一種車載自組織網(wǎng)絡高效數(shù)據(jù)分發(fā)機制研究

余玲飛，龔海剛，劉念伯，周圣二

(1. 浙江工商大學杭州商學院 杭州 310018；2. 電子科技大學計算機科學與工程學院 成都 611731)

車載自組織網(wǎng)絡在交通安全、智能交通系統(tǒng)等應用方面有著廣闊的前景，得到了廣泛的關注。由于車輛節(jié)點的高速移動性，使網(wǎng)絡拓撲高度動態(tài)變換，節(jié)點之間間歇連通，因此難以存在一條穩(wěn)定的端到端路徑。車輛移動性也受到道路的限制，并且由于路邊建筑和其他障礙物的影響，車輛節(jié)點上的數(shù)據(jù)傳輸同樣受到道路限制。使車載組織網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)分發(fā)非常困難。有一些致力于車載自組織網(wǎng)絡機會性連通的研究，并取得了一定的成果。利用VANETs網(wǎng)絡中的基礎設施[1](road side unit，RSU)無疑能提高網(wǎng)絡連通性和路由性能，但是基礎設施的建設成本高昂。文獻[2]說明了路邊基礎設施的架構成本達到每單位5 000美元。此外，靜態(tài)的路邊基礎設施也難以適應快速變化的交通流量，其部署需要從整體進行精巧的設計。

車載自組織網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)分發(fā)機制通常將網(wǎng)絡限制為移動的車輛節(jié)點和路邊基礎設施，數(shù)據(jù)分發(fā)僅在移動車輛節(jié)點之間或移動節(jié)點和基礎設施之間，將靜止的車輛排除在外。但是在城市環(huán)境中，人們將車輛停放在路邊是一種非常常見的現(xiàn)象。據(jù)加拿大蒙特利爾城市的泊車報告[3]，在對5 500平方公里上的61 000個日間停車事件的統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)，路邊停車(street parking)，路外停車(outside parking)和車庫及地下停車分別占69.2%，27.1%和3.7%，并且路邊停車的平均時間為6.6 h。這說明路邊停車節(jié)點能夠提供較長時間的輔助通信。此外，路邊停車在很多城市都表現(xiàn)出時間和空間上的規(guī)律性，城市規(guī)劃者也經(jīng)常制定一些政策鼓勵在每個街區(qū)建立路邊停車點和停車場。在對美國ANN Arbor城市的調查中發(fā)現(xiàn)[4]，在商業(yè)區(qū)的路邊停車點的每天平均占用率達到93%；另一項對Hattiesburg城市的調查報告[5]同樣發(fā)現(xiàn)，停車點沒有車輛停放的可能性非常小。因此，可以認為頻繁占用的路邊停車點經(jīng)常存在一些車輛，能夠提供較為穩(wěn)定的通信輔助，以提高數(shù)據(jù)分發(fā)行能。

與移動車輛節(jié)點相比，停放車輛能夠有效地提高通信效率。如車流量的快速變化可能會導致路段上移動車輛稀疏，分布不均勻，而長時間停放的車輛則成為天然的中繼節(jié)點，能夠增強網(wǎng)絡的連通性，將不能直接通信的移動節(jié)點連通。這些路邊靜止車輛節(jié)點的資源同樣可以用來提高網(wǎng)絡的連通性，從而增強網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)分發(fā)性能。本文基于路邊停放車輛的輔助，提出了一種高效數(shù)據(jù)分發(fā)機制(parked vehicle assisted data dissemination scheme, PVAD)，PVAD首先將路邊停放車輛組織為簇，對來自移動車輛節(jié)點的數(shù)據(jù)進行緩存或轉發(fā)，達到提高數(shù)據(jù)遞交率減小數(shù)據(jù)遞交延遲的目的。

1 相關工作

文獻[6]提出了Epidemic Routing，兩個節(jié)點相遇時，互相交換各自沒有的數(shù)據(jù)。VADD[7]則利用了車輛節(jié)點移動的可預測性，基于路段流量模式，并根據(jù)一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)如路段平均速度估計各路段的數(shù)據(jù)傳輸延遲，從而計算一條延遲最短路徑。文獻[8]認為路段-路段的數(shù)據(jù)轉發(fā)比節(jié)點到節(jié)點的數(shù)據(jù)轉發(fā)效率要高，每個路段將緩存數(shù)據(jù)的多個副本并在路口完成數(shù)據(jù)轉發(fā)。TADS[9]則是一種流量感知的數(shù)據(jù)分發(fā)機制，在路段的直路模式上對貪婪轉發(fā)進行了改進，在路口基于流量預測模型估計鏈路質量，從而根據(jù)鏈路質量和到目的節(jié)點的距離進行轉發(fā)。文獻[10]針對鏈路質量問題提出了RS-CBAODV，對傳統(tǒng)的AODV算法進行了改進，路由信息存儲在客戶端以減少車輛節(jié)點間斷開連接的可能性。文獻[11]對基于距離的路由決策機制進行了研究，在路口引入分組碰撞避免機制，并根據(jù)自適應的等待時間做出路由決策。然而，僅靠車輛節(jié)點之間完成數(shù)據(jù)傳輸很難達到期望的傳輸效率。

為了提高通信效率，路邊單元也被引入VANETs。文獻[12]對路邊單元的放置策略問題進行了研究，通過對幾種路邊單元輔助通信的機制進行了比較，認為數(shù)據(jù)應該在路口緩存并在出現(xiàn)最佳路徑時轉發(fā)。文獻[13]提出了一種靜態(tài)節(jié)點輔助的地理信息路由協(xié)議ETGR，靜態(tài)節(jié)點放置在路口作為骨干節(jié)點，并通過中繼節(jié)點將靜態(tài)節(jié)點連接，從而達到提高通信效率的目的。文獻[14]則利用車輛軌跡信息提高傳輸性能，根據(jù)軌跡信息計算更準確的期望傳輸延遲，以獲得更好的路由決策。但是，車輛軌跡信息的分發(fā)需要依靠大量部署在路邊的接入點設備。由于路邊單元成本高昂，停放車輛的閑置資源逐漸引起了人們的關注。文獻[15]提出了利用街角的停放車輛連通兩個因建筑物阻礙通信的車輛節(jié)點；文獻[16-17]也討論了路邊停放的車輛有助于車載網(wǎng)絡的多跳通信，后者還驗證了當車輛停放時間不超過80 h，無需考慮車輛電瓶的耗盡問題。但是都沒有提出任何具體的數(shù)據(jù)分發(fā)策略。

2 PVAD設計

2.1 系統(tǒng)假設

假設車輛節(jié)點能夠通過GPS或其他方式獲得自己的位置信息，并配備城市電子地圖。車輛節(jié)點通過短距離無線信道通信，通信半徑為R。令rij表示路口Ii到Ij之間的路段，lij為路段rij的長度，ρij和vij分別為路段rij上的車輛密度和車輛平均速度。

此外假設一些車輛節(jié)點在停放的時候愿意共享其資源，這可以通過一些激勵機制實現(xiàn)。實際上，即使沒有任何激勵，仍然有30%的用戶愿意共享資源[18]。定義ρpv為愿意共享資源的停放車輛節(jié)點比例。根據(jù)文獻[17]可知，無需考慮車輛節(jié)點的電瓶電量問題。

2.2 PVAD概述

PVAD的基本思想是利用路邊停放車輛的閑置資源輔助數(shù)據(jù)分發(fā)。圖1顯示了6個路口(Ii、Ij、Ik、Il、Im和In)和若干路段。藍色車輛停在路邊，綠色車輛沿路段行駛，假設黃色車輛欲發(fā)送數(shù)據(jù)給目的地D。首先PVAD將路邊停放的車輛組織為簇(cluster1-cluster7)，每個簇有1～2個簇頭節(jié)點對簇進行管理并維護一些路由信息，如路段的數(shù)據(jù)傳輸延遲。移動節(jié)點發(fā)出的數(shù)據(jù)通過簇內通信和簇間通信轉發(fā)，但是在簇間通信不可用時，移動節(jié)點仍需攜帶數(shù)據(jù)移動。簇頭節(jié)點決定如何在簇內或簇間傳輸數(shù)據(jù)。如當黃色節(jié)點進入路段rij，將數(shù)據(jù)傳輸給cluster1。cluster1的簇頭節(jié)點根據(jù)各路段的數(shù)據(jù)傳輸延遲計算一條到目的地D、具有最短遞交延遲的路徑，該數(shù)據(jù)包將在cluster1內傳遞并通過簇間通信遞交至cluster5。然而cluster5和cluster6不連通，則數(shù)據(jù)包將分發(fā)給移動節(jié)點A，車輛A進入路段rmn并將數(shù)據(jù)包轉發(fā)給cluster6。最后cluster6將數(shù)據(jù)包傳遞給cluster7，并最終到達目的地D。下面將從路邊停放車輛的成簇策略、數(shù)據(jù)傳輸延遲估計以及數(shù)據(jù)分發(fā)機制等幾個方面進行介紹。

圖1 PVAD示意

2.3 路邊停放車輛成簇

如前所述，城市中每天路邊停放點的占用率達到93%，即使是非高峰時期其占用率也有80%，這充分說明了路邊停放點的高利用率和存在車輛的穩(wěn)定性，因此可以對路邊停放的車輛進行成簇管理。每條路段上的所有路邊停放車輛(parked vehicles，PV)將組織成為一個虛擬簇，即使簇內有些停放車輛無法直接通信，這可以通過路段上移動的車輛節(jié)點(moving vehicles, MV)作為中繼來實現(xiàn)兩者的連通。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)，虛擬簇需要完成3個任務：1) 簇的管理，包括簇頭選舉和成員管理；2) 本路段和鄰接路段的數(shù)據(jù)傳遞；3) 本路段的數(shù)據(jù)遞交延遲估測及向其他簇擴散本路段的數(shù)據(jù)遞交延遲。

最接近路口的停放車輛可以選擇作為簇頭節(jié)點，3種成簇的場景如圖2所示。如果lij小于節(jié)點的通信半徑，只需一個簇頭，如圖2a所示；若lij大于節(jié)點通信半徑但是小于2R，則在路段rij的兩端可能各存在一個簇頭，如圖2b所示；若lij大于2R，路段上可能存在一些孤立的停放車輛(isolated parked vehicle,IPV)，這些車輛與簇內其他成員無法直接通信，此時需要移動節(jié)點作為中繼。如在圖2c中，移動節(jié)點MV1將幫助IPV節(jié)點與簇CHi或CHj通信。

圖2 成簇的3種場景

圖3是PVAD的成簇機制的有限狀態(tài)機，每個車輛節(jié)點在任何時刻處于某一個狀態(tài)，并通過狀態(tài)轉換事件完成狀態(tài)的遷移。

以圖4中的黃色車輛為例說明車輛節(jié)點各狀態(tài)的轉換過程：1) 當黃色節(jié)點停放在路邊時，將由移動狀態(tài)MV轉換為孤立停放狀態(tài)IPV，并發(fā)送QUERY信息尋找簇頭節(jié)點；2) 當該節(jié)點收到ECHO或BEACON消息，則進入停放狀態(tài)PV，同時發(fā)送JOIN消息，成為簇內成員，如圖4b所示；3) 若該節(jié)點沒有受到任何ECHO或BEACON消息，則自己成為簇頭節(jié)點，如圖4c所示；隨后將定期廣播BEACON消息；4) 如圖4d所示，當原簇頭節(jié)點駛離時，將在簇內發(fā)送LEAVE消息，距該節(jié)點最近的停放車輛(圖中黃色車輛)將成為新的簇頭節(jié)點，并廣播其BEACON消息；5) 在圖4e中，藍色車輛停放在路口，比原有簇頭距離路口更近，則藍色車輛將成為新的簇頭節(jié)點，原簇頭將成為簇內成員；6) 若簇內成員在一段時間內收不到任何BEACON消息，則稱為孤立停放節(jié)點IPV；7) 無論是簇頭節(jié)點、成員節(jié)點以及孤立停放節(jié)點，一旦駛離停車點，則成為移動節(jié)點。BEACON消息和ECHO消息中均包含了簇頭節(jié)點信息，BEACON消息是簇頭節(jié)點周期性的廣播，而ECHO消息則是簇內成員節(jié)點對QUERY消息的響應。

2.4 數(shù)據(jù)遞交延遲計算

簇頭節(jié)點將負責計算其所在路段的數(shù)據(jù)遞交延遲，并將數(shù)據(jù)遞交延遲擴散至網(wǎng)絡中所有的簇，這樣每個簇都能獲知網(wǎng)絡中各個路段的數(shù)據(jù)遞交延遲。當車輛攜帶數(shù)據(jù)進入路段rij的路口Ii時，將記錄當前時間ti，該時間保存在數(shù)據(jù)首部中；當該數(shù)據(jù)成功發(fā)送出路口Ij時，記錄時間tj，則路段rij的實時數(shù)據(jù)遞交延遲為：dij=tj-ti(1)

圖3 PVAD有限狀態(tài)機

圖4 節(jié)點狀態(tài)轉換示意

定義三元組＜rij,dij,tj＞為路段遞交延遲記錄，當數(shù)據(jù)發(fā)送出路口Ij或移動節(jié)點攜帶該數(shù)據(jù)駛離路口Ij時，將產(chǎn)生路段遞交延遲記錄，并向其他路段廣播。路段遞交延遲記錄的廣播由各個路段上的簇來完成，當路段遞交延遲記錄到達新的簇后，通過簇內通信快速將記錄發(fā)送到鄰接的簇；若簇間不能直接通信，則轉發(fā)至移動節(jié)點攜帶該記錄至其他的簇。簇頭節(jié)點收到路段遞交延遲記錄后將按式(2)更新該路段的遞交延遲，有：

每個簇頭節(jié)點維護每個路段的平均遞交延遲，則可構建一張加權圖G=(V,E)，其中V是路口集合，E是連接兩個路口的路段，邊上的權重即為平均路段遞交延遲Dij，根據(jù)這些信息，可以計算一條最優(yōu)路徑。

2.5 數(shù)據(jù)分發(fā)

和BAS等相似，PVAD的數(shù)據(jù)分發(fā)分為3個模式，即入口模式(entrance mode)，直路模式(straightway mode)和出口模式(exit mode)。

2.5.1 入口模式

當數(shù)據(jù)遞交進入一個新的路段時，處于入口模式。進入新路段的分組有兩類來源：1) 移動節(jié)點攜帶進入路口，如圖5a所示。2) 其他路段簇頭節(jié)點直接遞交，如圖5b所示。當新的分組產(chǎn)生時，在分組首部用TTL字段表示該分組的生命周期。當分組傳輸至其他移動節(jié)點或簇頭節(jié)點時，TTL減1；但是簇內成員節(jié)點傳遞分組時，TTL不變化。若TTL為0，則丟棄該分組。

2.5.2 直路模式

在直路模式中，分組在路段中傳遞。若路段中沒有路邊停放車輛存在，分組將由移動節(jié)點攜帶進入出口區(qū)域；否則分組將被發(fā)送至簇頭節(jié)點。簇頭節(jié)點知道簇內成員的分布情況，若簇內成員節(jié)點是連通的，則分組將被快速傳輸至出口區(qū)域，如圖6a所示；若簇內成員不連通，則分組將轉發(fā)至移動節(jié)點，通過移動節(jié)點連通簇內分隔的節(jié)點，如圖6b所示。

圖5 入口模式

圖6 直路模式

圖7 出口模式

2.5.3 出口模式

當分組傳遞至出口區(qū)域，如果本路段給出口沒有簇頭或簇頭節(jié)點無法與鄰接路段的簇直接通信，同樣需要移動節(jié)點攜帶該分組進入下一路段。如果分組由簇內成員傳遞，則出口處的簇頭節(jié)點將決定如何將分組分發(fā)直期望的路徑。簇頭節(jié)點將優(yōu)先將分組分發(fā)到與移動方向與期望路徑相符的移動節(jié)點，如圖7a所示。如果在十字路口沒有移動節(jié)點，本路段簇頭節(jié)點將分組分發(fā)給與其鄰接路段的簇頭節(jié)點，在由鄰接路段的簇頭節(jié)點發(fā)送到的移動節(jié)點。如圖7c所示，簇頭節(jié)點CH1將分組發(fā)送給鄰接簇的簇頭CH2和CH3，CH2和CH3則將分組發(fā)送到移動節(jié)點MV2和MV3上。

3 實驗仿真

仿真使用的地圖如圖8所示，該地圖是成都市區(qū)的一部分，大小約3 600 m×2 500 m，包含24個路口和35條雙向車道。本文在16：00、18：00和22：00對停放在路邊的車輛進行計數(shù)。通過實地調研統(tǒng)計，得到不同類型路段的平均節(jié)點密度，如表1所示。在允許路邊停車的路段如r12、r23等，路段中的平均車輛節(jié)點密度達300 車輛/km；而像r14、r49不允許路邊停車的路段平均節(jié)點密度僅20 車輛/km；其他沒有明確限制路邊停車的路段平均節(jié)點密度則達到98 車輛/km。

圖8 仿真地圖

表1 調研結果

3.1 實驗參數(shù)

仿真使用VanetMobiSim[18]產(chǎn)生移動車輛的移動軌跡，其產(chǎn)生的軌跡文件可以直接導入NS2[19]中。停放車輛則隨機部署在圖8中的每條路段上，部署密度遵循表1的調研結果，且停放車輛的停放時間為41.4 min，停放時間的標準方差27.2 min[4]?？紤]到停放車輛貢獻資源的意愿，將ρpv設置為10%和30%。在移動車輛中，隨機選擇10個節(jié)點產(chǎn)生分組發(fā)送到隨機選擇的路段中。本文將PVAD協(xié)議和BAS，TADS和Epidemic Routing在數(shù)據(jù)遞交率和數(shù)據(jù)遞交延遲兩方面進行了比較。

表2 仿真參數(shù)

3.2 實驗結果

本文仿真了不同移動節(jié)點的密度對協(xié)議性能的影響，如圖9和圖10所示。圖9顯示了數(shù)據(jù)遞交率在不同移動節(jié)點密度下的變化。顯然隨著移動節(jié)點密度的增加，數(shù)據(jù)遞交率也隨之增加，這是因為節(jié)點密度的增加提高了網(wǎng)絡的連通性。當移動節(jié)點密度較低時，PVAD的表現(xiàn)比BAS和TADS好，其原因是停放車輛的加入進一步增強了網(wǎng)絡連通性。而隨著移動節(jié)點密度的增加，Epidemic的數(shù)據(jù)遞交率急劇下降，這主要是沖突增多而導致的。

圖10顯示了數(shù)據(jù)遞交延遲隨著移動節(jié)點密度的增加變化的情況。與Epidemic相比，其他數(shù)據(jù)分發(fā)機制都表現(xiàn)出了較低的數(shù)據(jù)遞交延遲。當移動節(jié)點密度較低時，PVAD+10%PV的方案比BAS協(xié)議的數(shù)據(jù)遞交延遲低10%，而PVAD+30%PV方案則低18%，這是由于簇內和簇間通信能夠加快分組的傳遞。

圖9 不同移動節(jié)點密度對數(shù)據(jù)遞交率的影響

圖10 不同移動節(jié)點密度對數(shù)據(jù)遞交延遲的影響

隨后，本文仿真了在車流量重負載和輕負載場景下網(wǎng)絡性能受節(jié)點通信半徑的影響。圖11表明了400個移動節(jié)點隨著通信半徑的增加，網(wǎng)絡的連通性也隨之增加，因此數(shù)據(jù)遞交率也逐漸提高。但是當通信半徑太大時，由于沖突的影響數(shù)據(jù)遞交率將呈下降趨勢。在圖11中，當通信半徑很小時，BAS的性能更好。對于PVAD，由于在高密度情形下對簇管理的開銷較高，因此數(shù)據(jù)遞交率低于BAS。而TADS則是由于通信半徑較小時，難以收集流量信息，從而降低了數(shù)據(jù)遞交率。圖12則表明盡管BAS比PVAD的數(shù)據(jù)遞交率略高，但是以較長的數(shù)據(jù)遞交延遲為代價的。隨著通信半徑的增大，PVAD的數(shù)據(jù)遞交延遲快速下降，這是因為路段上的簇連通性得到提高，從而加快了分組的傳輸。但是通信半徑過大時，大量的沖突又會導致數(shù)據(jù)遞交延遲的增加。

圖11 重負載下不同通信半徑對數(shù)據(jù)遞交率的影響

圖12 重負載下不同通信半徑對數(shù)據(jù)遞交延遲的影響

圖13 輕負載下不同通信半徑對數(shù)據(jù)遞交率的影響

圖14 輕負載下不同通信半徑對數(shù)據(jù)遞交延遲的影響

圖13和圖14顯示了輕負載場景下的網(wǎng)絡性能。在輕負載場景下，仿真中使用了100個移動節(jié)點。顯然，當通信半徑較小時，車輛相遇概率和沖突概率都很小，因此數(shù)據(jù)遞交率隨著通信半徑增大而增大。圖13中，PVAD+30%的方案取得了比其他機制高約80%的數(shù)據(jù)遞交率，這說明在輕負載情況下，PVAD表現(xiàn)得比重負載情況下要好得多。同樣在輕負載場景下，PVAD的數(shù)據(jù)遞交延遲也更低，如圖14所示。

4 結束語

由于節(jié)點的高速移動性，導致車載自組織網(wǎng)絡的拓撲快速變化。為了處理網(wǎng)絡中因拓撲快速變化引起的間歇連通現(xiàn)象，本文提出了一種多跳的高效數(shù)據(jù)分發(fā)機制PVAD。PVAD充分利用了路邊停放車輛的閑置資源，將路邊停放車輛組織為簇，通過簇存儲或轉發(fā)來自移動節(jié)點的數(shù)據(jù)，從而提高了網(wǎng)絡的連通性和數(shù)據(jù)遞交率。仿真結果表明PVAD能夠獲得較好的網(wǎng)絡性能，特別是在網(wǎng)絡中移動節(jié)點稀疏時的場景。在下一步工作中將構建一個路邊停車模型，并將與節(jié)點移動模型集成在一起，使仿真場景更為真實。

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