基于Veins的IEEE 802.11p性能仿真分析

王潤民，劉丁貝，胡錦超

(長安大學(xué) “車聯(lián)網(wǎng)”教育部-中國移動聯(lián)合實驗室，陜西 西安 710064)

0 引 言

由于VANETs技術(shù)在交通安全、交通效率等領(lǐng)域的潛在價值，尤其是車路協(xié)同技術(shù)的飛速發(fā)展，得到了業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注[1]。針對車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的使用需求，IEEE提出了IEEE 802.11p，其采用分布式協(xié)調(diào)機制(DCF)作為信息傳輸?shù)幕A(chǔ)技術(shù)。不過該機制是面向穩(wěn)定性較強的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的，因此在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)這種高動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，IEEE 802.11p協(xié)議的有效性大大降低[2-3]。在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)下，網(wǎng)絡(luò)的通信性能受車輛數(shù)目、通信模式、信道模型等網(wǎng)絡(luò)因素影響外，也受車輛節(jié)點移動性的影響，具體指節(jié)點的加速度、所處位置、方向、速率等因素，而在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中，因車輛移動性，上述因素均存在較強的變化頻率且難以預(yù)測。因此，文中從網(wǎng)絡(luò)因素和移動性因素對IEEE 802.11p的性能進(jìn)行了仿真測試，以評價其基本性能。

當(dāng)前對車輛自組織網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的測評方法一般有兩種，一是在封閉測試場地或公開測試道路內(nèi)構(gòu)建測試環(huán)境，另一種是利用軟件仿真技術(shù)搭建虛擬測試平臺開展測試。然而受經(jīng)費和場地限制，基于第一方法無法開展大規(guī)模的實驗，僅能開展小規(guī)模的實驗測試，如文獻(xiàn)[4]基于LTE和IEEE 802.11p協(xié)議構(gòu)建了一種VANETs測試平臺，并對兩種通信網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行了實地測試分析。這種方法的優(yōu)點在于測試考慮的因素更加全面。但由于實驗成本過大，無法模擬真實的VANETs環(huán)境。而仿真測試方法可以通過較低的成本構(gòu)建大規(guī)模的車輛節(jié)點，而且可以快速地設(shè)置不同的信息傳播模型和交通模型，進(jìn)而實現(xiàn)對車輛自組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的逼近仿真?；诜抡鏈y試方法，文獻(xiàn)[5]從連通性的角度研究了802.11p協(xié)議，但并沒有涉及車聯(lián)網(wǎng)的引入導(dǎo)致的車輛間的關(guān)聯(lián)。文獻(xiàn)[6]討論了802.11p標(biāo)準(zhǔn)原型，并對其進(jìn)行了仿真測試，其優(yōu)點在于：根據(jù)其自身需要完善了802.11p協(xié)議，但在測試過程中車輛的移動模型和仿真網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置簡單，模型存在局限性。

針對上述問題，文中搭建了一種基于IEEE 802.11p協(xié)議的VANETs通信場景，利用符合VANETs環(huán)境的Nakagami-m模型描述無線信道衰落,使高速移動的節(jié)點之間符合自組織關(guān)系，同時利用泊松過程描述網(wǎng)絡(luò)中的通信流量[7]。然后基于Veins仿真平臺構(gòu)建了仿真測試環(huán)境，并且在全面配置仿真環(huán)境的交通參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后，以端到端延遲、丟包率、吞吐量等三種參數(shù)為評價標(biāo)準(zhǔn)，分別從beacon的傳輸頻率、車流密度、車輛速度三方面仿真研究網(wǎng)絡(luò)因素和移動性因素對于IEEE 802.11p協(xié)議性能的影響。

1 VANETs場景的構(gòu)建及通信建模

1.1 基于IEEE 802.11p協(xié)議的VANETs通信場景

基于仿真評價的需求，構(gòu)建了一種車輛自組織網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景，具體如圖1所示。場景道路兩側(cè)布設(shè)路側(cè)單元RSU(road side unit)，場景中的車輛中部署了車載單元OBU(on board unit)，RSU與OBU間采用分層路由協(xié)議[8]，即將車輛節(jié)點通過分層協(xié)議劃分為父母和子女節(jié)點兩個層次，由路側(cè)單元向其覆蓋范圍內(nèi)的父母節(jié)點廣播消息，收到廣播消息的父母節(jié)點再向其下一層的子女節(jié)點廣播消息，由分層路由協(xié)議負(fù)責(zé)父母節(jié)點和子女節(jié)點的更新。各路側(cè)單元經(jīng)AR連入網(wǎng)絡(luò)。

圖1 VANETs通信場景

1.2 信道模型

考慮實際道路及車輛間的自組織關(guān)系，即節(jié)點高速的移動對無線信道的影響，文中采用Nakagami-m作為車輛自組織網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景。該模型對構(gòu)建的車輛自組織網(wǎng)絡(luò)建模。假定信息接收車輛與發(fā)送車輛間的距離為x，信息接收功率P服從Gamma分布[9]：

(1)

對于Nakagam-m信道模型中的平均功率Ω(x)，利用Friis自由空間模型估算短距離平均功率Ω(x)，利用雙徑地面反射模型估算中長距離平均功率Ω(x)，計算式為[10]：

(2)

1.3 通信模型

為了解決VANETs通信場景中的通信流量是固定速率流與實際數(shù)據(jù)流不符的問題，采用泊松過程描述VANETs通信場景中的通信流量。

假設(shè)VANETs網(wǎng)絡(luò)中的通信流量是{N(t),t≥0}，則N(t)滿足泊松過程：

(1)N(0)=0，即系統(tǒng)初始時刻通信數(shù)據(jù)流為0；

(2)N(t)是additive過程；

(3)在任一長度為t的區(qū)間中，事件A發(fā)生次數(shù)服從泊松分布(參數(shù)為λ)。因此即對任意的s,t≥0，存在：

(3)

其中，n表示為事件A在區(qū)間間隔t內(nèi)產(chǎn)生的通信流量。

2 仿真平臺搭建及參數(shù)設(shè)置

Veins耦合了OMNeT++和SUMO，其中前者為網(wǎng)絡(luò)仿真器，后者為交通仿真器，是一種典型的車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺[11]。對Veins仿真平臺進(jìn)行參數(shù)及設(shè)置重配，作為評估IEEE 802.11p協(xié)議的工具。

Veins基本交通參數(shù)設(shè)置如表1所示。其中a、b、c、d、e分別表示五類速度，Aaccel表示加速時加速度，Adecel表示減速時加速度，Vm為最大速度。

表1 交通基本參數(shù)設(shè)置

a：Aaccel=10.0,Adecel=6.0,Vm=40 km/h；

b：Aaccel=8.0,Adecel=6.0,Vm=60 km/h；

c：Aaccel=6.0,Adecel=4.0,Vm=80 km/h；

d：Aaccel=4.0,Adecel=3.0,Vm=100 km/h；

e：Aaccel=2.6,Adecel=4.5,Vm=120 km/h。

在OMNeT++中實現(xiàn)通信模型，包括信道模型和通信流模型，具體參數(shù)如表2所示。

表2 IEEE 802.11p協(xié)議基本參數(shù)

3 測試及分析

為研究IEEE 802.11p協(xié)議的延遲性和可靠性等受網(wǎng)絡(luò)因素和移動性因素的影響，選取了三個評價參數(shù)[12]，即端到端的延遲EED(end to end delay)[13]、丟包率PLR(packet loss rate)、吞吐量T(throughput)[14]，分別研究beacon的傳輸頻率、車流密度、車輛速度對IEEE 802.11p協(xié)議的性能影響。

3.1 傳輸頻率的影響

beacon頻率對于網(wǎng)絡(luò)端到端延遲影響的仿真測試結(jié)果如圖2(a)所示，當(dāng)傳輸頻率與車輛數(shù)目增加時，延遲隨之增加。在擁有50～150輛車的稀疏網(wǎng)絡(luò)中，端到端的延遲在所有的傳輸頻率下都低于40 ms，整個網(wǎng)絡(luò)延遲較??；隨著車輛數(shù)量的增加，傳輸頻率在10～15 Hz時，網(wǎng)絡(luò)的端到端延遲急劇增大。其原因是隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增加，信道發(fā)生沖突的概率增大,導(dǎo)致端到端延遲增大。

beacon頻率對于丟包率影響的仿真測試結(jié)果如圖2(b)所示，即使在稀疏網(wǎng)絡(luò)(每平方公里內(nèi)車輛數(shù)為50～150輛)拓?fù)浜洼^低傳輸頻率的情況下，丟包率也達(dá)到3%～5%，原因是網(wǎng)絡(luò)頻繁斷開導(dǎo)致數(shù)據(jù)包的丟失。隨著傳輸頻率和車流密度的增大，丟包率依然在上升，原因是網(wǎng)絡(luò)體積的增加，以及單位時間內(nèi)大量的數(shù)據(jù)包傳輸，會造成網(wǎng)絡(luò)連通性增強，但缺少關(guān)于競爭車輛間共同信道的集中協(xié)調(diào)機制，也會造成數(shù)據(jù)包傳輸率下降。當(dāng)傳輸頻率增大到15 Hz時，丟包率在稀疏網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜兔芗W(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠汲^30%。因此在高傳輸頻率下，網(wǎng)絡(luò)不可靠。

beacon頻率對于網(wǎng)絡(luò)吞吐量影響的仿真測試結(jié)果如圖2(c)所示，稀疏網(wǎng)絡(luò)下，即車輛數(shù)為50～100輛時，傳輸頻率在10～15 Hz時，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量達(dá)到最大值，因此高的數(shù)據(jù)包傳輸率能夠?qū)崿F(xiàn)合理的吞吐量，即隨著傳輸頻率的增大，系統(tǒng)吞吐量上升。在車輛數(shù)為300，傳輸頻率在5 Hz時，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量達(dá)到最大值，此時增大傳輸頻率，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量急劇下降。因此網(wǎng)絡(luò)體積和傳輸頻率的共同增加會造成吞吐量嚴(yán)重下降，原因是網(wǎng)絡(luò)擁塞量急劇增大，造成更多的數(shù)據(jù)包丟失。

圖2 beacon頻率與端到端延遲、丟包率及吞吐量的關(guān)系

3.2 車流密度的影響

車流密度對于網(wǎng)絡(luò)端到端延遲影響的仿真測試結(jié)果如圖3(a)所示。當(dāng)車流密度低于350輛/平方公里時，端到端延遲都低于30 ms；當(dāng)車流密度高于350輛/平方公里時，延遲開始上升；當(dāng)車流密度高于450輛/平方公里時，端到端延遲開始急劇上升。原因是當(dāng)前車輛節(jié)點密度下，網(wǎng)絡(luò)連接性好，端到端延遲較小；當(dāng)車輛節(jié)點密度過大時，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，端到端延遲急劇增加。

車流密度對于丟包率影響的仿真測試結(jié)果如圖3(b)所示。當(dāng)傳輸頻率在1～2 Hz之間，車流密度在50～150輛之間時，丟包率都為4%，即此時丟包率受車流密度的影響較小，隨著車流密度的增加，丟包率基本穩(wěn)定。當(dāng)傳輸頻率在4～10 Hz之間時，丟包率隨著車流密度的增加而緩慢增加；當(dāng)傳輸頻率為15 Hz，車輛密度在50～350輛之間時，丟包率隨著車流密度的增加顯著上升。

圖3 車流密度與端到端延遲、丟包率及吞吐量的關(guān)系

車流密度對于網(wǎng)絡(luò)吞吐量影響的仿真測試結(jié)果如圖3(c)所示。在傳輸頻率為1～4 Hz之間，網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨著車流密度的增加而線性增加，且頻率越大，增加的速度越快；在傳輸頻率為8～15 Hz之間，只有在車流密度低于300輛/平方公里時，網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨著車流密度的增加而線性增加，車流密度達(dá)到300輛/平方公里時，網(wǎng)絡(luò)吞吐量達(dá)到最大值，車流密度超過300輛/平方公里時，網(wǎng)絡(luò)吞吐量開始下降，并且傳輸頻率越高，下降越快。

3.3 速度的影響

車輛速度v對于EED影響的仿真結(jié)果如圖4(a)所示。車輛密度相同時，隨著v提高，EED顯著增加。其原因在于：v增加時，車輛節(jié)點的位置信息更新頻率提高，車輛節(jié)點向路側(cè)單元數(shù)據(jù)上傳頻率和路側(cè)單元向其余車輛節(jié)點發(fā)送消息的頻率隨之增加，使得網(wǎng)絡(luò)沖突概率增加；除此之外，v增加時，會頻繁發(fā)生網(wǎng)絡(luò)斷開，使得網(wǎng)絡(luò)水平切換頻率增加，進(jìn)而使得EED增加。但在速度類型c到速度d范圍內(nèi)，EED隨v增加而減小，這是因為道路上車輛速度受實際交通狀況的制約，速度類型a到類型e的實際值與理論值不完全吻合。

車輛速度v對于丟包率PLR影響的仿真結(jié)果如圖4(b)所示。車輛密度相同時，隨著v的增加，丟包率PLR提高。其原因主要是隨著車輛速度的增加，車輛自組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下會頻繁地發(fā)生網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的水平切換，增加了傳輸?shù)难舆t時間；當(dāng)延遲時間超過閾值時，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包的丟失。

圖4 速度類型與端到端延遲、丟包率及吞吐量的關(guān)系

車輛速度v對于網(wǎng)絡(luò)吞吐量T影響的仿真結(jié)果如圖4(c)所示。車輛密度相同時，吞吐量T隨著v的增加而提高，且當(dāng)v在速度d和速度e間時，吞吐量T提高的最快。但在速度c到速度d時，對于車流密度在100～250輛時，網(wǎng)絡(luò)吞吐量T出現(xiàn)下降的情況，其原因是文中選取的速度是最大允許行駛速度。

由上述測試及結(jié)果分析可知：數(shù)據(jù)的傳輸頻率、車流密度和車輛速度均對IEEE 802.11p的端到端延遲和可靠性產(chǎn)生影響。其中網(wǎng)絡(luò)的可靠性表現(xiàn)在丟包率和吞吐量兩個方面。數(shù)據(jù)的傳輸頻率、車輛速度對網(wǎng)絡(luò)的端到端延遲和丟包率成正相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸頻率較低時，其與系統(tǒng)的吞吐量成正相關(guān)，當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸頻率較高時，系統(tǒng)的吞吐量會急劇下降。稀疏網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎碌能囕v速度對系統(tǒng)的吞吐量無明顯影響。稀疏的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳焕诰W(wǎng)絡(luò)的連接，即車流密度增加有助于減少端到端的延遲和丟包率，但高度飽和的車流密度會導(dǎo)致端到端的延遲和丟包率的增加，同時系統(tǒng)的吞吐量下降。

4 結(jié)束語

為了測試評估IEEE 802.11p協(xié)議對于節(jié)點具有高速移動特點的VANETs通信場景的適用性，基于IEEE 802.11p協(xié)議構(gòu)建了高速公路的VANETs通信場景。在設(shè)定該場景中信道模型為Nakagam-m信道衰落模型，通信流量模型為泊松過程的前提下，通過搭建基于Veins的仿真平臺，重點評估分析了IEEE 802.11p協(xié)議中數(shù)據(jù)包傳輸頻率、車流密度和車輛速度對網(wǎng)絡(luò)的延遲、可靠性的影響。仿真結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)因素和移動性因素共同影響IEEE 802.11p的延遲性和可靠性，車輛速度和傳輸頻率對于基于IEEE 802.11p的車聯(lián)網(wǎng)性能影響較大，而車流密度對其性能影響較小，且在低速情況下，車流密度對IEEE 802.11p的車聯(lián)網(wǎng)性能無顯著影響。針對上述研究結(jié)果，下一步應(yīng)重點在長安大學(xué)車聯(lián)網(wǎng)與智能汽車試驗場開展關(guān)于IEEE 802.11p協(xié)議的實際測試印證，進(jìn)而研究IEEE 802.11p協(xié)議針對節(jié)點高速移動性相適應(yīng)的改進(jìn)方法。