車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集方法研究

趙文強(qiáng),楊百龍,王正輝

(1.第二炮兵工程大學(xué) 4系,陜西 西安 710025;2.中國人民解放軍73111部隊,福建 廈門 361025)

車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集方法研究

趙文強(qiáng)1,楊百龍1,王正輝2

(1.第二炮兵工程大學(xué) 4系,陜西 西安 710025;2.中國人民解放軍73111部隊,福建 廈門 361025)

車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)(VANET)是基于車輛-車輛(V2V)、車輛-基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)和混合架構(gòu)的快速移動且自組織的網(wǎng)絡(luò),由于VANET中具有節(jié)點(diǎn)快速移動和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化等特點(diǎn),文中針對如何在安全應(yīng)用中收集到安全、可靠和實(shí)時的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,歸納論述了基于隨車/隨身設(shè)備的數(shù)據(jù)收集方法、基于路由協(xié)議的數(shù)據(jù)收集方法、提取式數(shù)據(jù)收集方法的技術(shù)進(jìn)展,分析了各方法特點(diǎn),指出了各方法主要研究方向,并對各方法應(yīng)用和性能進(jìn)行了對比分析。

智能交通;Ad Hoc網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)收集

近年來,車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)(VANET)[1-3]得到各行業(yè)和學(xué)術(shù)界的關(guān)注,其主要應(yīng)用包括行車安全、駕駛方便、娛樂和信息服務(wù)。在VANET中,數(shù)據(jù)可以分為安全數(shù)據(jù)和非安全數(shù)據(jù)。VANET具有的特性是:受地形限制、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化、車輛流向和密度不可預(yù)測、道路的容量差異性大等[4-6]。目前,大部分車輛使用不同類型的傳感裝置來收集與交通有關(guān)的數(shù)據(jù),如何安全高效地收集數(shù)據(jù)成為需要解決的問題[7]。

數(shù)據(jù)收集方法需滿足以下要求:(1)數(shù)據(jù)收集自動進(jìn)行。(2)兼容各類車載設(shè)備。(3)車輛高速移動時能安全連接。(4)數(shù)據(jù)收集算法有一定的容錯性。(5)數(shù)據(jù)有距離/時間約束。(6)某些車輛離開網(wǎng)絡(luò)不影響數(shù)據(jù)的收集。數(shù)據(jù)收集方法主要分為以下幾類:基于隨車/隨身設(shè)備、基于路由協(xié)議、提取式等。

1 數(shù)據(jù)收集方法綜述

1.1 基于隨車/隨身設(shè)備數(shù)據(jù)收集方法

基于隨車/隨身設(shè)備的數(shù)據(jù)收集方法,是在車輛或乘客/行人身上安裝便攜式傳感器裝置,利用這些裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和發(fā)送。此類方式的數(shù)據(jù)收集方法主要有:差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)、基于模型的數(shù)據(jù)收集(MDC)和應(yīng)急電子剎車燈(EEBL)。

VANET的安全類應(yīng)用對車輛定位精度要求高。射頻識別技術(shù)(RFID)利用差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)的概念以提高GPS精度[8]。在RFID輔助的VANET系統(tǒng)中,車輛獲得兩種類型的定位數(shù)據(jù):GPS坐標(biāo)和通過RFID通信獲得物理位置。在計算GPS誤差后,將誤差信息傳輸?shù)狡渌噜徿囕v中,以幫助其自主修正數(shù)據(jù)。

2010年,Hung等[9]提出基于模型的數(shù)據(jù)收集(Model-based Data Collection,MDC)框架,以降低數(shù)據(jù)傳輸量和上報GPS數(shù)據(jù)的車輛數(shù)量。MDC安裝在服務(wù)器和車輛上,協(xié)作完成任務(wù)。在車輛端,給定一組GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)后,可以得到代表原始GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的模型函數(shù)。這樣車輛只需上傳一些參數(shù)而不是所有的位置信息。由于車輛的移動通常是線段狀的,可利用Liner Regression(LR)算法得到的一組線性函數(shù)來表示車輛的運(yùn)動。Kernel Regression(KR)算法通過分析道路交通數(shù)據(jù)時空位置,得到表示速度讀數(shù)的內(nèi)核函數(shù)模型。網(wǎng)聚集機(jī)制對車輛節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組,每組只需確定一個車輛節(jié)點(diǎn)上報交通數(shù)據(jù),從而進(jìn)一步降低同時連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

Rashid等[10]提出用于獲取實(shí)時資源信息的緊急車輛通道清除技術(shù)。應(yīng)急電子剎車燈(Emergency Electronic Brake Lights,EEBL)安全程序在車輛緊急制動的情況下發(fā)送警告消息。其他車輛駕駛員如果對警告消息沒有做出反應(yīng),協(xié)同自適應(yīng)巡航控制(Collaborative Adaptive Cruise Control,CACC)程序?qū)囕v自動制動。

與傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)不同,基于隨車/隨身設(shè)備的數(shù)據(jù)采集方法,不受內(nèi)存、處理速度、存儲空間和電量的限制。然而,網(wǎng)絡(luò)密度變化、車輛的流動性等不確定性因素,使得它不能直接使用傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。因此,還需更好、更適合的方法去解決車載網(wǎng)中存在的問題:(1)消除由于鄰近車輛在某些屬性方面的相似而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)冗余,巧妙設(shè)計數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提高信息質(zhì)量。(2)當(dāng)可用信道較低時,要保證安全類信息有足夠高的優(yōu)先權(quán)搶占到可用的信道。(3)當(dāng)車輛密度較低時,網(wǎng)絡(luò)也要保持較好的連通性。(4)路邊單元(RSU)傳感器應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖,并實(shí)時地將數(shù)據(jù)傳輸給過往車輛。

1.2 基于路由協(xié)議的數(shù)據(jù)收集方法

基于路由協(xié)議的收集方法,可以在進(jìn)行路由的同時收集車輛安全數(shù)據(jù),但這需要考慮VANET的機(jī)動性和短壽命等特性。學(xué)界已經(jīng)確定了許多用于VANET收集數(shù)據(jù)的路由策略。Nzouonta等[11]提出用于城市VANET上的、基于道路交通信息的路由協(xié)議(Road-Based protocols using Vehicular Traffic information routing,RBVT)。RBVT協(xié)議分為反應(yīng)式協(xié)議(Reactive Protocol,RBVT-R)和前饋式協(xié)議(Proactive Protocol,RBVT-P)。該協(xié)議針對實(shí)時交通中有可能連網(wǎng)的車輛,創(chuàng)建基于包含道路交叉口連續(xù)性的路徑信息。地理轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制用于傳送路徑上交叉口之間的數(shù)據(jù)包信息,減少了路徑對單節(jié)點(diǎn)移動的敏感度。在競爭激烈的密集網(wǎng)絡(luò)中,使用基于分布式接收器的下一跳選擇方法來對地理轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化。這用到了解決非均勻無線電波傳播問題的多準(zhǔn)則排序函數(shù)。

對車載網(wǎng)中的RBVT-R和RBVT-P協(xié)議和移動Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中的自組織按需距離矢量協(xié)議(Ad hoc On-Demand Distance Vector,AODV),優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由協(xié)議(Optimized Link State Routing Protocol,OLSR),貪婪周邊無狀態(tài)路由協(xié)議(Greedy Perimeter Stateless Routing,GPSR)及VANET中的地理源路由協(xié)議(Geographic Source Routing,GSR)進(jìn)行比較,并使用有障礙城市環(huán)境和無障礙城市環(huán)境兩種環(huán)境對這些協(xié)議的性能進(jìn)行分析和評價。分析結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)傳輸效率和平均延遲上,RBVT協(xié)議優(yōu)于其他協(xié)議。此外,當(dāng)吞吐量為系統(tǒng)主要要求時,RBVT-R性能較好;當(dāng)VANET對延遲很敏感時,RBVT-P性能較好。

Manvi等[12]對AODV、DSR和VANET中的群智能路由協(xié)議的性能進(jìn)行了討論。由Delot等提出的GeoVanet協(xié)議,以分布式哈希表(Distributed Hash Table,DHT)為基礎(chǔ)以確保發(fā)送查詢請求者可得到一致的回答。查詢請求在有限的時間內(nèi)在網(wǎng)絡(luò)中傳播。VANET中的遠(yuǎn)程車輛計算后,將結(jié)果返回給發(fā)送查詢請求的車輛。GeoVanet解決了駕駛員與VANET中其他車輛共享數(shù)據(jù)的問題[13]。對GeoVanet的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,80%的結(jié)果被反饋給發(fā)送查詢請求的用戶。Oliveira等[14]研究了高速公路中車輛高流動性情況下基于XOR的扁平路由協(xié)議(XOR-based Flat Routing Protocols)的性能。XORi是XOR的改良版本,其修改了信息收集過程中的一些協(xié)議,以此來適應(yīng)動態(tài)自然的VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

Shibata等[15]提出自動協(xié)同收集堵車信息的方法,用于估計車輛到達(dá)目的地的時間。高速公路上兩車之間的最優(yōu)下一跳路由方法提高了路由的生命周期。約翰遜等指出可采用高效多跳V2V協(xié)作方法降低從路邊信息站向密集的公路車輛分發(fā)內(nèi)容時的時間延遲。

基于VANET路由協(xié)議的數(shù)據(jù)收集方法,還需具體研究的問題有:(1)由于協(xié)議是基于地理信息的,因此,收集的數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確。(2)對接近目標(biāo)地址的車輛信息必須收集,便于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。(3)城市中的障礙物可能中斷通信,必須研究不受中斷影響的路由協(xié)議。(4)需要考慮安全性數(shù)據(jù)的優(yōu)先級問題,數(shù)據(jù)發(fā)送車輛應(yīng)沿最短路徑向所有目標(biāo)車輛傳輸安全信息。但是,由于車輛的動態(tài)因素,使得利用傳統(tǒng)方法確定數(shù)據(jù)發(fā)送車輛和目標(biāo)車輛間的最短距離比較困難。(5)在密集的VANET中,需要考慮過多數(shù)據(jù)發(fā)送會產(chǎn)生過載問題。

1.3 提取式數(shù)據(jù)收集方法

提取式數(shù)據(jù)收集指一個車輛發(fā)送查詢請求,并從一系列其他車輛“拖下”所需信息的方法[16]。這些多是基于多Agent系統(tǒng)模型開發(fā)的,提取式數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵問題是如何將安全信息傳送給VANET中快速移動的車輛。Martinez等[17]發(fā)明的駕駛員警示系統(tǒng)可使用802.11p協(xié)議將受損車輛的警告消息擴(kuò)散給其他在網(wǎng)車輛。該系統(tǒng)具有高可靠性和低延遲。

實(shí)現(xiàn)這樣的提取式數(shù)據(jù)收集需要解決以下方面問題:(1)請求-響應(yīng)模式中節(jié)點(diǎn)快速移動情況下,在受限時間內(nèi),請求方能始終得到一致性的回答。(2)節(jié)點(diǎn)密度過大時的智能搜索機(jī)制或查詢語言設(shè)計。(3)對所有車輛的智能化水平要求較高。(4)節(jié)點(diǎn)稀少情況下正確收集數(shù)據(jù)。(5)查詢請求的驗(yàn)偽及隱私保護(hù)。(6)提取式數(shù)據(jù)收集帶寬資源受限。

1.4 其他數(shù)據(jù)收集方法

VANET中的車輛,有時需要使用的無線接入點(diǎn)(AP)短時間連接到互聯(lián)網(wǎng)上。此時主要通過動態(tài)主機(jī)配置協(xié)議(DHCP)來獲取IP地址[18]。IP通行協(xié)議可用來減少獲取IP地址的時間開銷,從而增加車輛的聯(lián)網(wǎng)時間。

集群收集協(xié)議(Clustered Gathering Protocol,CGP)[19]是一個基于分層和地理數(shù)據(jù)采集的跨層協(xié)議。CGP在VANET節(jié)點(diǎn)中收集數(shù)據(jù)并提供以下服務(wù):(1)通過收集所有節(jié)點(diǎn)的位置和速度以提供實(shí)時交通信息服務(wù)。(2)為用戶提供定位服務(wù)。(3)停車場停車位的使用情況。(4)特定區(qū)域的警告信息,如一些車輛突然減速。(5)實(shí)時燃油消耗和污染指標(biāo)。(6)監(jiān)控服務(wù)。

Caliskan等[20]提出基于車輛間信息交換的停車位使用情況預(yù)測模型。Adler和Strassberger[21]對各種應(yīng)用環(huán)境VANET局部危險警告方面的問題進(jìn)行了綜合分析。

2 數(shù)據(jù)收集方法分析對比

表1從適用對象,特性和假定條件3個方面總結(jié)了數(shù)據(jù)收集協(xié)議的功能。表2給出了不同收集方法在數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)先級、成功率、延遲、流動性和響應(yīng)時間方面的比較。

表1 數(shù)據(jù)收集應(yīng)用情況

表2 數(shù)據(jù)收集方法性能對比

3 結(jié)束語

與傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)不同,VANET具有高機(jī)動、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化、交流模式差異大等特性。這使得利用VANET收集與交通安全相關(guān)的信息比較困難。文中討論了當(dāng)前VANET中安全類數(shù)據(jù)收集的一些研究成果,對幾種方法的應(yīng)用作了描述,分析對比了幾種方法的性能和存在的問題,為以后的VANET研究提供了參考。

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Information Gathering in Vehicular Ad Hoc Network

ZHAO Wenqiang1,YANG Bailong1,WANG Zhenghui2

(1.Fourth Department,Second Artillery Engineering University,Xi’an 710025,China; 2.Unit 73111 of PLA,Xiamen 361025,China)

Vehicular Ad hoc Network(VANET) is a highly mobile self-organizing network,and it has three architectures:Vehicle-to-Vehicle (V2V),Vehicle-to-Infrastructure (V2I),and hybrid architecture.Due to the fast-moving and dynamic change in the topology of the VANET nodes,the collection of reliability,secure,and real-time data is a research hotspot.This paper discusses the data collection based on the on-board devices/sensor,the routing protocol,and extraction;analyses the characteristic of those methods and their future development;and finally compares the applications and performance the methods.

ITS;Ad Hoc network;data collection

2015- 03- 13

趙文強(qiáng)(1985—),男,博士研究生。研究方向:計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。E-mail:qqingnine@163.com。楊百龍(1968—),男,教授,博士生導(dǎo)師。研究方向:網(wǎng)絡(luò)通信與安全技術(shù)等。

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.11.042

TP393

A

1007-7820(2015)11-157-04