基于LTE D2D技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)通信架構(gòu)與數(shù)據(jù)分發(fā)策略研究

彭軍，馬東，劉凱陽，張倩倩，張曉勇

（中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

基于LTE D2D技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)通信架構(gòu)與數(shù)據(jù)分發(fā)策略研究

彭軍，馬東，劉凱陽，張倩倩，張曉勇

（中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

基于5G通信技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)面臨高速率、低時(shí)延、高可靠性和大量流媒體數(shù)據(jù)分發(fā)等需求，提出了一種基于LTE D2D的車聯(lián)網(wǎng)通信架構(gòu)，設(shè)計(jì)基于運(yùn)動(dòng)一致性的車輛分簇算法，有效增加持續(xù)D2D通信時(shí)間，提高通信可靠性；其次，針對(duì)簇內(nèi)車輛的流媒體數(shù)據(jù)分發(fā)，提出一種帶時(shí)延約束的 D2D協(xié)作中繼轉(zhuǎn)發(fā)策略，設(shè)計(jì)最優(yōu)中繼選擇算法，大幅提高數(shù)據(jù)傳輸速率，提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

車聯(lián)網(wǎng)；D2D通信；V2V通信；數(shù)據(jù)分發(fā)

1 引言

近年來，各種智能無線設(shè)備（如手機(jī)、平板電腦、穿戴式設(shè)備等）的海量涌現(xiàn)將人與物緊密聯(lián)系起來，同時(shí)也給整個(gè)無線通信網(wǎng)絡(luò)帶來了爆炸式的數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)，未來10年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量將增加1 000倍[1,2]。此外，各種物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如智能電網(wǎng)、智慧城市、移動(dòng)醫(yī)療、車載娛樂、虛擬現(xiàn)實(shí)等的普及對(duì)無線接入帶寬和通信延遲提出較高的需求[3]。未來5G網(wǎng)絡(luò)旨在提供一個(gè)大容量、低成本、低功耗、安全可靠的無線網(wǎng)絡(luò)[4]。同時(shí)，5G中不僅需要設(shè)備之間的交流，還需要與環(huán)境信息進(jìn)行交流（如大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)）。為滿足上述性能要求，3GPP組織針對(duì)5G提出了多種關(guān)鍵技術(shù)[5]。

作為L(zhǎng)TE及未來5G的關(guān)鍵技術(shù)之一，D2D通信可在蜂窩系統(tǒng)的控制下，允許終端用戶通過共享小區(qū)資源在一定范圍內(nèi)直接進(jìn)行通信。該通信方式的數(shù)據(jù)流量不經(jīng)過基站和核心網(wǎng)，進(jìn)而減小通信時(shí)延、減輕基站壓力、緩解核心網(wǎng)負(fù)載、提高頻譜利用率和系統(tǒng)吞吐量[6,7]。D2D通信在內(nèi)容分發(fā)、互動(dòng)游戲、社交網(wǎng)絡(luò)、緊急救援和公共安全領(lǐng)域?qū)l(fā)揮其特有的優(yōu)勢(shì)。除了以人為中心的D2D通信網(wǎng)絡(luò)，D2D在車聯(lián)網(wǎng)中也有廣闊的應(yīng)用前景[8]。

文獻(xiàn)[9]指出車輛已經(jīng)成為日常生活中不可缺少的一部分，人們?cè)谲噧?nèi)消耗的時(shí)間僅次于家庭和辦公室。同時(shí)，V2V通信也早已成為無線通信協(xié)會(huì)研究的重點(diǎn)，比如IEEE提出將基于DRSC技術(shù)的802.11p標(biāo)準(zhǔn)作為V2V通信標(biāo)準(zhǔn)，主要用于支持智能交通系統(tǒng)中的各種 V2V應(yīng)用[10]。隨著無人車技術(shù)的發(fā)展與普及，基于 V2V通信的車輛安全預(yù)警和輔助駕駛等車聯(lián)網(wǎng)安全應(yīng)用顯得尤為重要。但由于現(xiàn)有的V2V通信技術(shù)DRSC傳輸范圍有限且缺乏配套設(shè)施的部署，只能提供間歇性的、短暫的連接[11]。因此，利用完全分布式的DRSC作為 V2V通信標(biāo)準(zhǔn)無法保證通信的可靠性和有效性。

解決該問題的一個(gè)普遍認(rèn)同的方法是使用LTE網(wǎng)絡(luò)，但其本身不支持V2V通信[12]。當(dāng)車輛密度較大時(shí)，車輛之間不斷交互的安全信息極有可能超過基站負(fù)載，造成網(wǎng)絡(luò)擁塞。因此，若采用不經(jīng)過基站的D2D通信作為技術(shù)支撐，可大大提升網(wǎng)絡(luò)性能。文獻(xiàn)[13]根據(jù)V2V通信和D2D通信的特點(diǎn)，分析了將D2D通信用于V2V的優(yōu)勢(shì)。1) V2V通信的地理特性正是D2D通信的初衷，即實(shí)現(xiàn)一定范圍內(nèi)的設(shè)備直接通信。2) D2D通信的跳數(shù)增益剛好可以滿足 V2V通信的低時(shí)延要求。3) D2D通信的鄰近增益可滿足V2V通信的高可靠性要求。

目前，已有學(xué)者做了相關(guān)工作。文獻(xiàn)[13]針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)中 D2D通信的上行鏈路資源共享問題，提出一種資源塊分配和功率控制方案，滿足車聯(lián)網(wǎng)用戶通信對(duì)時(shí)延與可靠性要求的同時(shí)，最大化蜂窩用戶總速率。文獻(xiàn)[14]提出一種基于分簇的分布式D2D架構(gòu)，簇頭作為上行鏈路數(shù)據(jù)流的網(wǎng)關(guān)，簇內(nèi)車輛使用 D2D直接通信，提高了上行鏈路的資源利用率。文獻(xiàn)[15] 針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)中的D2D通信，提出一種與車輛位置信息相關(guān)的啟發(fā)式資源分配機(jī)制。該機(jī)制在滿足車聯(lián)網(wǎng)通信安全服務(wù)要求的同時(shí)，還減少了信令開銷與通信干擾。

文獻(xiàn)[16]提出將D2D通信用于車聯(lián)網(wǎng)的故障恢復(fù)，并設(shè)計(jì)了一種包含智能交通系統(tǒng)架構(gòu)、基于LTE的 D2D通信機(jī)制以及故障感知模型的混合交通系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)可有效減少故障恢復(fù)時(shí)的通信時(shí)延和路由跳數(shù)。文獻(xiàn)[17]根據(jù)高速行駛車輛中的地理位置信息，對(duì) D2D-V進(jìn)行了分組。通過信道復(fù)用和功率控制使系統(tǒng)總速率達(dá)到最大。文獻(xiàn)[18]提出一種分布式D2D通信架構(gòu)，采用混合分簇法對(duì)車輛進(jìn)行分簇，不同車輛之間形成多個(gè)動(dòng)態(tài)簇。由于車輛的移動(dòng)性很強(qiáng)，因此該分簇法能有效減少車聯(lián)網(wǎng)的通信時(shí)延。

以車輛為中心的 D2D通信與以人為中心的D2D通信最大的不同在于移動(dòng)性。由于D2D通信范圍有限，而車輛運(yùn)動(dòng)速度較快，正在進(jìn)行D2D通信的車輛極易因超出通信范圍而斷開連接。然而，車輛只能在已有的公路上行駛，不同于其他移動(dòng)設(shè)備可以向任意方向移動(dòng)，又使其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)具有一定限制性。為此，本文結(jié)合 LTE和 D2D技術(shù)，針對(duì)車輛移動(dòng)的快速性和限制性，提出一種基于運(yùn)動(dòng)一致性的分簇算法，增加簇內(nèi)車輛的持續(xù)D2D通信時(shí)間，同時(shí)提高D2D通信的成功概率。

其次，針對(duì)LTE背景下車聯(lián)網(wǎng)用戶的多媒體數(shù)據(jù)分發(fā)，本文提出一種 D2D協(xié)作中繼轉(zhuǎn)發(fā)策略，在時(shí)延約束下將數(shù)據(jù)傳輸速率建模為線性優(yōu)化問題，并通過IBM ILOG CPLEX[19]求解，得到簇內(nèi)用戶的最優(yōu)中繼選擇策略。

2 基于運(yùn)動(dòng)一致性的車輛分簇

2.1 車聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)與需求分析

城市中車流量大，且交通線路和路面狀況復(fù)雜，使車輛行駛速度處于較低水準(zhǔn)，同時(shí)也增加了行駛時(shí)間。由于車輛多，行駛間距小，路線變化靈活，使車聯(lián)網(wǎng)具備以下2個(gè)特點(diǎn)：1) 人們對(duì)于各種車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的服務(wù)需求增加，如實(shí)時(shí)交通播報(bào)、違章提醒、新聞娛樂等；2) 低速場(chǎng)景下頻繁的變道和超車給行車安全帶來巨大的威脅。

傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng)采用DRSC短程通信技術(shù)來實(shí)現(xiàn)車與車之間、車與路邊基礎(chǔ)設(shè)施的通信，但其無法保障可靠性和有效性。LTE作為一種可行的解決方案，可以避免大量部署路邊設(shè)施來支持V2V通信。未來幾年，大規(guī)模的設(shè)備接入將給網(wǎng)絡(luò)管理和頻譜資源帶來巨大的挑戰(zhàn)，D2D通信作為一種可靠的短距離通信技術(shù)可有效緩解海量用戶帶給 LTE核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分流，適用于車聯(lián)網(wǎng)中各種基于服務(wù)的D2D應(yīng)用。

由于車輛行駛速度較快，且路線變化靈活，而D2D通信距離有限，車輛極有可能在進(jìn)行D2D通信時(shí)因超出通信范圍導(dǎo)致服務(wù)中斷，大大降低D2D通信的成功率和用戶服務(wù)體驗(yàn)。然而，車輛的移動(dòng)具有一定的限制性，即必須在已有公路上行駛，使?jié)撛贒2D通信具有可預(yù)測(cè)性。為此，基于LTE網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提出一種基于車輛運(yùn)動(dòng)一致性的分簇方法來增加車聯(lián)網(wǎng)中 D2D通信的成功率，提升用戶服務(wù)體驗(yàn)。

2.2 基于D2D通信的車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

如圖1所示，本節(jié)提出一種基于LTE D2D通信的車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。底層車輛根據(jù)一定的成簇標(biāo)準(zhǔn)形成多個(gè)簇（CH），保證簇內(nèi)車輛之間既可進(jìn)行D2D通信，也可與基站進(jìn)行蜂窩通信。LTE接入網(wǎng)中的唯一網(wǎng)元——基站負(fù)責(zé)無線鏈路的維護(hù)、無線資源的管理。核心網(wǎng)層包含 4類實(shí)體，移動(dòng)管理實(shí)體（MME）主要負(fù)責(zé)車輛的接入控制、移動(dòng)性管理、會(huì)話管理和路由選擇等功能；服務(wù)網(wǎng)關(guān)（S-GW）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分組的路由和轉(zhuǎn)發(fā)等；PDN網(wǎng)關(guān)（P-GW）負(fù)責(zé)車輛的分組過濾和IP地址分配；歸屬用戶服務(wù)器（HSS）負(fù)責(zé)用戶的數(shù)據(jù)管理。P-GW連接的D2D應(yīng)用服務(wù)器能提供多種D2D服務(wù)。

2.3 分簇算法

通過對(duì)車輛分簇，可以將鄰近范圍內(nèi)且行駛方向一致的車輛分在同一簇內(nèi)。簇內(nèi)車輛共享其速度、運(yùn)動(dòng)軌跡以及車內(nèi)服務(wù)等信息，同時(shí)將行駛過程中的變道、超車等操作通過 D2D通信的方式發(fā)送給其余車輛，可輔助車輛安全行駛，降低交通事故發(fā)生率。為了提高持續(xù) D2D通信時(shí)間，保證車輛之間 D2D通信的可靠性，本節(jié)提出一種基于運(yùn)動(dòng)一致性的分簇算法。

假設(shè)當(dāng)前公路上共有 N輛車，每輛車表示為ui, i = 1,… ,N，分成M≤N個(gè)簇，每個(gè)簇用Sk表示，k = 1,2,… ,M ，簇內(nèi)車輛表示為uk,j， j=1,… ,wk。wk為簇內(nèi)車輛數(shù)目。定義車輛關(guān)鍵信息inf，包括車輛位置、當(dāng)前速度v和預(yù)計(jì)在當(dāng)前道路行駛距離d。簇內(nèi)成員周期性地向簇頭匯報(bào)其inf，簇頭維護(hù)簇成員信息。同時(shí)，將車輛速度和預(yù)計(jì)行駛距離作為運(yùn)動(dòng)一致性的2個(gè)參考元素，定義入簇因子ηk,i其中，為第k個(gè)簇的平均速度，vi為第i輛車的速度，αk和βk是第k個(gè)簇計(jì)算入簇因子的加權(quán)系數(shù)，可根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整，且每個(gè)簇的加權(quán)因子可以不同。ηk,i越小，簇頭接收車輛ui入簇的概率越大，因?yàn)関i與的相對(duì)差越小，di越大，ui與簇內(nèi)成員的可持續(xù)D2D通信的時(shí)間越長(zhǎng)。

圖1 基于LTE D2D通信的車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

如算法1所示，在LTE通信支持下，首先根據(jù)車輛位置信息，將相近的車輛分到一個(gè)簇中，形成初始化簇。第2)行～第8)行將速度與簇平均速度相差較大的車輛刪除，使剩下的簇成員具有較高的運(yùn)動(dòng)一致性。第9)行～第11)行選擇預(yù)計(jì)行駛距離最大的車輛作為簇頭，并周期性廣播簇信息。對(duì)于之前刪除的車輛或者新加入的車輛，在其匯報(bào)關(guān)鍵信息后，簇頭根據(jù)式（1）計(jì)算入簇因子，若滿足該簇要求，則加入該簇，否則自身形成一個(gè)新簇。

算法1 基于運(yùn)動(dòng)一致性的分簇算法

輸入 N，車輛關(guān)鍵信息inf，ηth

輸出 M，Sk

1) 初始化簇：根據(jù)位置相近原則將N輛車分成M個(gè)簇， Sk,k ∈ 1,…,M，每個(gè)簇的車輛數(shù)為wk

3) for k=1 to M do

4) for j=1 to wkdo

5) 若

7) end for

8) end for

9) for k=1 to M do

10) hk=argmax (dukj),ukj∈ Sk/*選擇行駛距離最遠(yuǎn)的車輛為簇頭*/

11) 簇頭廣播簇信息，通信范圍內(nèi)且不屬于任一簇的車輛上報(bào)inf信息

12) for i=1 to 所有未入簇車輛數(shù)，do

13) hk根據(jù)式(1)計(jì)算ηk,i,

14) 若ηk,i≤ηth

15) Sk← Sk+{uj}

16) 否則

17) SM+1= {uj} /*新建一個(gè)簇*/

18) end for

該算法考慮了車輛的運(yùn)動(dòng)一致性元素d和v，延長(zhǎng)了簇內(nèi)車輛的持續(xù)通信時(shí)間，提供了相對(duì)可靠的連接。同時(shí)，由于每次入簇只需計(jì)算一次ηk,i，因此該算法復(fù)雜度較低。

3 協(xié)作數(shù)據(jù)分發(fā)中繼選擇

3.1 系統(tǒng)模型

本節(jié)考慮服務(wù)于同一LTE基站的簇內(nèi)用戶之間進(jìn)行D2D協(xié)作數(shù)據(jù)分發(fā)。假設(shè)車輛具有2種通信模式，既可與基站進(jìn)行傳統(tǒng)的蜂窩通信，也可與其他車輛進(jìn)行D2D通信?；緸镈2D用戶和蜂窩用戶分配正交的頻譜資源，從而有效減少與蜂窩用戶之間的同頻干擾。以圖2為例，根據(jù)算法 1的分簇結(jié)果，Car1、Car2、Car3、Car4位于同一簇內(nèi)，Car2需要從基站獲得大小為X的多媒體流。傳統(tǒng)方式是它直接通過LTE鏈路從基站獲得；若使用D2D協(xié)作中繼方式，則Car1和Car3從基站獲得部分該數(shù)據(jù)，并通過 D2D鏈路發(fā)送給 Car2。

圖2 系統(tǒng)模型實(shí)例

用hBl表示基站和車輛l之間的信道增益，hlj表示車輛l和j之間的信道增益。假設(shè)簇內(nèi)車輛之間的信道參數(shù)完全已知。對(duì)于每一次的傳輸，基站以固定功率PB傳輸數(shù)據(jù)，車輛之間以固定功率PD傳輸數(shù)據(jù)，且滿足 PD

3.2 信道模型

假設(shè)蜂窩用戶與 D2D用戶之間的信道都為平坦瑞利衰落信道，對(duì)于一個(gè)隨機(jī)鏈路a→b，接收端的接收信號(hào)yb可表示為[20]

其中，Pa表示發(fā)送信號(hào)功率，xa為發(fā)送信號(hào)，nab表示零均值且方差為N0的高斯白噪聲，hab為 a、b之間的信道衰落，且滿足

μab

ab

因此，對(duì)于接收端b來說，其信號(hào)與干擾加噪聲比（SINR）可表示為[21]

其中，Ib表示其他用戶對(duì)接收端b的干擾，滿足

信號(hào)處理和信道編碼技術(shù)可消除干擾帶來的影響，產(chǎn)生編碼增益[22]。根據(jù)文獻(xiàn)[23]，加入編碼增益G后的SINR可表示為

根據(jù)香農(nóng)公式，W為信道帶寬，則用戶b的接收速率可表示為

假設(shè)a與b之間有效通信所需的最小SINR為γth，則接收端若要能成功解碼該數(shù)據(jù)，需滿足

對(duì)應(yīng)的成功解碼概率為

3.3 問題求解

考慮簇 k中有 N輛車，每輛車表示為 Uj,j = 1,2,… ,N。發(fā)出數(shù)據(jù)請(qǐng)求的車輛稱為請(qǐng)求車輛，通過D2D鏈路協(xié)作傳輸數(shù)據(jù)的車輛稱為中繼車輛。假設(shè)請(qǐng)求車輛Uj向LTE基站請(qǐng)求大小為X的多媒體流數(shù)據(jù)，且選擇簇內(nèi)其余車輛 Ul, l = 1,2,… ,N, l≠j進(jìn)行協(xié)作傳輸。本文用 0-1向量來表示簇內(nèi)車輛是否被選作中繼，q=1表示被選中，q=0表示未選中。

傳統(tǒng)中繼問題考慮中繼車輛之間接收和發(fā)送相同的數(shù)據(jù)以增加接收端信噪比，而本文考慮中繼車輛之間傳送不同的數(shù)據(jù)，以達(dá)到較高的數(shù)據(jù)速率。如圖3所示為數(shù)據(jù)傳輸分割示意，請(qǐng)求車輛Uj從基站獲得部分?jǐn)?shù)據(jù)，中繼車輛 Ul, l =1,2,… ,N ，首先從基站獲得其余數(shù)據(jù)，再通過 D2D鏈路發(fā)送給請(qǐng)求車輛。假設(shè)請(qǐng)求車輛Uj從基站獲得的數(shù)據(jù)大小為X，從中繼車輛獲得的數(shù)據(jù)大小為X。

此處采用固定放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議，請(qǐng)求車輛和中繼車輛收到的基站信號(hào)yBj、yBl分別為[24]

圖3 數(shù)據(jù)傳輸分割示意

其中，PB表示基站的發(fā)送功率，hBj和hBl分別表示基站到請(qǐng)求車輛和中繼車輛的信道衰落，nBj和nBl分別表示基站到請(qǐng)求車輛和中繼車輛的干擾噪聲，xj和xl分別表示請(qǐng)求車輛和中繼車輛Ul收到的數(shù)據(jù)，且滿足

根據(jù)固定放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議規(guī)則，中繼車輛通過因子βr對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化后轉(zhuǎn)發(fā)給目的車輛[25]，其中，Pl表示中繼車輛的發(fā)送功率。

因此，請(qǐng)求車輛從基站和中繼車輛接收信號(hào)的信噪比（SNR）分別為

根據(jù)中繼轉(zhuǎn)發(fā)特性和干擾疊加，考慮簇內(nèi)其余中繼車輛干擾后的SINR分別為

根據(jù)香農(nóng)公式，請(qǐng)求車輛的數(shù)據(jù)接收速率可表示為

在給定的時(shí)延約束T下，定義以下優(yōu)化問題

其中，目標(biāo)函數(shù)為最大化接收端的速率，約束式(19)、式(20)分別保證請(qǐng)求車輛和中繼車輛能正確接收數(shù)據(jù)。約束式(21)代表選為中繼的車輛數(shù)量不能超過除請(qǐng)求車輛之外的其余車輛數(shù)；約束式(22)保證在該速率下能滿足該服務(wù)的時(shí)延約束。

對(duì)于該優(yōu)化問題，本文設(shè)計(jì)算法2來求解。第1)行和第 2)行將優(yōu)化變量ql從 0-1變量轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)變量，從而將該優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為非線性優(yōu)化問題；第3)行和第4)行利用IBM ILOG CPLEX[20]工具箱求解該優(yōu)化問題，得到取值在0-1向量 ′V ；第 6)行～第 20)行通過遍歷的方式比較每種可能的中繼選擇。第 6)行和第7)行求出向量 ′V 的最大值，第8)行～第13)行將其對(duì)應(yīng)的向量值設(shè)為1，其余為0；第14)行～第16)行計(jì)算最優(yōu)的R，第17)行將此次迭代的最大值去掉，保證下一次迭代加入的是相對(duì)最好的中繼車輛。

算法性能和復(fù)雜度之間往往存在一個(gè)Trade-off問題，本文提出的優(yōu)化問題求解算法基于迭代思想。假設(shè)有i個(gè)車輛被選作中繼，用Si表示，則在通過IBM ILOG CPLEX求解得出線性解'V后，迭代的過程為

其中即每次的迭代過程是在未被選為中繼的車輛集合中選擇一個(gè)作為中繼后使 SINR最大的車輛，且滿足Si總是Si+1的子集。因此，總的搜索次數(shù)為R，每次搜索中需要計(jì)算R?i+1步，共需要步，總的復(fù)雜度為O(n2)。

算法2 中繼選擇優(yōu)化問題求解算法

1) 初始化 ql′ = 0,l = 1,2,… ,N

3) 通過IBM CPLEX求解式(18)～式(22)

5) 初始化R=0；/*傳輸速率*/

6) for i=1 to N do

7) max V ′；/*求 V′ 中的最大值*/

8) for l=1 to N do /*每次迭代加入一個(gè)

9) 信道條件較優(yōu)的車輛作為中繼*/

10) 若 ql≥ max V ′′1；

12) end for

14) 將 V ′′ 代入式(17)解得Ri

15) 若Ri>R/*比前一次迭代好*/

16) R=Ri；/*更新R*/

17) V =V′′

18) V ′= V ′? {max V ′}/*去掉已經(jīng)選為中

19) 繼的車輛*/

20) end for

21) 輸出V

4 仿真分析

4.1 參數(shù)設(shè)置

本節(jié)針對(duì)前2部分提出的分簇算法和數(shù)據(jù)分發(fā)時(shí)中繼選擇的優(yōu)化問題，設(shè)置仿真場(chǎng)景，通過數(shù)值結(jié)果來分析和比較本文提出算法的有效性和正確性。以下仿真結(jié)果為在隨機(jī)場(chǎng)景下運(yùn)行1 000次后的平均值。表1為部分參數(shù)設(shè)置。

表1 參數(shù)設(shè)置

4.2 數(shù)值分析

圖4比較了基于地理位置的分簇算法和本文算法在平均可持續(xù) D2D通信時(shí)間上的性能?？梢钥闯觯S著車輛的增加，基于本文算法的持續(xù) D2D通信時(shí)間一直高于傳統(tǒng)分簇算法。原因有兩方面：1) 簇頭的速度與簇的平均速度相差不大，同時(shí)簇頭在當(dāng)前道路的行駛距離相對(duì)較長(zhǎng)，這就避免因簇頭行駛距離過短導(dǎo)致簇解散的情形；2) 簇內(nèi)車輛根據(jù)入簇因子篩選，以保證簇內(nèi)成員具有較高的運(yùn)動(dòng)一致性，有利于延長(zhǎng)車輛平均持續(xù)D2D通信時(shí)間。

圖4 車輛平均持續(xù)通信時(shí)間與車輛數(shù)量關(guān)系

圖5表示這2種分簇方法下持續(xù)通信時(shí)間大于40 s的車輛所占的比例?？梢钥闯?，根據(jù)基于運(yùn)動(dòng)一致性的分簇算法，持續(xù)D2D通信時(shí)間超過40 s的車輛比例明顯高于基于地理位置的分簇算法。原因在于后者中車輛速度差可能較大，使 D2D車輛在短時(shí)間內(nèi)超出通信范圍；同時(shí)，車輛會(huì)因?yàn)檗D(zhuǎn)向、變道等原因?qū)е?D2D鏈路中斷。相反，本文算法同時(shí)考慮了速度和在當(dāng)前道路的行駛距離，從而使持續(xù)D2D通信時(shí)間較長(zhǎng)的車輛比例更高。

圖5 持續(xù)通信時(shí)間大于40 s的車輛比例與車輛數(shù)量關(guān)系

圖6和圖7對(duì)比了3種不同傳輸方式下的性能?；緜鬏斒侵复貎?nèi)車輛之間沒有協(xié)作，單獨(dú)從LTE基站獲得所有數(shù)據(jù)；隨機(jī)中繼選擇指隨機(jī)選擇不同數(shù)目的車輛作為中繼，輔助請(qǐng)求車輛接收部分基站數(shù)據(jù)；最優(yōu)中繼選擇指根據(jù)算法2得出的最優(yōu)中繼選擇策略，可以保證在時(shí)延約束下得到最大的傳輸效率。

圖6 數(shù)據(jù)接收速率與簇內(nèi)車輛數(shù)量關(guān)系

圖7 數(shù)據(jù)接收時(shí)延與簇內(nèi)車輛數(shù)量關(guān)系

圖6表示簇內(nèi)車輛在請(qǐng)求一個(gè)流媒體數(shù)據(jù)時(shí)接收速率和簇內(nèi)車輛數(shù)目的關(guān)系?？梢钥闯觯S著簇內(nèi)車輛數(shù)目的增加，基站傳輸方式的數(shù)據(jù)接收速率基本保持不變，這是因?yàn)檐囕v之間沒有協(xié)作，傳輸速率只由自身的信道狀態(tài)決定。隨機(jī)中繼選擇可以在其他中繼車輛的輔助下，從基站獲取部分?jǐn)?shù)據(jù)，并通過D2D鏈路轉(zhuǎn)發(fā)給接收方，因此可大大提高傳輸速率；但中繼車輛會(huì)對(duì)接收車輛產(chǎn)生干擾，降低從基站接收數(shù)據(jù)的信噪比，從而降低傳輸速率，因此最優(yōu)中繼選擇綜合考慮中繼車輛帶來的增益和干擾，使接收車輛達(dá)到更高的接收速率。

圖7表示簇內(nèi)某車輛在請(qǐng)求一個(gè)數(shù)據(jù)大小為30 MB的數(shù)據(jù)時(shí)的時(shí)延和簇內(nèi)車輛數(shù)目的關(guān)系。由于D2D鏈路通信距離短、速率快，因此相比傳統(tǒng)的基站傳輸方式，通過中繼車輛的協(xié)作可以大大降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，而且，選擇最優(yōu)中繼車輛可以在增加傳輸速率的同時(shí)，保證干擾在可接收范圍內(nèi)，從而在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下最小化傳輸時(shí)延。

5 結(jié)束語

未來5G網(wǎng)絡(luò)中，海量的設(shè)備接入導(dǎo)致車聯(lián)網(wǎng)對(duì)通信技術(shù)和服務(wù)質(zhì)量提出更高的需求?，F(xiàn)有的V2V通信技術(shù)DRSC無法滿足未來車聯(lián)網(wǎng)高速率、低時(shí)延、高可靠性和大量流媒體分發(fā)的需求。結(jié)合LTE和 D2D通信技術(shù)，將其應(yīng)用到車聯(lián)網(wǎng)中可有效緩解以上挑戰(zhàn)，為車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的普及帶來可能。本文針對(duì)車輛快速移動(dòng)帶來的 D2D通信不可靠問題，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)一致性的分簇算法，仿真結(jié)果表明該算法有效增加了持續(xù) D2D通信時(shí)間，提升了車輛間通信的可靠性；其次，針對(duì)簇內(nèi)用戶的流媒體數(shù)據(jù)分發(fā)，提出一種帶時(shí)延約束的 D2D協(xié)作中繼轉(zhuǎn)發(fā)策略，設(shè)計(jì)最優(yōu)中繼選擇算法，仿真結(jié)果表明該算法得出的中繼策略大幅提升了數(shù)據(jù)接收速率和網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

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LTE D2D based vehicle networking communication architecture and data distributing strategy

PENG Jun，MA Dong, LIU Kai-yang, ZHANG Qian-qian, ZHANG Xiao-yong
（College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410000, China ）

5G based vehicle networks face with the requirements of high data rate, low latency, high reliability and massive multimedia streaming distribution. A LTE D2D was proposed based vehicle networks communication architecture and then a movement consistency based vehicle clustering algorithm was designed. The results show it increases sustained D2D communication time and improves the reliability of D2D communication. Besides, a D2D cooperative relaying forward strategy under the constraint of latency for distributing multimedia streaming were proposed, which resulted in significant improvement of data transmission rate and network throughput.

vehicular network, D2D communication, V2V communication, data distribution

The National Natural Science Foundation of China(No.61379111, No.61202342，No.61402538)

TP393.0

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016134

2016-05-01；

2016-06-17

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61379111, No.61202342，No.61402538）

彭軍（1966-），女，湖南長(zhǎng)沙人，博士，中南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閰f(xié)同控制、云計(jì)算與無線通信。

馬東（1992-），男，四川雅安人，中南大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)镈2D通信與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

劉凱陽（1992-），男，安徽桐城人，中南大學(xué)博士生，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算與無線通信。

張倩倩（1991-），女，河南杞縣人，中南大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、D2D通信。

張曉勇（1980-），男，山西原平人，博士，中南大學(xué)副教授，主要研究方向?yàn)樵朴?jì)算、移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)、嵌入式系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。