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 “車聯網”教育部-中國移動聯合實驗室，陜西 西安 710064)

0 引 言

由于VANETs技術在交通安全、交通效率等領域的潛在價值，尤其是車路協同技術的飛速發展，得到了業內人士的廣泛關注[1]。針對車輛自組織網絡的使用需求，IEEE提出了IEEE 802.11p，其采用分布式協調機制(DCF)作為信息傳輸的基礎技術。不過該機制是面向穩定性較強的網絡構建的，因此在車輛自組織網絡這種高動態網絡中，IEEE 802.11p協議的有效性大大降低[2-3]。在車輛自組織網絡下，網絡的通信性能受車輛數目、通信模式、信道模型等網絡因素影響外，也受車輛節點移動性的影響，具體指節點的加速度、所處位置、方向、速率等因素，而在車輛自組織網絡中，因車輛移動性，上述因素均存在較強的變化頻率且難以預測。因此，文中從網絡因素和移動性因素對IEEE 802.11p的性能進行了仿真測試，以評價其基本性能。

當前對車輛自組織網絡協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構建測試環境，另一種是利用軟件仿真技術搭建虛擬測試平臺開展測試。然而受經費和場地限制，基于第一方法無法開展大規模的實驗，僅能開展小規模的實驗測試，如文獻[4]基于LTE和IEEE 802.11p協議構建了一種VANETs測試平臺，并對兩種通信網絡的性能進行了實地測試分析。這種方法的優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環境。而仿真測試方法可以通過較低的成本構建大規模的車輛節點，而且可以快速地設置不同的信息傳播模型和交通模型，進而實現對車輛自組織網絡環境的逼近仿真。基于仿真測試方法，文獻[5]從連通性的角度研究了802.11p協議，但并沒有涉及車聯網的引入導致的車輛間的關聯。文獻[6]討論了802.11p標準原型，并對其進行了仿真測試，其優點在于：根據其自身需要完善了802.11p協議，但在測試過程中車輛的移動模型和仿真網絡參數配置簡單，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協議的VANETs通信場景，利用符合VANETs環境的Nakagami-m模型描述無線信道衰落,使高速移動的節點之間符合自組織關系，同時利用泊松過程描述網絡中的通信流量[7]。然后基于Veins仿真平臺構建了仿真測試環境，并且在全面配置仿真環境的交通參數和網絡參數后，以端到端延遲、丟包率、吞吐量等三種參數為評價標準，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絡因素和移動性因素對于IEEE 802.11p協議性能的影響。

1 VANETs場景的構建及通信建模

1.1 基于IEEE 802.11p協議的VANETs通信場景

基于仿真評價的需求，構建了一種車輛自組織網絡應用場景，具體如圖1所示。場景道路兩側布設路側單元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間采用分層路由協議[8]，即將車輛節點通過分層協議劃分為父母和子女節點兩個層次，由路側單元向其覆蓋范圍內的父母節點廣播消息，收到廣播消息的父母節點再向其下一層的子女節點廣播消息，由分層路由協議負責父母節點和子女節點的更新。各路側單元經AR連入網絡。

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系，即節點高速的移動對無線信道的影響，文中采用Nakagami-m作為車輛自組織網絡應用場景。該模型對構建的車輛自組織網絡建模。假定信息接收車輛與發送車輛間的距離為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據流不符的問題，采用泊松過程描述VANETs通信場景中的通信流量。

假設VANETs網絡中的通信流量是{N(t),t≥0}，則N(t)滿足泊松過程：

(1)N(0)=0，即系統初始時刻通信數據流為0；

(2)N(t)是additive過程；

(3)在任一長度為t的區間中，事件A發生次數服從泊松分布(參數為λ)。因此即對任意的s,t≥0，存在：

(3)

其中，n表示為事件A在區間間隔t內產生的通信流量。

2 仿真平臺搭建及參數設置

Veins耦合了OMNeT++和SUMO，其中前者為網絡仿真器，后者為交通仿真器，是一種典型的車聯網仿真平臺[11]。對Veins仿真平臺進行參數及設置重配，作為評估IEEE 802.11p協議的工具。

Veins基本交通參數設置如表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 交通基本參數設置

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++中實現通信模型，包括信道模型和通信流模型，具體參數如表2所示。

表2 IEEE 802.11p協議基本參數

3 測試及分析

為研究IEEE 802.11p協議的延遲性和可靠性等受網絡因素和移動性因素的影響，選取了三個評價參數[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協議的性能影響。

3.1 傳輸頻率的影響

beacon頻率對于網絡端到端延遲影響的仿真測試結果如圖2(a)所示，當傳輸頻率與車輛數目增加時，延遲隨之增加。在擁有50～150輛車的稀疏網絡中，端到端的延遲在所有的傳輸頻率下都低于40 ms，整個網絡延遲較小；隨著車輛數量的增加，傳輸頻率在10～15 Hz時，網絡的端到端延遲急劇增大。其原因是隨著網絡負載的增加，信道發生沖突的概率增大,導致端到端延遲增大。

beacon頻率對于丟包率影響的仿真測試結果如圖2(b)所示，即使在稀疏網絡(每平方公里內車輛數為50～150輛)拓撲和較低傳輸頻率的情況下，丟包率也達到3%～5%，原因是網絡頻繁斷開導致數據包的丟失。隨著傳輸頻率和車流密度的增大，丟包率依然在上升，原因是網絡體積的增加，以及單位時間內大量的數據包傳輸，會造成網絡連通性增強，但缺少關于競爭車輛間共同信道的集中協調機制，也會造成數據包傳輸率下降。當傳輸頻率增大到15 Hz時，丟包率在稀疏網絡拓撲和密集網絡拓撲都超過30%。因此在高傳輸頻率下，網絡不可靠。

beacon頻率對于網絡吞吐量影響的仿真測試結果如圖2(c)所示，稀疏網絡下，即車輛數為50～100輛時，傳輸頻率在10～15 Hz時，網絡的吞吐量達到最大值，因此高的數據包傳輸率能夠實現合理的吞吐量，即隨著傳輸頻率的增大，系統吞吐量上升。在車輛數為300，傳輸頻率在5 Hz時，網絡的吞吐量達到最大值，此時增大傳輸頻率，網絡的吞吐量急劇下降。因此網絡體積和傳輸頻率的共同增加會造成吞吐量嚴重下降，原因是網絡擁塞量急劇增大，造成更多的數據包丟失。

圖2 beacon頻率與端到端延遲、丟包率及吞吐量的關系

3.2 車流密度的影響

車流密度對于網絡端到端延遲影響的仿真測試結果如圖3(a)所示。當車流密度低于350輛/平方公里時，端到端延遲都低于30 ms；當車流密度高于350輛/平方公里時，延遲開始上升；當車流密度高于450輛/平方公里時，端到端延遲開始急劇上升。原因是當前車輛節點密度下，網絡連接性好，端到端延遲較小；當車輛節點密度過大時，導致網絡擁塞，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果如圖3(b)所示。當傳輸頻率在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，丟包率基本穩定。當傳輸頻率在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系

車流密度對于網絡吞吐量影響的仿真測試結果如圖3(c)所示。在傳輸頻率為1～4 Hz之間，網絡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，網絡吞吐量隨著車流密度的增加而線性增加，車流密度達到300輛/平方公里時，網絡吞吐量達到最大值，車流密度超過300輛/平方公里時，網絡吞吐量開始下降，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，車輛節點的位置信息更新頻率提高，車輛節點向路側單元數據上傳頻率和路側單元向其余車輛節點發送消息的頻率隨之增加，使得網絡沖突概率增加；除此之外，v增加時，會頻繁發生網絡斷開，使得網絡水平切換頻率增加，進而使得EED增加。但在速度類型c到速度d范圍內，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，車輛自組織網絡環境下會頻繁地發生網絡內的水平切換，增加了傳輸的延遲時間；當延遲時間超過閾值時，導致數據包的丟失。

圖4 速度類型與端到端延遲、丟包率及吞吐量的關系

車輛速度v對于網絡吞吐量T影響的仿真結果如圖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，網絡吞吐量T出現下降的情況，其原因是文中選取的速度是最大允許行駛速度。

由上述測試及結果分析可知：數據的傳輸頻率、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生影響。其中網絡的可靠性表現在丟包率和吞吐量兩個方面。數據的傳輸頻率、車輛速度對網絡的端到端延遲和丟包率成正相關。當數據傳輸頻率較低時，其與系統的吞吐量成正相關，當數據傳輸頻率較高時，系統的吞吐量會急劇下降。稀疏網絡拓撲下的車輛速度對系統的吞吐量無明顯影響。稀疏的網絡拓撲不利于網絡的連接，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致端到端的延遲和丟包率的增加，同時系統的吞吐量下降。

4 結束語

為了測試評估IEEE 802.11p協議對于節點具有高速移動特點的VANETs通信場景的適用性，基于IEEE 802.11p協議構建了高速公路的VANETs通信場景。在設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協議中數據包傳輸頻率、車流密度和車輛速度對網絡的延遲、可靠性的影響。仿真結果表明，網絡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的車聯網性能影響較大，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的車聯網性能無顯著影響。針對上述研究結果，下一步應重點在長安大學車聯網與智能汽車試驗場開展關于IEEE 802.11p協議的實際測試印證，進而研究IEEE 802.11p協議針對節點高速移動性相適應的改進方法。