軟件定義車聯網的數據轉發機制

楊志偉，陳昊亮，張 波，吳麗娟，吳維剛

(1.仲愷農業工程學院 計算科學學院，廣州 510225； 2.中山大學 數據科學與計算機學院，廣州 510006；3.國家電網 萊蕪供電公司，山東 萊蕪 271100)

(*通信作者電子郵箱wuweig@mail.sysu.edu.cn)

軟件定義車聯網的數據轉發機制

楊志偉1，陳昊亮2，張 波3，吳麗娟3，吳維剛2*

(1.仲愷農業工程學院 計算科學學院，廣州 510225； 2.中山大學 數據科學與計算機學院，廣州 510006；3.國家電網 萊蕪供電公司，山東 萊蕪 271100)

(*通信作者電子郵箱wuweig@mail.sysu.edu.cn)

針對現有車聯網(VANET)中數據轉發效率低的問題，提出了軟件定義網絡(SDN)的數據轉發機制。首先，設計了軟件定義車聯網的分層次網絡模型，該模型由局部控制器和車輛組成，實現控制與數據轉發分離，具有可擴展性、獨行性等特點；其次，設計了車輛路由轉發機制，該機制采用動態規劃和二分搜索的方法，以實現高效的數據轉發；最后，通過仿真驗證，對比無線自組網按需平面距離向量路由(AODV)、目的節點序列距離矢量路由(DSDV)、動態源路由(DSR)和最優鏈路狀態路由(OLSR)算法，所提的數據轉發機制在傳遞成功比上提高大約100%，而端到端延遲時間降低大約20%。實驗結果表明，軟件定義車聯網的數據轉發機制能夠提高路由轉發效率、減小延遲。

軟件定義網絡；車聯網；路由；數據轉發；二分搜索

0 引言

近年興起的車載自組織網絡原是移動自組織網絡的一個分支，隨著IEEE802.11p[1]、IEEE1609[2]等標準的起草以及逐步確立，車載自組織網絡逐漸從移動自組織網絡中獨立出來。車聯網(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)是由車輛與路邊基礎單元組成的車載網絡，是以車載自組織網絡為基礎的多跳混合無線網絡。與其他無線網絡相比，如移動自組織網絡、無線傳感器網絡、無線網狀網絡等，車聯網具有網絡規模大、網絡拓撲受限、節點移動可預測性等特征，因此車聯網中的路由與轉發是一個難點，如何設計具備良好的動態自適應性、高可靠性、高可擴展性的路由算法是車聯網研究的一個重點。

目前常用的移動自組織網絡路由協議有最優鏈路狀態路由(Optimized Link State Routing, OLSR)協議、目的節點序列距離矢量路由(Destination Sequenced Distance Vector routing, DSDV)協議、無線自組網按需平面距離向量路由(Ad Hoc On-demand Distance Vector routing, AODV)協議和動態源路由(Dynamic Source Routing, DSR)協議。在OLSR[3]中，節點是通過定期廣播Hello包互相發現的，因而運行OLSR算法的節點并不能馬上知道鏈接的斷開，因此在模擬城市路況的密集路段上OLSR的性能非常不理想[4]。而DSDV[5]采用了Bellman-Ford算法尋路防止出現路由環，還采用了增量更新的方法更新路由信息，提高了尋路效率并減少了網絡開銷。然而DSDV并不能及時發現鏈路狀態的更新，同樣不適合在動態性高的車聯網使用[6]。在AODV[7]中，節點則是通過動態維護一張路由表來實現路由，然而在動態性高的網絡上，路由表的信息很快就失效，AODV需經常重新找路。DSR則是更加純粹的需求驅動型路由協議[8-9]，它采用一種名為“源路由”的路由方式[10]，每個節點只知道通往目標的下一跳是哪個節點，而不知道整條路經的節點，然而路由存儲在路由緩存上，并會被加在每一個發送的數據包的包頭上。因此DSR的實現、發送開銷都更大。有不少學者設計車聯網路由中考慮車輛移動速度及位置[11]、概率論統計[12]、特殊車輛節點等因素[13]，然而都不能滿足車載網高動態性的需求。

軟件定義網絡(Software-Defined Network, SDN)是近年來興起的路由技術，主要應用在有線網絡[14]，以提高其網絡帶寬的利用率。近幾年來，軟件定義無線網絡方面的研究逐漸成為熱點[15]，在多跳無線自組織網中，文獻[16]設計了基于SDN的路邊單元車載云，包含了OpenFlow控制器、云控制層和云資源管理，而數據傳輸包括了物理數據層面和抽象控制層面。文獻[17]設計了軟件定義無線網的編程抽象模塊，包括狀態管理、資源配置、網絡監控和網絡重配置。而文獻[18]則針對無線融合網絡中的問題設計了抗災網絡，該網絡使用了SDN技術去自動選擇狀態好的網絡連接，然后通過周期性監測這些網絡連接上節點的網絡狀態，確定路由所經過的節點。雖然軟件定義無線網絡相關研究不少，然而SDN在車聯網中應用研究不多。

SDN能夠更好地實現網絡資源的彈性分配和控制，在可擴展性、效率等方面都有明顯的優勢，這些技術優勢正符合車載網絡在節點移動性、網絡動態性、網絡規模等方面的特征和需求，因而在車聯網中引入SDN的思想能夠更好地解決車聯網目前存在的難點。特別是SDN基于控制器的這種集中式管控思想，可以解決車聯網無中心、多變化導致的節點協同困難。然而SDN主要在有線網絡中應用，其體系結構考慮的是有線鏈接、固定設備的情況，網絡拓撲穩定。而車聯網基于車與車(Vehicle-to-Vehicle, V2V)和車與路邊(Vehicle-to-Roadside, V2R)單元通信組成的動態性強的無線網絡，拓撲動態變化是一般的SDN未考慮的問題。這是在車輛網中應用SDN的主要挑戰，也正是本文工作的主要目標。自組織網絡中采用SDN技術已經有一些工作[15-18],也是在動態拓撲下進行SDN實現。

為了滿足車聯網特性，把每條路段看成一個邏輯鏈路，整個車聯網看成由多個邏輯鏈路組成的網絡，而局部控制器負責維護鏈路的穩定性。車聯網雖然網絡拓撲動態性強，然而在每條路段中，可以選擇出相對穩定的車輛，由這些車輛負責流數據的轉發，局部控制器負責這些車輛的選擇策略和維護，提高數據通信的可靠性。

因此，本文提出了軟件定義車聯網的數據轉發機制，本文的主要貢獻包括：1)設計了軟件定義車聯網的分層次網絡模型，該模型由局部控制器和車輛組成，實現控制與數據轉發分離，具有可擴展性、獨行性等特點；2)設計了車輛路由轉發機制，該機制采用動態規劃和二分搜索的方法，以實現高效的數據轉發；3)通過仿真驗證了本文設計的機制具有更好的效果。

1 系統模型

要把SDN引用到車聯網中，首先需要設計軟件定義車聯網的網絡模型，軟件定義車聯網網絡模型如圖1所示，具體假設如下：

1)整個車聯網分成多個路段，每個路段都有一個局部控制器，局部控制器的通信范圍能夠覆蓋整條路段，不同局部控制器負責的區域相互不重疊。

2)每個路段上有多個車輛，每輛車具有一定的通信范圍，車輛只能和通信范圍內的其他車輛進行數據分發，而不在通信范圍內的車輛只能通過多跳轉發實現數據路由。每個車輛知道自身周圍鄰居車輛的ID和位置。

圖1 軟件定義車聯網的網絡模型

3)車輛進入局部控制器通信范圍內，能夠發現其所在區域的局部控制器，車輛和局部控制器進行通信，車輛和局部控制器之間只能進行控制信息通信，局部控制器不能幫車輛進行數據轉發。

4)局部控制器能夠知道其通信范圍內每輛車的ID、位置以及運動速度，并動態維護一個車輛信息表，該信息表保存當前時間內位于其控制區域的車輛基本信息。

5)系統使用IEEE802.11p中指定的控制信道(Control CHannel, CCH)Ch.178發送路由協議控制信息，使用IEEE802.11p中指定的六條服務信道(Service CHannel, SCH)中的一條傳送數據信息。

2 軟件定義車聯網的數據轉發算法

2.1 協議概述

每輛車會定時發送Hello包給其范圍內的局部控制器，報告自己的地理信息，當局部控制器收集到來自自己的控制區域的Hello包后，會將車輛信息加入對應控制區域的車輛信息表中，并根據車輛信息表的信息以及控制區域的范圍，返回AckHello包，AckHello內包含該車輛的地理信息以及車輛所在的控制區域的范圍信息。車輛可以根據這些信息，判斷是否需要再次發送Hello包，更新控制器所掌握的自己的地理信息，確?？刂破鲗ψ约旱奈恢妙A測誤差在預設的范圍內。車輛也可以根據這些信息，判斷自己是否已經脫離了一個控制器的控制，重新定時發送Hello包直到下一個控制器返回AckHello包。

每個局部控制器為它所控制的控制區域維護一個車輛信息表，車輛信息表保存了其控制區域所有車輛的信息。當局部控制器收到來自所在控制區域的車輛發來的Hello包時，會更新車輛信息，當車輛離開控制區域時，車輛信息將從車輛信息表中刪除。局部控制器所維護的信息包括以下幾項：

1)定位信息，包括位置、速度；

2)選路過程中動態規劃時所產生的臨時變量，包括下一跳ID以及最小跳數；

3)車輛的“欽點”結果，指代這輛車是否被選擇為轉發車；

4)不轉發列表，僅當車輛為轉發車時有意義，該轉發車將被要求不轉發在不轉發列表中的車發來的所有數據包，用以防止廣播風暴。

2.2 數據轉發車輛選擇算法

2.2.1 算法描述

局部控制器根據其維護的車輛信息，選擇進行信息轉發的車輛，其數據轉發車輛選擇算法可分為三個步驟：確定二份查找的搜索區間，進行二分查找，根據結果選擇轉發車輛形成轉發鏈。

1)確定二份查找的搜索區間。

二份查找算法能高效地在區間中找出符合條件的結果。為此需要先確定搜索區間。區間的下界為0，代表不能建立任何的鏈接。算法的上界是目前有可能選出的最穩定的轉發鏈可能維持的最長時間。這個時間由逗留在首保護區間最久的車輛的逗留時間確定，因為在這個時間之后，首保護區間中原有的車輛已經全部離開首保護區間，必須重新在首保護區間選擇出轉發車，以保證路段之間的通達性。

2)二分查找。

根據確定的搜索區間，計算中值mid，然后計算在當前控制區域內是否存在一條能維持mid時間以上的轉發鏈，如果能，則更新區間下界為中值mid，否則更新區間上界為中值mid，然后根據區間范圍計算新的中值，循環計算，直到區間長度小于預先設定的σ，結束二分查找。

為了確定控制區域內是否存在一條能維持x時間以上的轉發鏈，本文采用動態規劃的方法為控制區域內的每一輛車計算若作為轉發車時的下一跳ID(next_id)以及最小跳數(minhop)。轉移方程如下：

next_idi,minhopi=

(1)

其中CHL(i,j,x)函數的計算如下：

vi、vj為車i、車j在當前控制區域的速度，di、dj為車i、車j在當前控制區域的距離。當車i、車j與時間x滿足以下關系時CHL(i,j,x)的值為真，不滿足則為假。

a)dj-di

//當前車i與車j能通信；

b)di+vi*x

//x秒后車i仍在當前控制區域；

c)dj+vi*x

//x秒后車j仍在當前控制區域；

d)|di+vi*x-dj+vi*x|

//x秒后車i與車j能通信；

e)minhopj+1

//使用車j作為下一跳點比當前的選擇更佳。

在計算開始之前，除能在尾保護區間的逗留長于x時間的車初始化minhop=1外，所有車都初始化為minhop=INF；而所有車都初始化為next_id=null。

在對路段中所有車輛完成計算后，若能在首保護區間中找到有車輛的minhop

3)根據結果選擇轉發車輛。

如果區間下界仍為0，說明算法無法找到任何的鏈接，返回空的轉發鏈。

如果區間下界不為0，則說明存在鏈接，依照區間下界，再次運用上述的動態規劃計算控制區域中每一輛車的轉發信息，然后從首保護區間中選擇跳數最少的，預期逗留在首保護區間最久的車輛作為首輛轉發車，并根據其下一跳，遞歸選擇車輛生成轉發鏈，直到下一跳為空。

此時便獲得了一條完整的轉發鏈路，數據轉發車輛選擇算法偽代碼如下所示。

max_time:=0FOReachCarinThe_First_Section(TFS)DOtime_left_in_TFS:= (LengthOfTFS-PositionOfCar)/VelocityOfCar; IFtime_left_in_TFS>max_timeTHENmax_time:=time_left_in_TFS;L:=0;R:=max_time;

WHILER-L>σDOmid:=(L+R)/2;ALLminhop:=INF;FORi:=the_farthest_car-1 tothe_nearest_carDOFORj:=the_farthest_cartoi+1 DOIFdj-di

ALLminhop:=INF;

FORi:=the_farthest_car-1 tothe_nearest_carDOFORj:=the_farthest_cartoi+1 DOIFdj-di

TheFirstCar:=NIL;

FOReachCarinThe_First_Section(TFS)DOtime_left_in_TFS:= (LengthOfTFS-PositionOfCar)/VelocityOfCar;IF(time_left_in_TFS>L) && (minhopCar

Next:=TheFirstCar;

WHILENext≠NILDOappointmentNext=FORWARDER;Next=next_idNext;

2.2.2 舉例說明

為了方便理解，舉例說明。設路段長度為600m，通信距離為250m。搜索區間目標長度σ=0.5按照前面的定義，首尾保護區間長度應該是通信距離的一半，為125 m，但為了簡化例子，本例子設首尾保護區間長度都為200 m。車輛位置及連接關系如圖2所示。表1則給出了各車的準確位置、速度以及根據位置和速度計算得出的車輛離開控制區域的時間以及車輛離開首保護區間的時間。表2則給出了車輛之間的連接的預測維持時間。

表1 各車的位置、速度以及在區域中的時間

圖2 各車的位置以及連接關系

表2 車輛之間的連接的預測維持時間

Tab.2 Predicted maintenance time of connection between vehicles

車輛1234561—1535．0———2——22．512．5——3———12．515．0—4————12．52．55—————2．56——————

由于在首保護區中，只有車1以及車2，其中預期逗留時間最長的車1在15 s后就會離開首保護區，所以這里的二分搜索的上界是15 s，即搜索區間為[0，15]，那么第一個中值是7.5，那么4 → 6和5 → 6兩條連接就被去掉了，變成如圖3所示，然后進行動態規劃計算后結果如圖4所示。

圖3 進行第一次二分搜索后的連接關系

圖4 第一次動態規劃計算的連接關系

由于有1 → 3 → 5這個通路連接首尾區間，而且車1離開首區間的時間是15 s、車5離開路段的時間是15 s都大于7.5 s，所以有一條可行的轉發鏈，那么就要更新搜索區間為[7.5，15] s，新的中值為11.25 s。由于在剛才的計算中，余下的連接的持續時間都大于11.25 s，所以這一回合并沒有去掉任何連接，依然能得到一條可行的轉發鏈，那么再次更新搜索區間為[11.25，15] s，新的中值為13.125 s。此時2 → 4、3 → 4和4 → 5三條連接就被去掉了，結果如圖5所示，動態規劃計算后的結果則如圖6所示。

圖5 進行第四次二分搜索后的連接關系

圖6 第四次動態規劃計算后的連接關系

此時1 → 3 → 5這個通路仍然存在，那么即仍有可行轉發鏈，并且由于圖6即第四次二分后余下的所有連接的維持時間都大于等于搜索區間的上界15 s，所以直到搜索結束，余下的鏈路都如圖6所示。搜索一直進行到區間為[14.53,15] s，區間長度小于σ=0.5，搜索結束。

選出轉發鏈后，控制器要將最新的轉發鏈廣播給鄰近的控制器，以便它們修改轄下車輛的不轉發表。

在最后一次動態規劃中，獲得了1 → 3 → 5這條轉發鏈，由于搜索區間下界是14.53,不為0，所以返回這條轉發鏈。那么現在只要讓車1、車3、車5在接下來的14.53 s中向前轉發數據包，就可以形成一條覆蓋全路段的虛擬網線了。

3 仿真結果及分析

本次模擬采用NS-3::FriisPropagationLossMode信號衰減模，介質訪問控制(Media Access Control, MAC)層采用NS-3::NqosWaveMacHelper進行配置，設備采用NS-3::Wifi80211pHelper進行配置。SCH選擇IEEE802.11p中的Ch172信道，頻率中心點為5.860 GHz，CCH選擇IEEE802.11p中的Ch178信道，頻率中心點為5.890 GHz。CCH和SCH的信道編碼均為OfdmRate27MbpsBW10MHz。SCH上的設備的發射強度為23 dbm(測試通信范圍約為437 m)，CCH上的設備的發射強度為31 dbm(測試通信范圍約為1 089 m)。

系統網絡模型仿真如圖7所示。

實驗中配置了3條道路，道路1從(0，0)通往(1 000，0)，道路2從(1 000，0)通往(1 000，1 000)，道路3從(1 000，1 000)通往(2 000，1 000)。在每條路中間均安放了一個局部控制器，三個局部控制器的通信距離(signal_range)均為400 m。二分搜索算法的σ設置為0.5。

為了方便地獲取數據，在(0，0)安放了一個數據源(Source)，在(2 000，1 000)放置了一個數據接收終端(Sink)。在AODV、DSDV、DSR和OLSR的模擬中，Source和Sink均被當作普通節點。而在本文設計的系統中，Source和Sink被當作既不是局部控制器(Local Controller, LC)也不是車輛的第三類節點，只往SCH發包或監聽SCH，不接收、不參與CCH的通信。ODV、DSDV、DSR和OLSR均只使用SCH。Source持續以500 000 b/s發送單個大小為512 B的UDP(User Datagram Protocol)數據包，當運行AODV、DSDV、DSR和OLSR時，發送目標為Sink的地址；當運行本協議時，發送到廣播地址。

圖7 道路結構及設備安放

模擬使用的數據集由道路交通仿真(Simulation of Urban MObility, SUMO)軟件生成，車流總是從(0，0)開往(2 000，1 000)。本文采用2類共8組數據對三個算法進行測試。1)車速對照組：5 m/s、10 m/s、15 m/s、20 m/s；2)發車間隔(車輛密度)對照組：2 s、5 s、10 s、15 s。

1)發車間隔變化仿真結果。

圖8是傳遞成功比隨發車間隔變化結果，由圖8可知：本協議的傳遞成功比總是比其他四種分布式算法要高，特別是在車輛密度高時，本協議的傳遞成功比能達到0.9；而在車輛密度低，連接不穩定時，本協議算法的傳遞成功比仍是最好的分布式算法(DSDV)的兩倍。

圖8 傳遞成功比隨發車間隔變化

圖9是平均端到端延遲隨發車間隔變化結果。

圖9 平均端到端延遲隨發車間隔變化

由圖9可以發現，本協議在發車間隔為2 s、5 s、15 s時，平均延遲均為最低，OLSR因在發車間隔為2 s、5 s時的高密度狀態下，發送成功率為0。而在發車間隔為10 s時，結合圖8可知，AODV、DSDV、DSR三種協議的傳遞成功比均不足0.1，而此時本協議的發送成功比接近0.2，即在連接不穩定時，本協議雖然會花更長的時間傳遞，但傳遞成功比要比其他協議要高。

從圖8～9可以看出，傳統協議(特別是OLSR)在車輛密度過高、或者車輛密度過低(連接不穩定)時，性能均會有所下降。同樣的結果也可以在文獻[19-21]中發現。這是因為車輛密度高后，傳統協議需要與更多地相鄰節點通信交流信息，路由開銷急劇變大。而采用了增量更新信息的DSDV雖然是在高密度環境下表現最好的，但性能依然無法比肩本協議。

2)車速變化仿真結果。

圖10是傳遞成功比隨車速變化結果，由圖10可以看出，本協議的傳遞成功比隨車速變化不大，而其他四種協議在車速變大后，傳遞成功比均出現了下降。在網絡結構較為穩定的車速5 m/s的環境下，四種對比協議都得了它們在幾個數據點中最好的結果，但隨著車速上升，網絡拓撲變得不穩定，出現了明顯的下降。而本協議的傳遞成功比一直很穩定，遠高于其他四個協議。

圖10 傳遞成功比隨車速變化

圖11是平均端到端延遲隨車速的變化結果。從圖11可以看到，除了本協議的平均端到端延遲隨著車輛的速度的增加而平穩增加外，其他四種協議均在車速增加后，出現平均端到端延遲下降的情況。這是因為分布式算法在動態性較高的網絡環境中，只能成功傳遞少量的包，更多的包被丟棄了，只有最優條件下(如主動式算法(AODV、DSR)恰好在找到路后，鏈路結構未發生變化時、網絡質量最好的一瞬間所發出的)的包才能到達目標車輛，所以顯示的平均端到端延遲要比本協議低。而OLSR在速度為15 m/s以上的環境下，并不能成功傳遞任何的數據包，所以在圖11上顯示平均端到端延遲為0。同樣的結果也可以在文獻[22]中發現。

圖11 平均端到端延遲隨車速變化

3)二分搜索循環次數。

在模擬的過程中，程序也對LC每次尋路時的二分搜索循環次數進行了統計(如表3)。二分搜索算法大多在進行4到8次的搜索后便得到了結果，最大值不大于11，均值不大于8?？梢姸炙阉魉惴ㄔ谶@個應用中也是十分高效的。

通過以上實驗結果可以看出，本文設計的軟件定義車聯網數據轉發機制在傳遞成功比和延遲上都有較大優勢，本文設計的數據轉發機制比傳統的自組織網絡技術具有更好的效果，在傳遞成功比上提高大約100%，而端到端延遲時間降低大約20%。對比現有的車聯網路由轉發機制，機會網絡主要考慮在車聯網不連通的狀態，通過車輛的相遇機會完成車輛間的數據交換，而動態路由更多的是由車輛根據地理位置、速度等信息來選擇路由策略，車輛充當車輛選擇和數據分發任務。車聯網的節點動態性很強，這些技術也同樣面臨節點頻繁移動，鏈路不穩定等問題。本文設計的軟件定義車聯網數據轉發機制，使用分層次結構，局部控制器負責路由選擇和控制信息發送，而車輛則只需要負責進行流數據轉發，從而能夠實現高效高可擴展高可靠的車聯網數據通信。

表3 二分搜索循環次數統計

4 結語

由于車載網具有高動態性、網絡拓撲受限等特征，現有的數據轉發技術無法滿足車載網的需求。軟件定義網絡能夠更好地解決有線網絡帶寬分配問題，其設計思想能夠更好地解決車載網問題，因此本文研究如何利用軟件定義網絡的思想來實現車載網中的數據轉發。首先，本文設計了一個分層次的軟件定義車載網模型，該模型具有可擴展行、獨立性等特征；其次，本文設計了一個完整的軟件定義車載網中數據轉發機制，在該機制中，控制和數據轉發獨立，以實現更高效的數據轉發；最后，本文使用NS-3進行仿真，仿真結果表明，本文設計的數據轉發比傳統的數據轉發技術效果更優。

軟件定義網絡技術能夠更好地解決車載網問題，目前有不少學者在研究如何更好地實現軟件定義車載網。下一個研究目標是如何利用軟件定義網絡技術實現車載網的帶寬分配。

References)

[1] IEEE.IEEE 802.11p-2010—IEEE standard for information technology—local and metropolitan area networks—specific requirements—part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications amendment 6: wireless access in vehicular environments [S].Piscataway, NJ: IEEE, 2010.

[2] IEEE.IEEE 1609.IEEE Guide for Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE)—architecture [S].Piscataway, NJ: IEEE, 2014.

[3] JACQUET P, MüHLETHALER P, CLAUSEN T, et al.Optimized link state routing protocol for Ad Hoc networks [C]// INMIC 2001: Proceedings of 2001 IEEE International Multi Topic Conference.Piscataway, NJ: IEEE, 2001: 62-68.

[4] KU I, LU Y, GERLA M, et al.Towards software-defined VANET: architecture and services [C]// MED-HOC-NET 2014: Proceedings of 2014 13th Annual Mediterranean Ad Hoc Networking Workshop.Piscataway, NJ: IEEE, 2014: 103-110.

[5] PERKINS C E, BHAGWAT P.Highly dynamic Destination-Se-quenced Distance-Vector routing (DSDV) for mobile computers [J].ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 1994, 24(4): 234-244.

[6] ADE S A, TIJARE P A.Performance comparison of AODV, DSDV, OLSR and DSR routing protocols in mobile Ad Hoc networks [J].International Journal of Information Technology and Knowledge Management, 2010, 2(2): 545-548.

[7] PERKINS C, BELDING-ROYER E, DAS S.Ad-Hoc on-demand distance vector routing [C]// WMCSA’ 99: Proceedings of the Second IEEE Workshop on Mobile Computer Systems and Applications.Washington, DC: IEEE Computer Society, 1999: 90-100.

[8] JOHNSON D B, MALTZ D A.Dynamic source routing in Ad Hoc wireless networks [J].IEEE Transactions on Mobile Computing, 1994, 353(1): 153-181.

[9] NASIPURI A, CASTANEDA R, DAS S R, et al.Performance of multipath routing for on-demand protocols in mobile Ad Hoc networks [J].Mobile Networks and Applications, 2001, 6(4): 339-349.

[10] PERKINS C E, ROYER E M, DAS S R, et al.Performance comparison of two on-demand routing protocols for Ad Hoc networks [J].IEEE Personal Communications, 2001, 8(1): 16-28.

[11] 趙海,田婷婷,樊景超,等.一種分布式車聯網多跳信息廣播協議[J].東北大學學報(自然科學版),2014,35(9):1244-1248.(ZHAO H, TIAN T T, FAN J C, et al.A multi-hop information broadcast protocol in distributed vehicular network [J].Journal of Northeastern University (Natural Science), 2014, 35(9): 1244-1248.)

[12] 賈建斌,陳穎文,徐明.基于預測的機會車載網絡中繼選擇策略研究[J].軟件學報,2015,26(7):1730-1741.(JIA J B, CHEN Y W, XU W.Prediction based relay selection method in opportunistic vehicular networks [J].Journal of Software, 2015, 26(7): 1730-1741.)

[13] LIU N B, LIU M, CHEN G H, et al.The sharing at roadside: Vehicular content distribution using parked vehicles [C]// Proceedings of the 31st Annual IEEE International Conference on Computer Communications: Mini-Conference.Piscataway, NJ: IEEE, 2012: 2641-2645.

[14] JAIN S, KUMAR A, MANDAL S, et al.B4: experience with a globally-deployed software defined WAN [J].ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2013, 43(4): 3-14.

[15] JAGADEESAN N A, KRISHNAMACHARI B.Software-defined networking paradigms in wireless networks: a survey [J].ACM Computing Surveys, 2014, 47(2): 1-11.

[16] MOHAMMAD A S, ALA A F, MOHSEN G.Software-defined networking for RSU clouds in support of the Internet of vehicles [J].IEEE Internet of Things Journal, 2015, 2(2): 135-146.

[17] RIGGIO R, MARINA M K, ZANDER J S, et al.Programming abstractions for software-defined wireless network [J].IEEE Transactions on Network and Service Management, 2015, 12(2): 146-162.

[18] SATO G, UCHIDA N, SHIBATA Y.Resilient disaster network based on software defined cognitive wireless network technology [J].Mobile Information Systems, 2015, 2015: Article ID 308194.

[19] CHOI J M, KO Y B.A performance evaluation for Ad Hoc routing protocols in realistic military scenarios [EB/OL].[2016-05-15].http://uns.ajou.ac.kr/publications/paper/C2004/cic2004.pdf.

[20] HAERRI J, FILALI F, BONNET C.Performance comparison of AODV and OLSR in VANETs urban environments under realistic mobility patterns [EB/OL].[2016-03-20].http://fethifilali.com/publications/papers/filali-medhocnet-2006.pdf.

[21] RAHMAN A H A, ZUKARNAIN Z A.Performance comparison of AODV, DSDV and I-DSDV routing protocols in mobile Ad Hoc networks [J].European Journal of Scientific Research, 2009, 31(4): 566-576.

[22] AL-MAASHRI A, OULD-KHAOUA M.Performance analysis of MANET routing protocols in the presence of self-similar traffic [C]// Proceedings 2006 31st IEEE Conference on Local Computer Networks.Piscataway, NJ: IEEE, 2006: 801-807.

This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (6137915), the Science and Technology Planning Project of Guangdong Province (2015B010111001, 2015A010103007), the Science and Technology Planning Project of Guangzhou City (201510010068).

YANG Zhiwei, born in 1982, Ph.D.candidate, lecturer.His research interests include vehicular Ad Hoc network, cloud computing.

CHEN Haoliang, born in 1993.His research interests include vehicular Ad Hoc network, network.

ZHANG Bo, born in 1975, senior engineer.His research interests include network and its application.

WU Lijuan, born in 1974, senior engineer.Her research interests include network and its application.

WU Weigang, born in 1976, Ph.D., professor.His research interests include vehicular Ad Hoc network, cloud computing.

Data forwarding mechanism in software-defined vehicular Ad Hoc network

YANG Zhiwei1, CHEN Haoliang2, ZHANG Bo3, WU Lijuan3, WU Weigang2*

(1.CollegeofComputationalScience,ZhongkaiUniversityofAgricultureandEngineering,GuangzhouGuangdong510225,China;2.SchoolofDataandComputerScience,SunYat-senUniversity,GuangzhouGuangdong510006,China;3.LaiwuElectricityCorporation,StateGridCorporationofChina,LaiwuShandong271100,China)

Since the efficiency of data forwarding in Vehicular Ad Hoc Network (VANET) is low, a data forwarding mechanism in VANET based on Software-Defined Network (SDN) was proposed.Firstly, a hierarchical architecture of SDN based VANET was designed.This architecture was consist of local controller and vehicular, it could implement the separation of control and data forwarding, and also could achieve high scalability, reliability and efficiency.Secondly, a new data forwarding mechanism was proposed, which used dynamic programming and binary search.Finally, compared with Ad Hoc On-demand Distance Vector routing (AODV), Destination Sequenced Distance Vector routing (DSDV), Dynamic Source Routing (DSR) and Optimized Link State Routing (OLSR) algorithm, the proposed algorithm could improve packet delivery fraction and end-to-end delay.Therein, the average increase of packet delivery fraction was about 100%, while the average reduction of end-to-end delay was about 20%.The simulation results show that the data forwarding mechanism in software-defined VANET can effectively improve the packet delivery and reduce the end-to-end delay.

Software-Defined Network (SDN); Vehicular Ad Hoc Network (VANET); routing; data forwarding; binary search

2016-08-02;

2016-08-12。 基金項目:國家自然科學基金資助項目(61379157)；廣東省科技計劃項目(2015B010111001, 2015A010103007)；廣州市科技計劃項目(201510010068)。

楊志偉(1982—)，男，廣東茂名人，講師，博士研究生，主要研究方向：車聯網、云計算； 陳昊亮(1993—)，男，廣東肇慶人，主要研究方向：車聯網、網絡； 張波(1975—)，男，山東泰安人，高級工程師，主要研究方向：網絡及應用； 吳麗娟(1974—)，女，山東泰安人，高級工程師，主要研究方向：網絡及應用； 吳維剛(1976—)，男，山東泰安人，教授，博士，主要研究方向：車聯網、云計算。

1001-9081(2017)01-0084-06DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0084

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