車載自組織網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳遞

金蓓弘 張扶桑 張利鋒

（中國科學院軟件研究所 北京 100190）

車載自組織網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳遞

金蓓弘 張扶桑 張利鋒

（中國科學院軟件研究所 北京 100190）

基于車載自組織網(wǎng)絡（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）的數(shù)據(jù)傳遞為 VANET 應用提供數(shù)據(jù)傳輸服務，是車輛主動安全、城市生活服務、應急救援等應用不可或缺的組成部分。然而，由于網(wǎng)絡拓撲變化快、網(wǎng)絡分區(qū)頻繁、信道容量有限，VANET 數(shù)據(jù)傳遞面臨諸多挑戰(zhàn)。文章分析了 VANET的特點，指出了影響 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的主要因素，進而綜述了已有的 VANET 數(shù)據(jù)傳遞技術，包括VANET 數(shù)據(jù)傳遞的基本實現(xiàn)方法和提高數(shù)據(jù)傳遞能力的優(yōu)化策略。

數(shù)據(jù)傳遞；車載自組織網(wǎng)絡；實現(xiàn)方法；性能優(yōu)化

1 引 言

車載自組織網(wǎng)絡（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）是一種無線移動通信網(wǎng)絡，它包含兩類節(jié)點，即移動車輛和路邊單元（Road Side Unit，RSU）。

VANET 中，節(jié)點通過 WAVE（Wireless Access Vehicular Environment）協(xié)議棧（如圖 1）實現(xiàn)與鄰近節(jié)點的數(shù)據(jù)交換，相互提供包括車輛自身信息、車輛安全及道路交通參數(shù)在內(nèi)的信息。

圖1 WAVE 協(xié)議Fig. 1 WAVE protocol

VANET 數(shù)據(jù)傳遞是指多個 VANET 節(jié)點通過協(xié)作將數(shù)據(jù)傳遞到一個或多個目的地，它是實現(xiàn)多種 VANET 應用不可或缺的組成部分。例如，VANET 的典型應用，即車輛主動安全，需要利用 VANET 數(shù)據(jù)傳遞將車輛傳感器感知到的車速的突然改變信息傳遞給附近同車道上的鄰居車輛，以及時避免交通事故。此外，多個相鄰的車輛還可以將自身的行駛線路等信息通過 VANET數(shù)據(jù)傳遞告知鄰居車輛，以便給出最優(yōu)的行駛決策（例如最優(yōu)的路口通行順序），同時，該決策還需要通過 VANET 數(shù)據(jù)傳遞通知給所有的司機。類似地，VANET 其他兩個典型應用即應急救援和軍事應用也離不開 VANET 數(shù)據(jù)傳遞。VANET上的另一大類應用是為司機提供交通信息和各類生活服務信息。在此類應用中，車輛用戶通過VANET 數(shù)據(jù)傳遞，可以獲得出行線路上的路況信息、交通臨時管制信息和停車信息，實現(xiàn)智能出行。近來，VANET 也被看好成為一種群智感知（Crowd Sensing）的平臺。例如，利用司機志愿者報告各個地方的交通擁堵狀況，不過，這里仍需要 VANET 數(shù)據(jù)傳遞將車輛用戶感知到的信息傳遞到指定的目的地。

本文綜述了 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的實現(xiàn)方法。下文按如下方式組織：首先在第 2 節(jié)給出VANET 數(shù)據(jù)傳遞的關鍵挑戰(zhàn)，然后在第 3 節(jié)介紹了數(shù)據(jù)傳遞的基本策略，接著在第 4 節(jié)列出了VANET 數(shù)據(jù)傳遞的優(yōu)化策略，最后是全文總結和對未來研究趨勢的展望。

2 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的挑戰(zhàn)

VANET 與已有無線自組織網(wǎng)絡如 MANET （Mobile Ad Hoc Network）不同，其車輛節(jié)點的運動具有速度快且受限于道路拓撲結構的特點。車輛節(jié)點的高速移動會導致 VANET 拓撲變化快、網(wǎng)絡分區(qū)頻繁，從而嚴重影響節(jié)點間協(xié)作傳遞數(shù)據(jù)的性能。在 VANET 中部署相對靜態(tài)的 RSU 節(jié)點可以改善 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的性能，但 RSU 節(jié)點的部署（如位置分布和數(shù)量）仍然是一個研究課題。其次，VANET 車流的時空分布（例如車流量和密度）以及環(huán)境因素（例如路邊建筑物和障礙物的遮擋、交通信號燈等）會直接影響 VANET 節(jié)點的通信建立及通信保持。例如，車流稀疏時VANET 節(jié)點間可能無法建立通信連接，而車流密集時又會引發(fā) VANET 節(jié)點間對無線信道的劇烈競爭。另外，多跳無線網(wǎng)絡的網(wǎng)絡容量有限，根據(jù) Gupta 等［1］的研究，由平面上隨機部署的 n個節(jié)點組成的多跳無線網(wǎng)絡的容量僅為網(wǎng)絡帶寬的，交通流的不均勻分布會加劇容量的限制問題。因此，如何適應 VANET 節(jié)點及拓撲的變化、在頻繁發(fā)生網(wǎng)絡分區(qū)的環(huán)境里提供低延遲、高可靠、低開銷、高可伸縮的數(shù)據(jù)傳遞是VANET 數(shù)據(jù)傳遞要面對的最大挑戰(zhàn)。而 VANET的節(jié)點組成（如有無 RSU 節(jié)點）、車輛節(jié)點的運動特征（如車輛前后呈跟弛行駛狀態(tài)、車輛在道路交叉口相互干擾）、無線通信的 QoS（Quality of Service）成為影響 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的主要因素。

無線通信的 QoS 涉及到的內(nèi)容很廣泛。對VANET 數(shù)據(jù)傳遞產(chǎn)生重要影響的因素有無線通信的連通性和通信信道的利用率。

VANET 的無線連通度與車流密度、無線傳輸范圍緊密相關。Lochert 等［2］研究了城市場景下VANET 通信的連通性問題。根據(jù)其仿真實驗，當車輛密度為每 250 米 4 輛車（4 vehicle/250 m） 時，在 1 000 米路段內(nèi)無線網(wǎng)絡連通的概率為 68%，而 2 000 米內(nèi)無線網(wǎng)絡連通的概率僅為 42%；當車輛密度為每 250 米 2 輛車（2 vehicle/250 m）時，對應的概率僅為 21% 和 7%。實驗數(shù)據(jù)表明，形成連續(xù)的多跳通信鏈路的概率隨道路長度的增加而指數(shù)下降，同時，車流密度與VANET 的無線連通度緊密相關。這說明，如果能根據(jù)車流密度自適應地改變無線傳輸范圍，比如在車流密度低時，增大無線傳輸范圍，則可增強網(wǎng)絡連通性。基于連通度的數(shù)據(jù)傳遞策略能有效提高數(shù)據(jù)傳遞的性能，4.1 節(jié)將介紹這方面的已有工作。

在 WAVE 協(xié)議棧中，IEEE 1609.4 協(xié)議定義了信道分配與多信道協(xié)作機制，它將 VANET工作頻段劃分為 7 個信道。其中一個信道通過WAVE Short Message（WSM）傳輸控制參數(shù)和車輛安全相關的數(shù)據(jù)，故稱為控制信道（CCH）；其他 6 個信道用于服務數(shù)據(jù)的傳輸，故稱為服務信道（SCH）。按照 IEEE 1609.4 協(xié)議，多個 WAVE設備是通過同步過程來協(xié)調(diào)對信道的使用，其同步區(qū)間由一個CCH 區(qū)間（固定為 50 毫秒）和一個SCH 區(qū)間（固定為 50 毫秒）組成。在 CCH 區(qū)間內(nèi)，所有的 WAVE 設備必須工作在 CCH 信道，而在 SCH 區(qū)間內(nèi)，WAVE 設備工作在通過 CCH協(xié)商而確定的服務信道。這種交替訪問模式可以保證及時監(jiān)聽到并處理 CCH 信道上的高優(yōu)先級消息，但它也存在以下不足：（1）同步操作導致CCH 和 SCH 利用率不高，最高僅為 50%；（2）固定的 SCH 和 CCH 區(qū)間時長導致其無法很好地適應通信負載的變化；（3）各個節(jié)點為了發(fā)送在SCH 間隔內(nèi)產(chǎn)生的 WSM，在切換到 CCH 信道后會集中競爭 CCH 信道，導致節(jié)點可能需要多輪退讓才能獲得信道使用機會，降低了信道利用率。通過改進信道工作方式，能有效提高信道利用率，從而提高 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的性能。4.4 節(jié)將介紹這方面的已有工作。

3 數(shù)據(jù)傳遞的基本策略

VANET 數(shù)據(jù)傳遞從通信范型上可分為四類：第一類為廣播，即將數(shù)據(jù)發(fā)送到整個網(wǎng)絡中的所有節(jié)點；第二類為多播，即將數(shù)據(jù)發(fā)送到一組節(jié)點；第三類為選播，即將數(shù)據(jù)發(fā)送到目的節(jié)點組中的任意一個節(jié)點；第四類為單播，即發(fā)送數(shù)據(jù)到一個目的節(jié)點。上述節(jié)點的位置可以是（通過位置服務）精確給出的，也可以是僅指定一個區(qū)域范圍。從數(shù)據(jù)接收節(jié)點的數(shù)目上看，VANET 數(shù)據(jù)傳遞又可以分為多目標型和單目標型，廣播和多播屬于前者，而選播和單播屬于后者。下面介紹各種通信范型中有代表性的工作。

3.1 廣播與多播

廣播是 VANET 通信的基本機制，因此VANET 下實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞的基本方法是泛洪（Flooding），也就是說，如果收到廣播消息的節(jié)點是第一次收到該消息就再次進行廣播，否則就丟棄該消息。泛洪策略能實現(xiàn)最大無線覆蓋和數(shù)據(jù)的快速傳播，但它存在廣播風暴和吞吐率低等問題。

Wisitpongphan 等［3］提出了 3 種用于 VANET環(huán)境的廣播抑制技術，分別稱為帶權重 p 概率持久化機制、分時段全概率持久化機制和分時段 p 概率持久化機制。在這些機制中，接收節(jié)點是根據(jù)它與發(fā)送節(jié)點的距離來計算轉(zhuǎn)發(fā)概率，或者是根據(jù)當前所處的時段來設置轉(zhuǎn)發(fā)等待時間，所以，節(jié)點的廣播次數(shù)受到了限制。同時，若發(fā)送節(jié)點在給定的時間內(nèi)收不到數(shù)據(jù)副本，則重新對消息進行廣播。上述廣播抑制技術能減少冗余的廣播，提高廣播機制的數(shù)據(jù)到達率，降低鏈路負載。另外，鄰居消除規(guī)則也被用于減少冗余廣播。例如，Khabbazian 等［4］讓接收者節(jié)點 R 在收到發(fā)送者節(jié)點 S 的數(shù)據(jù)后，檢查自己的鄰居（記為 NR）和發(fā)送者鄰居（記為 NS）是否滿足“責任條件”（該責任條件是指接收者 R 到其鄰居 NR的距離小于發(fā)送者鄰居 NS與 NR的距離），如滿足該責任條件，則節(jié)點 R 成為候選轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，否則，R丟棄該數(shù)據(jù)。

一些應用（如車輛安全應用）需要可靠的數(shù)據(jù)傳遞，但由于節(jié)點運動及環(huán)境對無線信號的干擾，VANET 節(jié)點之間的通信是不可靠的。發(fā)送ACK（Acknowledgement）消息即確認消息是提高廣播可靠性的基本手段。Korkmaz 等［6］通過改造MAC 層協(xié)議，在 RTS/CTS 握手和發(fā)送確認消息基礎上，只允許距離發(fā)送者最遠的節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)該消息并發(fā)送確認消息，從而解決隱藏節(jié)點的問題并提高可靠性，但此方案在節(jié)點密度較高時可能需要進行多輪的碰撞解決過程，從而會導致較長的數(shù)據(jù)延遲和較大的通信開銷。

Ros 等［8］提出了利用局部周期性的心跳消息構造節(jié)點的連通支配集，并對在支配集內(nèi)的節(jié)點設置較短的定時器用于廣播數(shù)據(jù)。當定時器結束，如果該節(jié)點發(fā)現(xiàn)有鄰居未收到數(shù)據(jù)，那么它將再次廣播數(shù)據(jù)。該方法能有效提高廣播的可靠性，但它不適合節(jié)點拓撲變化劇烈的場景，同時構造連通支配集的開銷較大。

基于傳染病的數(shù)據(jù)傳遞協(xié)議是較泛洪機制更為高效的方式。Huang 等［9］對中國上海市區(qū)車載網(wǎng)絡（SUVnet）進行了研究，分析了其拓撲和連通間斷性，并且基于延遲容忍網(wǎng)絡（Delay Tolerant Network，DTN）提出了 Distance Aware Epidemic Routing（DAER）協(xié)議，用于提高消息傳遞的到達率。Nekovee 等［10］則針對 VANET 環(huán)境下車流的特點對傳染病算法進行了改進：首先，利用車流的特性，對車流進行聚類；然后，通過各車輛簇的邊界車輛實現(xiàn)消息的廣播，從而把消息的擴散限制在不同車流簇之間，降低了網(wǎng)絡的通信負載。

Slavik 等［11］給出了一個統(tǒng)計廣播協(xié)議 DADCQ。在該協(xié)議中，一個收到消息的節(jié)點是否再次廣播消息取決于節(jié)點與其最近鄰的距離 D 值（以跳為單位）和閾值函數(shù)，其中，N是鄰居節(jié)點的數(shù)目，而參數(shù)依賴于車輛的分布模式和信道質(zhì)量。當節(jié)點發(fā)現(xiàn)當前的 D大于 Dc，則再次廣播消息。上述工作方式使得DADCQ 協(xié)議能適應環(huán)境條件包括節(jié)點密度、節(jié)點空間分布模式和無線通信質(zhì)量的變化，并獲得高的消息到達率和低的帶寬消耗。

多播與廣播有類似之處，車輛節(jié)點都是將數(shù)據(jù)發(fā)送到多個目的地節(jié)點。

Zhou 等［12］提出車輛相互協(xié)作地傳遞安全消息，可以避免車輛碰撞，提高道路安全。在該研究中，安全消息的擴散問題被轉(zhuǎn)換成如何構造一棵生成樹使得消息在其上擴散具有最小的能量消耗。在將能量消耗與消息傳遞的距離、跳數(shù)和可靠性等相關聯(lián)后，作者提出一個混合整數(shù)規(guī)劃模型用于尋找上述問題的最優(yōu)解。

Jiang 等［13］針對稀疏車輛網(wǎng)絡提出了多播路由方法 TMC（Trajectory-based MultiCast）。它首先利用車輛軌跡構建軌跡相遇圖，并通過搜索獲得相遇圖中所有能轉(zhuǎn)發(fā)到達目的地節(jié)點的路徑；然后，根據(jù)擬合車輛的行駛時間的分布，預測車輛間相遇的概率；最后，基于上述兩者形成車輛傳遞消息到目的地節(jié)點的能力指標，進而根據(jù)該指標值給出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)決策。

地理路由是一類特殊的多播，利用它可以將消息傳遞到一個地理區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點，在車聯(lián)網(wǎng)中也就是車輛。以下工作都可以歸屬在地理路由這一類［14-19］。

Wu 等［14］提出了 MDDV（Mobility-centric Data Dissemination Algorithm for Vehicular Networks）算法，該算法利用街道地圖計算數(shù)據(jù)傳遞的路徑，并利用稱為消息持有者的車輛攜帶數(shù)據(jù)到目標區(qū)域。在目標區(qū)域內(nèi)，消息被進一步地擴散并傳播到所有節(jié)點，從而完成一對多的通信。

Liu 等［16］提出了 HBID 方法，用于信息懸停。信息懸停是指將信息傳遞到某個指定區(qū)域并懸停在該區(qū)域，使得該區(qū)域內(nèi)所有車輛都能感知該信息。依據(jù) HBID 方法，車輛根據(jù)鄰居車輛的位置和速度調(diào)整廣播消息的間隔，然后，選擇下一中繼車輛來保存消息；特別地，當沒有鄰居車輛或網(wǎng)絡出現(xiàn)間歇性斷連時，車輛可以向反方向車輛傳遞消息。該機制能將消息保留在指定區(qū)域，而且減輕了網(wǎng)絡負載。

Zhang 等［17］提出的 GeoMob 方法首先對車輛的 GPS 信息進行 k-means 聚類，進而按照車流量劃分區(qū)域，接著，以區(qū)域為節(jié)點、流量為邊上的權，構建有向帶權圖。然后，分兩個層次實現(xiàn)地理路由：宏觀層次路由和微觀層次路由。前者是選擇路由經(jīng)過的區(qū)域，作者認為有較大車流量的區(qū)域其車輛的連通性強，所以在帶權圖中應用Dijstra 方法獲得以區(qū)域序列表示的路由路徑。微觀層次路由是尋找從一個區(qū)域到另一個區(qū)域的路徑。GeoMob 利用車輛個體的運動模式，使得消息被傳遞給有更高概率去往目的區(qū)域的車輛。但GeoMob 沒有動態(tài)調(diào)整區(qū)域的機制，這使得它無法適應車流的時變性。

張扶桑等［18］依托實際的公交車軌跡，以路段為粒度，建立預測公交車行駛時間的 ARMA 模型，從而獲得公交車運行的時間特性；同時，用多項式擬合車輛相遇模式，獲得對公交車相遇概率的估計，進而基于上述信息，建立公交車數(shù)據(jù)傳遞的概率時空模型。最后，基于該模型給出了數(shù)據(jù)傳遞的路由機制 Vela。該機制在可容忍的數(shù)據(jù)傳遞延遲基礎上選擇可靠性最高的路徑進行傳遞，從而實現(xiàn)將消息從源節(jié)點傳遞到目的路段。

Jiang 等［19］把車載導航系統(tǒng)實時提供的軌跡看成車輛將要行駛的軌跡，并根據(jù)車輛將要行駛的軌跡和它將要遇到的車輛計算車輛對消息目標區(qū)域的覆蓋能力，并基于此做出地理路由決策。

3.2 單播和選播

單播是 VANET 下廣泛使用的一類通信范型。VANET 單播經(jīng)常采用以下策略：（1）貪心轉(zhuǎn)發(fā)機制，即將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給在預定方向上距離最遠的鄰居；（2）存儲轉(zhuǎn)發(fā)機制，即車輛節(jié)點在發(fā)現(xiàn)周圍沒有合適的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的節(jié)點時，將攜帶該數(shù)據(jù)繼續(xù)前行；（3）利用環(huán)境信息，如節(jié)點的位置信息、計劃的出行線路、街道地圖、交通流量信息等。

Lochert 等［20］介紹了一種地理源路由（Geographical Source Routing，GSR）策略，它利用城市街道地圖和每個節(jié)點的位置信息，根據(jù)Dijkstra 最短路徑算法計算轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到目的地的沿街路徑，并將該路徑上的路口序列放置在數(shù)據(jù)包的頭部。GSR 按貪心方式將數(shù)據(jù)包傳遞給離下一個路口最近的 1 跳鄰居。GSR 利用城市地圖來避免貪心工作方式帶來的通信環(huán)路。作為對GSR 的改進，Lochert 等［21］提出了 GPCR（Greedy Perimeter Coordinator Routing），消除了對街道地圖的依賴，它根據(jù)車輛的位置來確定哪些車輛是同一路段上同向行駛的、哪些車輛是在路口（稱為協(xié)調(diào)者）。在 GPCR 中，車輛節(jié)點按貪心策略傳遞數(shù)據(jù)，具體而言，在與該車輛同向行駛的車輛節(jié)點中，如果沒有協(xié)調(diào)者，那么選擇最遠的車輛作為下一跳節(jié)點；如果有協(xié)調(diào)者，那么將數(shù)據(jù)傳遞到協(xié)調(diào)者，由它繼續(xù)按貪心方式選擇下一跳節(jié)點。GPCR 提出了一個修復策略，也就是協(xié)調(diào)者在檢測到出現(xiàn)通信環(huán)路時，將使用右手法則即選擇沿著數(shù)據(jù)來的街道的逆時針方向的街道傳遞數(shù)據(jù)。

Zhao 等［22］提出的 VADD 機制允許雙向傳遞數(shù)據(jù)：在路段之間的車輛節(jié)點采用存儲和貪心轉(zhuǎn)發(fā)策略；在路口附近的節(jié)點使用預先標記在電子地圖上的歷史交通流信息為數(shù)據(jù)選擇路由路徑。由于每個路段的車輛密度是隨時間變化的，因此，這種基于預載入歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)來計算最短延時路徑的方法不能夠反映出真實的最優(yōu)路徑。宋超等［23］則使用實時收集的路段間數(shù)據(jù)傳遞延遲作為數(shù)據(jù)到達路口時選擇轉(zhuǎn)發(fā)路徑的依據(jù)，但該協(xié)議需要在車輛間廣播各個路段的延遲數(shù)據(jù)，廣播的開銷較大。

Zhu 等［24］利用馬爾科夫鏈預測車輛相遇的間隔時間，并根據(jù)鄰居節(jié)點與目標車輛的相遇間隔時間決定數(shù)據(jù)傳遞的下一跳車輛節(jié)點。Zhu 等［25］采用與 Zhu 等［24］相同的相遇延遲估計方法，并進一步挖掘了社會層面的移動性，構造自我聯(lián)系圖，這樣車輛在缺少鄰居車輛與目的車輛的相遇延遲估計時，會選取在自我聯(lián)系圖中占據(jù)更重要位置的鄰居車輛，進行數(shù)據(jù)傳遞。

考慮到公交車運動拓撲和相遇機會的規(guī)律性，有學者研究了以公交車為 VANET 節(jié)點進行數(shù)據(jù)傳遞的問題。Burgess 等［26］使用了存儲轉(zhuǎn)發(fā)以及數(shù)據(jù)包優(yōu)先級技術來傳遞數(shù)據(jù)包。其中，數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級是由傳遞數(shù)據(jù)到目的地的開銷來決定的，而開銷又是通過記錄兩個節(jié)點相遇的概率來估計的。其研究成果部署在以公交車為網(wǎng)絡節(jié)點的稱為 UMass DieselNet 的真實網(wǎng)絡中。而陳麗等［27］假設公交車路線及發(fā)車時間間隔等信息已知，各線路公交車相互通信的概率可以基于歷史統(tǒng)計信息來獲得，并用它研究了使用馬爾可夫決策過程來從相遇節(jié)點中選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點及數(shù)據(jù)到達路口后選擇轉(zhuǎn)發(fā)路段來最小化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)延遲的問題。

不過，根據(jù) Li 等［28］對公交車之間相遇頻率的分析發(fā)現(xiàn)，在 5 個工作日里，約 44% 的公交車之間僅相遇一次。這使得基于公交車輛個體模式的路由機制的實際有效性值得質(zhì)疑。

BLER 依據(jù)公交線路之間的重疊長度來選擇路由消息的公交線路［29］。當消息到達目的公交線路后，將觸發(fā)一個之字形過程（在該過程中僅將消息在同一線路的公交車之間傳遞）將消息傳遞到目的車輛。R2R 對 BLER 進行了改進，依據(jù)公交線路的相遇頻率進行路由選擇，從而實現(xiàn)了比BLER 更好的性能［28］。上述兩種策略都是挖掘了公交線路層面的模式并將它用于路由。

Zhang 等［30］利用社交網(wǎng)絡中的社團發(fā)現(xiàn)技術，發(fā)現(xiàn)了公交系統(tǒng)中以公交車線路為粒度的社團結構，從而識別出車輛線路間的親疏關系。在此基礎上，以連接不同社團的公交線路作為中介車輛線路建立社團內(nèi)部和社團之間的路由，從而實現(xiàn)基于公交車的路由。

還有一些研究關注車輛與路邊的網(wǎng)關之間的數(shù)據(jù)傳遞，如 Shafiee 等［31］提出了一種連通度感知的最小延遲地理路由協(xié)議（Connectivity-aware Minimum-delay Geographic Routing，CMGR）。在 CMGR 中，數(shù)據(jù)發(fā)送方需要發(fā)起路由發(fā)現(xiàn)過程，即廣播路由發(fā)現(xiàn)消息，收到路由發(fā)現(xiàn)消息的車輛節(jié)點將自己的位置、速度信息填入該消息并再次廣播，當該消息到達部署在路邊的網(wǎng)關時，由該網(wǎng)關選擇最佳中繼車輛并發(fā)送回復消息給請求者。最終，請求者使用回復消息中的路由路徑來傳遞數(shù)據(jù)。因此，CMGR 本質(zhì)上是一個選播的過程。但 CMGR 中，車輛運動導致該方法需要不斷重復路由發(fā)現(xiàn)過程，車輛密集時會產(chǎn)生嚴重的廣播風暴，故伸縮性差。

4 數(shù)據(jù)傳遞的優(yōu)化策略

針對 VANET 數(shù)據(jù)傳遞，本文列出了四大類優(yōu)化策略：基于連通度的優(yōu)化策略；基于 RSU輔助的優(yōu)化策略；基于網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合的優(yōu)化策略；基于改進信道工作方式的優(yōu)化策略。

4.1 基于連通度的優(yōu)化策略

考慮到 VANET 連通度是影響 VANET 數(shù)據(jù)傳遞性能的關鍵因素，Naumov 等［32］針對城市和高速路環(huán)境下的車輛間通信，提出了一種連通性感知的路由協(xié)議（Connectivity-Aware Routing，CAR）。在 CAR 中，節(jié)點記錄并緩存從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的路徑，并將這些路徑在節(jié)點間擴散。收集到的路徑信息通過貪心路由的方式會傳遞回源節(jié)點。源節(jié)點基于收集的路徑信息，將數(shù)據(jù)以每次距離下一跳路口最近的貪心方式，從源節(jié)點傳遞到目的節(jié)點。

Tonguz 等［33］提出的分布式車輛廣播協(xié)議則根據(jù)不同的網(wǎng)絡連通度條件，動態(tài)選擇不同的工作模式：在連通度良好的場景下采用Wisitpongphan 等［3］的方法；在車輛稀疏的場景下，車輛節(jié)點接收到消息后立即廣播給相反方向的車輛，相反方向的車輛如果找不到周圍一跳可到達的車輛則傳回原方向的車輛；否則車輛節(jié)點將工作在全不連通的狀態(tài)，此時它將攜帶數(shù)據(jù)直到找到鄰居節(jié)點。該方法利用了反方向車輛來中繼消息，但它未能解決 Wisitpongphan 等［3］方法中存在的問題。

Zhang 等［34］利用實時收集的交通流量數(shù)據(jù)，建立了反映路口車輛排隊長度變化的馬爾可夫模型，并基于此模型估算路段間無線網(wǎng)絡連通度的實時變化，以便數(shù)據(jù)沿最小延遲路徑進行轉(zhuǎn)發(fā)。該機制還考慮到城市環(huán)境對無線信號的干擾，用覆蓋消除規(guī)則改進了貪心廣播算法，通過多候選轉(zhuǎn)發(fā)策略增強了路段間數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

在 VANET 連通度建模方面，已有的工作可以分為兩類：一類假定車流分布，另一類不假定車流分布。

目前研究主要集中在第一類，該類模型通常假定車輛間距或車頭時距所服從的分布，然后使用特定的車輛運動模型（比如隨機模型），根據(jù)條件概率推導連通度分析模型，這類模型主要適用于高速路場景。Khabazian 等［35， 36］研究了具有多入口、多出口且允許超車的多車道高速公路連通度的統(tǒng)計屬性。文章假定車輛在入口處以泊松分布到達，然后，將高速路劃分為長度為 R（R 為無線傳輸距離）的路段單元，并使用概率的方法推導 R 內(nèi)車輛的數(shù)目分布、位置分布以及相鄰單元車輛的連通條件概率和整條道路的連通概率。

第二類研究通常使用元胞自動機模型作為車輛運動模型，限定車速和位置的變化，然后，根據(jù)車輛的幾何位置分布來推導連通性分析模型。Nzouonta 等［37］基于元胞自動機模型，使用離散空間的馬爾可夫鏈來估計車輛速度變化，即首先建立 t0時刻車輛速度變化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，進而推算 t0+k 時刻的速度分布，并據(jù)此估算網(wǎng)絡是否會發(fā)生分區(qū)。此方法計算過程復雜，計算開銷大，嚴重影響了它的伸縮性。

4.2 基于 RSU 輔助的優(yōu)化策略

在 VANET 中，節(jié)點沿道路高速運動，網(wǎng)絡拓撲變化頻繁，節(jié)點的連通性無法保證。因此，可以考慮部署路邊基礎設施，即沿路部署一系列的 RSU。它們除了改善 VANET 的連通度，提高網(wǎng)絡通信的覆蓋率，還能緩存到達路口卻找不到最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)路徑的數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)的丟包率和數(shù)據(jù)傳遞的延遲。目前，已有不少研究關注通過部署 RSU 提高網(wǎng)絡連通概率，進而提高數(shù)據(jù)傳遞性能。Reis 等［38］研究了在高速路場景下車流稀疏時通過部署 RSU（不連接骨干網(wǎng)）來中繼數(shù)據(jù)、減少傳輸延遲的效果。在 RSU 部署間隔為 750～1 000 米、車流量為 200～700 輛/小時的情況下，其模擬實驗表明數(shù)據(jù)傳輸延遲減小了約 15%～30%。Sok-Ian 等［39］在高速路中部署RSU，用于緩存并周期性廣播安全警告消息，實驗結果表明這可以提高消息可達性，減少廣播消息開銷。Yousefi 等［40］認為在車流稀疏的高速路上車輛間距服從指數(shù)分布，建議部署固定的 RSU來提高長距離數(shù)據(jù)傳遞的性能。Zhao 等［41］通過在交叉路口設置的 RSU，提出了 VANET 下數(shù)據(jù)傾倒和緩存模式，即，數(shù)據(jù)從源節(jié)點發(fā)出并沿主要干道上的車流進行擴散，到達路口后由 RSU將數(shù)據(jù)包傳遞給來自其他道路的車輛。在 SADV機制中，為了能夠度量相鄰靜態(tài)節(jié)點間路段數(shù)據(jù)傳遞的延時，靜態(tài)節(jié)點通過途經(jīng)車輛節(jié)點相互傳遞心跳消息，該消息記錄了相鄰靜態(tài)節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳遞延遲，靜態(tài)節(jié)點基于路段間延遲對數(shù)據(jù)包進行轉(zhuǎn)發(fā)，為了避免環(huán)路，靜態(tài)節(jié)點保存一段時間內(nèi)發(fā)送過的消息，從而丟棄一段時間內(nèi)重復達到的消息［42］。

4.3 基于網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合的優(yōu)化策略

數(shù)據(jù)聚合是指通過將節(jié)點收集的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則抽取或合并，提取其有效特征，去除冗余數(shù)據(jù)。使用聚合后數(shù)據(jù)代替原始數(shù)據(jù)，可減少網(wǎng)絡中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，增強 VANET 的數(shù)據(jù)傳遞能力。

VANET 中的數(shù)據(jù)聚合方法需要解決三個方面的問題，即聚合的對象、時機和方法。目前的很多研究集中在基于地理位置分區(qū)的數(shù)據(jù)聚合方法。在這種方法中，預先將路段劃分為若干個子區(qū)域，然后對相同區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行聚合［43］，但這些方法存在子區(qū)域粒度難以合理設定的問題，粒度設置得過大會損失聚合后結果的精度，而粒度過小則會導致聚合后數(shù)據(jù)量較大。

在聚合時機的選擇上，數(shù)據(jù)到達節(jié)點后不立即轉(zhuǎn)發(fā)，而是等待一小段時間，可以增加可聚合的數(shù)據(jù)在同一節(jié)點相遇的概率。Yu 等［44］提出了一種追趕機制，它使用馬爾可夫決策過程建立節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)延遲模型，節(jié)點根據(jù)自己的局部視圖并通過向發(fā)送者節(jié)點學習數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)獲益來分布式地決策當前的延遲時長。但是應該看到，這種機制是對數(shù)據(jù)聚合成功率與數(shù)據(jù)傳遞延遲兩方面的一種折衷，上層應用程序?qū)ρ舆t的容忍程度會影響數(shù)據(jù)聚合的成功率。

Zhao 等［45］將 VANET 看成 DTN，利用 DTN中車輛相遇時間的規(guī)律性和相遇模式的異構性，提出了基于樹的數(shù)據(jù)聚類算法 EDA。按照EDA，首先，構建相遇圖，其中車輛是節(jié)點，邊是相遇關系，邊上的權重代表期望的車輛相遇間隔；其次，數(shù)據(jù)將在相遇圖中沿著最短路徑傳遞給數(shù)據(jù)收集節(jié)點；最后，基于最短路徑樹構建數(shù)據(jù)聚合樹，并使用動態(tài)規(guī)劃算法給每棵樹上的節(jié)點分配聚合開始前的等待時間。這樣，數(shù)據(jù)即可按照聚合樹進行數(shù)據(jù)聚合傳遞。

數(shù)據(jù)聚合方法需要考慮收集到的數(shù)據(jù)在經(jīng)過聚合操作后表意的準確性、完整性，即聚合后數(shù)據(jù)的質(zhì)量。聚合質(zhì)量是由應用程序的需求決定的，不同的應用有不同的質(zhì)量要求。層次聚合［46］、基于模糊推理的聚合［47］都是考慮聚合質(zhì)量的聚合方法的例子。

4.4 基于改進信道工作方式的優(yōu)化策略

信道訪問控制是影響 MAC 層數(shù)據(jù)傳輸效率的重要因素，通過改進 MAC 信道訪問機制，能提高 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的 QoS。

Zang 等［48］提議將 CCH 信道的使用時間劃分為信標消息使用時間和安全類消息使用時間，這樣可以避免信標消息和安全類消息對信道的競爭。同時通過 WSA 消息為使用 SCH 信道的應用協(xié)商預留信道號，從而避免了應用對 SCH 信道的競爭，提高了 SCH 信道的利用率。Wang 等［49］提出了一種動態(tài)調(diào)整 CCH 和 SCH 時長比率的方法，其工作模式為：先由 RSU 或特定節(jié)點（例如，1 跳鄰居內(nèi)編號最小的節(jié)點）根據(jù)網(wǎng)絡條件對CCH 所需的時間進行概率分析；然后，通過廣播發(fā)送該時長信息，而車輛節(jié)點從收到的所有廣播消息中選取最長的 CCH 時長。

針對現(xiàn)有網(wǎng)絡協(xié)議不能隨應用的需求（如負載類型的改變和負載量的改變）調(diào)整其工作方式，Zhang 等［50］對負責多信道協(xié)調(diào)操作的 IEEE 1609.4 協(xié)議進行改進，設計能適應信道需求變化的自適應機制，自動滿足不同應用的需求變化。具體而言，將多信道間隔分配問題建模成一個馬爾科夫決策過程，采用融合了模糊邏輯的增強學習算法，通過學習歷史通信負載下的動作獲益獲得當前通信負載下最優(yōu)的信道間隔，從而在保證安全類應用對信道需求的同時，最大化地滿足非安全類應用對高吞吐量的需求。

大量的多媒體信息在一個 CCH 上傳輸使得CCH 變得非常擁堵，為解決此問題，Cho 等［51］提出了“分而傳遞”技術，即用多個 SCH 傳遞多媒體內(nèi)容。為了最大化使用帶寬，根據(jù)可用的SCH 信道的數(shù)量將整個多媒體安全應用信息劃分成多個數(shù)據(jù)包，然后，在每個 SCH 信道上傳遞消息。按這種方法，可以最小化每個信道用于傳遞多媒體消息的帶寬。此外，同屬一個信道的車輛可以將分割后的小數(shù)據(jù)包通過多跳傳遞給其他車輛。多跳傳遞使得“分而傳遞”機制可以使用較少的 CCH 間隔而將多媒體信息快速傳遞到目的車輛。

Chung 等［52］為有 RSU 支持的 VANET 環(huán)境設計了一種新的 MAC 協(xié)議，它讓 RSU 充當協(xié)調(diào)者的角色，為與該 RSU 距離遠的車輛節(jié)點和運行實時類應用的車輛節(jié)點設置高的信道訪問優(yōu)先級，并根據(jù)應用所需的吞吐量來計算 SCH 區(qū)間中超級幀和無競爭時段的時長，從而使得車輛節(jié)點能按照優(yōu)先級依次無競爭地訪問信道。無競爭的信道訪問機制能大幅度提高信道利用率，進而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏侣?，并能保證高優(yōu)先級消息的 QoS，但該機制必須在 RSU 支持下工作。

Zhang 等［53］從時空兩個維度改進已有的MAC 協(xié)議，用于改善 RSU 的吞吐量。考慮到無線信號隨距離增加不斷衰減的特點，利用節(jié)點分布的空間多樣性使用協(xié)作通信來提高鏈路的傳輸數(shù)據(jù)率。同時，修改信道訪問控制機制，捕獲協(xié)作傳輸過程產(chǎn)生的并發(fā)傳輸機會，提高無線信號的空間重用能力，從而改善 RSU 服務車輛節(jié)點的能力。

Bi 等［54］提出在鄰居車輛節(jié)點中維護信道訪問令牌，通過獲得令牌的節(jié)點獲得信道訪問權限。這種方法不依賴 RSU，但維護令牌的代價不容忽視。

為了提高信道的利用率，Han 等［55］提出一種異步信道協(xié)作協(xié)議。按照該協(xié)議，節(jié)點不需要每隔 50 毫秒就進行一次 CCH 和 SCH 的切換，所有不使用 SCH 信道傳輸數(shù)據(jù)的節(jié)點將一直監(jiān)聽 CCH 信道。當節(jié)點需要傳輸數(shù)據(jù)時，首先在 CCH 上廣播 RTS 消息，其中包含節(jié)點可用的SCH 信道列表，目標節(jié)點收到數(shù)據(jù)包后根據(jù)自己 SCH 信道的可用性回復 CTS 消息，達成協(xié)議后，需要傳輸數(shù)據(jù)的節(jié)點切換到 SCH 信道開始傳輸數(shù)據(jù)。特別地，在此協(xié)議中，CCH 被劃分成多個時間槽，每個節(jié)點可以使用其中的一個或多個時間槽，這種工作方式可以減少 CCH 上的數(shù)據(jù)包沖突率，提高信道協(xié)商的成功率。

5 總結與展望

本文對 VANET 下數(shù)據(jù)傳遞的關鍵技術進行了調(diào)研。首先指出了 VANET 數(shù)據(jù)傳遞的關鍵挑戰(zhàn)。在此基礎上，對 VANET 下數(shù)據(jù)傳遞的通信范型進行了分類，歸納總結了已有的實現(xiàn)方法，分析了這些工作的優(yōu)點和不足。本文還專門介紹了多種提高數(shù)據(jù)傳遞能力的優(yōu)化策略。

到目前為止，VANET 下數(shù)據(jù)傳遞策略仍有不少研究問題有待解決。例如，如何與其他通信網(wǎng)絡無縫融合協(xié)同傳遞數(shù)據(jù)，如何利用空白頻譜提高數(shù)據(jù)傳遞的吞吐量，如何通過統(tǒng)計分析通信網(wǎng)絡條件自適應地進行數(shù)據(jù)傳遞，如何深入挖掘車輛真實軌跡和車輛眾包能力進行數(shù)據(jù)傳遞決策等。但驅(qū)動 VANET 數(shù)據(jù)傳遞發(fā)展的最大動力仍來自實際應用需求，例如，應急場景中如何服務于多種車輛之間的協(xié)作，民用場景中如何支持車輛的自動巡航，軍事場景中如何服務于軍用車隊的編隊行駛等。這些應用需求將引導著未來VANET 數(shù)據(jù)傳遞的研究工作。

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On Data Delivery over Vehicular Ad Hoc Networks

JIN Beihong ZHANG Fusang ZHANG Lifeng
（ Institute of Software， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China ）

Data delivery provided data transmission services for various applications over Vehicular Ad Hoc Networks （VANETs）. In particular， it was an indispensable component in the vehicle active safety systems，urban life services， and emergency rescue applications. However， it faced such challenges as brought by the rapid changing of network topology， frequent network partitions， and the limited wireless channel capacity. The paper analyzed the characteristics of VANETs， pointed out the main influencing factors in the VANET data delivery， and then reviewed the existing technologies， including the basic implementation approaches and the optimization strategies for improving the capabilities of data delivery.

data delivery； VANET； implementation approaches； performance optimization

TP 393

A

2015-04-29

2015-06-12

國家自然科學基金項目（61472408）

金蓓弘（通訊作者），研究員，研究方向為分布式計算、移動和普適計算，E-mail：jbh@otcaix.iscas.ac.cn；張扶桑，博士研究生，研究方向為分布式計算、移動和普適計算；張利鋒，博士，研究方向為分布式計算、移動和普適計算。