基于資源預(yù)選的車聯(lián)網(wǎng)分布式調(diào)度方案

李亞, 劉瑞鵬

(河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院, 焦作 454000)

隨著科技進(jìn)步和生活水平的提高,車輛成為當(dāng)今和未來必不可少的交通工具,交通擁堵、事故頻發(fā)等問題也日益嚴(yán)重。車聯(lián)網(wǎng)通信是下一代智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems, ITS)一項(xiàng)至關(guān)重要的技術(shù),它不僅具有減少交通事故和提高交通管理效率的潛力,而且為交通、行人提供了一個共享信息的框架,以尋求更經(jīng)濟(jì)、更高效、更安全的行車環(huán)境。LTE-V(long term evolution-vehicle)具有系統(tǒng)容量大、覆蓋范圍廣、通信延遲低等優(yōu)勢[1],且滿足絕大部分的車載業(yè)務(wù)需求,被廣泛認(rèn)為是提升道路安全和交通效率的關(guān)鍵技術(shù)[2]。

LTE-V模式3和模式4區(qū)別在于資源分配方式不同。在模式3中,車輛由基站集中分配通信資源,在模式4中,車輛可以自主選擇無線資源進(jìn)行通信,LTE-V的業(yè)務(wù)可以通過Uu接口或PC5接口傳輸數(shù)據(jù)。由于模式4采用分布式資源調(diào)度方案,鄰近車輛可能會選擇相同的資源傳輸信息,如果多輛車選擇相同的資源就會導(dǎo)致資源碰撞。干擾車輛對接收車輛的干擾會阻礙接收車輛正確接收數(shù)據(jù)包[3],即接收車輛的信噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)不足。如果數(shù)據(jù)包丟失,相關(guān)車輛可能在一段時間內(nèi)無法確定其他車輛的位置、速度等信息,從而威脅道路安全。

目前,國內(nèi)外對車聯(lián)網(wǎng)安全的研究已取得眾多進(jìn)展,文獻(xiàn)[4]提出了一種基于態(tài)勢感知的車聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險評估辦法,能夠全面、準(zhǔn)確地評估車聯(lián)網(wǎng)所遇到的安全風(fēng)險。車聯(lián)網(wǎng)通信的安全性很大程度上取決于合理的資源分配,優(yōu)化資源分配算法是當(dāng)前熱門的研究課題,并且已有眾多文獻(xiàn)改進(jìn)了模式4的資源分配方式。文獻(xiàn)[5]將資源池劃分為基于行車方向的2個子資源池,以降低車輛間的干擾。文獻(xiàn)[6]提出了一種自適應(yīng)資源保留概率方案,車輛根據(jù)信道狀態(tài)靈活地調(diào)整資源保留概率,但效果并不明顯。文獻(xiàn)[7]利用接收信號的自適應(yīng)功率閾值,提出了一種信道擁塞控制算法,以緩解資源沖突和車輛間干擾。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的SPS算法,通過建立Q學(xué)習(xí)模型,確定最佳資源保留概率和重選計(jì)數(shù)器的值,有效提高系統(tǒng)的整體性能。文獻(xiàn)[9]設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)調(diào)制和沖突檢測機(jī)制相結(jié)合的算法,根據(jù)信道負(fù)載和資源保留概率改變調(diào)制順序,有效提高了資源重選的可靠性。文獻(xiàn)[10]將重選計(jì)數(shù)器的值和偏移信息告知其他車輛,以選擇最佳的重選計(jì)數(shù)器的值,緩解多輛車選擇窗口重疊的問題,提高了系統(tǒng)的整體性能。文獻(xiàn)[11]通過在控制信息中添加1 bit表示是否重選資源,一定程度上能夠降低資源碰撞概率,但仍然不確定重選資源位置。

現(xiàn)提出一種基于資源預(yù)選的半持續(xù)調(diào)度方案,提前確定重選資源位置,在最后一次傳輸數(shù)據(jù)包時,以廣播的形式告知其他車輛該預(yù)選資源的位置信息,并在感知過程中,根據(jù)信道負(fù)載情況調(diào)整感知時間和參考信號接收功率強(qiáng)度的加權(quán)方式,緩解多輛車選擇窗口重疊的問題,充分利用其他車輛釋放的資源,降低資源碰撞概率。

1 LTE-V系統(tǒng)模型

1.1 LTE-V時頻資源池

LTE-V的資源池可以劃分為時域資源和頻域資源。每個子幀1 ms,時域上1個0.5 ms時隙和頻域上12個連續(xù)子載波構(gòu)成一個資源塊(resource block, RB)。一個RB的帶寬為180 kHz。同一子幀中的一組RB構(gòu)成LTE-V的子信道(sub-channel, SC),子信道傳輸數(shù)據(jù)和控制信息。數(shù)據(jù)通過傳輸塊(transport blocks, TB)在物理側(cè)鏈路共享信道(physical sidelink share channel, PSSCH)中傳輸,側(cè)鏈路控制信息(sidelink control information, SCI)在物理側(cè)鏈路控制信道(physical sidelink control channel, PSCCH)中傳輸,SCI占用2個RB且和TB在同一子幀中傳輸。LTE-V時頻資源池如圖1所示。

SCI所攜帶信息及其占用數(shù)據(jù)量[12]如表1所示,其中頻率資源位置占用的數(shù)據(jù)量X隨子信道數(shù)量變化。

表1 SCI信息對應(yīng)bit數(shù)Table 1 Number of bits corresponding to SCI information

1.2 模式4資源分配算法

在LTE-V模式4中,規(guī)定使用基于感知的SPS算法進(jìn)行資源分配,當(dāng)車輛V在T時刻選擇資源時,首先對信道感知,T時刻前1 s定義為感知窗口,感知窗口由10個100 ms的感知間隔構(gòu)成,車輛V通過感知信道,篩選出可用資源,并排除同時滿足以下兩個條件的單幀資源[13](candidate single-subframe resource, CSR)。

(1)車輛V正確接收另一輛車的SCI,并在該CSR成功解碼SCI。

(2)該CSR上的參考信號接收功率(reference signal receiving power, RSRP)高于接收功率閾值γ。

排除同時滿足兩個條件的CSR后,篩選出的CSR至少為選擇窗口中所有CSR的20%,如果小于20%,則γ增加3 dB[14],直到篩選出的CSR達(dá)到選擇窗口中所有CSR的20%。

車輛V根據(jù)接收信號強(qiáng)度指示[15](received signal strength indicator, RSSI)的大小將篩選出的CSR排序,并把平均RSSI較低的CSR列為候選資源。平均RSSI越低,其他車輛使用該CSR的概率就越低。RSSI的線性平均值計(jì)算公式為

(1)

式(1)中:Elin為在感知窗口內(nèi)(10個感知間隔)單幀資源(TCSR-100j)RSSI的線性平均值;j為感知間隔,j∈N且1≤j≤10。

候選資源確定后,車輛V在候選資源列表中隨機(jī)選擇CSR,每發(fā)送一次數(shù)據(jù)包重選計(jì)數(shù)器(reselection counter, RC)的值減一。當(dāng)RC的值到達(dá)0時,車輛V根據(jù)資源保留概率P判斷是否重選資源,若不重選資源,則繼續(xù)使用當(dāng)前資源傳輸,否則改變發(fā)射子信道,釋放當(dāng)前資源,當(dāng)資源預(yù)留間隔為100 ms時,車輛V在5～15選擇一個隨機(jī)數(shù)更新RC。SPS算法資源調(diào)度過程如圖2所示,其中T1∈[1,4] ms,T2∈[20,100] ms。

圖2 SPS算法過程Fig.2 SPS algorithm process

1.3 問題描述

模式4資源分配方案雖然已經(jīng)引入了感知過程,可以通過感知確定資源的使用情況,但仍不確定重選資源的位置。當(dāng)多輛車的選擇窗口重疊,它們可能擁有相同的候選資源,如果多輛車選擇相同資源就可能發(fā)生資源沖突。在車流密度較高的場景中,資源沖突將更加嚴(yán)重,由于SPS的特性,兩輛車一旦發(fā)生資源碰撞,碰撞事件將持續(xù)多個時間間隔。

半持續(xù)調(diào)度算法還可能導(dǎo)致車輛對最佳候選資源的誤判,例如,車輛A在T時刻重選資源,在長達(dá)1 s感知過程中,車輛B改變發(fā)射子信道,釋放了CSR,因?yàn)樵揅SR被使用時的RSSI過高,RSSI的平均值將會很大,那么車輛A誤以為其他車輛正在使用該資源,因此不會將車輛B釋放的資源列為候選。類似地,在感知窗口內(nèi)未被任何車輛使用的CSR,恰好在T之前已被其他車輛選擇,因?yàn)樵揅SR未被使用時的RSSI過低,RSSI的平均值將會很低,車輛A選擇該CSR作為候選資源。

這些示例說明了在較長的感知窗口使用RSSI線性平均可能導(dǎo)致資源碰撞等問題。

2 資源預(yù)選方案系統(tǒng)模型

為了降低多輛車選擇相同資源的概率,緩解RSSI被大幅評估等問題,設(shè)計(jì)了一種資源預(yù)選方案,包含以下兩個步驟。

步驟1車輛在RC=1時根據(jù)資源保留概率P判斷是否重選,若需要重選,提前確定預(yù)選資源,并在RC=0的傳輸中將預(yù)選資源與當(dāng)前使用資源的時間間隔信息添加到SCI中。

步驟2在感知過程中,根據(jù)信道繁忙比(channel busy ratio, CBR)調(diào)整感知窗口大小和RSSI的加權(quán)方式。CBR[16]定義為資源池中RSSI測量值超過配置閾值的子信道占比。

提出的資源預(yù)選方案步驟1在車輛RC=1時判斷是否需要重選,若重選,提前確定預(yù)選資源位置。車輛完成一次傳輸后RC到達(dá)0,將車輛在RC等于0時傳輸所使用的CSR與預(yù)選CSR的時間間隔添加到SCI?？紤]到車輛最大選擇窗口為100 ms,SCI中至少有7位未使用[17],因此選取SCI中未使用字段指示預(yù)選資源位置。

步驟1需要將CSR按照時間順序添加索引。例如,車輛RC=0使用CSR10傳輸,那么與預(yù)選資源CSR90時間間隔為80 ms,轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制“1 010 000”,即將此7 bit表示的時間間隔添加到SCI中,以指示預(yù)選資源的相對位置。如果其他車輛成功接收到RC=0車輛的數(shù)據(jù)包,根據(jù)添加在SCI中的時間間隔信息,可以判斷RC=0車輛預(yù)選資源位置,則其他車輛在重選資源時不會將該預(yù)選資源列為候選。因此,降低了多輛車選擇相同資源的概率。步驟一示意圖如圖3所示。

圖3 步驟1示意圖Fig.3 Schematic diagram of step 1

步驟1雖然已經(jīng)確定了重選資源位置,但在車輛密度較高時,大部分資源已經(jīng)被占用。因此,RC=0的車輛在選擇資源前需檢測預(yù)選資源是否被其他車輛占用,若其他車輛占用該預(yù)選資源,則RC=0的車輛需要重新對信道感知再次重選資源。

為了進(jìn)一步提高消息傳輸?shù)目煽啃?降低對最佳CSR的錯誤估計(jì)。步驟2根據(jù)當(dāng)前車輛感知到的CBR調(diào)整感知窗口大小和RSSI的加權(quán)方式。當(dāng)車輛感知到當(dāng)前信道擁塞程度較小時,對感知窗口內(nèi)最近感知的RSSI分配更大的權(quán)值,而對較早感知的RSSI分配更小的權(quán)值,即對RSSI指數(shù)加權(quán)平均。當(dāng)車輛感知到當(dāng)前信道擁塞程度較大時,信道負(fù)載較高,占用了更多的CSR,在這種情況下,附近車輛會產(chǎn)生更多的干擾,必須盡可能地排除附近車輛使用的CSR,因此縮短感知窗口,避免多輛車的選擇窗口重疊,并對感知間隔靠后的功率樣本采用指數(shù)加權(quán)平均。

感知過程中RSSI最新的值與子信道選擇更相關(guān),因?yàn)樗鼈兇砹水?dāng)前和短期的利用模式,對最近感知間隔的RSSI分配更大的權(quán)值,可以充分利用其他車輛已經(jīng)釋放CSR,有效降低車輛對最佳CSR錯誤估計(jì)的概率。對過去10個感知間隔的RSSI采用指數(shù)加權(quán)公式計(jì)算,表達(dá)式為

(2)

式(2)中:α為指數(shù)加權(quán)因子,當(dāng)α=1時,計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)中的線性平均值,感知窗口的大小取決于j的值。資源預(yù)選方案步驟2根據(jù)CBR采取相應(yīng)措施如表2所示。

表2 信道擁塞等級劃分對應(yīng)措施Table 2 Corresponding measures for channel congestion classification

設(shè)置指數(shù)加權(quán)因子α=0.4。資源預(yù)選方案流程圖如圖4所示,當(dāng)車輛RC到達(dá)1且需要重選資源時執(zhí)行以下步驟。

圖4 資源預(yù)選方案流程圖Fig.4 Flow chart of resource preselection scheme

資源預(yù)選方案步驟2可以避免資源的RSSI被大幅評估的情況,一定程度上緩解多輛車選擇窗口重疊的問題,并能夠有效利用釋放的資源。j=6時,取后5個感知間隔的指數(shù)加權(quán)平均RSSI的示意圖如圖5所示。

圖5 取后5個感知間隔的指數(shù)加權(quán)平均RSSI Fig.5 The exponential weighted average RSSI of the last five perceptual intervals

本文方案可有效降低SPS算法中資源碰撞概率。車輛A在RC=1時通過資源保留概率P判斷是否需要重選資源,若需要,提前進(jìn)入預(yù)選,并在RC=0的傳輸中,將當(dāng)前資源與預(yù)選資源的時間間隔添加到SCI。其他車輛接收到車輛A發(fā)送的數(shù)據(jù)包并成功解碼SCI,就可以獲取SCI中的時間間隔信息,確定該預(yù)選資源位置,這些車輛在重選時不會將車輛A預(yù)選的資源列為候選。

若其他車輛占用了該預(yù)選資源,車輛A需要對信道重新感知,根據(jù)信道擁塞程度調(diào)整感知窗口大小和RSSI的加權(quán)方式,充分利用其他車輛釋放的資源,降低對最佳資源錯誤估計(jì)的概率,有效緩解在車輛密度較大時的資源碰撞問題。

3 仿真結(jié)果分析

通過MATLAB對所提出的方案進(jìn)行仿真,本文方案(步驟1和步驟2)將與標(biāo)準(zhǔn)中基于感知的SPS算法、RSSI指數(shù)加權(quán)算法、資源隨機(jī)分配算法和本文方案僅執(zhí)行步驟1的仿真結(jié)果進(jìn)行對比。交通環(huán)境選取雙向六車道、車流密度較大的公路場景,路長2 km,車輛的平均行駛速度為75 km/h。LTE-V業(yè)務(wù)選取基本安全信息[18](basic safety message, BSM),車輛以廣播的形式將車速、車輛加速度、位置、車間距離和路況等基本的安全信息周期性地發(fā)送給其他車輛。仿真參數(shù)如表3所示。

表3 仿真參數(shù)Table 3 Simulation parameter

選取數(shù)據(jù)包接收率、更新時延的累積分布函數(shù)和數(shù)據(jù)生存時間的累積分布函數(shù)(cumulative distribution function, CDF)作為主要評價指標(biāo)。

(1)數(shù)據(jù)包接收率[20](packet reception ratio, PRR),定義為成功接收的數(shù)據(jù)包數(shù)量與全部數(shù)據(jù)包數(shù)量的比值,計(jì)算公式為

(3)

式(3)中:Nsuccess為成功接收的數(shù)據(jù)包數(shù)量;Ntotal為全部數(shù)據(jù)包數(shù)量。

(2)更新時延(update delay, UD),定義為成功接收2個數(shù)據(jù)包的時間間隔,計(jì)算公式為

tu=tn+1-tn

(4)

式(4)中:tn+1為第n+1次接收數(shù)據(jù)包的時刻;tn為第n次接收數(shù)據(jù)包的時刻。UD描述如圖6所示。

圖6 更新時延、端到端時延和數(shù)據(jù)生存時間示意圖Fig.6 Schematic diagram of update delay, end to end delay and data age

(3)數(shù)據(jù)生存時間(data age, DA),定義為接收車輛成功接收數(shù)據(jù)包時,與上一次成功接收的數(shù)據(jù)包的生成時間的時間間隔,計(jì)算公式為

td=tu+te

(5)

式(5)中:te為端到端時延,即數(shù)據(jù)包生成到數(shù)據(jù)包被成功接收的時間間隔。DA描述如圖6所示。

5種資源分配方案的PRR仿真結(jié)果如圖7、圖8所示。PRR隨車間距離增大而降低,這是因?yàn)楦蓴_和噪聲變大,接收車輛的信噪比不足,導(dǎo)致無法正常接收數(shù)據(jù)包。由于車流密度較大,資源重選引起的資源碰撞問題更加嚴(yán)重,PRR下降趨勢更快。圖7中車輛發(fā)送數(shù)據(jù)包大小為300 Bytes,圖8中車輛發(fā)送數(shù)據(jù)包大小為190 Bytes。與標(biāo)準(zhǔn)中半持續(xù)調(diào)度算法相比,本文方案在車間距離200 m發(fā)送300 Bytes數(shù)據(jù)包時,PRR可提升12%;車間距離300 m發(fā)送190 Bytes時,PRR可提升15%,RSSI指數(shù)加權(quán)算法的PRR提升9%。資源隨機(jī)分配算法PRR始終最差,車輛隨機(jī)選擇資源,很容易造成資源沖突。

圖7 5種方案的PRR對比(300 Bytes)Fig.7 PRR comparison of five schemes(300 Bytes)

圖8 5種方案的PRR對比(190 Bytes)Fig.8 PRR comparison of five schemes(190 Bytes)

需要注意的是,僅執(zhí)行本文方案步驟1,PRR提升并不明顯,因?yàn)樵谲嚵髅芏容^高時,資源池中大部分資源已被其他車輛占用,即使確定了預(yù)選資源位置,預(yù)選資源很可能已經(jīng)被其他車輛使用,則需要重新對信道感知選擇資源,但是當(dāng)車輛選擇資源前成功解碼SCI,獲取到其他車輛預(yù)選資源位置,則不會將該資源作為候選,這在一定程度上降低資源碰撞概率。

本文方案步驟2恰好彌補(bǔ)步驟1的不足,步驟2采取的措施降低了對最佳資源的錯誤估計(jì),有效避免多輛車的選擇窗口重疊,提升資源利用率,在選擇資源時為車輛提供相對充足且最佳的候選資源。與其他4種方案相比,本文方案的PRR得到明顯提升。

資源隨機(jī)分配算法更新時延在0.15 s內(nèi)僅達(dá)到67.2%,性能始終最差,因此本文方案在時延指標(biāo)上不再與其對比。數(shù)據(jù)包大小為300 Bytes,車間距離200 m時,4種分配方案的更新時延和數(shù)據(jù)生存時間的累積分布函數(shù)如圖9、圖10所示。更新時延反應(yīng)接收車輛獲取信息的準(zhǔn)確程度,更新時延收斂越快,獲取鄰居信息的準(zhǔn)確度越高。數(shù)據(jù)生存時間包括更新時延和端到端時延。

圖9 4種方案更新時延的累積分布函數(shù)對比Fig.9 Comparison of cumulative distribution function of update delay of four schemes

圖10 4種方案數(shù)據(jù)生存時間的累積分布函數(shù)對比Fig.10 Comparison of cumulative distribution function of data age of four schemes

由圖9可知,本文方案更新時延在0.15 s內(nèi)達(dá)到98.2%,0.2 s內(nèi)達(dá)到99.2%,SPS方案更新時延在0.15 s內(nèi)達(dá)到97.7%,0.2 s內(nèi)達(dá)到98.5%。由圖10可知,本文方案數(shù)據(jù)生存時間在0.2 s內(nèi)達(dá)到98.9%,SPS方案數(shù)據(jù)生存時間在0.2 s內(nèi)達(dá)到98.3%,本文方案的時延指標(biāo)收斂速度更快,時延更低,且與PRR性能有關(guān),本文方案的PRR性能均優(yōu)于其他方案,因此更新時延和數(shù)據(jù)生存時間性能也最好。與其他3種方案相比,本文方案保證更低的通信時延,提高了傳輸?shù)挠行浴?/p>

4 結(jié)論

(1)建立LTE-V系統(tǒng)資源分配模型,分析并指出了標(biāo)準(zhǔn)中半持續(xù)調(diào)度方案存在的問題,即資源重選的不確定性和最佳候選資源的錯誤估計(jì)。

(2)提出了資源預(yù)選方案,通過在SCI中添加信令,指示預(yù)選資源的相對位置,并在感知過程中,根據(jù)信道擁塞程度調(diào)整感知窗口大小和參考信號接收功率強(qiáng)度的加權(quán)方式,降低資源碰撞概率,提升了資源利用率和通信的可靠性。

(3)通過仿真驗(yàn)證,資源預(yù)選方案具有更低的通信延遲和更高的數(shù)據(jù)包接收率,性能明顯優(yōu)于半持續(xù)調(diào)度方案,在車流密度較高的場景下為車輛提供合理的資源分配方式,適用于動態(tài)環(huán)境下高可靠低時延的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,可以為LTE-V資源分配提供參考,具有一定的應(yīng)用價值。