車載網(wǎng)拓?fù)溲莼Ｐ头治?/h1>

2022-07-04 07:10:32陳浩

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關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>連通性車載

陳 浩

（中興通訊股份有限公司天津分公司，天津 300199）

1 引 言

當(dāng)今低碳生活和低能耗已成為熱門話題，以提高道路利用率為目標(biāo)的“綠色交通”也越來越被人們所期待。隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和車輛的迅速普及，由車與車之間互聯(lián)和車與路之間互聯(lián)為基本體系結(jié)構(gòu)的車載網(wǎng)（VANET）也受到越來越多的關(guān)注。車載網(wǎng)利用安裝在車上的無線通信設(shè)備記錄并發(fā)送數(shù)據(jù)。通過對無線數(shù)據(jù)的分析，可提高道路交通安全和效率，進(jìn)而進(jìn)行車輛預(yù)警和道路規(guī)劃管理[1]。近年來VANET的實際應(yīng)用層出不窮。早在1999年，美國聯(lián)邦通信委員會（FCC）就制定了專用短距離通信（DSRC）[2]的標(biāo)準(zhǔn)，以支持車輛之間以及車輛與路邊通信設(shè)施之間的通信。最近，IETF提出了最新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（基于IEEE802.11的WAVE），也出現(xiàn)了更多的研究社區(qū)，如VII[3]和C2C-CC[4]。目前研究成果的主要著重于基礎(chǔ)設(shè)施、MAC協(xié)議、路由等方面，對車載網(wǎng)整體宏觀特性研究較少。本研究以車載網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼攸c(diǎn)入手，嘗試建立改進(jìn)模型，并結(jié)合仿真分析驗證模型的正確性和有效性。

2 研究熱點(diǎn)和相關(guān)工作

對車載網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ偷难芯恐饕性诠?jié)點(diǎn)運(yùn)動模型上。較有代表性的有隨機(jī)運(yùn)動模型及節(jié)點(diǎn)運(yùn)動模型。其中隨機(jī)運(yùn)動模型更能反映節(jié)點(diǎn)的移動行為，它在收集了大量節(jié)點(diǎn)的軌跡數(shù)據(jù)之后會進(jìn)一步提高真實性。

隨機(jī)運(yùn)動模型具有易建模易分析的特點(diǎn)，因此在過去十幾年中涌現(xiàn)出來很多同類的模型。例如隨機(jī)行走移動模型（R andom walk mobility model）[5]，是早期最簡單的移動模型之一。還有例如Random Waypoint[6-7]模型，它假設(shè)節(jié)點(diǎn)在運(yùn)動前都均勻分布在一個有邊界的區(qū)域內(nèi)，也以簡易著稱。它們的共同特點(diǎn)是需要考慮時空依賴、地理限制、路徑選擇、交叉口管理等方面。對車載網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型做出更整體化的考慮，就需要轉(zhuǎn)換思考的角度。其中，有無障礙物、外部影響、交叉路口管理等，將被統(tǒng)一為一個宏觀的因素——速度，即是說這些因素會影響速度，而速度會影響網(wǎng)絡(luò)密度，網(wǎng)絡(luò)密度會影響網(wǎng)絡(luò)的整體拓?fù)湫再|(zhì)。

3 車載網(wǎng)整體拓?fù)溲莼?guī)律

以上海市實際交通數(shù)據(jù)為例展開研究。如圖1所示為某日8:00和15:30這兩個時刻的上海車輛動態(tài)分布圖。圈出的范圍代表城市中心區(qū)域。對比可見，時間段對車輛（節(jié)點(diǎn)）分布影響很大，早高峰階段車流多從郊區(qū)前往中心城區(qū)，下午車輛大多集中在中心城區(qū)。從節(jié)點(diǎn)的時間分布來分析，可知對車載網(wǎng)來說，城市區(qū)域的不同會造成速度區(qū)間的不同，速度區(qū)間的不同影響區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)密度，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的連通性，最后影響網(wǎng)絡(luò)連接的鄰接矩陣。

圖1 上海車輛動態(tài)分布圖

以8:00時刻為例，連通半徑與連通率的關(guān)系如圖2所示。通信半徑為R=400 m的條件下8:00到20:00時段內(nèi)整點(diǎn)時刻連通率的變化情況如圖3。

圖2 8:00時刻不同通信半徑下的連通率

圖3 400 m通信半徑條件下不同時刻連通率

由圖2可知，網(wǎng)絡(luò)連通率在通信半徑400 m以下到400 m的過程中有一個快速跳躍，而在達(dá)到400 m以后，雖然通信半徑持續(xù)增大，但并不能引起連通率的大幅度增加。這說明R=400 m處是連通率變化的頂峰，因此選用400 m這個條件進(jìn)行拓?fù)涮匦苑治?。從圖3中還可以看出，一天當(dāng)中主要時刻的連通率變化起伏并不大，基本維持在50%～60%之間。因此，總體來看，與區(qū)域固定的情況不同，保持通信半徑不變的情況下，拓?fù)錉顟B(tài)的變化不應(yīng)該影響連通性的變化，這也是動態(tài)演化模型設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)。

4 車載網(wǎng)拓?fù)溲莼Ｐ蜆?gòu)造與驗證

4.1 構(gòu)造方法

在增長階段，采用加點(diǎn)和區(qū)域內(nèi)部加邊的方法：以概率p1增加一個新節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行區(qū)域內(nèi)連接。首先在已存在的區(qū)域隨機(jī)選擇一個區(qū)域，將新節(jié)點(diǎn)加入其中，并在區(qū)域內(nèi)部與已知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行m次連接（m≤m0）。這一步驟是在模擬車輛進(jìn)入某一城市區(qū)域所造成的與該區(qū)域內(nèi)其他車輛之間的通信連接情況。

區(qū)域間連接，是以概率p2在已有區(qū)域中隨機(jī)選擇一個區(qū)域，并和其他已經(jīng)存在的區(qū)域之間建立m1次連接。首先，隨機(jī)選取一個區(qū)域，然后在其內(nèi)部找到主節(jié)點(diǎn)作為邊的一端。邊的另一端位于另一個隨機(jī)選取的區(qū)域中，仍然找到其區(qū)域主節(jié)點(diǎn)并作為邊的另一端，如此重復(fù)m1次。

在減少階段，先去點(diǎn)：以概率p3隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)中某一個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行刪除，與之相連的所有連接也均被刪除，表示車載網(wǎng)中車輛離開固定區(qū)域或者由于通信線路的問題導(dǎo)致的車輛無法通信。隨后是去邊：概率p4隨機(jī)刪除w條邊，表示環(huán)境的惡劣變化所引起的鏈路狀態(tài)不穩(wěn)定。

在總體連接上，對每一個時間步t有選擇地進(jìn)行如下演化過程：先以概率p1添加一個新節(jié)點(diǎn)并在區(qū)域之內(nèi)進(jìn)行連接；再以概率p2進(jìn)行區(qū)域間的優(yōu)先連接；最后，以概率p5隨機(jī)選擇出一定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)并在這些節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)之間增加一定數(shù)量的邊。

4.2 模型驗證

模型的網(wǎng)絡(luò)演化模擬圖形如圖4所示?？梢院芮逦目吹剑⒌膭討B(tài)演化模型可以很好地分析節(jié)點(diǎn)的演化規(guī)律，也就是網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浞像R太效應(yīng)，連通性越強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)所能獲得的鏈接數(shù)量越大。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑霈F(xiàn)較多小區(qū)域聚集的現(xiàn)象，和前期研究工作[8]所驗證的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)是非常一致的，這也驗證了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼Ｐ偷恼_性。

圖4 模型的網(wǎng)絡(luò)演化模擬圖形

網(wǎng)絡(luò)系數(shù)變化對應(yīng)連通率的規(guī)律性如圖5所示。從連通性分析中可以看到，改變對應(yīng)的連接數(shù)，連通率動態(tài)變化不大，這與上述圖4中不同時刻連通性的情況是非常吻合的。

圖5 網(wǎng)絡(luò)系數(shù)變化對應(yīng)連通率分析

5 結(jié)束語

研究基于真實城市出租車車載網(wǎng)數(shù)據(jù)，在分析網(wǎng)絡(luò)整體分布特點(diǎn)和連通性的基礎(chǔ)上，嘗試建立起一套車載網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼Ｐ?，并由此分析拓?fù)溲莼Ｐ偷恼_性和有效性，對于多區(qū)域車載網(wǎng)動態(tài)拓?fù)淠Ｐ脱芯坑薪梃b意義，也提供了一種針對車載網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦匝芯康乃悸?。后續(xù)研究中，可根據(jù)已經(jīng)驗證的城市車載網(wǎng)內(nèi)聚和耦合特點(diǎn)來分析車載網(wǎng)更多的網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)，進(jìn)而得出精度更高的通用車載網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)演化模型。

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