(gè)子幀下的一個(gè)子信道。

2 分配方案

2.1 基于SA解碼的沖突避免算法

文獻(xiàn)[14]提出了基于SA解碼的沖突避免算法，本文基于該算法做進(jìn)一步改進(jìn)。具體過(guò)程如算法1所示。

算法1基于SA解碼的沖突避免算法

1) 車輛通過(guò)接收周圍VUE的SA信息分析下一Data周期的資源占用情況，構(gòu)建Data池資源占用映射。

2) 在下一個(gè)Data池周期中選擇空閑資源作為發(fā)送CAM的資源位置。

3) 在SA池里隨機(jī)選擇資源以發(fā)送SA消息告知周圍車輛其CAM資源預(yù)留，并在指定的資源預(yù)留位置發(fā)送CAM。

4) 周圍車輛通過(guò)該用戶發(fā)來(lái)的SA信息，在指定的資源位置接收CAM。

2.2 基于SA解碼的V2V自主資源選擇算法

2.2.1基于兩跳鄰居的數(shù)據(jù)包資源預(yù)留

隱藏終端：如圖3所示，根據(jù)文獻(xiàn)[14]提出的算法，車輛A只知道一跳鄰居范圍內(nèi)的車輛資源預(yù)留，因此一跳鄰居范圍外的車輛C可能會(huì)與車輛A選擇相同的資源，此時(shí)會(huì)對(duì)彼此通信范圍內(nèi)接收車輛B產(chǎn)生干擾。

圖3 隱藏終端

3GPP Release 14定義資源池里每個(gè)子幀允許9個(gè)OFDM符號(hào)用于數(shù)據(jù)傳輸，可以通過(guò)MCS知道每個(gè)RB所攜帶數(shù)據(jù)的比特?cái)?shù)，因此可以知道每個(gè)CAM所需要的RB數(shù)量，并計(jì)算出一個(gè)周期內(nèi)CAM資源(CAM resource，CR)的總數(shù)。

每個(gè)CR的狀態(tài)可以用2個(gè)bit表示,2個(gè)bit表示4種可能的狀態(tài)，00表示資源空閑，01表示資源已占用，10表示資源不可讀，11作為備用，如圖4所示，陰影圖表示預(yù)留及不可讀的資源，白色圖表示空閑資源。

圖4 資源占用映射

每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)通過(guò)接收周圍鄰居車輛的SA數(shù)據(jù)包，構(gòu)建CR占用映射，該映射指示每個(gè)資源是否空閑、占用或不可讀，SA數(shù)據(jù)包中除了當(dāng)前時(shí)刻自己的資源預(yù)留外，還加入自己的一跳鄰居CR占用映射，并將其廣播到一跳鄰居中。通過(guò)更新兩跳鄰居的資源占用信息(間接從一跳鄰居獲得)，車輛可以大幅度減少隱藏終端導(dǎo)致的資源碰撞。

SA數(shù)據(jù)包中增加的字節(jié)數(shù)可以表示為：

(7)

式中：Snew表示增加后SA數(shù)據(jù)包的大?。籗old表示原來(lái)SA數(shù)據(jù)包的大?。籒CR表示一個(gè)周期內(nèi)Data池內(nèi)可用信標(biāo)的資源總數(shù)。

基于兩跳鄰居的資源選擇過(guò)程如圖5所示，假設(shè)共有4個(gè)CR,VUEA選擇第1個(gè)CR作為傳輸資源，并向周圍一跳鄰居車輛發(fā)送SA廣播自己的預(yù)留資源。VUEB通過(guò)接收VUEA的SA獲取其預(yù)留資源，并建立資源占用映射，在產(chǎn)生數(shù)據(jù)包后，根據(jù)占用映射選擇自己的傳輸資源，然后向周圍一跳鄰居車輛發(fā)送SA消息，SA消息中除了包含自己的資源預(yù)留(例如第2個(gè)CR)外，還加入VUEB一跳鄰居VUEA的預(yù)留資源。VUEC通過(guò)接收VUEB的SA消息獲取VUEB的資源預(yù)留以及兩跳鄰居VUEA的資源預(yù)留，并建立自己的資源占用映射，然后選擇第3個(gè)CR作為傳輸資源。發(fā)送的SA中包含自己以及VUEB的資源預(yù)留，但不包括VUEA的資源預(yù)留，將VUEA所預(yù)留的資源狀態(tài)設(shè)置為00，因?yàn)樵趥鬏數(shù)腟A中不會(huì)存儲(chǔ)超過(guò)一跳鄰居的信息，否則有關(guān)占用信息會(huì)擴(kuò)散至兩跳以外，這會(huì)導(dǎo)致帶寬的浪費(fèi)和低效的資源重用，因此本文僅在兩跳內(nèi)傳播資源預(yù)留。在每個(gè)周期的開始時(shí)，資源映射重新初始化為零。

圖5 兩跳鄰居資源選擇過(guò)程

2.2.2基于兩跳鄰居的SA資源預(yù)留

接收車輛能夠收到一跳范圍內(nèi)發(fā)送車輛的SA信息，如果兩個(gè)鄰近發(fā)送車輛在SA池里選擇相同的資源發(fā)送SA信息，則會(huì)發(fā)生資源碰撞，SA信息發(fā)送失敗，相鄰車輛將不會(huì)知道沖突的SA攜帶的資源預(yù)留，從而使相鄰車輛可能選擇相同資源，產(chǎn)生資源沖突。

由于SA傳輸?shù)目煽啃詫?duì)CAM接收有很大影響，因此為減少SA沖突，在CAM數(shù)據(jù)包中加入下一周期的SA資源預(yù)留信息。為減少隱藏終端導(dǎo)致的沖突，車輛通過(guò)接收周圍車輛中CAM數(shù)據(jù)包中的SA資源預(yù)留構(gòu)建SA預(yù)留資源映射圖。與上節(jié)原理相同，基于此相鄰車輛可以知道兩跳鄰居的SA資源預(yù)留信息從而減少SA沖突，提高資源利用率和通信可靠性。

CAM增加的字節(jié)數(shù)可以表示為：

(8)

式中：Cnew表示增加后CAM的大??；Cold表示原來(lái)CAM的大小；NSR表示一個(gè)周期內(nèi)SA池內(nèi)可用于SA發(fā)送的資源總數(shù)。

如圖6所示，車輛在第一個(gè)傳輸周期內(nèi)通過(guò)發(fā)送SA 預(yù)留第二個(gè)周期里Data池里的資源以及一跳鄰居的資源，在第二個(gè)周期里通過(guò)發(fā)送CAM預(yù)留第三個(gè)周期里SA池里的資源以及一跳鄰居的資源。

圖6 資源預(yù)留過(guò)程

2.2.3數(shù)據(jù)包資源選擇

車輛在成功獲取資源后，在后續(xù)周期中將保持使用相同的資源，但不在兩跳傳輸范圍內(nèi)的車輛獲取相同資源后會(huì)因?yàn)檐囕v的移動(dòng)性進(jìn)入彼此的兩跳傳輸范圍，從而產(chǎn)生合并沖突。此時(shí)車輛接收到的SA中顯示自己所占用的資源不可讀(因?yàn)橘Y源沖突，周圍車輛在SA預(yù)留位置中無(wú)法解碼數(shù)據(jù)包，則會(huì)在資源映射中顯示該資源狀態(tài)為不可讀，也就是所占資源塊被標(biāo)志為10時(shí))，車輛會(huì)釋放資源，進(jìn)行資源重選。

過(guò)多的資源重選將導(dǎo)致更多的接入沖突，因此為減少合并沖突的產(chǎn)生，基于車輛移動(dòng)的方向，將資源池里的子幀中分為兩個(gè)不相交的子幀集：NL和NR,NL包含奇數(shù)子幀，NR包含偶數(shù)子幀。子幀集NL為行駛在左方向上的車輛提供可預(yù)留的子幀，子幀集NR為行駛在右方向上的車輛提供可預(yù)留的子幀，如圖7所示。

圖7 資源池劃分

經(jīng)過(guò)連續(xù)幾個(gè)周期接收到的數(shù)據(jù)包，車輛可以確定下面四個(gè)集合[15]：

V(x)：車輛x的兩跳鄰居范圍內(nèi)的鄰居車輛集合；

VL(x):車輛x的兩跳鄰居范圍內(nèi)的移動(dòng)方向?yàn)樽髸r(shí)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合；

VR(x):車輛x的兩跳鄰居范圍內(nèi)的移動(dòng)方向?yàn)橛視r(shí)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合；

T(x)：被車輛x的所有兩跳范圍內(nèi)的鄰居車輛的占用資源的集合。

車輛x根據(jù)最新收到的數(shù)據(jù)包信息更新上面這些集合，并根據(jù)這些集合來(lái)確定可預(yù)約的時(shí)隙集C(x)，下面介紹可預(yù)留時(shí)隙集C(x)。

為避免半雙工帶來(lái)的影響，在對(duì)應(yīng)的C(x)里應(yīng)避免選擇已預(yù)留資源所在子幀內(nèi)的空閑資源，如果所有預(yù)留的CR存在于所有可以選擇的子幀時(shí)，則選擇預(yù)留的CR存在最少的子幀，如圖4虛線所示。

具體資源分配過(guò)程如算法2所示。

算法2基于SA解碼的V2V自主資源選擇算法

1) 車輛通過(guò)接收周圍VUE的SA信息分析下一Data周期的資源占用情況，構(gòu)建Data池資源占用映射。

2) 根據(jù)兩跳鄰居的CAM資源占用信息(間接從一跳鄰居獲得)，在Data池內(nèi)根據(jù)移動(dòng)方向和所處位置密度選擇空閑資源作為發(fā)送CAM的資源位置。

3) 在SA池里根據(jù)兩跳鄰居的SA數(shù)據(jù)包占用信息選擇資源并發(fā)送SA消息告知周圍車輛CAM資源預(yù)留，并在指定的資源預(yù)留位置發(fā)送CAM。

4) 周圍車輛通過(guò)該用戶發(fā)來(lái)的SA信息，在指定的資源位置接收CAM。

3 仿 真

本文利用交通流仿真軟件SUMO(Simulation of Urban Mobility)和MATLAB工具構(gòu)建VANET仿真環(huán)境。模擬雙向車道的高速公路，長(zhǎng)度為2 000 m，每個(gè)方向的車道數(shù)為3條，車道寬度為3.5 m，車輛服從空間泊松分布，具體仿真參數(shù)如表1所示。

表3 系統(tǒng)仿真配置

通過(guò)將本文提出的算法與基于SA解碼的沖突避免算法和基于地理位置算法對(duì)比。因?yàn)镃AM的傳輸與公共安全相關(guān)，因此需要提供可靠且低延遲的通信，為了評(píng)估通信質(zhì)量，考慮以下3個(gè)參數(shù)：

(1) 數(shù)據(jù)包接收率：所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)正確接收數(shù)據(jù)包的數(shù)量與所有源節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包的比值，公式如下：

(9)

式中：Nneighbors表示場(chǎng)景中指定范圍內(nèi)所有車輛的鄰居數(shù)量；Nsuccess表示場(chǎng)景中成功接收數(shù)據(jù)包的數(shù)量。

(2) 數(shù)據(jù)包更新時(shí)延：車輛節(jié)點(diǎn)連續(xù)兩次正確接收信標(biāo)的時(shí)間差。

tu=tn+1-tn

(10)

式中：tn表示車輛在第n次正確接收數(shù)據(jù)包的時(shí)刻；tn+1表示車輛在第n+1次正確接收數(shù)據(jù)包的時(shí)刻。

(3) 傳輸時(shí)延：由于數(shù)據(jù)包小，數(shù)據(jù)包在信道的傳輸時(shí)間小到可以忽略不計(jì)，因此傳輸時(shí)延表示為數(shù)據(jù)包生成時(shí)刻到數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)刻的時(shí)間差。

tw=ts-tg

(11)

式中：ts是數(shù)據(jù)包總的傳輸時(shí)間；tg是數(shù)據(jù)包生成時(shí)刻。

圖8比較了車輛數(shù)為200時(shí)，隨著傳輸距離的增加，不同算法的數(shù)據(jù)包接收率變化?？梢钥闯?，數(shù)據(jù)包接收率會(huì)隨著傳輸距離的增加而逐漸下降，這是因?yàn)楫?dāng)傳輸距離增加時(shí)，車輛周圍會(huì)有更多的鄰居車輛產(chǎn)生信標(biāo)，對(duì)接收車輛產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致SINR降低，使車輛對(duì)一些鄰居車輛發(fā)送的SA信息解碼失敗，產(chǎn)生更多的資源碰撞，從而使數(shù)據(jù)包的接收率逐漸降低。相對(duì)本文算法，對(duì)比算法沒(méi)有考慮隱藏終端以及SA的隨機(jī)選擇帶來(lái)的資源沖突，所以本文算法的數(shù)據(jù)包接收率相對(duì)最高，基于地理位置算法與基于SA解碼沖突避免算法相比，通過(guò)資源池劃分考慮了合并沖突帶來(lái)的影響，因此數(shù)據(jù)包接收率相對(duì)更高。

圖8 傳輸距離與數(shù)據(jù)包接收率的關(guān)系

圖9比較了傳輸距離為150 m時(shí)，隨著車輛數(shù)的增加，不同算法的數(shù)據(jù)包接收率變化?？梢钥闯觯瑪?shù)據(jù)包接收率會(huì)隨著車輛數(shù)的增加而逐漸下降，這是因?yàn)殡S著車輛數(shù)的增加，兩跳鄰居范圍的車輛增加，因此選擇同一資源的數(shù)量也會(huì)增加，資源沖突增加，從而使數(shù)據(jù)包的接收率逐漸降低。隨著車輛數(shù)的增加，本文算法的數(shù)據(jù)包接收率降低的速度相較對(duì)比算法更加緩慢。

圖9 車輛數(shù)與數(shù)據(jù)包接收率的關(guān)系

圖10比較了傳輸距離為150 m，車輛數(shù)為200時(shí)，不同算法的數(shù)據(jù)包更新時(shí)延的累積分布函數(shù)(CDF)，因?yàn)楦聲r(shí)延表示車輛正確接收信標(biāo)的時(shí)間差，體現(xiàn)接收車輛對(duì)周圍車輛信息的獲取準(zhǔn)確度，所以更新時(shí)延收斂速度越快，VUE對(duì)周圍鄰居車輛狀態(tài)的信息更加準(zhǔn)確?？梢钥闯觯疚乃惴ǖ母聲r(shí)延收斂速度最快，在0.2 s內(nèi)達(dá)到了97%，基于地理位置的算法在0.7 s內(nèi)達(dá)到了97%，基于SA解碼的沖突避免算法在0.8 s內(nèi)達(dá)到了97%。

圖10 更新時(shí)延累積分布對(duì)比

圖11比較了傳輸距離為150 m，車輛數(shù)為200時(shí)，不同算法的數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)延的累積分布函數(shù)，當(dāng)傳輸時(shí)延超過(guò)100 ms時(shí)，被視為傳輸失敗，所以仿真是基于成功接收信息的車輛中展示每個(gè)車輛的傳輸時(shí)延?？梢钥闯觯疚乃惴ê突赟A解碼的沖突避免算法的傳輸時(shí)延收斂速度相相似，基于地理位置算法的傳輸時(shí)延的收斂速度相對(duì)更低，因?yàn)樵撍惴▽①Y源池根據(jù)道路方向做了左右劃分，這樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)在產(chǎn)生之后因資源池的劃分產(chǎn)生較長(zhǎng)的等待時(shí)延，所以收斂速度更慢一些。

圖11 傳輸時(shí)延累積分布對(duì)比

4 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)高密度的交通環(huán)境下資源選擇碰撞問(wèn)題，提出了基于SA解碼的自主資源選擇算法。該算法首先通過(guò)構(gòu)建資源預(yù)留映射圖，減少了隱藏終端帶來(lái)的干擾，之后通過(guò)合理的資源選擇減少了半雙工導(dǎo)致的數(shù)據(jù)包丟失，最后通過(guò)資源池的劃分減少了因合并沖突導(dǎo)致的數(shù)據(jù)包丟失。仿真結(jié)果表明，該算法在數(shù)據(jù)包接收率和更新時(shí)延方面取得了較好的性能。