面向車聯網路由的轉發鏈路增強算法

于家培 王萍 祝捷

摘? 要： 在未來車聯網的設計中，基于安全類消息集對高可靠低時延的要求，可以在車聯網路由設計中引入V2V機制。針對V2V鏈路不穩定的問題，提出了一種基于信道感知的轉發鏈路增強算法FLEA （Forward Link Enh anced Algorithm）。首先，基于對周邊車輛的歷史位置及速度信息的采集對車輛進行記憶性位置預測，然后結合信道感知計算當前時刻通信覆蓋范圍，預測位置在通信覆蓋范圍內的車輛通信鏈路是可靠的。將貪婪轉發算法與FLEA算法結合引入到車聯網路由設計中，仿真結果表明所提算法可以提升數據包投遞率，并且有效降低端到端時延。

關鍵詞： 車聯網路由;V2V;記憶性位置預測;信道感知;貪婪算法

中圖分類號： TP393.02? ? 文獻標識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.01.032

【Abstract】： In the design of the future internet of vehicles， based on the security message set requirements for high reliability and low latency， V2V mechanism can be introduced in the vehicle network routing design. Aiming at the problem of V2V link instability， an environment-aware forward link enhanced algorithm is proposed. Firstly， based on the collection of historical location and speed information of surrounding vehicles， the memory position predic tion is performed， and then the communication coverage of the current time is calculated in combination with radio channel sensing. The vehicle whose position predicted is within the communication coverage is reliable to be chosen. The greedy forwarding algorithm and FLEA algorithm are combined into the routing design of the internet of vehi cles and the simulation results show that the proposed algorithm can improve the packet delivery rate and effectively reduce the end-to-end delay.

【Key words】： VANET routing; V2V; Memory position prediction; Radio channel sensing; Greedy algorithm

0? 引言

隨著5G時代的到來，人工智能、大數據和深度學習的快速發展，使得低延遲通信、大規模數據存儲、交通預測等技術成為可能，新的城市交通控制系統正在漸漸浮現[1]。然而5G異構網絡中網絡的互聯與跨層數據交互有較大困難，為了在解決上述問題的同時滿足車聯網低時延高可靠的特性，在未來的城市交通網絡系統中采用5G與AD HOC網絡相融合的方案[2]具有較為明朗的研究前景，并且在基礎設施無法接入的情況下，通過OBU（On- Board Unit）設備[3]實現V2V（Vehicle to Vehicle）通信的車載自組織網絡會是一種重要的通信方式[4]。但是車載自組織網絡拓撲結構變化較快并且鏈路連接質量不穩定，因此在端與端通信中存在很大的困難[5]。

針對V2V鏈路不穩定的問題，Menouar等人[6]利用車輛的速度和車輛間的距離提出基于車輛位置的預測算法，分析了鄰居車輛駛出車輛通信覆蓋范圍的概率，將概率小的車輛作為優先轉發車輛。Wang Xiufeng等人[7]通過假設同一時刻同一條道路上車輛的速度為正態分布來預測鄰居車輛的位置變動。黎陽，王哲等國內研究人員[8]通過分析加速度的分布情況，發現加速度分布較速度分布擁有更明顯的正態性，因此提出基于加速度的鄰居車輛位置預測模型。以上的研究內容模型較為簡單，并不能及時地反映車輛位置的動態變化，并且沒有考慮復雜路況下電波損耗對鏈路穩定性的影響。

鑒于人工智能及圖像處理[9]等技術愈漸成熟，環境感知技術開始逐漸應用于車聯網中。本文所提FLEA算法根據車輛歷史及當前的速度信息與歷史位置信息記憶性預測車輛位置的動態變化。進而，考慮到在實際車輛運行中通信覆蓋質量發生變化引起通信距離變化的問題[10]，引入對信道的感知，利用信道的路徑損耗模型及干擾分量來計算當前運動過程中有效通信距離的變化。將FLEA算法與貪婪算法[11]結合引入到路由設計中，解決了車輛位置的快速變化造成的網絡拓撲結構改變的問題及通信覆蓋質量變化的問題，提高了鏈路可靠性，降低了轉發失敗的概率。本文使用NS-3開源軟件[12]設計仿真代碼給出了算法設計的仿真結果。

1? 問題分析及系統建模

V2V通信中車輛之間可以通過周期性的發送信標Beacon來進行相互感知[13]，Beacon中包含車輛當前時刻的位置及速度信息。頻繁發送Beacon會帶來較高的路由開銷，而Beacon發送周期過長則會降低路由協議的及時性同時增加鏈路中斷的概率，從而影響路由決策。為了在不增加路由開銷的基礎上，保證鏈路連接質量及路由協議的及時性，需要及時感知車輛位置的動態變化及通信覆蓋質量的變化。