李 波，劉 雪，馮菁翠，孫 罡，虞紅芳

(電子科技大學(xué)光纖傳感與通信教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 成都611731)

近幾十年，隨著無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和交通需求的不斷增長，智能交通系統(tǒng)(intelligent transport system,ITS)得到迅速發(fā)展。車載自組織網(wǎng)絡(luò)(vehicular ad-hoc network,VANET)作為ITS的重要技術(shù)之一，成為了一個(gè)重要的研究課題[1]。目前已廣泛應(yīng)用于交通管理、緊急信息廣播及移動(dòng)娛樂等多種場景，以此來提高道路交通安全、緩解交通擁堵、提供娛樂服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)接入[2]。然而，由于VANET中節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性高，節(jié)點(diǎn)分布不均勻、運(yùn)動(dòng)軌跡受限，導(dǎo)致車載網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)快速變化和鏈路頻繁斷開，如何提高VANET的路由性能是一項(xiàng)重要的挑戰(zhàn)[3-4]。

VANET中有兩種基本的通信類型，即車輛與車輛(vehicle to vehicle,V2V)之間通信和車輛與基礎(chǔ)設(shè)施(vehicle to infrastrucre,V2I)之間通信[5]。基于專用短程通信(dedicated-short-range communication,DSRC)技術(shù)的IEE802.11p被提出作為V2V和V2I的通信標(biāo)準(zhǔn)[6-7]。在以車輛為拓?fù)涔?jié)點(diǎn)的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中，每一個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)都被視為一個(gè)單獨(dú)的移動(dòng)通信載體，進(jìn)行數(shù)據(jù)包中繼轉(zhuǎn)發(fā)[8]。但由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的快速變化，以及DSRC有限的傳輸范圍和配套設(shè)施的缺乏，導(dǎo)致DSRC無法達(dá)到V2V通信的某些需求。第五代移動(dòng)通信(5th generation mobile networks,5G)擁有連續(xù)廣域覆蓋、超高速移動(dòng)、超高流量密度、超低能耗等特點(diǎn)，將其應(yīng)用到車聯(lián)網(wǎng)中，能夠在一定程度上優(yōu)化車聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，解決當(dāng)前車聯(lián)網(wǎng)中面臨的問題與挑戰(zhàn)。

車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)可以分為兩種類型，即普通數(shù)據(jù)和緊急數(shù)據(jù)[2]。其中，緊急數(shù)據(jù)包括交通事故、道路損壞、救護(hù)車之間傳輸?shù)奈谋竞鸵曨l信息，必須以最小的延遲傳送到目的點(diǎn)[9]，這類緊急消息的傳輸對(duì)時(shí)延及可靠性的要求極為苛刻。另一種普通數(shù)據(jù)，諸如商業(yè)廣告宣傳、視頻新聞的獲取、數(shù)據(jù)信息備份，這類消息旨在為目的節(jié)點(diǎn)提供數(shù)據(jù)信息服務(wù)，對(duì)傳輸時(shí)延不敏感，針對(duì)此類普通數(shù)據(jù)消息，大部分研究采用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)的方式進(jìn)行傳輸[10]。

現(xiàn)有研究將信息傳輸策略按照傳輸介質(zhì)分為基于VANET方案和集成蜂窩網(wǎng)VANET異構(gòu)方案兩類[11]。文獻(xiàn)[12]提出云輔助的下行安全信息傳輸框架，公交車配備蜂窩網(wǎng)接口和VANET接口，云在收集大量的交通流量信息后，選擇公交車作為網(wǎng)關(guān)，公交車收到來自蜂窩網(wǎng)的信息后進(jìn)一步通過V2V通信，將信息傳輸?shù)礁浇能囕v。同時(shí)為了減少廣播帶來的數(shù)據(jù)包冗余和丟失，設(shè)計(jì)了一種并行多點(diǎn)安全信息傳播方法。該方案能夠高效、快速傳輸信息，但是也在一定程度上增加了通信成本。文獻(xiàn)[13]提出一種混合方案，該方案將帶有5G蜂窩網(wǎng)的軟件定義VANET控制平面用于南向通信，為平衡自組網(wǎng)絡(luò)的傳輸時(shí)延和蜂窩網(wǎng)的傳輸成本，設(shè)計(jì)了一種帶寬補(bǔ)償策略平衡南向通信的成本和性能，將帶寬補(bǔ)償問題構(gòu)造為兩階Stackelberg博弈，并對(duì)博弈的均衡進(jìn)行了分析。

一些研究將車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)包賦予不同的優(yōu)先級(jí)。文獻(xiàn)[14]提出一種新型蛛網(wǎng)緊急消息傳輸機(jī)制，使用動(dòng)態(tài)多優(yōu)先級(jí)隊(duì)列管理方法，首先處理高優(yōu)先級(jí)的緊急消息，來降低緊急消息的傳輸延遲。文獻(xiàn)[15]將車輛的地理區(qū)域劃分為網(wǎng)格，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)得到關(guān)于網(wǎng)格的Q值表，然后基于Q值表選取下一跳中繼車輛，時(shí)延不敏感的數(shù)據(jù)包則采用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)策略進(jìn)行傳輸。

一些研究工作提出了以公交車為主要通信骨干網(wǎng)絡(luò)的傳輸框架。文獻(xiàn)[16]提出基于社區(qū)的公交車系統(tǒng)，構(gòu)建了基于社區(qū)的公交骨干網(wǎng)，并在此基礎(chǔ)上提出公交骨干網(wǎng)上的路由方案。文獻(xiàn)[17]提出一種名為Vela的地理廣播路由機(jī)制，根據(jù)公交車行駛的歷史軌跡，建立了公交車行駛的時(shí)間和空間相遇模型，利用公交車間的時(shí)空關(guān)系增加轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的機(jī)率。

本文主要基于5G和VANET的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)框架，最大化車聯(lián)網(wǎng)的路由傳輸性能，提出針對(duì)不同種類數(shù)據(jù)包的路由轉(zhuǎn)發(fā)策略。

1 VANET混合消息傳輸機(jī)制

車載自組織網(wǎng)是由位置和行駛軌跡時(shí)刻變化的車輛節(jié)點(diǎn)組成的，其中每一個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)既是消息的產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)，又是消息路由轉(zhuǎn)發(fā)的中繼節(jié)點(diǎn)。每一輛車都裝有高精度傳感器和車載單元(on board unit,OBU)，用于車輛之間的通信和信息采集[18]。

DSRC是一種專門用于車-車以及車-路之間的短距離無線通信技術(shù)[19-20]。在進(jìn)行數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)，車輛節(jié)點(diǎn)之間可以在DSRC所支持的通信范圍內(nèi)進(jìn)行直接通信。對(duì)于通信范圍外的車輛節(jié)點(diǎn)，可以通過其他節(jié)點(diǎn)的中繼逐跳傳輸，直至到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。由于車輛節(jié)點(diǎn)的行駛路線受道路結(jié)構(gòu)的約束，行駛軌跡和速度受駕駛員習(xí)慣以及主觀意識(shí)的影響，導(dǎo)致車輛節(jié)點(diǎn)的位置時(shí)刻變化，進(jìn)而使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)改變，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包在傳輸過程中，會(huì)因已經(jīng)建立好的通信鏈路斷開而路由失敗，對(duì)長距離傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包影響尤為顯著[21-22]。

圖1為本文提出的城市場景下混合消息傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。針對(duì)此架構(gòu)作出如下假設(shè)：

1)5G蜂窩基站覆蓋城市的每一條街道，基站之間相互連接且存儲(chǔ)整個(gè)城市道路上的信息；

2)所有車輛都配備全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)，每輛車可以通過GPS獲取到自己以及周圍車輛的位置信息、速度信息，這些信息有助于在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí)，做出路由決策，選取最佳下一跳；

3)道路上行駛的車輛包括普通車輛和有固定行駛軌跡以及固定行駛時(shí)刻表的公交車，每一輛車都配備蜂窩接口和VANET接口，車輛節(jié)點(diǎn)之間可以通過VANET接口進(jìn)行通信，車輛節(jié)點(diǎn)和5G基站之間可以通過蜂窩接口進(jìn)行通信；

4)下一跳路由選擇時(shí)，普通車輛節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)高于公交車節(jié)點(diǎn)。

由于5G蜂窩網(wǎng)具有低傳輸時(shí)延，因而適用于時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包的傳輸。如圖1所示，道路上高速行駛的黑色車輛，駕駛員突然身體不適，無法繼續(xù)正常駕駛，需要緊急救援，此時(shí)攜帶緊急消息的車輛立即向距離自己最近的5G蜂窩基站上傳緊急數(shù)據(jù)包，基站接收到數(shù)據(jù)包之后，獲取數(shù)據(jù)包的目的點(diǎn)信息，即圖中所示醫(yī)院位置。如果該目的點(diǎn)在其覆蓋范圍內(nèi)，則直接將數(shù)據(jù)包傳送到目的點(diǎn)，如果該目的點(diǎn)不在其覆蓋范圍內(nèi)，則將數(shù)據(jù)包交付給其他基站進(jìn)行傳輸。

圖1 混合消息傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

5G蜂窩網(wǎng)由于其通信成本高不適用傳輸普通數(shù)據(jù)包。針對(duì)普通數(shù)據(jù)包的傳輸，采用基于公交車輔助的路由策略。圖1所示為該策略在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí)的一種傳輸場景。當(dāng)源節(jié)點(diǎn)有數(shù)據(jù)包要發(fā)送到目的節(jié)點(diǎn)時(shí)，由于周圍的一跳鄰居范圍內(nèi)沒有普通的車輛節(jié)點(diǎn)，為擴(kuò)大傳輸范圍，選擇公交車節(jié)點(diǎn)作為中繼節(jié)點(diǎn)，然后選取普通車輛作為中繼節(jié)點(diǎn)，逐跳進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，直到傳輸至目的節(jié)點(diǎn)為止。

2 數(shù)據(jù)包路由算法設(shè)計(jì)

2.1 算法流程圖

圖2為路由算法的執(zhí)行流程圖。當(dāng)有數(shù)據(jù)包需要傳輸時(shí)，首先確定數(shù)據(jù)包的類型，如果是時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，則通過5G蜂窩網(wǎng)高速可靠傳輸，如果是時(shí)延非敏感的普通類型數(shù)據(jù)包，則使用基于公交車輔助的路由策略中繼轉(zhuǎn)發(fā)。

圖2 路由算法流程

2.2 基于5G蜂窩網(wǎng)的時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包的路由

相比3G和4G，5G蜂窩網(wǎng)借助于網(wǎng)絡(luò)切片、移動(dòng)邊緣計(jì)算和毫米波等核心技術(shù)，為車聯(lián)網(wǎng)提供多種類型的網(wǎng)絡(luò)傳輸功能。毫米波的頻段處于30～300 GHZ范圍內(nèi)，對(duì)應(yīng)的波長為1～10 mm，文獻(xiàn)[23]指出，處于60 GHZ頻段的毫米波，每傳輸1 000 m，功率損耗為16 dB。5G可以實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高速率、大帶寬傳輸，其下行速率可以達(dá)到500 Mbit/s，上行速率可以達(dá)到100 Mbit/s，端到端最小延遲為1 ms[24]。圖3為5G蜂窩網(wǎng)在車聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的系統(tǒng)模型，車輛節(jié)點(diǎn)可以通過5G蜂窩基站將信息數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)，然后經(jīng)過MEC分析處理后，再按照不同業(yè)務(wù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)切片，最后通過5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)傳送回到終端的車輛節(jié)點(diǎn)。

圖3 5G的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型

時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包的傳輸時(shí)延，主要來自于車輛節(jié)點(diǎn)和5G蜂窩網(wǎng)間的無線傳輸。根據(jù)文獻(xiàn)[25-26]中關(guān)于毫米波無線傳輸信道模型，相距距離為d的發(fā)送節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)間的毫米波無線信道路徑損耗表示為：

根據(jù)文獻(xiàn)[27]，只考慮噪聲的條件下，接收節(jié)點(diǎn)即5G蜂窩基站處的信噪比SNR可以表示為：

式中，Ps表示發(fā)送端節(jié)點(diǎn)的發(fā)送功率；N0是高斯白噪聲功率譜的功率譜密度；WmW是5G蜂窩網(wǎng)中的毫米波頻率帶寬。接收端節(jié)點(diǎn)的信噪比SNR大于接收機(jī)的信噪比門限時(shí)，接收端節(jié)點(diǎn)便可以接收發(fā)送端節(jié)點(diǎn)的消息，即在一個(gè)單跳的無線傳輸鏈路中，消息傳輸?shù)某晒Ω怕蔖Success可以表示為：

使用毫米波進(jìn)行通信傳輸，消息從發(fā)送端到接收端的時(shí)間長度為tslot時(shí)，可以得到消息的單跳傳輸時(shí)延，即車輛節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)到5G基站的傳輸時(shí)延Thop(d)表達(dá)式為：

2.3 基于公交車輔助的路由

經(jīng)典的貪婪周邊無狀態(tài)協(xié)議(greedy perimeter statelessrouting,GPSR)是一種基于地理位置的路由協(xié)議，主要利用鄰居節(jié)點(diǎn)的位置信息選擇下一跳中繼節(jié)點(diǎn)[28]。有兩種轉(zhuǎn)發(fā)模式：貪婪轉(zhuǎn)發(fā)模式和周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式。一般情況下使用貪婪轉(zhuǎn)發(fā)模式，即選擇鄰居節(jié)點(diǎn)中距離目的節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)作為下一跳，且被選擇的下一跳節(jié)點(diǎn)距離目的節(jié)點(diǎn)的距離要小于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)距離目的節(jié)點(diǎn)的距離。如果不滿足此條件，則進(jìn)入周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式，周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式的主要思想是右手法則，之后數(shù)據(jù)包便交替地在貪婪轉(zhuǎn)發(fā)模式和周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式之間切換，直到數(shù)據(jù)包被傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)為止。

GPSR只是單純地將距離作為下一跳選擇的約束條件，而沒有考慮到車輛行駛方向的影響，這很容易導(dǎo)致一種情況，即被選擇的下一跳滿足距離約束條件，但其行駛軌跡方向遠(yuǎn)離目的節(jié)點(diǎn)。當(dāng)此節(jié)點(diǎn)被選作下一跳節(jié)點(diǎn)后，在其周圍一跳范圍內(nèi)沒有鄰居節(jié)點(diǎn)存在時(shí)，此被選作下一跳節(jié)點(diǎn)且背離目的節(jié)點(diǎn)行駛的車輛，就會(huì)攜帶數(shù)據(jù)包朝著不斷遠(yuǎn)離目的節(jié)點(diǎn)的方向行駛，致使數(shù)據(jù)包的路由路徑偏離正確的傳輸方向，帶來不必要的傳輸時(shí)延，甚至導(dǎo)致路由失敗。

如圖4所示，假設(shè)節(jié)點(diǎn)A是源節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)B、C、D分別為節(jié)點(diǎn)A的鄰居節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)E是目的節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)A有數(shù)據(jù)包要發(fā)送時(shí)，節(jié)點(diǎn)A應(yīng)選擇鄰居節(jié)點(diǎn)C而非節(jié)點(diǎn)D作為下一跳中繼節(jié)點(diǎn)，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)D雖然距離目的點(diǎn)最近，但節(jié)點(diǎn)D的行駛方向與目的節(jié)點(diǎn)的行駛方向相反。假設(shè)此時(shí)將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)給鄰居節(jié)點(diǎn)D，在節(jié)點(diǎn)D收到數(shù)據(jù)包后由于距離目的節(jié)點(diǎn)還有一段距離，而此時(shí)其鄰居范圍內(nèi)不存在一跳中繼節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)D將會(huì)選擇攜帶數(shù)據(jù)包，然后向與目的節(jié)點(diǎn)相反的方向移動(dòng)，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟棄。本文提出基于行駛方向和距離的路由算法。當(dāng)傳輸范圍內(nèi)同時(shí)存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，將行駛方向和距離作為下一跳選擇的約束條件。圖5給出了下一跳中繼節(jié)點(diǎn)的選擇過程。

圖4 節(jié)點(diǎn)行駛方向的影響

圖5 下一跳中繼節(jié)點(diǎn)的選擇

假定當(dāng)前源節(jié)點(diǎn)為S，目的節(jié)點(diǎn)為D，下一跳中繼節(jié)點(diǎn)為R，三者的速度分別為VS,VD,VR，位置分別為PS,PD,PR，ΔRD為節(jié)點(diǎn)R和D之間的相對(duì)距離：

下一跳中繼節(jié)點(diǎn)R和目的節(jié)點(diǎn)D間的距離記為DistanceRD，源節(jié)點(diǎn)S和目的節(jié)點(diǎn)D間的距離記為DistanceSD，則：

下一跳中繼節(jié)點(diǎn)R速度VR與目的節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)距離ΔRD夾角 Angle(VR,ΔRD)，記為θ，則：

此夾角能夠反映出下一跳中繼節(jié)點(diǎn)相對(duì)于目的節(jié)點(diǎn)的行駛方向。當(dāng)角度θ大于90°時(shí)，cosθ值為負(fù)值，沿著此方向行駛，二者之間距離增大，表明下一跳中繼車輛節(jié)點(diǎn)正在駛離目的節(jié)點(diǎn)。反之當(dāng)角度θ大于90°時(shí)，表明在駛向目的節(jié)點(diǎn)。

最后綜合考慮距離與行駛方向的影響，計(jì)算出每一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值Weightvalue：

擁有最大權(quán)重值的節(jié)點(diǎn)將被選為下一跳中繼節(jié)點(diǎn)，其中α、β分別為方向和距離的權(quán)重影響因子。

公交車具有固定的行駛軌跡，能夠覆蓋整個(gè)城市的主干道，且其通信傳輸范圍較普通車輛大。因此當(dāng)一跳范圍內(nèi)沒有合適的鄰居節(jié)點(diǎn)時(shí)，可以將公交車作為輔助的中繼節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)大傳輸范圍，提高端到端的傳輸成功率。

時(shí)延非敏感型數(shù)據(jù)包，在沒有合適的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)采用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)策略，攜帶數(shù)據(jù)包，直到遇到合適的中繼節(jié)點(diǎn)。

2.4 鄰居表的更新時(shí)間預(yù)測

VANET中的節(jié)點(diǎn)，受道路環(huán)境的影響行駛速度和位置時(shí)刻變化，節(jié)點(diǎn)之間的通信鏈路頻繁斷開。本文中，車輛節(jié)點(diǎn)間通過周期性發(fā)送Hello數(shù)據(jù)包，獲取鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，維護(hù)鄰居列表。因此Hello數(shù)據(jù)包的發(fā)送周期對(duì)路由決策有重要影響。如果周期設(shè)置太長，鄰居表中的信息停滯時(shí)間過長，會(huì)導(dǎo)致鄰居節(jié)點(diǎn)在中繼數(shù)據(jù)包前已經(jīng)離開通信范圍，但由于長時(shí)間未更新鄰居表，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)仍然將其選為中繼節(jié)點(diǎn)，從而導(dǎo)致路由失敗。如果周期設(shè)置過短，將會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)中的開銷，同時(shí)也會(huì)影響正常數(shù)據(jù)包的傳輸。

針對(duì)此問題，本文提出鄰居表的更新時(shí)間預(yù)測機(jī)制。該機(jī)制利用節(jié)點(diǎn)的位置信息和狀態(tài)信息，對(duì)Hello數(shù)據(jù)包的發(fā)送周期Thello進(jìn)行預(yù)測，避免因鄰居表中信息失效導(dǎo)致通信鏈路斷開。

圖6為車輛節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模型，假設(shè)車輛節(jié)點(diǎn)間的通信范圍為R，t時(shí)刻兩節(jié)點(diǎn)M,N的速度和位置坐標(biāo)分別為VM,VN和(PMx,PMy),(PNx,PNy)，兩節(jié)點(diǎn)的速度矢量與水平方向夾角分別為θM,θN。

圖6 節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型

首先計(jì)算出車輛節(jié)點(diǎn)經(jīng)過Δt時(shí)間后的位置坐標(biāo)，再根據(jù)位置坐標(biāo)信息推導(dǎo)鏈路的存活時(shí)間。

計(jì)算經(jīng)過Δt時(shí)間后兩車之間的距離，若兩車之間的距離L大于通信范圍R，則表明原來建立的通信鏈路斷開?？梢缘贸龉?jié)點(diǎn)M和鄰居節(jié)點(diǎn)N間的鏈路存活時(shí)間Tlive(M→N)，則：

式中，1≤N≤NeighborNums，NeighborNums表示節(jié)點(diǎn)M的鄰居節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

通過對(duì)Hello數(shù)據(jù)包的發(fā)送時(shí)間進(jìn)行預(yù)測，可以將鄰居表的更新時(shí)間控制在合理范圍內(nèi)，增加鄰居節(jié)點(diǎn)信息的時(shí)效性，從而避免因更新時(shí)間過長造成的路由失敗以及頻繁更新帶來的開銷問題。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 仿真環(huán)境

本論文仿真基于64位win7系統(tǒng)，使用網(wǎng)絡(luò)仿真模擬器(OMNet++5.4.1)和車載網(wǎng)絡(luò)仿真框架(Veins 4.7.1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬；使用道路交通模擬器(Sumo 0.30.0)生成公交車線路和普通車輛的行駛軌跡；仿真地圖的大小為2 000 m×2 000 m，包含64個(gè)路口。表1為本文的仿真參數(shù)設(shè)置。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

每一個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)初始位置、速度、加速度和行駛方向，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)每隔一秒隨機(jī)產(chǎn)生一對(duì)源目節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)包的傳輸。將本文提出的基于5G蜂窩網(wǎng)的混合消息傳輸機(jī)制及路由算法記為5GHCT算法，將基于公交車輔助的路由算法記為CT算法。選取文獻(xiàn)[29]中提出的V2R算法作為對(duì)比算法，該算法主要以RSU作為輔助基礎(chǔ)設(shè)施，將無線傳輸和有線傳輸結(jié)合，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)的位置狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測來選擇下一跳。

3.2 仿真結(jié)果分析

為分析路由算法的性能，選取數(shù)據(jù)包傳輸成功率、端到端時(shí)延、平均傳輸跳數(shù)作為衡量路由性能的指標(biāo)。本論文仿真了不同網(wǎng)絡(luò)場景對(duì)路由算法數(shù)據(jù)包傳輸成功率、端到端時(shí)延以及平均端到端傳輸跳數(shù)的影響。

3.2.1數(shù)據(jù)包傳輸成功率

數(shù)據(jù)包傳輸成功率是指目的節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)包總數(shù)與從源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)包總數(shù)的比值。本文分別仿真了不同數(shù)據(jù)包比例、節(jié)點(diǎn)數(shù)目、節(jié)點(diǎn)速度、數(shù)據(jù)包傳輸距離下的數(shù)據(jù)包傳輸成功率，結(jié)果如圖7所示。

圖7a表示在數(shù)據(jù)包總數(shù)目一定下，數(shù)據(jù)包傳輸成功率隨著數(shù)據(jù)包比例(時(shí)延敏感型：時(shí)延非敏感型)的變化?？梢钥闯?，隨著時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包比例的增加，5GHCT算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率逐漸增大，CT算法和V2R算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率逐漸減小。CT算法性能優(yōu)于V2R算法。這是因?yàn)?GHCT算法使用不同的傳輸機(jī)制傳輸不同類型的數(shù)據(jù)包，避免了全部采用單一傳輸方式導(dǎo)致的鏈路擁塞。且在數(shù)據(jù)包總數(shù)目一定的情況下，隨著時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包數(shù)目的增加，5GHCT算法使用具有傳輸時(shí)延低、可靠性高的蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，而另外兩種算法的傳輸時(shí)延由于無法滿足時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包的時(shí)延需求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包在未到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)之前便由于存活時(shí)間達(dá)到而被丟棄，數(shù)據(jù)包傳輸成功率下降。CT算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率優(yōu)于V2R算法，是因?yàn)镃T算法通過對(duì)鄰居表的更新時(shí)間進(jìn)行預(yù)測，保證了通信鏈路的穩(wěn)定性，且在一跳范圍內(nèi)沒有普通車輛節(jié)點(diǎn)時(shí)，使用公交車作為輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)大了通信范圍，提高了數(shù)據(jù)包的傳輸成功率。

圖7b表示數(shù)據(jù)包傳輸成功率隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化?？梢钥闯觯S著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，3種算法的傳輸成功率逐漸增大。這是因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加，網(wǎng)絡(luò)的連通度增大，節(jié)點(diǎn)間逐跳傳輸?shù)某晒β试黾?。由于蜂窩網(wǎng)的覆蓋范圍大，傳輸距離遠(yuǎn)，因而在節(jié)點(diǎn)數(shù)目較少的情況下，其傳輸性能不受影響。相比于V2R算法，CT算法在網(wǎng)絡(luò)連通度較低的情況下采用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)策略，使用行駛軌跡經(jīng)過目的點(diǎn)的公交車攜帶數(shù)據(jù)包，提高了數(shù)據(jù)包的傳輸成功率。

圖7 數(shù)據(jù)包傳輸成功率的變化

圖7c表示數(shù)據(jù)包傳輸成功率隨著節(jié)點(diǎn)速度的變化情況。可以看出，3種算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率幾乎不受節(jié)點(diǎn)速度的影響，5GHCT算法和CT算法性能優(yōu)于V2R算法。這是因?yàn)橄鄬?duì)于V2R算法而言，CT算法通過計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的生存時(shí)間，及時(shí)更新鄰居列表的信息，避免了因節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度快而導(dǎo)致的通信鏈路失效。5GHCT算法使用基于公交車輔助的路由策略轉(zhuǎn)發(fā)普通類型的數(shù)據(jù)包，所以有著和CT算法相似的變化趨勢(shì)，但由于其使用蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，所以比單一傳輸方式的CT算法具有更高的數(shù)據(jù)包傳輸成功率。

圖7d表示數(shù)據(jù)包傳輸成功率隨著數(shù)據(jù)包傳輸距離的變化。可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)包傳輸距離小于500 m時(shí)，3種算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率相近。之后隨著傳輸距離的逐漸增大，3種算法的數(shù)據(jù)包傳輸成功率逐漸下降。5GHCT算法和CT算法的性能優(yōu)于V2R算法。這是因?yàn)?GHCT算法使用蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，能夠保證長距離傳輸?shù)目煽啃?，避免了多跳轉(zhuǎn)發(fā)造成的路由失敗。相比于V2R算法，CT算法在長距離傳輸過程中，使用具有固定行駛軌跡的公交車輔助轉(zhuǎn)發(fā)，擴(kuò)大傳輸范圍，并在一跳范圍內(nèi)無可用中繼節(jié)點(diǎn)時(shí)，攜帶數(shù)據(jù)包直到目的節(jié)點(diǎn)。

3.2.2數(shù)據(jù)包端到端時(shí)延

數(shù)據(jù)包端到端時(shí)延是指，從數(shù)據(jù)包發(fā)送開始，到目的點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)包為止的整個(gè)傳輸過程中，成功傳輸數(shù)據(jù)包的總時(shí)延與成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總數(shù)目之比(即平均時(shí)延)。

圖8a表示端到端時(shí)延隨數(shù)據(jù)包比例的變化?？梢钥闯?，3種算法的端到端時(shí)延隨著數(shù)據(jù)包比例(時(shí)延敏感型：時(shí)延非敏感型)的增加而降低。相比于CT算法和V2R算法，5GHCT算法的性能最優(yōu)，而CT算法優(yōu)于V2R算法。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)包總數(shù)目一定的情況下，隨著時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包數(shù)目的增加，普通類型數(shù)據(jù)包數(shù)量減少，5GHCT算法使用具有低時(shí)延的蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，極大地縮短了平均端到端時(shí)延。相比于V2R算法，CT算法在進(jìn)行中繼節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)，選取距離目的節(jié)點(diǎn)最近，且行駛方向和目的節(jié)點(diǎn)同向的節(jié)點(diǎn)作為下一跳，減少了反向行駛的車輛節(jié)點(diǎn)攜帶數(shù)據(jù)包帶來的傳輸時(shí)延。圖8b表示端到端時(shí)延隨節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化?？梢钥闯?，3種算法的端到端時(shí)延隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而增大。這是因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，CT算法和V2R算法進(jìn)入周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式時(shí)，中間節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)會(huì)產(chǎn)生大量的冗余，這一過程會(huì)導(dǎo)致傳輸時(shí)延增加。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目為100、150和200時(shí)，CT算法的傳輸時(shí)延高于V2R算法，這是因?yàn)楣?jié)點(diǎn)數(shù)目少，網(wǎng)絡(luò)連通度小，在找不到合適的中繼節(jié)點(diǎn)時(shí)，CT算法采用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)策略，導(dǎo)致端到端時(shí)延增大。之后隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加，CT算法的端到端時(shí)延低于V2R算法，這是因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加，V2R算法網(wǎng)絡(luò)負(fù)載增大，RSU的緩存隊(duì)列因?yàn)閿?shù)據(jù)包過多而產(chǎn)生較長的排隊(duì)等待時(shí)間，導(dǎo)致端到端傳輸時(shí)延增加。5GHCT算法使用基于公交車輔助的路由策略轉(zhuǎn)發(fā)普通類型的數(shù)據(jù)包，所以有著和CT算法相似的變化趨勢(shì)，但由于其使用5G蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，所以比CT算法具有更低的端到端時(shí)延。

圖8 數(shù)據(jù)包端到端傳輸?shù)淖兓?/p>

圖8c表示端到端時(shí)延隨節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度的變化。可以看出，隨著節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度的增加，3種算法的端到端時(shí)延呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。這是因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)速度的增加，節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的穩(wěn)定性下降，鏈路斷開的機(jī)率變大，重新路由的過程增加了端到端時(shí)延。相比于V2R算法，一方面，CT算法通過計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的生存時(shí)間，及時(shí)更新鄰居列表的信息，避免無效節(jié)點(diǎn)的選?。涣硪环矫?，CT算法使用公交車作為輔助節(jié)點(diǎn)，相比于普通車輛，公交車的行駛速度均勻緩慢，因而能夠在一定程度上保證通信鏈路穩(wěn)定，減少了重新路由的過程，從而改善了端到端時(shí)延。

圖8d表示端到端時(shí)延隨數(shù)據(jù)包傳輸距離的變化。可以看出傳輸距離小于500 m時(shí)，3種算法的端到端時(shí)延差異不大，之后隨著數(shù)據(jù)包傳輸距離的增加，3種算法的端到端時(shí)延呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。與V2R算法和CT算法相比，5GHCT算法的性能最佳。這是因?yàn)殚L距離傳輸時(shí)，數(shù)據(jù)包在經(jīng)過一系列節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)過程中，由于目的節(jié)點(diǎn)的位置是時(shí)變的，所以在制定路由路徑時(shí)，要不斷地根據(jù)目的節(jié)點(diǎn)位置信息的變化選取合適的中繼節(jié)點(diǎn)，因而增加了端到端傳輸時(shí)延。5GHCT算法使用蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數(shù)據(jù)包無需經(jīng)過多跳轉(zhuǎn)發(fā)便可到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，所以端到端時(shí)延最小。V2R算法使用RSU進(jìn)行數(shù)據(jù)包傳輸，但RSU的覆蓋范圍有限，在長距離傳輸時(shí)，RSU無法把數(shù)據(jù)包直接傳送至距離目的節(jié)點(diǎn)最近的中繼節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包需要經(jīng)過多跳通信才能到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，從而增加了端到端時(shí)延。CT算法在選擇中繼節(jié)點(diǎn)時(shí)，通過對(duì)鄰居列表的更新時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，可以實(shí)時(shí)地獲取到目的節(jié)點(diǎn)的位置信息，并選取合適的中繼節(jié)點(diǎn)，減少了重新路由的次數(shù)，從而降低了端到端時(shí)延。

3.2.3數(shù)據(jù)包平均傳輸跳數(shù)

平均傳輸跳數(shù)是指，在數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)至目的節(jié)點(diǎn)傳輸過程中，所經(jīng)過的中間節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)總次數(shù)與成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總數(shù)目之比。本小節(jié)分別仿真了不同數(shù)據(jù)包比例、節(jié)點(diǎn)數(shù)目、節(jié)點(diǎn)速度、數(shù)據(jù)包傳輸距離下端到端的平均傳輸跳數(shù)，結(jié)果如圖9所示。

圖9a表示在數(shù)據(jù)包總數(shù)目一定下，端到端平均傳輸跳數(shù)隨著數(shù)據(jù)包比例(時(shí)延敏感型：時(shí)延非敏感型)的變化?？梢钥闯?，隨著時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包比例的增加，3種算法的數(shù)據(jù)包端到端平均跳數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。相比于CT算法和V2R算法，5GHCT算法的性能最優(yōu)，而CT算法優(yōu)于V2R算法。這是因?yàn)?GHCT算法使用蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數(shù)據(jù)包無需經(jīng)過多跳轉(zhuǎn)發(fā)便可到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，因而端到端平均傳輸跳數(shù)最小。相比于V2R算法，CT算法在進(jìn)行中繼節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)，一方面，基于相對(duì)目的節(jié)點(diǎn)的距離和行駛方向，選擇下一跳，避免了冗余節(jié)點(diǎn)的選擇。另一方面使用公交節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輔助轉(zhuǎn)發(fā)，擴(kuò)大了通信范圍。從而減小了端到端的平均傳輸跳數(shù)。

圖9b表示端到端的平均傳輸跳數(shù)隨節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化?？梢钥闯觯?種算法的端到端的平均傳輸跳數(shù)隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而增大。這是因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，CT算法和V2R算法進(jìn)入周邊轉(zhuǎn)發(fā)模式時(shí)，中間節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)會(huì)產(chǎn)生大量的冗余，這一過程會(huì)導(dǎo)致平均端到端跳數(shù)增加。V2R算法使用RSU進(jìn)行有線傳輸，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，RSU的負(fù)載變大，當(dāng)傳輸容量低于閾值時(shí)，數(shù)據(jù)包被重新傳輸?shù)礁浇囕v節(jié)點(diǎn)，增加了轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，導(dǎo)致端到端的平均傳輸跳數(shù)增大。而CT算法使用公交車節(jié)點(diǎn)輔助轉(zhuǎn)發(fā)，擴(kuò)大了傳輸范圍，在一定程度上減小了端到端的平均傳輸跳數(shù)。

圖9c表示端到端的平均傳輸跳數(shù)隨節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度的變化?？梢钥闯?，隨著節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度的增加，3種算法端到端的平均跳數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。這是因?yàn)殡S著速度增加，節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的穩(wěn)定性下降，鏈路斷開機(jī)率變大，重新路由的過程增加了數(shù)據(jù)包被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)，從而導(dǎo)致端到端的平均傳輸跳數(shù)增加。5GHCT算法使用蜂窩網(wǎng)傳輸時(shí)延敏感型數(shù)據(jù)包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數(shù)據(jù)包無需經(jīng)過多跳轉(zhuǎn)發(fā)便可到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，因此端到端的平均傳輸跳數(shù)最小。CT算法相比于V2R算法有較好的性能，這是因?yàn)镃T算法通過計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的生存時(shí)間，及時(shí)更新鄰居列表，避免無效節(jié)點(diǎn)的選取，減少了數(shù)據(jù)包被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)。

圖9 數(shù)據(jù)包平均傳輸跳數(shù)的變化

圖9d表示端到端的平均傳輸跳數(shù)隨數(shù)據(jù)包傳輸距離的變化?？梢钥闯鰝鬏斁嚯x小于500 m時(shí)，3種算法端到端的平均傳輸跳數(shù)差異不大，之后隨著數(shù)據(jù)包傳輸距離的增加，3種算法端到端的平均傳輸跳數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。與V2R算法和CT算法相比，5GHCT算法的性能最佳。結(jié)合圖8d數(shù)據(jù)包傳輸距離對(duì)端到端傳輸時(shí)延影響的結(jié)果分析，很容易得出圖9d中所示的結(jié)果。

4 結(jié)束語

本文提出了車聯(lián)網(wǎng)中基于5G蜂窩網(wǎng)的混合消息傳輸機(jī)制。首先將車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)包分為時(shí)延敏感型和非敏感型兩種類型，使用5G蜂窩網(wǎng)高效可靠地傳輸緊急時(shí)延敏感型消息。針對(duì)普通數(shù)據(jù)包的傳輸，提出基于公交車輔助的路由算法，綜合考慮距離和行駛方向選擇下一跳中繼節(jié)點(diǎn)，為擴(kuò)大傳輸范圍，使用具有固定行駛軌跡的公交車節(jié)點(diǎn)輔助轉(zhuǎn)發(fā)，進(jìn)一步提高了傳輸可靠性。同時(shí)使用預(yù)測機(jī)制計(jì)算Hello數(shù)據(jù)包周期性的發(fā)送時(shí)間，避免控制包的路由開銷和通信鏈路斷開造成的路由失敗。通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提算法在數(shù)據(jù)包的傳輸成功率、端到端時(shí)延以及端到端的平均傳輸跳數(shù)方面，性能優(yōu)于已有算法。