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        基于加權(quán)的具有相同移動特性的車載自組網(wǎng)分簇算法

        2020-09-07 00:30:46南建國
        空軍工程大學(xué)學(xué)報 2020年4期
        關(guān)鍵詞:標準差鏈路閾值

        李 雪, 南建國

        (1.空軍工程大學(xué)研究生院,西安,710038;2.空軍工程大學(xué)航空工程學(xué)院,西安,710038)

        隨著機動車、無線通信的不斷發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)也得到了迅猛發(fā)展。車載自組織網(wǎng)絡(luò)[1]作為車輛網(wǎng)的一個分支,應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)中的安全預(yù)警、協(xié)助駕駛中。在軍事應(yīng)用方面,它可以很好地提升作戰(zhàn)車隊在通信、指揮控制和安全管理等方面的性能,提高作戰(zhàn)效率。

        車載自組織網(wǎng)絡(luò)[2](Vehicular Ad-Hoc Network, VANET)是一種無中心、自組織、結(jié)構(gòu)開放的車輛間通信網(wǎng)絡(luò)。車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的路由分為平面路由和分級路由[3-5],分簇算法就是車載自組網(wǎng)實施分級路由采取的重要方法。目前,很多學(xué)者對分簇算法進行了改進。如文獻[6]將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為不同等級,但簇頭的選舉只考慮了能量一個因素,未考慮簇頭節(jié)點與簇內(nèi)成員的移動性和距離因素。文獻[7]選擇鄰居節(jié)點多、與簇內(nèi)大部分成員運動方向相同且移動速度慢的節(jié)點作為簇頭,簇頭節(jié)點比較穩(wěn)定,若簇內(nèi)大多數(shù)成員移動速度較快會導(dǎo)致簇成員的離開非常頻繁。文獻[8]選舉簇頭時采用“相對典型節(jié)點度”來衡量節(jié)點的穩(wěn)定性,但沒有考慮節(jié)點之間的距離因素。文獻[9~10]在考慮簇頭節(jié)點與簇內(nèi)節(jié)點的距離因素時采用平均距離,這樣不能剔除部分極端節(jié)點。文獻[11~12]選舉簇頭時沒有考慮簇頭節(jié)點與簇內(nèi)成員的距離因素,可能造成簇頭節(jié)點與簇內(nèi)成員節(jié)點相距較遠。文獻[13]使用多普勒頻移計算節(jié)點間的相對移動速度,但在選擇簇首時只考慮了節(jié)點的鏈路維持時間。

        針對上述問題,本研究考慮作戰(zhàn)車輛的移動特性問題,將具有速度相似度和距離相似度的作戰(zhàn)車輛劃分為一個簇,提高了簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,防止因作戰(zhàn)車輛因速度、方向、距離等問題頻繁的離開或加入簇而帶來的廣播開銷,降低作戰(zhàn)效率。通過對節(jié)點的速度因子、距離因子和平均鏈路維持時間進行加權(quán),選舉出權(quán)值最大的作戰(zhàn)車輛作為首要簇頭,權(quán)值第2大的作戰(zhàn)車輛作為次要簇頭。首要簇頭處于活躍狀態(tài)時,次要簇頭處于休眠狀態(tài),屬于簇內(nèi)普通節(jié)點;當(dāng)首要簇頭失效時,次要簇頭處于活躍狀態(tài),充當(dāng)首要簇頭,避免了因競爭簇頭帶來的時延差從而提高通信質(zhì)量。

        1 分簇

        在傳統(tǒng)的車載自組織網(wǎng)絡(luò)分簇算法中,一般用節(jié)點的速度差和平均速度來體現(xiàn)節(jié)點的移動特性,但只考慮這2個因素對移動特性的影響不夠合理。本文通過對移動節(jié)點的速度和方向進行計算,采用速度差的標準差來體現(xiàn)節(jié)點的移動特性。根據(jù)移動節(jié)點的速度相似度和距離相似度對區(qū)域內(nèi)的節(jié)點進行分簇,選擇具有相同移動特性且距離相近的節(jié)點作為一個分簇。若在一個分簇中簇成員過少,則網(wǎng)絡(luò)中的簇頭就會增加,孤立節(jié)點也會增多;若在一個分簇中簇成員過多,則簇頭節(jié)點的負擔(dān)會加大,且與相鄰簇頭進行信息傳遞時會增大跳數(shù)。因此,需要平衡每個分簇中簇成員的大小。本文規(guī)定每個分簇中的簇成員的最大閾值為nmax。

        1.1 移動節(jié)點的速度相似度

        節(jié)點i為節(jié)點j的一跳通信范圍內(nèi)的任意節(jié)點,則節(jié)點j與鄰居節(jié)點的速度相似度可以用速度差的標準差來反映。標準差[14]是節(jié)點j與鄰居節(jié)點速度平均值離散程度的一種衡量,標準差的值越大,表示大部分節(jié)點的速度和平均速度的差異越大,標準差的值越小,表示大部分節(jié)點的速度越接近速度的平均值。

        目標節(jié)點的運動方向作為x軸,以x軸逆時針旋轉(zhuǎn)90°作為y軸。則節(jié)點i與節(jié)點j在x軸和y軸的速度差由下面的公式表示:

        ΔVjx=Vjx-Vix=Vjcosβj-Vicosθi

        (1)

        ΔVjy=Vjy-Viy=Vjsinβj-Visinθi

        (2)

        式中:βj為節(jié)點j與x軸的夾角;θi為節(jié)點i與x軸的夾角。

        設(shè)節(jié)點j一跳通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點i有N個,則節(jié)點j與鄰居節(jié)點i在x軸和y軸上的平均速度差表示為:

        (3)

        (4)

        節(jié)點j速度的相似度由節(jié)點j與鄰居節(jié)點i在x軸和y軸的速度差的標準差表示為:

        (5)

        (6)

        由勾股定理可以求出節(jié)點j與鄰居節(jié)點i的速度差的標準差為:

        (7)

        若標準差δjv的值小于速度閾值q,則節(jié)點j與其鄰居節(jié)點具有運動速度和運動方向的相似性。

        1.2 移動節(jié)點的距離相似度

        節(jié)點i為節(jié)點j的一跳通信范圍內(nèi)的任意節(jié)點,則節(jié)點j與鄰居節(jié)點的距離相似度用距離差的標準差來反映。

        (8)

        式中:dji表示節(jié)點j與鄰居節(jié)點i通過GPS獲取的距離值。

        (9)

        若標準差的值δjd小于距離閾值p,則表明節(jié)點j與其鄰居節(jié)點的距離相近,即具有距離的相似性。

        如果速度標準差大于速度閾值q,則需要舍棄與節(jié)點j速度差最大的鄰居節(jié)點i,若還大于q,依次類推進行舍棄直到滿足條件。同理,如果距離標準差大于距離閾值p,則需要舍棄與節(jié)點j距離差最大的鄰居節(jié)點i,若依然大于p,依次類推進行舍棄直到距離標準差小于p。只有當(dāng)節(jié)點的速度標準差和距離標準差同時滿足小于速度閾值和距離閾值時,則節(jié)點j與其鄰居節(jié)點i才成為相似節(jié)點。若節(jié)點j與節(jié)點i是相似節(jié)點,節(jié)點i與節(jié)點s是相似節(jié)點,那么節(jié)點j與節(jié)點s也是相似節(jié)點,即相似節(jié)點具有傳遞性。所有的相似節(jié)點組成一個分簇,且每個簇的簇成員小于等于nmax。若簇成員大于nmax,則需要剔除與節(jié)點j速度差和距離差之和最大的鄰居節(jié)點,直到滿足簇內(nèi)成員節(jié)點數(shù)小于等于nmax。

        2 選舉簇頭

        在傳統(tǒng)的分簇算法中,一般選擇簇頭只是片面地考慮一個因素,且只是選舉一個相對最優(yōu)的節(jié)點作為簇頭,一旦選舉的簇頭因移動速度過快或其他因素離開該簇時,需要進行簇頭的重新選舉,這樣會因為延長數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延而降低效率。文中對移動節(jié)點的速度相似度、距離相似度、平均鏈路維持率進行加權(quán),選舉雙簇頭。

        2.1 速度輔助因子

        選舉簇頭的節(jié)點不僅要考慮它與周圍鄰居節(jié)點的速度是否相似,還應(yīng)考慮該節(jié)點的加速度,選擇加速度相對較小即速度變化緩慢的節(jié)點作為簇頭。很多分簇算法在選舉簇頭時沒有考慮節(jié)點的加速度,導(dǎo)致簇頭移動速度變化很快而離開該簇,加大路由開銷。在軍事作戰(zhàn)時,簇頭的選舉舉足輕重,因此在本文中將速度與加速度結(jié)合作為選舉簇頭的一個權(quán)值。節(jié)點j加速度由下式表示:

        (10)

        式中:Vjt1、Vjt2分別表示節(jié)點j在t1、t2時刻通過GPS獲取的速度值。

        移動節(jié)點j與鄰居節(jié)點i的速度差體現(xiàn)的是速度的相似性,標準差是為了剔除極端值,加速度是為了考慮節(jié)點在下一時刻的移動大小,經(jīng)過歸一化處理,速度輔助因子表示為:

        (11)

        2.2 距離輔助因子

        在軍事作戰(zhàn)時還需要考慮節(jié)點j與目標節(jié)點的距離,這樣選舉的簇頭可以縮短時延,提高效率。經(jīng)過歸一化處理,距離輔助因子表示為:

        H2=e-(δjd+dj-end)

        (12)

        式中:dj-end表示節(jié)點j與目標節(jié)點的距離。

        2.3 平均鏈路維持率

        ΔVx=Vicosα+Vj

        (13)

        ΔVy=Vi|sinα|

        (14)

        圖1 某時刻節(jié)點j與節(jié)點i的運動狀態(tài)

        ΔVx=|Vicos|α-π|-Vj|

        (15)

        ΔVy=Visin|α-π|

        (16)

        勾股定理求得節(jié)點j與節(jié)點i的相對速度為:

        (17)

        假設(shè)Tji表示的是節(jié)點j與節(jié)點i的鏈路維持時間,則在鏈路維持時間內(nèi)兩節(jié)點在x軸和y軸方向上的相對移動距離表示為:

        Δdx=ΔVxTji

        (18)

        Δdy=ΔVyTji

        (19)

        由勾股定理,可以求得2個節(jié)點的相對移動距離為:

        (20)

        由圖1可知,節(jié)點j與鄰居節(jié)點i維持在通信范圍內(nèi)距離差滿足:

        (21)

        式中:r為節(jié)點j的通信半徑。

        因此,可求得節(jié)點j與鄰居節(jié)點i的最大鏈路維持時間,見式(22):

        (22)

        根據(jù)上述方法可以求出節(jié)點j與鄰居節(jié)點的鏈路維持時間和最大鏈路維持時間,并取其平均值:

        (23)

        (24)

        經(jīng)過歸一化處理,平均鏈路的維持率表示為:

        (25)

        2.4 聯(lián)合度量指標

        由上述過程得到了節(jié)點j與鄰居節(jié)點i的速度輔助因子、距離輔助因子和平均鏈路維持率,對這3種因素進行加權(quán)求和。根據(jù)節(jié)點權(quán)重分簇算法(Weighted Clustering Aorithm,WCA)[15]綜合考慮這3個因素得到的復(fù)合權(quán)值如下:

        Mi=ω1H1+ω2H2+ω3H3

        (26)

        式中:ω1、ω2、ω3的取值范圍在0和1之間,并且滿足ω1+ω2+ω3=1,具體大小根據(jù)實際情況取值。

        依次計算簇內(nèi)所有節(jié)點與鄰居節(jié)點的Mi,取Mi值最大的作為首要簇頭,取Mi值第2大的作為次要簇頭。選取次要簇頭的目的是當(dāng)首要簇頭失效時,次要簇頭立即充當(dāng)首要簇頭,避免了因競爭簇頭帶來的時延差,且頻繁的簇頭輪換會產(chǎn)生額外的廣播開銷。

        3 分簇算法及維護

        3.1 分簇算法

        本文在傳統(tǒng)分簇算法的基礎(chǔ)上,綜合考慮了作戰(zhàn)車輛的速度輔助因子、距離輔助因子和平均鏈路維持時間,并進行加權(quán),選取權(quán)值最大的節(jié)點作為首要簇頭,權(quán)值第二大的作為次要簇頭。分簇算法的具體步驟如下所示:

        步驟1網(wǎng)絡(luò)初始化階段,目標節(jié)點向作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點廣播自己的hello(infor)包,infor是節(jié)點的基本信息,包含ID號、位置信息、方向角、速度等。所有節(jié)點周期性的向鄰居節(jié)點廣播自己的hello信息。節(jié)點得到鄰居節(jié)點的hello包,根據(jù)式(1)~(7)計算與相鄰節(jié)點的δjv值。若δjv小于閾值q,則該節(jié)點與所有鄰居節(jié)點具有速度相似度;反之剔除與該節(jié)點速度差最大的鄰居節(jié)點,重新計算直到滿足δjv小于閾值q。

        步驟2根據(jù)式(8)~(9)計算與相鄰移動節(jié)點的距離相似度,若δjd小于閾值p,則該節(jié)點與所有鄰居節(jié)點具有距離相似度;反之剔除與與該節(jié)點距離差最大的鄰居節(jié)點,并重新計算δjd的值,直到小于閾值p。當(dāng)該節(jié)點與鄰居節(jié)點同時滿足速度和距離的相似度時,則該節(jié)點與鄰居節(jié)點是關(guān)系節(jié)點,并將鄰居節(jié)點的信息存儲在自己的關(guān)系列表中。所有的關(guān)系節(jié)點就形成了一個分簇。

        步驟3節(jié)點收集鄰居節(jié)點的hello信息,通過連續(xù)2次獲得的速度信息計算出鄰居節(jié)點的加速度,根據(jù)式(10)~(11)計算出節(jié)點的速度輔助因子。

        步驟4節(jié)點通過接收目標節(jié)點發(fā)來的hello信息,并結(jié)合自身的位置信息計算出與目標節(jié)點的距離。通過式(12)得到該節(jié)點的距離輔助因子。

        步驟5以該節(jié)點的運動方向作為x軸,并根據(jù)與鄰居節(jié)點的相對位置和運行方向通過式(13)~(25)得到該節(jié)點的平均鏈路維持率。

        步驟6通過權(quán)重函數(shù)計算該節(jié)點的權(quán)重因子Mi,并與該簇內(nèi)所有節(jié)點的權(quán)重因子進行比較,選取權(quán)重因子最大的值作為PCH,權(quán)重因子第二大的值作為SCH。PCH為簇內(nèi)成員分配TDMA時隙,簇內(nèi)成員只在被分配的時隙內(nèi)將信息發(fā)送給簇頭節(jié)點,其余時間則處于休眠狀態(tài)。

        步驟7重復(fù)步驟1~6,直到作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點都確定了自己是普通節(jié)點或是簇頭節(jié)點為止。

        3.2 簇維護機制

        當(dāng)作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)的所有車輛節(jié)點都完成分簇后,由于節(jié)點無規(guī)則且劇烈的運動,會造成移動節(jié)點加入新簇或離開原來的簇,甚至?xí)沟檬滓仡^或次要簇頭的更新,增大路由的開銷。因此,采取一種合理有效的簇維護機制[16]非常重要。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的狀態(tài)有6個:孤立節(jié)點(Isolater Node,IN)、首要簇頭(Primary Cluster Head,PCH)、次要簇頭(Secondary Cluster Head,SCH)、簇成員(Cluster Member,CM)、偽孤立節(jié)點[17](Pseudo-Isolated Node,PIN)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(Gateway Node,GN)。當(dāng)車載自組網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時,采用下面4種規(guī)則進行重新分簇。

        1)刪除簇內(nèi)節(jié)點。當(dāng)簇內(nèi)的普通節(jié)點接收不到首要簇頭廣播的hello信息,或是首要簇頭接收不到該普通節(jié)點廣播的hello信息時,說明該節(jié)點已離開該簇。節(jié)點狀態(tài)由CM變?yōu)镻IN,若該節(jié)點長時間未回到該簇或加入其它簇,則狀態(tài)由PIN變?yōu)镮N。PIN狀態(tài)的設(shè)置是為了避免頻繁的簇維護加大路由開銷。最后首要簇頭將該節(jié)點從簇成員列表中刪除。

        2)新節(jié)點的加入。未加入任何簇的孤立節(jié)點通過向周圍的鄰居節(jié)點發(fā)送自己的hello信息來獲得鄰居節(jié)點的hello信息,通過計算與鄰居節(jié)點的速度相似度和距離相似度,建立自己的關(guān)系節(jié)點列表。并向所有的關(guān)系節(jié)點發(fā)送信息來獲取關(guān)系節(jié)點所在簇的首要簇頭信息,再向這些首要簇頭發(fā)送信息獲取該節(jié)點與首要簇頭的速度差和距離差之和,選取值最小的首要簇頭且該簇的簇成員個數(shù)小于nmax,則加入該簇,該節(jié)點的狀態(tài)由IN變?yōu)镃M。最后首要簇頭將該節(jié)點加入到簇成員列表中。

        3)簇頭的更換。當(dāng)首要簇頭接收不到簇內(nèi)成員廣播的hello信息或是簇內(nèi)成員接收不到首要簇頭廣播的hello信息時,首要簇頭失效,狀態(tài)由PCH變?yōu)镃M。則次要簇頭成為首要簇頭,狀態(tài)由SCH變?yōu)镻CH,且簇內(nèi)成員節(jié)點通過競爭選取次要簇頭。

        4)簇的合并。當(dāng)2個簇的簇頭因為距離很近,且在一跳通信范圍內(nèi)時,其中一個簇的簇成員能夠聯(lián)系到另一個簇的首要簇頭,則該簇成員的狀態(tài)由CM變?yōu)镚N。首先判斷2個簇頭與簇內(nèi)成員是否為關(guān)系節(jié)點。若是關(guān)系節(jié)點則進行簇頭的競爭,選擇權(quán)重因子最大的值作為首要簇頭,權(quán)重因子第2大的值作為次要簇頭,競爭失敗的簇頭作為新簇頭的簇成員,狀態(tài)由PCH變?yōu)镃M,其余節(jié)點全部為簇成員,且簇成員的個數(shù)不得大于nmax;若不是關(guān)系節(jié)點,說明這2個簇的速度相似度差別較大,它們此時只是在距離上比較相近,很快就會遠離,當(dāng)沒有任何一個簇成員可以同時聯(lián)系2個簇的首要簇頭時,則該簇成員的狀態(tài)由GN變?yōu)镃M。因此這2個分簇不能合并為1個簇,否則會加大路由開銷。

        4 仿真與性能分析

        采用NS-2軟件對本文的分簇算法進行性能分析,并與經(jīng)典的WCA算法和WBACA算法進行比較。仿真區(qū)域設(shè)為長寬各為300 m的矩形作戰(zhàn)區(qū)域,作戰(zhàn)車輛的運行速度為0~20 m/s,最大可接受的通信范圍為25 m,將50~300輛作戰(zhàn)車輛隨機布置在作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi),仿真時間為400 s,ω1、ω2、ω3的權(quán)重值分別為0.48、0.32、0.2,仿真結(jié)果見圖2~3。

        圖2 節(jié)點數(shù)量-分簇的平均數(shù)量

        圖2為不同節(jié)點數(shù)量下對應(yīng)的分簇數(shù)量。WCA算法和WBACA算法在節(jié)點數(shù)為50時分簇的平均數(shù)量增長較快,本文算法在節(jié)點個數(shù)為200時分簇的平均數(shù)量增長迅速。當(dāng)節(jié)點數(shù)量達到250時,本文算法的分簇平均數(shù)量與其它2種算法的差距最大??v向來看,WBACA算法的分簇數(shù)量始終最少,而本文算法的分簇數(shù)量最多,因為本文為了平衡網(wǎng)絡(luò)減少擁塞,設(shè)置了每個分簇中簇成員的最高閾值,使得每個分簇的成員不會過高從而保證簇間的通信質(zhì)量。

        圖3 節(jié)點數(shù)-簇頭節(jié)點更新數(shù)量

        圖3顯示的是簇頭節(jié)點更新的數(shù)量。當(dāng)節(jié)點數(shù)為50時,3種算法的簇頭更新數(shù)量相差不大,當(dāng)節(jié)點數(shù)達到300時,本文算法的簇頭節(jié)點更新數(shù)量為56,WBACA算法的簇頭節(jié)點更新數(shù)量為89,WCA算法的簇頭節(jié)點更新數(shù)量為108。簇頭節(jié)點更新的數(shù)量越大,會造成簇結(jié)構(gòu)變化很快,使得信道資源被維護簇結(jié)構(gòu)所占用,降低信息傳輸?shù)男省?v向來看,本文的分簇算法簇頭節(jié)點更新的數(shù)量始終最少,簇結(jié)構(gòu)最穩(wěn)定。這是因為本文在選舉簇頭時,綜合考慮了速度因子、距離因子和鏈路的平均維持率,選擇與簇成員具有最大速度相似度、最大距離相似度,且與簇成員維持通信時間最長的節(jié)點作為簇頭,這樣的簇頭非常穩(wěn)定,不易失效。即使失效了,次要簇頭立即充當(dāng)首要簇頭的角色,避免了重新選舉簇頭造成的時延,防止路由性能降低。

        圖4顯示的是分組投遞率隨著節(jié)點密度的變化。當(dāng)節(jié)點數(shù)為50時,3種算法的分組投遞率都較少且相差不大。當(dāng)節(jié)點數(shù)為150時,3種算法的分組投遞率都達到最大,WCA算法達到78%,WBACA算法達到89%,本文算法達到90%。分組投遞率越高說明通信質(zhì)量越好,當(dāng)節(jié)點數(shù)較少時車輛分布不均勻,運動不規(guī)律,丟包率較嚴重,所以分組投遞率都較低。隨著節(jié)點數(shù)增加,3種算法的分組投遞率都在增加。節(jié)點數(shù)增加到一定程度,即節(jié)點個數(shù)大于150時,分組投遞率隨之降低,這是因為節(jié)點數(shù)多了,網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜,且受到競爭、干擾等因素的影響,網(wǎng)絡(luò)擁塞也較嚴重,造成消息丟失的概率也增加,但本文算法的分組投遞率下降很緩慢,因為本文限制了簇成員的最大值,且簇頭給每個成員分配了TDMA時隙,降低了簇間信息的干擾。整體來看,本文提出的分簇算法的分組投遞率總是最高的,說明該算法的性能比另外2種算法優(yōu)越。

        圖4 節(jié)點數(shù)-最大速度下的分組投遞率

        5 結(jié)語

        本文提出的基于加權(quán)的具有相同移動特性的車載自組網(wǎng)分簇算法通過將具有相同移動特性且距離相近的節(jié)點劃分為一個簇,提高了簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。再通過對速度因子、距離因子和平均鏈路維持率進行加權(quán)選取首要簇頭和次要簇頭,主要簇頭給每個成員分配了TDMA時隙,提高了通信的質(zhì)量。但本文對路由分簇的考慮還不夠全面,比如當(dāng)簇頭數(shù)量和簇覆蓋范圍具體為多少時路由性能最優(yōu)未考慮,下一步需要進行更深層次的研究。

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