C-V2X系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)信道預(yù)測的R-ATB算法

江曉明， 吳 昊， 叢瀅淇， 杜 雪， 方婧茹

(江蘇大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

在ITS(intelligent transportation systems)復(fù)雜道路和時(shí)變無線信道的環(huán)境下，自適應(yīng)交通信標(biāo)ATB(adaptive traffic beacons)預(yù)測算法的應(yīng)用能夠改善當(dāng)前C-V2X(cellular V2X)通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互效果[1].車載終端OBUs(on board units)動(dòng)態(tài)變化的移動(dòng)速度會產(chǎn)生多普勒效應(yīng)下時(shí)間選擇性的通信信道衰落[2].ATB算法基于實(shí)時(shí)信道的狀態(tài)指標(biāo)，調(diào)整交通信標(biāo)的發(fā)送間隔，有助于抑制這種信道衰落對信號傳播質(zhì)量的影響[3].在當(dāng)前ATB算法的理論研究與工程應(yīng)用中，常用方法如下：通過CQI(channel quality indicator)的實(shí)時(shí)預(yù)測，動(dòng)態(tài)調(diào)整C-V2X通信系統(tǒng)的信號發(fā)送功率、信標(biāo)傳輸頻率及OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)子載波帶寬等一些重要的信息化參數(shù)[4].文獻(xiàn)[5]中提出了一種改進(jìn)調(diào)整因子優(yōu)化過程的指數(shù)等效信噪比映射(exponential effective SNR mapping, EESM)算法，優(yōu)化了CQI指標(biāo)的預(yù)測過程；文獻(xiàn)[6]中利用空域?yàn)V波器進(jìn)行多維信道質(zhì)量預(yù)測，建立相應(yīng)映射表，生成CQI指標(biāo)并向發(fā)送端反饋，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對于ATB傳輸速率與發(fā)送功率的控制；文獻(xiàn)[7]中論證了一種基于接收到的信號強(qiáng)度指示建立深度學(xué)習(xí)模型的CQI計(jì)算方案；文獻(xiàn)[8]中針對不同干擾級別的用戶分別判斷CQI，提出一種自適應(yīng)子載波帶寬和功率分配的新型算法；文獻(xiàn)[9]中引入了一個(gè)基于馬爾可夫鏈的LTE(long term evolution)下行信道質(zhì)量模型，研究了一種性能評估方案，并依據(jù)高速公路的試驗(yàn)數(shù)據(jù)論證了根據(jù)CQI模型的自適應(yīng)LTE方案能夠滿足V2X通信.

雖然上述ATB預(yù)測算法有益于相關(guān)C-V2X系統(tǒng)的性能提升，但是，仍然存在著CQI評估指標(biāo)較多、預(yù)測計(jì)算過程復(fù)雜等一些問題.鑒于多普勒頻移的基本原理，即在高速車聯(lián)場景下，OBUs之間的干擾程度和衰落深度都與節(jié)點(diǎn)的速度呈正相關(guān)的數(shù)學(xué)關(guān)系[10]，文中擬引入無線時(shí)變信道下的相關(guān)時(shí)間參數(shù)，形成一種新型的R-ATB預(yù)測算法，以簡化CQI指標(biāo)獲取和評估的過程.進(jìn)而，通過OMNET++網(wǎng)絡(luò)平臺的條件設(shè)定與系統(tǒng)建模，分析和評估這些相關(guān)算法運(yùn)行下系統(tǒng)的時(shí)延和PDR(package delivery ratio)等重要質(zhì)量指標(biāo).

1 C-V2X信道質(zhì)量評估與傳統(tǒng)ATB預(yù)測算法

對于CQI信道質(zhì)量指標(biāo)的預(yù)測，傳統(tǒng)ATB算法采用信標(biāo)間隔參數(shù)I來調(diào)整信標(biāo)發(fā)送的時(shí)間間隔ΔI.I的范圍為[0,1]，由信道質(zhì)量參數(shù)C結(jié)合數(shù)據(jù)效用參數(shù)P求得，計(jì)算式為

I=(1-W)P2+WC2，

(1)

式中：I為C和P的平方的線性組合；C的大小由信道質(zhì)量指標(biāo)CQI決定，且取值越小對應(yīng)信道質(zhì)量越好；效用參數(shù)P則對應(yīng)信標(biāo)優(yōu)先級，取值越高代表信標(biāo)優(yōu)先級越高；W為間隔權(quán)重因子，一般取0.75.獲得參數(shù)I后，ΔI的計(jì)算式為

ΔI=ΔImin+(ΔImax-ΔImin)I，

(2)

式中： ΔImin和ΔImax分別為動(dòng)態(tài)獲取參數(shù)ΔI的最小值和最大值.

傳統(tǒng)CQI質(zhì)量指標(biāo)的評估過程中，質(zhì)量參數(shù)C的計(jì)算至少涉及3個(gè)互補(bǔ)參數(shù)[11]：信道負(fù)載估計(jì)K，傳輸質(zhì)量評估S，信道擁塞程度N.其中，參數(shù)K的獲取需要基于上一段運(yùn)行時(shí)長中觀察到的沖突或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)包數(shù)量；參數(shù)S源于上一段時(shí)長中獲得的平均接收信噪比SNR；擁塞度N則由統(tǒng)計(jì)臨近車輛的近期數(shù)量來預(yù)測.最終，信道質(zhì)量C可由下式計(jì)算：

(3)

式中：wC>1為加權(quán)因子，能夠增加參數(shù)K和S對ΔI預(yù)測值的影響，使ATB算法的自適應(yīng)調(diào)整對于相對惡劣的信道狀態(tài)，能夠更加敏感.傳統(tǒng)ATB預(yù)測算法如圖1所示，其具有較為復(fù)雜的信道質(zhì)量預(yù)測流程，且所需反饋參數(shù)較多，在實(shí)際運(yùn)行中會對數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延與PDR產(chǎn)生負(fù)影響.

圖1 傳統(tǒng)ATB算法間隔參數(shù)所需數(shù)據(jù)與評價(jià)流程

2 相關(guān)時(shí)間計(jì)算與新型R-ATB算法

由圖1可見，傳統(tǒng)ATB算法的CQI預(yù)測依賴實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行，而質(zhì)量參數(shù)C的加權(quán)計(jì)算過程表明，信號傳輸質(zhì)量參數(shù)S是影響其大小的關(guān)鍵因素.高度機(jī)動(dòng)性的車聯(lián)系統(tǒng)中，多普勒頻率偏移是導(dǎo)致接收信噪比SNR變化、進(jìn)而左右信號傳輸質(zhì)量的重要因素.C-V2X通信系統(tǒng)中，車輛與基站間的相對位置、車速及夾角等場景描述[12]，如圖2所示.

圖2 單基站C-V2X場景多普勒效應(yīng)示意圖

圖2中：v為移動(dòng)速度；α為基站信號與行駛方向之間的夾角；λ為載波波長.根據(jù)圖2得到多普勒頻移的計(jì)算式為

(4)

2.1 相關(guān)時(shí)間參數(shù)分析與計(jì)算

多普勒頻移fd的計(jì)算式表明，在信號波長保持不變即信號頻率固定的情況下，車速越快，多普勒頻移越大，無線信道的衰落也越明顯.但是簡單的計(jì)算多普勒頻偏無法表示信道衰落狀況；文中采用相關(guān)時(shí)間參數(shù)，根據(jù)多普勒偏移計(jì)算獲得，能夠更準(zhǔn)確地反應(yīng)實(shí)時(shí)信道衰落指標(biāo).相關(guān)時(shí)間為信道沖激響應(yīng)維持不變時(shí)間間隔的統(tǒng)計(jì)平均值.它表征了時(shí)變信道對信號的衰落節(jié)拍，通過定義信號包絡(luò)相關(guān)度，能夠求得相關(guān)時(shí)間的具體值.據(jù)文獻(xiàn)[13]，設(shè)2個(gè)信號的包絡(luò)為r1(t)和r2(t)，頻率差為Δf=|f1-f2|，則包絡(luò)相關(guān)系數(shù)為

(5)

在無線信道的典型瑞利衰落環(huán)境中，不同頻段信號的包絡(luò)相關(guān)系數(shù)ρr(Δf,τ)的近似表達(dá)式為

(6)

式中：J0(·)為零階Bessel函數(shù).計(jì)算同頻信號相關(guān)時(shí)間RT(relevant time)時(shí)，令Δf=0，并以0.5定義信號的包絡(luò)相關(guān)程度，則

(7)

求解式(7)得

(8)

2.2 R-ATB原理及參數(shù)計(jì)算

根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)通信終端間相對速度V，結(jié)合發(fā)送的載波頻率，由式(8)即可得出相關(guān)時(shí)間.根據(jù)文獻(xiàn)[12]，ATB算法計(jì)算過程中，參數(shù)C的范圍為[0,1]，且C的取值越小，信道質(zhì)量越好，而相關(guān)時(shí)間的大小與信道質(zhì)量正相關(guān)[13]，因此，文中對實(shí)時(shí)相關(guān)時(shí)間RTreal-time取倒數(shù)，再量綱一化，得到RTn.具體計(jì)算方法如下：以當(dāng)前傳輸協(xié)議規(guī)定的最高載波頻率和當(dāng)前道路允許的最大車速代入式(8)，計(jì)算最小相關(guān)時(shí)間RTmin，再取倒數(shù)作為量綱一化分母：

(9)

用RTn代替參數(shù)C，再按式(2)計(jì)算實(shí)時(shí)信標(biāo)間隔時(shí)間.新型R-ATB流程如圖3所示.

圖3 新型R-ATB算法間隔參數(shù)計(jì)算流程與所需數(shù)據(jù)

3 數(shù)值計(jì)算與分析

3.1 間隔參數(shù)取值

設(shè)置車輛移動(dòng)速度范圍為10～120 km·h-1，則Vmax≈33 m·s-1.根據(jù)一般的車聯(lián)網(wǎng)頻譜劃分，取f=5.890 GHz為載波頻率，代入式(8)，得RTmin為0.28 ms.實(shí)時(shí)相關(guān)時(shí)間RTreal-time以同樣的計(jì)算方式，根據(jù)實(shí)時(shí)車速計(jì)算獲得，數(shù)據(jù)效用參數(shù)P取0、0.5、1.0，結(jié)合式(1)、(2)、(9)，計(jì)算不同信息效用的數(shù)據(jù)發(fā)送的間隔參數(shù)I，結(jié)果如圖4所示.

圖4 車速與對應(yīng)間隔參數(shù)

式(1)中，間隔權(quán)重因子W取0.75，圖4中車速為0 km·h-1時(shí)，對應(yīng)的間隔參數(shù)I分別取0、0.062 5、0.250 0.隨著車速增大，間隔參數(shù)相應(yīng)增大，車速取最大值120 km·h-1時(shí)，對應(yīng)的間隔參數(shù)為0.750 0、0.812 5、1.000 0.

3.2 信道與網(wǎng)聯(lián)模型

文中基于OMNET++開源網(wǎng)絡(luò)仿真平臺對R-ATB算法進(jìn)行分析.以Veins框架為基礎(chǔ)，利用集成的GNDE(graphical network description editor)編輯器，建立了如圖2所示典型的單基站車聯(lián)網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)，并采用計(jì)算多普勒損耗的Rayleigh衰落信道建立信道模型.仿真中，信標(biāo)傳輸?shù)妮d波頻率采用C-V2X通信常用頻段的5.890 GHz，使用隨機(jī)泊松分布產(chǎn)生具有3類不同信息效用的、大小均為0.1 Mb的信標(biāo)，平均信標(biāo)發(fā)送頻率為10 Hz，則相應(yīng)數(shù)據(jù)率期望值為1 Mb·s-1.系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定如下：信息效用P取0、0.5、1.0；OBU發(fā)送功率為0.5～1.5 W；信道編碼采用(2，1，3)卷積碼；復(fù)用與調(diào)制方式為OFDM；子載波數(shù)為64；信標(biāo)載波中心頻率為5.890 GHz；天線高度為5 m(RSU)/1.5 m(OBU)；仿真時(shí)長為每次5 min；車輛長度為5 m；子載波內(nèi)調(diào)制編碼方式為16QAM.

3.3 PDR與時(shí)延的數(shù)值分析

對單個(gè)車輛與基站間信標(biāo)傳輸時(shí)的PDR和時(shí)延進(jìn)行分析.車速不同時(shí)，分別仿真靜態(tài)信標(biāo)方案、傳統(tǒng)ATB以及R-ATB，仿真結(jié)果如圖5所示.圖5a中，在車速增大時(shí)，使用靜態(tài)信標(biāo)方案會造成劇烈的PDR下降，而采用ATB算法的動(dòng)態(tài)信標(biāo)方案則明顯具有更好的PDR性能.不同車速下的數(shù)據(jù)表明，文中提出的新型R-ATB算法在一般車速條件下，能夠滿足95%的PDR要求.圖5b表明，隨著車速的增大，各方案時(shí)延均呈現(xiàn)增加的趨勢，且靜態(tài)信標(biāo)方案的時(shí)延增加更為明顯.在設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)條件下，2種ATB算法均能夠顯著降低高速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的平均時(shí)延，并且，R-ATB算法簡化CQI評估過程，使得計(jì)算復(fù)雜度降低，其及時(shí)性略優(yōu)于傳統(tǒng)ATB算法.

圖5 3種方案不同車速下仿真結(jié)果

4 結(jié) 論

文中提出R-ATB算法，利用車速和載波頻率計(jì)算相關(guān)時(shí)間參數(shù)，簡化CQI預(yù)測過程，通過量綱一化的相關(guān)時(shí)間計(jì)算信標(biāo)間隔調(diào)整參數(shù)，減少了CQI預(yù)測過程需要的數(shù)據(jù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度.基于OMNET++平臺的Veins框架建立網(wǎng)絡(luò)模型，對比靜態(tài)信標(biāo)方案、傳統(tǒng)ATB與R-ATB方案對信標(biāo)發(fā)送性能的影響，結(jié)果顯示：R-ATB算法能夠有效減少車輛高速運(yùn)動(dòng)時(shí)，時(shí)變信道衰落帶來的PDR降低；對比傳統(tǒng)ATB算法，R-ATB算法計(jì)算成本更低，CQI預(yù)測更快速，通信時(shí)延更低.