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VANETs 中基于分簇算法的广播协议

2013-09-20卫新新唐廷烨辛赞洋

关键词:权值时延消息

黄 琼,卫新新,唐 伦,唐廷烨,辛赞洋

(1.重庆邮电大学移动通信技术重庆市市级重点实验室 重庆 400065,2.重庆大唐科技股份有限公司 重庆 400700)

0 引言

车载自组织网络(vehicle ad hoc networks,VANETs)是一种大规模网络,通常具有车辆节点移动性强的特点。与ad hoc网络不同,车载自组织网络具有很多优势,例如,车辆节点能量的消耗可以不予考虑、车辆可以配备有定位装置。但是车载自组织网络也有一些自身的缺点,例如,由于车辆的高速移动,信息在传输过程中容易产生衰落。

车辆之间在进行信息传递的时候,如果都采用广播或者单播,将会引起大量的不必要的开销和洪泛[1]。分簇的网络结构具有良好的扩展性,能够提供方便的信息管理机制和广播信息传输机制[2]。文献[3-4]分析表明,Lowest-ID算法和 Highest-Degree算法在分簇的时候,并没有很好地考虑无线信道的不稳定性。在这种情况下所形成的簇结构,并不能够很好地维护簇的稳定性,容易造成严重的数据衰落。文献[5]分析表明,簇头选举和簇结构变化时的维护开销很大。因此,分簇算法要尽量减少簇结构的变化,即减少成员节点的重关联和簇头的重新选举。

在基于分簇算法的基础上,根据802.11p协议的退避机制,可以得出每种接入类型的信息都有自己固定的竞争窗口。在文献[6]中,提出利用相对速度和相对位置来调整初始化竞争窗口的值,以达到系统吞吐量的提升。在文献[7]中,提出根据碰撞概率来估计网络的负载状况,并动态调整竞争窗口,以达到更加有效的共享信道。上述方法在进行竞争窗口调整的时候,只是动态地改变了竞争窗口的大小,并不能够很好地保证紧急消息的及时发送。

基于上述问题,本文首先针对现有分簇算法稳定性不足的问题,提出了一种基于多权值的分簇算法,其次,进一步对现有802.11p协议中的退避算法进行改进,以达到减小簇头广播消息传输时延的效果。

1 基于多权值的分簇算法

车辆在高速行驶的情况下,为了维护簇的稳定性、减小簇的开销和达到簇头广播消息的及时传输,本文在进行簇头选举的时候,综合考虑了以下3种因素:①车辆节点度数;②链路剩余时间;③信道的信噪比,并且,各因素的权重因子可以根据系统的要求进行动态的调整。

1.1 簇的形成

道路上的所有车辆广播HELLO消息,HELLO消息中包含车辆自身的ID号、速度、自身的位置信息等。车辆节点n收到其周围一跳邻居车辆广播的HELLO消息之后,计算自己的权值,下面是权值计算的具体过程。

1)车辆节点n确定自己的邻居车辆节点数N,并将其作为车辆节点n的度数dn(本文所考虑的邻居节点为车辆n周围的一跳车辆节点)。

2)对于车辆节点n,计算其理想度数与其度数差值的比值Δv=δ/|dn-δ|,其中,δ定义为理想度数,表示一个节点所能处理的最高车辆节点数。

3)对于车辆节点n,计算其与所有邻居车辆节点的总链路剩余时间Tn=,其中,ti=,表示车辆节点n与其邻居车辆节点i的链路剩余时间,其中,vn,vi分别为车辆n和邻居车辆i当前的速度;800 m为车辆的最大通信范围;dn,i为当前车辆n和其邻居车辆i之间的距离。

5)计算车辆节点n的综合权值,Wv=w1Δv+w2Tn+w3Ψ(n),其中,w1,w2,w3为系统参数的权值因子,并且w1+w2+w3=1。

车辆节点n在计算完自己的权值之后,与其周围邻居车辆节点进行权值的比较,选取具有最大Wv值的车辆作为簇头,如果Wv相等,则选取具有较小ID的车辆作为簇头。同时簇头广播其状态的变化,并以簇头(初始化化后ID号为1)为核心,按照距离簇头的远近,先初始化簇头后面的车辆,再初始化簇头前面的车辆。该簇头的一跳邻居节点成为该簇头的成员节点,并且簇头的邻居节点不再参与簇头的选举。如果其一跳邻居节点为空,则其自己成为独立簇头。

1.2 簇的维护

车辆在分簇之后,由于车辆在不断的移动,所以随时会导致簇的拓扑发生变化,因此,需要对簇进行必要的维护。在对簇进行维护的时候,通常考虑以下3种情况。

1)簇形成之后,簇头会自动维护一个邻居列表,如果一定周期内,簇头没有收到其成员节点发来的数据消息,簇头自动会将从其邻居表中删除。

2)当一个簇成员节点移出当前簇的传输范围,其会广播一个Find-CH消息,Find-CH消息中包含自身的ID号。如果有簇头收到Find-CH消息,其将会回复一个CH-ACK消息,CH-ACK消息中包含自身的ID号和权值。簇成员节点选择具有最大权值的簇头作为其新的簇头。这时,簇成员节点将会成为这个簇头的成员节点。如果簇成员节点在一定的周期内没有收到来自簇头的CH-ACK消息,它自己就会成为簇头节点。

3)当2个簇头进入彼此的传输范围时,如果其中一个为独立簇头,则该独立簇头将会成为另外一个簇的成员节点。如果2个簇头都为独立簇头,则权值较大的簇头成为新的簇头,另外一个簇头成为其成员节点。如果2个簇头都非独立簇头,则重新进行分簇。

2 基于分簇算法的广播协议

2.1 现有802.11p协议中的消息分类机制

在VANETs中,为了更加有效地传输消息,IEEE标准化组织于2010年7月正式颁布了IEEE 802.11p协议。在802.11p协议中,根据消息的紧急级别和时延的需要,802.11p协议定义了8个不同级别的用户优先级和4个不同的接入级别,8个不同级别的用户优先级映射到4个不同的接入级别的队列中。4个不同的接入级别分别是AC_VO,AC_VI,AC_BE和AC_BK,他们使用不同的仲裁帧间间隔(AIFS),最小竞争窗口(CWmin)和最大竞争窗口(CWmax)[8-9]。如表1和图1所示。

表1 4类消息的竞争窗口Tab.1 Contention windows of different application categories

图1 各种IFS之间的关系Fig.1 Some IFS relationships

从表1和图1可以看出,传输的消息越紧急,其优先权越高,其拥有的竞争窗口和AIFS也越小,其信道接入和信息传输机会也就越大。例如:AC_VO的接入类型值最高,这也就意味着AC_VO将会取得最高的信道接入和信息传输机会。因此,在进行信道接入和信息传输时,也将会优先对待高优先级的接入类型,而不是低优先级的接入类型。

2.2 消息的紧急程度

在VANETs中,簇头往往需要及时地向簇成员广播紧急消息、路况消息等一系列紧急消息。在现有的802.11p协议和分簇机制中,虽然簇头所传输的广播消息(紧急消息)的优先级都比较高,但在高速行驶的公路上,并不能很好地保证广播消息的及时传输。为了保证广播消息得到及时有效地传输,本文在基于多权值的分簇算法的基础上,提出了一个反映车辆传输信息紧急程度的公式,其具体的定义如下:(1)式中:Ωi为每个车辆所发消息的紧急程度;i为簇头传输范围内每个车辆的ID号;K为当前簇头传输范围内的车辆密度,其计算公式为K=AN/TN,其中,AN为当前簇头传输范围内道路上实际车辆的数目;TN为当前簇头传输范围内道路上所能容纳的最大车辆数。例如,当前簇头的传输范围 TR为800 m,同一车道的车辆之间的安全距离为100 m。在双车道的高速路上,TN=[800/100]×2=16,AN的值是簇头通过获取其传输范围车辆的信息而得到。假设AN的值为10,则 K=AN/TN=10/16=0.625。公式(1)所反映的每辆车所发消息的紧急程度如图2所示。

图2 车辆消息的紧急程度Fig.2 Emergency level of the vehicle news

由于簇头的ID号为1,从图2可以看出,在车辆密度较小的时候,簇头所传输的广播消息的紧急程度较大,其它ID号的车辆所发消息的紧急程度则很小,几乎为零且相同,说明此公式能够很好地反应广播消息的紧急程度,有利于广播消息的及时传输。在高速公路上,车辆往往比较稀疏,且簇头(ID号为1)承担着广播消息的任务,采用消息紧急程度机制来初始化二进制退避算法的竞争窗口,有利于减小广播消息的接入时延,从而达到广播消息快速传输的效果。

2.3 改进的退避算法

在IEEE 802.11p协议中,每辆车在发送消息前,先检测信道是否空闲,如果信道空闲,则在等待一段时间AIFS[i]后(如果这段时间内信道一直是空闲的)就发送整个数据帧,并等待确认。如果检测到信道忙或者车辆发送的消息因竞争信道而发生冲突,则进入退避过程,从 0和初始竞争窗口CW[AC]随机选择一个数作为退避计时器的初始值,即:CW[AC]的初始值设为 CWmin[AC],当检测到信道持续空闲时,每经过一个空闲时隙,就将其退避计数器的值减1,当退避计数器的值为零时,这辆车才开始发送消息。若在退避计数器退避的过程中,信道变为忙的状态,则冻结退避计数器,等到信道空闲后,再次启动退避计数器,直到其值退避到0,这辆车才开始发送消息。当再次检测到信道忙或者车辆发送的消息因竞争信道而发生冲突,CW[AC]×(1-Ωi)的值就倍乘,即:(CW[AC]×(1-Ωi)+1)×2-1,当 CW[AC]×(1-Ωi)增加到 CWmax[AC]时,就维持CWmax[AC]的值不变,不再增加,直到数据被正确接收或者因重传次数超过了最大值而被丢弃。当消息发送成功后,竞争窗口恢复到初始化状态—CW[AC]×(1-Ωi)。若多个退避计数器同时减为0,则高优先级消息优先接入信道。

3 仿真结果和性能分析

3.1 仿真模型

本文使用NCTUns 6.0仿真软件进行仿真。在500 m×500 m一维区域内布置一个单向双车道(每个车道宽5 m)道路。车辆的速度在(15 m/s,30 m/s)随机选择。在道路上,随机进行车辆的布置,选举出的簇头向其邻居车辆广播消息,同时其邻居车辆也向簇头传输消息。车辆节点的行驶路线在仿真的过程中自动生成。权值因子w1=0.2,w2=w3=0.4。其具体的仿真参数设置如表2所示。为了评估本协议的性能,在同一仿真场景下仿真5次,对其取平均值。

3.2 仿真结果

图3是簇头广播消息的吞吐量在2种机制之间的比较。从图3中可以看出,改进的退避算法能够在一定程度上提高广播消息的吞吐量。这主要是由于降低了广播消息的竞争窗口,减小了其他车辆接入信道的概率所致。

图4比较了2种机制的广播消息的传输时延情况。从图4中可以看出,改进的退避算法在车辆密度稀疏的环境中,能够明显地减小广播消息的传输时延,这主要是由于在车辆稀疏的环境中,广播消息的紧急级别明显高于其他消息的紧急级别所致。

表2 仿真参数设置Tab.2 Simulation parameters

图3 广播消息的吞吐量Fig.3 Throughput of broadcast messages

图4 广播消息的时延Fig.4 Delay of broadcast messages

图5是广播消息的时隙利用率在2种机制方面的比较,由图5可见,在车辆密度较高的环境中,改进的退避算法并没有太多的优势,主要是因为在车辆密度高的环境中,信道负载较重,同时由于广播消息的紧急级别不是很高,所以,随着车辆密度的增大,广播消息的时隙利用率就随之减小。

因此,改进的退避算法在车辆密度稀疏的情况下,能够有效地进行广播消息的传输,有利于避免交通事故的发生。

图5 广播消息的时隙利用率Fig.5 Slot utilization of broadcast messages

4 结束语

本文所提出的簇机制,综合考虑了车辆节点度数、链路剩余时间和信道的信噪比等因素,使得对簇头的选取更为合理,能够在最大的程度上提升簇的稳定性,减小簇维护的开销。基于此簇机制的改进的退避算法,能够进一步减小广播消息的传输时延。通过最后的仿真说明,基于此分簇机制的优化的退避算法,能够有效地减小广播消息的传输时延、提高广播消息的吞吐量和时隙利用率。但改进的退避算法,在信道接入方面,会对其他的车辆节点产生影响,以至影响其他车辆节点的公平性和传输效率。

[1]YUJI K,SASASE I.A stable clustering scheme by prediction of the staying time in a cluster for mobile Ad hoc networks[C]//IEEE.Asia-Pacific Conference on Communication(APCC).Tokyo:IEEE Press,2008:1-5.

[2]DROR E,AVIN C,LOTKER Z.Fast randomized algorithm for hierarchical clustering in Vehicular Ad-Hoc Networks[C]//IEEE.The 10th IFIP Annual Mediterranean.Sicily:IEEE Press,2011:1-8.

[3]MEHTA S,SHARMA P,KOTECHA K.A survey on various cluster head election algorithms for MANET[C]//IEEE.Nirma University International Conference on Engineering(NUiCONE).Gujarat:IEEE Press,2011:1-6.

[4]AKBARI A,KHOSROZADEH A,LASEMI N.Clustering algorithms in mobile ad hoc networks[C]//IEEE.Fourth International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology(ICCIT).Seoul:IEEE Press,2009:1509-1513.

[5]NI Minming,ZHONG Zhangdui,WU Hao,et al.A new stable clustering scheme forhighly mobile ad hoc networks[C]//IEEE. Wireless Communications and Networking Conference(WCNC).Sydney:IEEE Press,2010:1-6.

[6]ALASMARY W,ZHUANG Weihua.The Mobility impact in IEEE 802.11p Infrastructureless vehicular networks[C]//IEEE.Vehicular Technology Conference(VTC).Ottawa:IEEE Press,2010:1-5.

[7]ROMDHANI L,NI Qiang,TURLETTI T.Adaptive EDCF:enhanced service differentiation for IEEE 802.11 wireless ad-hoc networks[C]//IEEE.Wireless Communications and Networking Conference(WCNC).New Orleans:IEEE Press,2003:1373-1378.

[8]IEEE Std 1609.11-2010,IEEE Standard for wireless access in vehicular environments(WAVE)-over-the-air electronic payment data exchange protocol for intelligent transportation systems(ITS)[S].2011:1-62

[9]WANG Y,AHMED A,KRISHNAMACHARI B,et al.IEEE 802.11p performance evaluation and protocol enhancement[C]//IEEE.IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety(ICVES).Columbus:IEEE Press,2008:317-322.

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