《電子技術應用》
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SCF-GAM:VANET車間通信間隙時延分析模型
2016年電子技術應用第10期
劉正波1,朱 亮2
1.石家莊郵電職業技術學院 電信工程系移動通信教研室,河北 石家莊050000; 2.河北大學 數學與計算機學院,河北 保定071002
摘要: 在低密度車流的車載網絡(VANET)中,通常只有少數車輛參與路由,就存在通信間隙問題。據此,常采用基于存儲-攜帶-轉發(SCF)技術,利用移動車輛橋接兩不連通車輛間的通信間隙。為此,針對基于SCF路由,分析了多通信間隙的網絡性能。首先為了分析車輛傳輸半徑對端到端傳輸時延的影響,提出了基于存儲攜帶轉發路由的車間通信間隙時延分析模型(SCF-GAM),再量化了關于端到端傳輸時延的拉氏變換的性能。最后,通過仿真數據驗證了SCF-GAM模型。
中圖分類號: TP393
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.10.029
中文引用格式: 劉正波,朱亮. SCF-GAM:VANET車間通信間隙時延分析模型[J].電子技術應用,2016,42(10):112-115.
英文引用格式: Liu Zhengbo,Zhu Liang. SCF-GAM:Communication gap in Vehicular Ad Hoc Network analytical model[J].Application of Electronic Technique,2016,42(10):112-115.
SCF-GAM:Communication gap in Vehicular Ad Hoc Network analytical model
Liu Zhengbo1,Zhu Liang2
1.Department of Mobile Communications,Telecommunications Engineering, Shijiazhuang Posts and Telecommunications Technical College,Shijiazhuang 050000,China; 2.School of Mathematics and Computer Science,Hebei University,Baoding 071002,China
Abstract: In Vehicular Ad Hoc Network(VANET),there are generally very few communicating vehicles along a routing path in low traffic density areas. Existing schemes based on the Store-Carry-Forward(SCF) technique have utilized a moving vehicle to bridge the communication gap among disconnected vehicles. Therefore, this paper investigates network performance over multiple communication gaps in SCF-based vehicular routing. To investigate the influence of the transmission range on the end-to-end delivery delay, this paper develops an analytical model to quantify the performance in term of the Laplace transform of the end-to-end delay. Extensive simulation results are presented to validate the proposed model.
Key words : vehicular ad hoc network;store-carry-forward;communication gap;delay;model

0 引言

    作為未來智能交通系統,車載網絡VANET(Vehicular Ad Hoc Network)受到廣泛關注[1-4]。然而V2V(Vehicle to Vehicle)通信的連通率高度依賴于道路上的車輛密度。在低密度場景下,V2V通信的連通率低,由于車輛采用專用短距離通信DSRC協議[5],路由路徑斷裂率高。此外,V2V通信連通還受高速場景和城市場景的障礙物的影響,包括大的建筑物、大卡車等物體均會引起信號衰落[6]。因此,面向V2V通信環境,分析車間連通對消息傳輸性能的影響是非常重要的。

    目前,針對VANET連通率低的問題,廣泛采用基于存儲-攜帶-轉發SCF(Store-Carry-Forward)路由去橋接(bridging)的V2V通信的間隙(Gap)[7]。車載容遲網絡VDTN(Vehicular Delay-Tolerant Network)常采用SCF策略向目的節點轉發數據包[8]。現有的分析模型僅關注橋接一個通信間隙Gap[9-10],并沒有考慮到多個間隙。對橋接多個間隙的累加時延和操作SCF的次數并沒有進行理論分析。

    為此,本文針對多個V2V通信間隙Gap情況,建立基于存儲攜帶轉發路由的車間通信間隙時延分析模型 (SCF-GAM),并評估SCF的端到端傳輸時延。同時,分析車流密度和車輛傳輸半徑對傳輸時延和SCF操作的平均次數的影響,通過仿真數據驗證了提出的模型的性能。

1 約束條件及問題描述

    假定所有車輛均基于DSRC進行V2V通信,它們也安裝了全球定位系統GPS(Global Positioning System),使車輛知道自己的位置、速度以及車間距離信息,傳輸半徑均為R。

    考慮一維的VANET道路模型,如圖1所示。雙向單車輛,分別向東、西行駛。假定V0和Vn+1分別表示數據源節點和目的節點,從V0到Vn+1的路由距離為L。同時,假定在V0到Vn+1的路由階段中有k個車輛參與路由,表示為Vk(1≤k≤n)。用一維坐標位置表示沿途車輛V0,V1,…,Vn+1的位置。

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    假定第i個車輛Vi離車輛V0的距離表示xi。為了簡化描述,假定V0位于x0=0。車輛通過周期地廣播beacon消息,獲取網絡拓撲信息,每個beacon消息包含車輛的ID、位置xi以及速度θi[9]

    數據從V0至Vn+1的傳輸,多個車輛參與了路由。一旦檢測到通信間隙Gap,如圖2所示,Vk和Vk+1間未連通,此時利用反向車道的移動車輛X實施SCF策略去橋接通信間隙[5]。因此,車輛Vk選擇X作為中間轉發節點,即數據從Vk→X→Vk+1,其中車輛Vk和Vk+1的速度分別表示為θk和θk+1

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2 分析模型

2.1 Ngap的概率質量函數

    為便于數學處理,假定兩車輛間的空間服從指數的車頭間距分布,且均值為1/μ[10]。然后,沿著路由路徑的總的車輛數服從泊松分布,其概率質量函數為:

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    依據文獻[11],假定每輛車的位置在(0,s)區域均勻分布。基于將經典階次統計學問題看成隨機區間劃分的理論[12],在路由路徑s存在m個通信間隙的條件概率:

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    依據式(5)便可計算在路由路徑s上總的SCF操作數Ngap。接下來分析在橋接通信間隙所移動距離的拉氏變換,簡稱距離拉氏變換。

2.2 距離拉氏變換

    假定移動車輛X為橋接通信間隙所移動的距離為τg。如圖2所示,Vk和Vk+1間的距離為dk。如果dk>R,兩輛車間的通信不連通。SCF轉發節點X與Vk+1間的距離表示為兩個隨機變量之和,即r1+r2。由于X在它們彼此通信范圍內,移動距離τg等于r1+r2-R與0之間的最大值,即:

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2.3 基于多通信間隙的SCF路由

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    而橋接m個通信間隙所產生的總時延td如式(15)所示。式(5)~式(15)分析了具有多個通信間隙的路由路徑的性能。基于這些分析,車載應用能預測路由時延,并且依據不同的服務要求,能自適應地調整參數。

3 性能分析

    為了驗證模型的有效性,下面進行系統仿真。選擇雙向單車道的公路道路路段作為仿真模型。在每輪仿真過程中,采用一分為二的車頭時距分布(Dichotomized Headway Distribution),為束車輛(bunched vehicles)和單獨車輛(Free vehicles)產生車間空間分布[14]。依據文獻[14]定義束車輛和單獨車輛。對于束車輛而言,它與前一個車輛的車頭間距小于Δth,而單獨車輛表示它與前一個車輛的車頭間距大于Δth。仿真過程中,Δth=10 m。

    利用NS2仿真軟件建立仿真平臺,并利用SUMO產生車輛移動軌跡文件。采用Nakagami無線傳播模型,車輛速度服從在[18,22]m/s區域均勻分布,仿真時間為300 s,每次實驗獨立重復50次,取平均值作為最終的仿真數據,將本文提出的分析模型得到的數據與仿真數據進行比較,將前者表示為Analytical,后者表示為Simulat。

3.1 車流密度μ的影響

    首先分析車流密度μ對SCF操作的平均次數和端到端傳輸時延的影響。車流密度μ從1~10 Veh/km,屬于低密度情況。車輛傳輸半徑為R=100 m,仿真結果如圖3、圖4所示。

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    從圖3可知,SCF操作的平均次數隨著車流密度μ的增加而增加,不過增加速度隨之變緩。原因在于:μ在1~10 Veh/km間屬低密度區域。換而言之,即使μ增加至10 Veh/km,仍屬低密度區域。低密度區域意味著在該區域內車輛的通信連接存在問題。因此在μ從1~10 Veh/km的變化區間內,盡管密度的增加,可以改善通信連接問題,但是總體上仍有多數車輛間的通信無法建立,就需要更多SCF操作解決此問題。將Analytical與Simulat比較發現,兩者差異很小,在車流密度μ從1變化至10 Veh/km區間,差異未超過2%。

    圖4描繪端到端傳輸時延隨車流密度μ的變化曲線。從圖4可知,隨著車流密度μ的增加,端到端傳輸時延下降。原因在于:車流密度μ的增加,SCF轉發節點X向Vk+1轉發消息所經歷的路徑更短,進而縮短了時延。此外,Simulat與Analytical兩者差異不大。在μ=5時,差異僅為2.91%。

3.2 傳輸半徑的影響

    本小節分析車輛傳輸半徑端到端傳輸時延的影響。車輛傳輸半徑R從50變化至500 m,車流密度μ分別為2.5、7.5、25 Veh/km。仿真結果如圖5所示。

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    圖5分析了傳輸半徑R對端到端傳輸時延的影響。從圖5可知,端到端傳輸時延隨傳輸半徑R增加而下降,原因在于:傳輸半徑R越大,車間通信跳數越少,時延就越短。而車流密度μ的越高,時延也越短。這主要是因為:車流密度μ的增加,減少了車間通信間隙Gap,降低了時延。此外,μ=2.5 Veh/km時,Simulat與Analytical兩者的數據差異約在10%。

4 總結

    針對VANET中的車間通信間隙問題,本文提出基于存儲-攜帶轉發路由的車間通信間隙時延分析模型SCF-GAM。SCF-GAM模型分析并量化了通過移動車輛橋接通信間隙的時延以及SCF操作的平均次數。同時,通過仿真數據驗證了SCF-GAM模型的準確性。

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