車(chē)輛網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的交通感知路由協(xié)議綜述

王 淼，徐志剛，趙祥模，劉丁貝，李驍馳

（長(zhǎng)安大學(xué) 信息工程學(xué)院，西安 710064）

智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛的迅速發(fā)展，使道路上的車(chē)輛作為網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)地進(jìn)行信息交互成為現(xiàn)實(shí)，其中車(chē)輛節(jié)點(diǎn)的相互通信構(gòu)成了車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicular Ad-hoc Networks，VANETs），VANETs實(shí)質(zhì)上是移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)（Mobile Ad-hoc etworks，MANETs）在智能交通領(lǐng)域的一種具體的應(yīng)用體現(xiàn)[1]。VANETs多采用多跳方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，基于傳輸?shù)臄?shù)據(jù)可進(jìn)行交通信息的采集、交通事件的判決及預(yù)警等工作。但由于車(chē)輛節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)屬性，車(chē)輛間的網(wǎng)絡(luò)鏈接會(huì)頻繁發(fā)生連接和斷開(kāi)，導(dǎo)致VANETs的網(wǎng)絡(luò)連通性并不總是可靠的，所以完善的路由協(xié)議是保證VANETs中的智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛健壯通信的基礎(chǔ)[2]。

與MANETs相比，VANETs中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)——智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛，有著極其特殊的屬性：節(jié)點(diǎn)速度跨度大導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)間有效通信時(shí)間短；節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模式多變導(dǎo)致其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)頻繁變化；道路及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜導(dǎo)致其信息傳輸受阻礙因素多等。上述狀況導(dǎo)致傳統(tǒng)MANETs的路由協(xié)議難以直接應(yīng)用在VANETs環(huán)境中[3-5]。

目前，很多研究人員考慮在傳統(tǒng)距離度量的基礎(chǔ)上引入新的路由度量標(biāo)準(zhǔn)，附加網(wǎng)絡(luò)或者交通狀態(tài)指標(biāo)，以改善協(xié)議性能，基于這種思想構(gòu)建的路由協(xié)議一般被稱(chēng)為基于交通信息感知的路由協(xié)議（Traffic Aware Routing，TAR），這類(lèi)協(xié)議是未來(lái)VANETs網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究的重要方向之一。本文簡(jiǎn)單總結(jié)了傳統(tǒng)的MANETs路由協(xié)議的缺點(diǎn)，詳細(xì)闡述了交通感知路由協(xié)議的概念，對(duì)現(xiàn)有TAR協(xié)議進(jìn)行了分類(lèi)，在此基礎(chǔ)上概括了每一類(lèi)交通感知路由協(xié)議的特點(diǎn)，并對(duì)下一步的研究方向進(jìn)行了展望。

1 車(chē)載網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議

早期VANETs路由協(xié)議基本分為三類(lèi)：基于拓?fù)涞穆酚蓞f(xié)議、基于地理的路由協(xié)議和混合路由協(xié)議，它們主要繼承了傳統(tǒng)的MANETs路由協(xié)議[6]?；旌下酚蓞f(xié)議是一種結(jié)合了基于地理路由協(xié)議和基于拓?fù)渎酚蓞f(xié)議的綜合性協(xié)議，這里不做介紹。

1.1 基于拓?fù)涞穆酚蓞f(xié)議

基于拓?fù)涞穆酚蓞f(xié)議又分為先應(yīng)式和反應(yīng)式，先應(yīng)式路由協(xié)議又稱(chēng)為表驅(qū)動(dòng)路由協(xié)議，特點(diǎn)是每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)自己的路由表，并周期性地與其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路由信息的交換和更新并發(fā)現(xiàn)路由路徑。路由是被預(yù)先得知的，當(dāng)需要進(jìn)行信息轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，源點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑就已經(jīng)建立，如序列目的節(jié)點(diǎn)距離矢量路由協(xié)議（Destination-Sequenced Distance-Vector，DSDV）[7]。反應(yīng)式路由協(xié)議又稱(chēng)為按需驅(qū)動(dòng)路由協(xié)議，其特點(diǎn)是當(dāng)特定車(chē)輛節(jié)點(diǎn)發(fā)出請(qǐng)求時(shí)計(jì)算路由，不再需要周期性地進(jìn)行消息的廣播，轉(zhuǎn)發(fā)路徑在需要時(shí)才被建立，如無(wú)線(xiàn)自組網(wǎng)按需平面距離矢量路由協(xié)議（Ad-hoc On-demand Distance Vector，AODV）[8]、動(dòng)態(tài)源路由協(xié)議 （Dynamic Source Routing，DSR）[9-10]等。

先應(yīng)式路由協(xié)議提供了較佳的延時(shí)性能，但是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化不敏感，不會(huì)實(shí)時(shí)更新，因此需要大量的控制包，增加了網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)；反應(yīng)式路由協(xié)議雖然開(kāi)銷(xiāo)小，但會(huì)產(chǎn)生較大的傳輸時(shí)延。拓?fù)渎酚蓞f(xié)議做出路由決策需要獲取整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫畔ⅲ鳹ANETs中的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)又頻繁變化，導(dǎo)致它在車(chē)輛網(wǎng)聯(lián)環(huán)境中的應(yīng)用性能較差。

1.2 基于地理的路由協(xié)議

默認(rèn)每個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)都配備有定位設(shè)備，可獲取自身和鄰居節(jié)點(diǎn)的位置信息，根據(jù)地理位置選擇轉(zhuǎn)發(fā)路徑，如貪婪周邊無(wú)狀態(tài)路由協(xié)議（Greedy Perimeter Stateless Routing，GPSR）[11]。車(chē)輛節(jié)點(diǎn)不需要維護(hù)路由表和存儲(chǔ)拓?fù)湫畔?，只需存?chǔ)直接鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，與拓?fù)渎酚上啾?，基于地理的路由協(xié)議能更加靈活地適應(yīng)VANETs。

地理位置的使用很大程度上提高了基于拓?fù)涞穆酚蓞f(xié)議的表現(xiàn)，但是仍然存在一些問(wèn)題[12]，例如由于障礙物阻礙會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛間的通信鏈路頻繁斷開(kāi)，如圖1所示，節(jié)點(diǎn)u、a，u、b之間由于障礙物阻礙使節(jié)點(diǎn)u、v之間傳輸鏈接斷開(kāi)；邊界模式難以恢復(fù)，如圖2所示，數(shù)據(jù)終點(diǎn)為D，在點(diǎn)S貪婪轉(zhuǎn)發(fā)失敗，切換至周邊模式，試圖以順時(shí)針?lè)较蚶@行，但是數(shù)據(jù)包在經(jīng)歷了A-B-C-D-E-F之后，才發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)至錯(cuò)誤的方向。

圖1 車(chē)輛節(jié)點(diǎn)u、a之間的無(wú)線(xiàn)通信鏈路斷開(kāi)

圖2 貪婪轉(zhuǎn)發(fā)模式中的邊界模式難以恢復(fù)

2 交通感知路由協(xié)議

多數(shù)地理路由協(xié)議都默認(rèn)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)可用性，然而并不是所有車(chē)輛節(jié)點(diǎn)都是可用的。此外，車(chē)輛節(jié)點(diǎn)密度會(huì)影響VANETs的網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)，密度過(guò)低可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連接斷開(kāi)，密度過(guò)高又可能產(chǎn)生很大的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，車(chē)輛節(jié)點(diǎn)也會(huì)被看成影響傳輸?shù)恼系K物；道路等級(jí)會(huì)影響數(shù)據(jù)傳遞時(shí)間和車(chē)間通信質(zhì)量；交通燈的存在會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分區(qū)等[13-15]，因此，很多研究者在設(shè)計(jì)基于地理的路由協(xié)議時(shí)考慮引入網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息和交通狀態(tài)信息來(lái)優(yōu)化協(xié)議性能，這類(lèi)在地理路由中整合交通感知信息的路由協(xié)議稱(chēng)為交通感知路由協(xié)議。

2.1 交通感知路由協(xié)議的分類(lèi)

多數(shù)交通感知路由協(xié)議是在地理路由協(xié)議的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，是地理路由協(xié)議的一個(gè)分支，交通感知路由協(xié)議的設(shè)計(jì)大多基于以下三種基本的地理路由思想。

（1）地理源路由協(xié)議（Geographic Source Routing，GSR）[16]：源路由思想，使用區(qū)域地圖和最短路徑算法得到一條預(yù)測(cè)路徑，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)依靠預(yù)測(cè)路徑。TAR協(xié)議在預(yù)測(cè)路徑時(shí)融入交通感知信息。

（2）貪婪周邊協(xié)調(diào)器路由協(xié)議（Greedy Perimeter Coordinator Routing，GPCR）[17]：考慮交叉口節(jié)點(diǎn)的特殊性，認(rèn)為交叉口處節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)起引導(dǎo)作用，決定著數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)方向。TAR協(xié)議中，交叉口處的車(chē)輛節(jié)點(diǎn)根據(jù)路權(quán)公式計(jì)算相鄰路段的路權(quán)值，選擇權(quán)值最優(yōu)的路段進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)。

（3）GPSR：基于節(jié)點(diǎn)選擇思想，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)完全依靠節(jié)點(diǎn)。TAR協(xié)議根據(jù)節(jié)點(diǎn)的綜合性能做出選擇。

SEET等[18]提出的基于錨的街道和交通感知路由協(xié)議（Anchor-based Street and Traffic Aware Routing，A-STAR），和GSR一樣采用源路由的思想，不同于GSR的是A-STAR有獲取交通信息的能力。JERBI等[19]在其基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了改進(jìn)的貪婪交通感知路由協(xié)議（Improved Greedy Traffic Aware Routing ，GyTAR），它在城市環(huán)境中有更佳表現(xiàn)?；诠?jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)情況的路由算法（Movement-Based Routing Algorithm，MORA）[20]與基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的路由算法（Movement Prediction-Based Routing，MOPR）[21]，它們是在GPSR的基礎(chǔ)上引入節(jié)點(diǎn)鏈路的質(zhì)量信息。表1對(duì)這幾種協(xié)議進(jìn)行了對(duì)比。

表1 路由協(xié)議對(duì)比

由表1可知，融合感知交通信息后，由于節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度過(guò)快，路邊建筑物的干擾和局部最大所引起的問(wèn)題均可得到改善，路由協(xié)議的表現(xiàn)明顯優(yōu)于GPSR和GSR。交通感知路由協(xié)議中的感知信息一般可分為兩類(lèi)：網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息和交通狀態(tài)信息。交通感知信息基本分類(lèi)如圖3所示。

圖3 交通感知信息基本分類(lèi)

網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息感知：通過(guò)感知每條路段上的數(shù)據(jù)流量負(fù)載以避免數(shù)據(jù)包在擁塞路徑上的傳輸。

交通狀態(tài)信息感知：通過(guò)感知車(chē)輛密度和速度，可使數(shù)據(jù)包在轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中避免局部最優(yōu)等問(wèn)題。

根據(jù)上述GSR、GPCR和GPSR三種思路，交通感知路由協(xié)議可分為三個(gè)子類(lèi)：基于源路由的路由協(xié)議、基于路權(quán)公式的路由協(xié)議和基于節(jié)點(diǎn)選擇的路由協(xié)議，如圖4所示。

2.2 基于源路由的交通感知路由協(xié)議

基于源路由交通感知路由協(xié)議的核心是源路由思想，常用最短路徑算法Dijkstra獲得一條預(yù)設(shè)路徑，隨后數(shù)據(jù)包按照預(yù)設(shè)路徑進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。為了使用該算法，地圖一般會(huì)提前被轉(zhuǎn)化成權(quán)重圖，路段的權(quán)重依協(xié)議所使用的度量因子而定。協(xié)議的設(shè)計(jì)圍繞尋路和轉(zhuǎn)發(fā)兩個(gè)方面。表2對(duì)所涉及的協(xié)議進(jìn)行了總結(jié)。

最早使用交通感知信息的源路由協(xié)議是A-STAR，協(xié)議認(rèn)為擁有最多公交線(xiàn)路的街道有著最好的通信連接性，以公交線(xiàn)路的數(shù)量為基準(zhǔn)給每條街道賦權(quán)值，使用Dijkstra算法選擇路徑，當(dāng)出現(xiàn)局部最優(yōu)的時(shí)候重新計(jì)算路徑。

自適應(yīng)連通性路由協(xié)議（Adaptive Connectivity Aware Routing，ACAR）根據(jù)預(yù)估的數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量和通信連接性選擇路徑[22]。車(chē)輛節(jié)點(diǎn)可獲取道路拓?fù)湫畔⒑徒煌ńy(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的同時(shí)收集實(shí)時(shí)車(chē)輛密度，當(dāng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和測(cè)量數(shù)據(jù)不一致并且差值超過(guò)預(yù)定的閾值時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)向源節(jié)點(diǎn)發(fā)出預(yù)警信息，源節(jié)點(diǎn)更新密度信息并重新計(jì)算路由。其中，通信連接性的計(jì)算是基于道路路段的長(zhǎng)度和路段內(nèi)車(chē)輛數(shù)目完成的，傳輸質(zhì)量的計(jì)算是基于包投遞率完成的。

圖4 交通感知路由協(xié)議分類(lèi)

表2 基于源路由思想的交通感知路由協(xié)議

MOUZNA等[23]提出了車(chē)輛密度感知路由協(xié)議（Density-Aware Routing，DAR-RH），DAR-RH 中首次引入了路等級(jí)的概念，只考慮兩個(gè)等級(jí)的道路，如圖5所示，A點(diǎn)數(shù)據(jù)包要傳遞至B點(diǎn)，可在二級(jí)公路上傳遞A-B或者城市道路上傳遞A-C-B。在兩條路上分別用Dijkstra算法得到預(yù)選路徑并使用測(cè)試包在兩個(gè)預(yù)選路徑上實(shí)時(shí)收集交通感知信息，這兩條路的測(cè)試包傳遞至終點(diǎn)后，終點(diǎn)根據(jù)測(cè)試包攜帶信息選擇有最小延遲的路徑。一旦初始選擇的路徑在數(shù)據(jù)包傳遞過(guò)程中發(fā)生路由失敗，數(shù)據(jù)包開(kāi)始沿著另一條路徑傳輸。

圖5 DAR-RH數(shù)據(jù)包傳遞示意圖

HASHEMI等[24]提出了一種負(fù)載平衡路由協(xié)議（VANET Load Balanced Routing，VLBR），使用Dijkstra算出k條預(yù)設(shè)路徑，如果當(dāng)前轉(zhuǎn)發(fā)路徑發(fā)生擁塞，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)會(huì)向源點(diǎn)發(fā)出警告消息，源節(jié)點(diǎn)收到消息后切換路徑。一段時(shí)間之后，源節(jié)點(diǎn)會(huì)自動(dòng)切換回原始路徑。此外，通過(guò)與預(yù)先設(shè)定的密度閾值做對(duì)比，每條路徑被定義為稀疏或密集，節(jié)點(diǎn)根據(jù)不同的道路狀態(tài)執(zhí)行不同的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。

XIANG等[25]提出地理無(wú)狀態(tài)VANET路由協(xié)議（Geographic Stateless VANET Routing，GeoSVR），其核心是最佳轉(zhuǎn)發(fā)路徑算法（Optimal-Forwarding Path，OFP）和限制轉(zhuǎn)發(fā)算法（Restricted Forwarding Algorithm，RFA）。OFP指定道路的寬度和長(zhǎng)度代表車(chē)輛密度，根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)確定路權(quán)后算出最短路徑，解決了局部最優(yōu)和車(chē)間通信斷開(kāi)問(wèn)題；限制轉(zhuǎn)發(fā)算法是通過(guò)分析無(wú)線(xiàn)信道的特性得出最佳傳輸半徑，解決了多跳通信之間不可靠的問(wèn)題。但GeoSVR使用路的長(zhǎng)度和寬度度量車(chē)輛密度是不可靠的。

CAO 等[26]提出一種使用了交通感知路由算法（Traffic Aware Routing Algorithm，TARA）的協(xié)議，該協(xié)議采用距離、數(shù)據(jù)包平均傳輸時(shí)間、車(chē)輛密度和速度四個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)，目的是發(fā)現(xiàn)一條有最小延遲和需要最少跳點(diǎn)的路徑。TARA設(shè)置了一個(gè)定時(shí)器周期地發(fā)起路由發(fā)現(xiàn)過(guò)程，以保證路由的有效性。

LEE等[27]提出混合交通感知路由協(xié)議（Hybrid Traf fi c-Aware Routing，HTAR），根據(jù)車(chē)輛密度和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載計(jì)算最短路徑，數(shù)據(jù)包中攜帶的路徑可根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息動(dòng)態(tài)進(jìn)行改變。HTAR最特別的地方是，它是一個(gè)實(shí)時(shí)的交通感知協(xié)議，可以通過(guò)實(shí)時(shí)信息調(diào)整路徑。另一種與之相似的路由協(xié)議是基于結(jié)點(diǎn)的交通感知路由協(xié)議（Junction-Based Traf fi c-Aware Routing，JTAR）[28]，JTAR使用了新的方法收集交通感知信息，如圖6所示，當(dāng)兩個(gè)收集包在路徑中的某一節(jié)點(diǎn)相遇時(shí)，會(huì)彼此交換信息，然后直接返回各自出發(fā)時(shí)的交叉口，該方法有效地減少了收集交通信息的時(shí)間。

圖6 JTAR收集交通感知信息示意圖

基于源路由的路由協(xié)議一般都遵循先尋路、后感知路況的順序，導(dǎo)致計(jì)算出的最短路徑往往不是最終的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，當(dāng)路徑失效時(shí)，只能重新計(jì)算路徑。但是IBR[29]、HTAR和JTAR采取了實(shí)時(shí)采集路況并更新路徑的策略，這進(jìn)一步提高了投遞率、降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

基于源路由的路由協(xié)議一般都使用Dijkstra算法計(jì)算預(yù)設(shè)路徑，這需要遍歷整個(gè)地圖，由此帶來(lái)額外的計(jì)算復(fù)雜度。但是GeoSVR很好地改進(jìn)了這一點(diǎn)，只關(guān)注源點(diǎn)和終點(diǎn)之間的地圖區(qū)域，這個(gè)方法有效地降低了計(jì)算復(fù)雜度，如圖7所示。

圖7 GeoSVR使用了區(qū)域地圖

部分協(xié)議使用特定的數(shù)據(jù)包收集路況信息，如DAR-RH中使用了測(cè)試包，HTAR 和JTAR使用了收集包，但是這些數(shù)據(jù)包均采用了貪婪轉(zhuǎn)發(fā)方式，貪婪轉(zhuǎn)發(fā)的缺點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致路況信息收集有誤，在GeoSVR中對(duì)貪婪算法做出了優(yōu)化，這可以作為參考方案用于以后的設(shè)計(jì)協(xié)議。

部分路由協(xié)議在確定車(chē)輛節(jié)點(diǎn)速度和路段密度時(shí)使用了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，像A-TARA、ACAR、VLBR和TARA，但在車(chē)載網(wǎng)絡(luò)中這些數(shù)值是高頻變化的，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)常會(huì)引起誤差。

王永福[30]提出的基于公交節(jié)點(diǎn)路由協(xié)議（Bus Node Routing，BCR），也屬于源路由協(xié)議，但是它是一種表驅(qū)動(dòng)路由協(xié)議，它引入了公交車(chē)信息，將公交車(chē)作為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的主干節(jié)點(diǎn)，這個(gè)方法存在局限性，它只適用于公交車(chē)發(fā)達(dá)的城市環(huán)境。

數(shù)據(jù)包的傳遞都傾向于選擇高質(zhì)量的傳輸路徑，這可能會(huì)在這條路徑上造成網(wǎng)絡(luò)擁塞和沖突，但是除了VLBR、HTAR、JTAR之外，都沒(méi)有考慮負(fù)載平衡問(wèn)題，雖然VLBR中使用了警告消息通知源點(diǎn)切換路徑，但是它僅用來(lái)提示而沒(méi)有阻止擁塞發(fā)生。

2.3 基于路權(quán)公式的交通感知路由協(xié)議

基于路權(quán)公式的路由協(xié)議的核心是根據(jù)路況信息為相鄰路段判定路權(quán)，擇優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。協(xié)議重點(diǎn)在于路況信息的收集和路權(quán)公式的建立。交叉口在路由中起引導(dǎo)作用，每?jī)蓚€(gè)連續(xù)交叉口之間的路段有一個(gè)唯一ID標(biāo)識(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)車(chē)輛在交叉路口處根據(jù)感知信息對(duì)可選路段進(jìn)行路權(quán)決策。交通信息的感知依靠在待測(cè)評(píng)路段上轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)收集包。

最早提出的協(xié)議是GyTAR，之后的EGyTAR[31]和輕量級(jí)基于交叉口的交通感知路由協(xié)議（Lightweight Intersection-based Traffic-Aware-Routing，LITAR）[32]都是再此基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)。GyTAR在每個(gè)交叉口處依照路權(quán)公式做出決策，使用數(shù)據(jù)收集包收集路況信息，每條路根據(jù)通信距離將其分為幾個(gè)單元，數(shù)據(jù)收集包由單元的中心車(chē)輛產(chǎn)生。

圖8 GyTAR中數(shù)據(jù)收集包的轉(zhuǎn)發(fā)

EGyTAR（Enhanced GyTAR）在GyTAR的基礎(chǔ)上對(duì)車(chē)輛密度的計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn)，計(jì)算密度時(shí)只考慮運(yùn)動(dòng)方向朝向終點(diǎn)的車(chē)輛，而GyTAR只計(jì)算本單元內(nèi)的全部車(chē)輛。

LITAR在之前的兩個(gè)協(xié)議基礎(chǔ)上又做了三點(diǎn)改進(jìn)：（1）計(jì)算車(chē)輛密度時(shí)給不同方向的車(chē)輛密度賦予不同的權(quán)值。（2）產(chǎn)生回復(fù)收集包（Collector Packet Reply，CPR），使一次收集過(guò)程中路段的兩個(gè)路口都能感知交通信息。（3）提出增強(qiáng)有效周期計(jì)算算法（Enhanced Validity Period Calculation，EVPC）和限制數(shù)據(jù)收集包（Collector Packet，CP）回復(fù)算法（Restricted Collector Packet Reply，RCPR）來(lái)消除不必要的CP和CPR的產(chǎn)生。

鏈接感知最小延遲路由協(xié)議（Intersection-Based Connectivity Aware Routing，ICAR）[33]，以車(chē)輛密度和傳輸延遲為度量指標(biāo)做出決策，路況信息收集采用類(lèi)似LITAR中的機(jī)制，ICAR中規(guī)定：如果沒(méi)有收到CPR，則認(rèn)為該路段不可使用。

圖9 LITAR中數(shù)據(jù)收集包的產(chǎn)生和轉(zhuǎn)發(fā)

該類(lèi)交通感知協(xié)議對(duì)比總結(jié)見(jiàn)表3，其特性如下：大部分采用實(shí)時(shí)道路估計(jì)方法來(lái)獲取交通感知信息，過(guò)程如圖10所示，即從一條道路的端點(diǎn)向另一端生成、傳輸收集包，轉(zhuǎn)發(fā)方式一般是貪婪轉(zhuǎn)發(fā)；協(xié)議一般由兩個(gè)并行過(guò)程組成，路權(quán)決策過(guò)程和數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程；協(xié)議多采用如下評(píng)分公式判定路權(quán)：

路權(quán)=α×度量標(biāo)準(zhǔn)1＋β×度量標(biāo)準(zhǔn)2＋γ×度量標(biāo)準(zhǔn)3

公式中的權(quán)重因子一般賦予相同的值（α=β=γ γ=0. 33）。這樣的分配也許并不是最合理的，可根據(jù)協(xié)議的應(yīng)用場(chǎng)景需要進(jìn)行不同的權(quán)值分配。少數(shù)協(xié)議使用了路側(cè)單元收集信息，因?yàn)閷?shí)際情況中設(shè)置路側(cè)單元經(jīng)濟(jì)成本高，如區(qū)域?qū)崟r(shí)交通感知路由協(xié)議（Regional Real-Time Traffic Awareness Routing，LRTWR）[34]和 D-hop[35]。

圖10 路況信息收集過(guò)程示意圖

LRTWR在每個(gè)路口設(shè)置路側(cè)單元，實(shí)時(shí)感知區(qū)域內(nèi)車(chē)流量與路段內(nèi)車(chē)間距離，以此建立交通流量-時(shí)延模型，并基于此模型進(jìn)行路徑選擇。D-hop動(dòng)態(tài)區(qū)域化協(xié)議，使用路側(cè)單元獲取路段的長(zhǎng)度和最大速度，建立公式計(jì)算傳輸時(shí)間，選擇傳輸時(shí)間最小的路段進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。

表3 基于評(píng)分思想的交通感知路由協(xié)議

2.4 基于節(jié)點(diǎn)選擇的交通感知路由協(xié)議

基于節(jié)點(diǎn)選擇的路由協(xié)議核心是節(jié)點(diǎn)選擇的思想，不存在預(yù)設(shè)路徑，尋徑過(guò)程根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)感知的信息進(jìn)行，數(shù)據(jù)包只需獲得下一跳點(diǎn)ID和終點(diǎn)ID即可。評(píng)估的對(duì)象一般是每個(gè)節(jié)點(diǎn)，相比源路由類(lèi)的協(xié)議它有更低的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，但是它沒(méi)有考慮路段的整體狀況，僅感知一跳范圍內(nèi)的鄰居狀態(tài)，所以這種協(xié)議一般適用于小范圍傳輸。

直接貪婪路由協(xié)議（Directional Greedy Routing，DGR）是基于GPSR的改進(jìn)[36]，在位置信息的基礎(chǔ)上加入方向指標(biāo)，增強(qiáng)的貪婪邊界路由（Gpsrj+）[37]利用電子地圖判斷節(jié)點(diǎn)位置，通過(guò)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)方向判斷下一跳轉(zhuǎn)發(fā)是否需要用過(guò)交叉口節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)向。在GPCR的基礎(chǔ)上提高了數(shù)據(jù)包傳遞率，并且降低了跳數(shù)。馬志維等[38]提出了基于節(jié)點(diǎn)速度信息的路由協(xié)議（Based on Node Speed Information Routing，NSRP），用車(chē)輛速度推算路段車(chē)輛密度，高密度時(shí)采用貪婪轉(zhuǎn)發(fā)，低密度時(shí)則選擇距離轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)較近的車(chē)輛節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組。表4展示了基于GPSR的改進(jìn)協(xié)議的分析。

表4 基于GPSR的改進(jìn)協(xié)議分析

多尺度地圖感知路由協(xié)議（Multi-Metric Mapaware Routing，MMMR）[39]，使用多重度量標(biāo)準(zhǔn)選擇鄰居節(jié)點(diǎn)，MMMR中使用了四個(gè)度量因素，加強(qiáng)了節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的穩(wěn)定性，帶來(lái)了高投遞率，但與此同時(shí)也增加了跳數(shù)和端到端延遲，在低車(chē)輛密度下易造成數(shù)據(jù)包丟失。如果傳輸可靠性和高投遞率是數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)考慮的主要因素，該協(xié)議是非常實(shí)用的。TIAN等[40]提出了一種數(shù)據(jù)分發(fā)算法，也使用了多重標(biāo)準(zhǔn)。以節(jié)點(diǎn)的鄰居數(shù)量，距離當(dāng)前轉(zhuǎn)發(fā)點(diǎn)的距離，以及節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行建模評(píng)價(jià)，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。

鏈接感知地理機(jī)會(huì)路由協(xié)議（Link State Aware Geographic Opportunistic Routing，LSGO）[41]借鑒了極端機(jī)會(huì)路由協(xié)議（Extremely Opportunistic Routing，ExOR）[42]的思路，先尋找候選轉(zhuǎn)發(fā)點(diǎn)集合，然后取轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級(jí)高的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，有效地提高了節(jié)點(diǎn)可靠性和數(shù)據(jù)包投遞率，節(jié)點(diǎn)的選擇參考地理位置和預(yù)期傳輸次數(shù)（Expected Transmission Count，ETX）。

基于節(jié)點(diǎn)質(zhì)量的自適應(yīng)機(jī)會(huì)路由協(xié)議（Quality of Node Basted Adaptive Opportunistic Routing，QAOR）[43]通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)評(píng)估節(jié)點(diǎn)的可靠性，在路口根據(jù)距離指標(biāo)和節(jié)點(diǎn)可靠性選擇下一跳，并在直路上采用加入攜帶轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的貪婪算法。

表5中對(duì)這幾種路由協(xié)議進(jìn)行了總結(jié)。

表5 基于節(jié)點(diǎn)的交通感知路由協(xié)議

3 結(jié)論

交通感知路由協(xié)議是近年來(lái)網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛通信領(lǐng)域新興的研究方向，它更能適應(yīng)VANETs中網(wǎng)絡(luò)和交通狀況隨時(shí)間變化的特性，并且有著更高的數(shù)據(jù)包投遞率和更低的延遲和負(fù)載。本文分析了早期路由協(xié)議的不足，引申出交通感知路由協(xié)議的概念，對(duì)最近出現(xiàn)的交通感知路由協(xié)議做了簡(jiǎn)單總結(jié)和分類(lèi)，并針對(duì)每個(gè)子類(lèi)進(jìn)行總體概括和分析。

在今后的研究和探索中需要考慮以下幾個(gè)問(wèn)題：交通信息的實(shí)時(shí)感知是以犧牲網(wǎng)絡(luò)負(fù)載為代價(jià)的，如何用更低的負(fù)載感知足夠的信息是未來(lái)研究的重點(diǎn)。不同的協(xié)議中常使用同一路由度量標(biāo)準(zhǔn)（如車(chē)輛密度），但是不同協(xié)議中度量標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算和測(cè)量方法是不同的，下一步需要考慮更可靠的算法獲得合理的路由度量值。如何使用度量標(biāo)準(zhǔn)作出最優(yōu)決策，這與協(xié)議的應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)，涉及到了路權(quán)公式的建立。針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景要靈活設(shè)計(jì)不同的方案，可考慮根據(jù)駕駛員意圖為路由度量因子分配不同的權(quán)重，從而作出最優(yōu)決策。此外，協(xié)議的設(shè)計(jì)一定要考慮恢復(fù)機(jī)制，交通感知路由協(xié)議無(wú)法應(yīng)對(duì)全部的突發(fā)事件，如由駕駛員疲憊狀態(tài)或心理因素等導(dǎo)致的車(chē)輛軌跡突變，為防止未知因素引起的路由失敗，恢復(fù)機(jī)制的存在是十分必要的，然而現(xiàn)存大部分交通感知協(xié)議中并沒(méi)有設(shè)計(jì)恢復(fù)機(jī)制。未來(lái)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛具備駕駛員意圖檢測(cè)和預(yù)測(cè)能力后，可考慮引入車(chē)輛節(jié)點(diǎn)駕駛員疲憊指數(shù)、心理狀態(tài)等因子建模，以提高協(xié)議的健壯性。最后，要考慮路由協(xié)議的安全性，這是保證道路安全的首要條件，引入安全算法考慮檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的可靠性，排除惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)路由的影響，引入加密算法防止消息泄露等。