摘 要：在集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧的優(yōu)化中，存在消息隊列相互阻礙的情況，導致通信延時較高，優(yōu)化算法的自適應性需要進一步提高。為此，提出了主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法。在主動感知下，采集關鍵周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，計算帶寬感知數(shù)據(jù)的優(yōu)先級，為其分配無線帶寬，優(yōu)化協(xié)議棧隊列，在此基礎上，從協(xié)議棧時間、隊列、任務關系上建立約束模型，避免出現(xiàn)高優(yōu)先級的隊列阻礙低優(yōu)先級隊列，將上述內(nèi)容落實到協(xié)議棧的總體結(jié)構(gòu)中，完成對協(xié)議?？傮w結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。實驗結(jié)果表明：提出的主動感知下的通信協(xié)議棧優(yōu)化算法平均延時低、能耗低，自適應性更好。

關鍵詞：主動感知；集群車輛；數(shù)據(jù)交換；網(wǎng)絡通信；協(xié)議棧；智能優(yōu)化

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A

Optimization Algorithm for Communication Protocol Stack of Cluster

Vehicle Data Exchange Network UnderActive Perception

YANG Yuhao，YUAN Guolun

（Ya’an Polytechnic College， Ya’an，Sichuan 62500，China）

Abstract：In the optimization of the communication protocol stack of the trunked vehicle data exchange network， the message queue obstructs each other， leading to high communication delay， and the adaptability of the optimization algorithm needs to be further improved. To solve this problem， a protocol stack optimization algorithm based on active awareness is proposed. Under active awareness， data within the key period is collected， the priority of bandwidth awareness data is calculated， the wireless bandwidth is allocated， and the protocol stack queue is optimized. On this basis， a constraint model is established from the protocol stack time， queue and task relationship to avoid the occurrence of high priority queue blocking low priority queue. The above content is implemented into the overall structure of the protocol stack. Complete the optimization of the overall structure of protocol stack. Experimental results show that the proposed active sensing algorithm has low average delay， low energy consumption and better adaptability.

Key words：active perception; cluster vehicles; data exchange; network communication; protocol stack; intelligent optimization

集群車輛通信網(wǎng)絡是面向車載設備的高性能通信系統(tǒng)[1]，能夠遠程控制車載設備，實現(xiàn)對集群車輛的運行監(jiān)視和控制管理。在城市交通中，通過這種管理模式可以有效解決交通壓力大的問題[2]，更好地管理城市，在車況預警、車流量監(jiān)控等方面起到了關鍵作用[3]。但是集群車輛的網(wǎng)絡通信涉及的數(shù)據(jù)非常龐大[4]，在數(shù)據(jù)的交換和計算上需要消耗非常多的資源，這就對網(wǎng)絡通信協(xié)議棧提出了高要求[5]。

在過去的研究中，對集群車輛網(wǎng)絡通信協(xié)議棧的研究有很多，往往是依托不同的實時協(xié)議實現(xiàn)網(wǎng)絡通信[6]，在國外的研究中，有專用的控制芯片負責實現(xiàn)車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信[7]。在國內(nèi)研究中，對于通信協(xié)議棧優(yōu)化研究，早期依靠技術(shù)引進，發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)有很多成熟的網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化技術(shù)[8]，適用于不同的工作環(huán)境，如基于同態(tài)加密的協(xié)議棧優(yōu)化算法[9]，該算法利用同態(tài)加密技術(shù)保障了通信數(shù)據(jù)的安全，增強了協(xié)議棧安全性。基于多路徑優(yōu)化的協(xié)議棧優(yōu)化算法[10]也是一種使用比較多的技術(shù)，能夠有效提高通信效率，但是在實際應用上，上述兩種算法存在適應性差的問題，集群車輛的網(wǎng)絡通信環(huán)境多數(shù)處于外界，受到外界氣候的影響，通信協(xié)議棧不夠穩(wěn)定，在數(shù)據(jù)交換上存在較明顯的延遲[11]。為此，提出主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法，解決上述協(xié)議棧優(yōu)化算法中存在的問題。

1 主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通

信協(xié)議棧優(yōu)化算法設計

1.1 計算帶寬感知數(shù)據(jù)優(yōu)先級

對于主動感知下的網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化，首先面對的問題是數(shù)據(jù)收集問題，主動感知下收集的數(shù)據(jù)龐大且復雜，需要結(jié)合通信帶寬計算數(shù)據(jù)優(yōu)先級[12]，制定收集策略。

從主動感知下有限的帶寬中選取關鍵時間周期上的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)收集，設給定的完整的數(shù)據(jù)集為Wpre（i，j），則集群車輛狀態(tài)矩陣表示為：

Xprei=Qpreri×riΔpreri×tjMpretj×tj（1）

式中，pre表示prefix，表示預先設定的數(shù)據(jù)，ri表示數(shù)據(jù)集中第i個數(shù)據(jù)，tj表示第j個時間周期，Q表示ri行ri列的正交矩陣，Mtj×tj表示tj行tj列的正交矩陣，Δpreri×tj表示半正定ri×tj階的對角矩陣，其對角線上的元素是矩陣Qpreri×ri的奇異值αi，αi的數(shù)據(jù)和大小決定了數(shù)據(jù)的完整性。通過矩陣分解重構(gòu)更新集群車輛狀態(tài)矩陣，得到近似值。計算公式如下：

Xpre′i=Qprer1×AΔpreA×AMt preA×tj=Ppre′Dpre′（2）

Ppre′=Qprer1×AΔ1/2A×A（3）

Dpre′=Δ1/2A×AMt preA×tj（4）

式中，A表示從Δ中選擇的奇異值的個數(shù)，Ppre′和Dpre′表示的是矩陣Xprei分解結(jié)果，t表示索引變量。將Xprei矩陣中的元素替換為0，分解得到Ppre′和Dpre′，從中提取出第i行向量ppre′i和第j列向量dpre′j，將提取出的兩個向量作為元素xprei，j的估算值。計算出矩陣Xprei中元素xprei，j的優(yōu)先級。計算公式為：

HS（ri，tj）=｜xi，j-p′id′tj｜xx，j（5）

如果HS（ri，tj）計算結(jié)果較大，說明xprei，j與估算值xpre′i，j之間差距較大，此時的數(shù)據(jù)ri具有較高的優(yōu)先級。在確定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級后，再為其分配無線帶寬，從而達到優(yōu)化協(xié)議棧隊列的目的。

1.2 建立網(wǎng)絡通信約束模型

網(wǎng)絡通信協(xié)議棧的自適應性是保證網(wǎng)絡通信快速穩(wěn)定的關鍵[13]，隊列的優(yōu)化主要面對的是數(shù)據(jù)處理問題，對于協(xié)議棧自適應性的優(yōu)化，還需要從時間、資源、任務關系三個方面展開優(yōu)化，建立網(wǎng)絡通信約束模型，能夠有效提高協(xié)議棧的自適應性。

網(wǎng)絡通信協(xié)議棧具有較好的實時性[14]，建立時間約束模型有助于對任務進程截止時間的檢查和計算，使得任務可以在規(guī)定時間內(nèi)準確完整[15]。建立的時間約束模型如圖1所示。

圖中Rstart表示計時時間，Ttime表示分配的時間片，Rend表示計時結(jié)束，Twc表示瞬時變遷，Rmiss表示錯過截止時間。當協(xié)議棧任務分配的時間不足以滿足任務計算需求，或錯過了截止時間，則觸發(fā)瞬時變遷，開始另一個時間周期。

協(xié)議棧消息任務之間存在優(yōu)先級關系，同一網(wǎng)段內(nèi)，消息的傳遞主要基于任務的優(yōu)先級。檢查任務之間的優(yōu)先級約束關系是非常重要的。假設集群車輛數(shù)據(jù)交換通信發(fā)生時刻為Tgb，則建立的任務約束模型如圖2所示。

圖中RaH表示消息到達，RbufH表示準備發(fā)送或接收的緩沖隊列，Rblock表示低優(yōu)先級消息的發(fā)送請求被高優(yōu)先級消息阻塞，Tcomm表示信道內(nèi)消息的傳輸延遲。在任務約束模型的支持下，一旦協(xié)議棧內(nèi)的通信信道資源被使用，在消息執(zhí)行完畢前，不會被新的任務打斷，同時約束了高優(yōu)先級消息和低優(yōu)先級消息互相打斷，保證了通信信息的完整性。

圖2 任務約束模型

通信網(wǎng)絡中的資源是有限的，協(xié)議棧在工作中會將資源首先分配給高優(yōu)先級的節(jié)點，從這一角度出發(fā)，設計資源約束模型。如圖3所示。

圖3 資源約束模型

資源約束模型內(nèi)，Rmi表示產(chǎn)生優(yōu)先級為i的消息，Rpei表示優(yōu)先級為i的消息計算能力，Rai表示優(yōu)先級為i的消息到達，Bpi表示優(yōu)先級為i的消息隊列長度。資源約束模型的設計同時達到了約束協(xié)議棧計算資源和信道資源的目的，為通信信息的傳遞提供了很大的方便。以上述約束模型作關鍵點，對通信協(xié)議?？傮w結(jié)構(gòu)展開優(yōu)化。

1.3 優(yōu)化協(xié)議?？傮w結(jié)構(gòu)

通信協(xié)議棧內(nèi)包括三個大模塊，分別是初始化模塊、過程數(shù)據(jù)模塊和消息數(shù)據(jù)模塊。協(xié)議棧的初始化模塊主要用于完成通信硬件初始化、總線初始化等前期工作，當啟動協(xié)議棧初始化模塊時，協(xié)議棧會根據(jù)用戶請求創(chuàng)建消息通信需要使用的隊列、信使任務等內(nèi)容，同時也會初始化接收隊列，準備接收來自總線的數(shù)據(jù)包。

過程數(shù)據(jù)模塊主要負責實現(xiàn)協(xié)議站提供的兩層接口，分別是鏈路層接口和應用層接口。鏈路層接口主要用于訪問數(shù)據(jù)集，應用層接口主要用于訪問集群變量，通過這兩層接口能夠有效識別出消息主體，有助于協(xié)議棧進行資源分配工作。

消息數(shù)據(jù)模塊用于實現(xiàn)網(wǎng)絡通信內(nèi)實時協(xié)議的消息服務，包括的內(nèi)容有傳輸層的接收和定時器任務、應用層的定時器任務以及網(wǎng)絡層的路由任務和發(fā)送任務。

上述帶寬感知優(yōu)先級的計算，主要針對過程數(shù)據(jù)模塊，提前計算出消息的優(yōu)先級，能夠節(jié)約協(xié)議棧的工作時間和計算資源；約束模型的設計則是針對消息數(shù)據(jù)模塊，通過對任務、時間、資源的約束，實現(xiàn)通信網(wǎng)絡內(nèi)應用程序之間的實時通信，使得通信協(xié)議棧能夠適應不同的計算環(huán)境，針對集群車輛的數(shù)據(jù)交換需求，提供快速穩(wěn)定的通信性能。

2 主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通

信協(xié)議棧優(yōu)化算法實驗研究

2.1 實驗準備

為了驗證提出的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法，在正常的通信網(wǎng)絡環(huán)境下進行實驗研究，并將其與幾種常規(guī)的優(yōu)化算法實驗結(jié)果相比較，通過對比實驗分析綜合分析算法的自適應通信能力。為保證實驗的公平公正，為各個優(yōu)化算法的運行設置相同的通信節(jié)點上行路徑，在保證其他因素一致的情況下，驗證網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法的實際效果。實驗節(jié)點上行路徑如圖4所示。

利用MATLAB軟件隨機輸出數(shù)據(jù)流周期和大小，變化范圍為表中設置的參數(shù)，以便能遍歷網(wǎng)絡通信各種情況。實驗中，采用的優(yōu)化算法分別是基于同態(tài)加密的優(yōu)化算法、基于多路徑優(yōu)化的協(xié)議棧優(yōu)化算法。

2.2 高低溫實驗結(jié)果及分析

集群車輛數(shù)據(jù)交換通信環(huán)境多數(shù)處于室外，因此高低溫特性是衡量協(xié)議棧優(yōu)化算法性能的重要指標，參考相關國家標準要求，針對主動感知下的網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法的高低溫特性展開實驗驗證。首先將算法部署到目標計算機上，運行測試程序，將主要硬件置于高低溫實驗箱，設置網(wǎng)關地址，向網(wǎng)關發(fā)送數(shù)據(jù)，直到收到停止指令，在此過程中，逐漸改變高低溫實驗箱的穩(wěn)定性，統(tǒng)計出不同優(yōu)化算法在高低溫條件下的通信數(shù)據(jù)的丟包率和平均延時。實驗結(jié)果如表2所示。

觀察表中數(shù)據(jù)，在高溫和低溫的作用下，基于同態(tài)加密的優(yōu)化算法和基于多路徑優(yōu)化算法的優(yōu)化算法在運行過程中有較高的延時，同時也存在一定丟包率，相比之下，提出的協(xié)議棧優(yōu)化算法丟包率為0，平均延時比較低，在標準范圍內(nèi)，對數(shù)據(jù)通信影響小。由此可知，提出的協(xié)議棧優(yōu)化算法通信性能更好，能夠適應復雜的工作環(huán)境。

2.3 能耗實驗結(jié)果及分析

在能耗實驗研究過程中，默認每個節(jié)點只有在數(shù)據(jù)傳輸時才處于活動狀態(tài)，其余時間處于睡眠狀態(tài)，按照設置的實驗參數(shù)，不斷增加通信網(wǎng)絡內(nèi)數(shù)據(jù)流數(shù)目，驗證3種優(yōu)化算法的實際能耗。為了便于對比分析，能耗實驗以整個信標周期內(nèi)信標幀的占比作為能耗指標，比值越大說明算法能耗越高。計算公式為：

Q=NJ×2S16×2B（6）

式中，Q表示能耗，S表示超幀序號，B表示信標序號，NJ表示通信網(wǎng)絡內(nèi)活動信標數(shù)目。由于提出的優(yōu)化算法是在主動感知下，為此，以感知周期作為變量，分別在感知周期為0.1 s、0.2 s、0.5 s條件下進行能耗實驗。實驗結(jié)果如圖5所示。

通過圖中顯示的能耗實驗結(jié)果可以看出，協(xié)議棧優(yōu)化算法的能耗隨著數(shù)據(jù)流的增加而增加，同時，感知周期越短能耗增加越明顯。對比觀察各個優(yōu)化算法實驗結(jié)果，基于同態(tài)加密的優(yōu)化算法和基于多路徑優(yōu)化的優(yōu)化算法實驗結(jié)果能耗增加幅度大，上升趨勢明顯，而提出的優(yōu)化算法實驗結(jié)果中能耗幅度變化小，能耗百分比在5%以下，有很大的提高，在正常通信情況下，能夠使更多的節(jié)點處于睡眠狀態(tài)，在一定程度上增加了通信節(jié)點的使用壽命。結(jié)合高低溫實驗結(jié)果綜合分析，提出的主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧優(yōu)化算法能耗低、耐高溫，能夠很好地適應外界環(huán)境的變化，整體自適應性優(yōu)于常規(guī)的協(xié)議棧優(yōu)化算法。

（a）基于同態(tài)加密的優(yōu)化算法實驗結(jié)果

（b）基于多路徑優(yōu)化的優(yōu)化算法實驗結(jié)果

（c）提出的優(yōu)化算法實驗結(jié)果

圖5 不同優(yōu)化算法的能耗實驗結(jié)果

3 結(jié) 論

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展與革新，網(wǎng)絡通信技術(shù)已經(jīng)應用到越來越多的領域中，在集群車輛的通信中，相關網(wǎng)絡通信技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但是還有進步的空間。本文以主動感知下的集群車輛數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡通信協(xié)議棧作為研究對象，提出優(yōu)化算法的設計，從多個方面優(yōu)化通信協(xié)議棧，強化協(xié)議棧的自適應性。在算法優(yōu)化設計完成后，又展開了大量實驗分析，證明了設計的協(xié)議棧優(yōu)化算法的可靠性。但是，受到時間的限制，本文研究內(nèi)容還不夠全面，集群車輛網(wǎng)絡通信的設計還有一些問題需要深入研究。未來會從引入智能優(yōu)化算法，完善網(wǎng)關硬件設計等方面展開研究。

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