基于LTE-V2X的車聯(lián)網(wǎng)資源分配算法

余 翔，陳曉東，王 政，石雪琴

（重慶郵電大學通信與信息工程學院，重慶 400065）

0 概述

智能交通系統(tǒng)和自動駕駛被視為5G技術(shù)中的一個重要部分，其中，V2X（Vehicle to Everything）系統(tǒng)近年來備受人們的關(guān)注，其主要目標是提高道路安全和交通效率［1-2］。2016年9月，3GPP（the 3rd Generation Partnership Project）在第14版（R14）中首次發(fā)布了LTE-V2X的版本，該版本支持車輛通信并對LTE進行了一些根本性的修改，以滿足高移動性的需求［3］。

3GPP R14中引入了專門為V2V通信而設計的2種新的通信模式，即集中式（Mode 3）和分布式（Mode 4）［4］。在Mode 3中，蜂窩網(wǎng)絡選擇并管理車輛用于其直接V2V通信的無線資源，在Mode 4中，車輛自主地為其直接V2V通信選擇無線資源，Mode 4可以在沒有蜂窩覆蓋的情況下工作，其也為未來車聯(lián)網(wǎng)的主要通信模式之一，車輛定期廣播協(xié)作感知消息（Cooperative Awareness Messages，CAM），以告知鄰居它們的位置和移動情況［5-6］。

在LTE-V2X環(huán)境下，資源分配算法是一個熱門的研究課題，該類研究目前分為Mode 3和Mode 4 2類情況。文獻［7］在Mode 3下考慮資源分配問題，當2個重疊的車輛組之間的分配發(fā)生沖突或合并公路時，有些車輛不能接收對方的信息，該文設計了具有不同復雜度和性能的算法來解決此類問題。文獻［8］提出一種基于位置的資源分配方案，其根據(jù)車速、密度、方向和位置來分配不同的頻率和時間資源，實驗結(jié)果表明，該方案能夠提高分組接收率（Packet Reception Ratio，PRR）。文獻［9］考慮基于車輛位置信息的網(wǎng)絡資源管理問題，其引入最小復用距離的概念，在最小復用距離情況下，同一資源可以被不同的發(fā)射機使用而不會影響那些處于感知范圍內(nèi)的接收器。文獻［10］中的實驗結(jié)果表明，定位的準確性會影響定位的誤差率。對于Mode 4，文獻［11-13］分析和優(yōu)化3GPP標準的SPS算法參數(shù)。文獻［14-16］對SPS算法進行修改或擴展，但保留其大部分功能。文獻［14］使VUE（Vehicle User Equipment）更早地執(zhí)行資源重選操作，以提前通知其他車輛它們將用于后續(xù)傳輸?shù)馁Y源。文獻［15］為了達到高可靠和低延遲通信的目標，使VUE告知其他車輛將使用相同無線電資源發(fā)送的分組數(shù)量，使用合作的解決方案來降低傳輸碰撞概率。文獻［16］中VUE只為較頻繁且較小的分組保留資源，在不保留資源的情況下傳輸較少但更大的數(shù)據(jù)包。

本文提出一種針對高速道路場景V2V通信方案的兩級自主資源分配機制。根據(jù)高速道路的通信場景對車輛的行駛方向進行決策并劃分資源池，以減少不同方向的車輛同時發(fā)送消息時的干擾。為了降低并行方向剩余通道的干擾，提出一種改進的SPS算法，通過在占用資源時報告資源的位置來降低VUE的資源碰撞概率。

1 系統(tǒng)模型與問題描述

1.1 V2V通信場景及LTE-V2X簡介

如圖1所示，建立一個雙向行駛的高速公路場景模型［17］。假設公路長為Lm，單向車輛密度分別為dl和dr，則該路段車輛總數(shù)為2L（dl+dr）。

圖1 高速公路場景模型Fig.1 Highway scene model

LTE-V2X利用單載波頻分多址（Single Carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA）并支持10 MHz和20 MHz的信道，如圖2所示。信道分為1 ms子幀（Sub-Frame，SF）和180 kHz資源塊（Resource Blocks，RB）。LTE-V2X將子信道（Sub-Channel，SC）定義為同一SF中的一組RB，每個SC的RB數(shù)量可以根據(jù)分組大小與使用的調(diào)制和編碼方案（Modulation and Coding Scheme，MCS）而變化。數(shù)據(jù)通過傳輸塊（Transport Block，TB）傳輸，并且在旁路控制信息（Sidelink Control Information，SCI）中發(fā)送控制信息。每個TB包含完整分組（如CAM），具有必須在同一SF中傳輸并且占用2個RB的相關(guān)聯(lián)SCI，該分組可以是信標、CAM或其他任何事件驅(qū)動消息。每個TB具有關(guān)聯(lián)的SCI，且兩者都必須在相同的SF中發(fā)送。SCI占用2個RB，并且包括用于傳輸TB的MCS、TB占用的RB以及用于半持久調(diào)度的資源預留間隔（Resource Reservation Interval，RRI）的信息，此間隔是指車輛發(fā)送其分組而使用的周期（為100 ms的倍數(shù)），這些信息對于其他節(jié)點能夠接收和解碼傳輸?shù)腡B至關(guān)重要，因此，必須正確接收SCI，且TB及其相關(guān)的SCI必須始終在同一個SF中傳輸［14，18］。

圖2 LTE-V2X的子幀和子信道Fig.2 Sub-frame and sub-channel of LTE-V2X

1.2 問題描述

1.2.1 Mode 4下的VUE干擾問題

在Mode 4下，設計eNodeB覆蓋范圍之外V2V操作時的一個基本思路是VUE自主選擇V2V池中的資源以進行數(shù)據(jù)傳輸。由于不考慮集中調(diào)度，因此每個VUE必須獨立做出其決定，但這可能導致同時發(fā)送VUE之間的干擾。在特定接收端，來自VUE的接收信號的信號干擾噪聲比（Signal to Interference Plus Noise Ratio，SINR）可以表示為：

其中，PT表示每個VUE的固定發(fā)射功率，Gj是VUE-i和VUE-j之間的路徑增益，包括天線增益、陰影衰落、路徑損耗等帶來的影響，N表示噪聲功率，μj是在VUE-j一定通信范圍內(nèi)產(chǎn)生資源碰撞的VUE的集合，Vi表示VUE-i在相同SF不同RB間產(chǎn)生帶內(nèi)輻射的VUE的集合是VUE-i對VUE-j造成的帶內(nèi)輻射的增益系數(shù)。

式（1）右側(cè)分母中的第1個干擾項對應重復使用同頻資源（即資源沖突）而引起的同信道干擾。當干擾VUE信號的接收功率遠大于預定信號的接收功率時，干擾VUE信號可以掩蔽另一個預定信號，即在一般情況下，需要避免鄰近VUE之間的資源沖突。式（1）右側(cè)分母中的第2個干擾項是由帶內(nèi)發(fā)射問題（IBE）引起的，IBE是同一SF不同RB上接收功率相差很大造成的干擾泄露問題。根據(jù)文獻［19］采用的模型，IBE的典型電平可能比預期信號功率低20 dB～30 dB。因此，當來自不同傳輸信號的接收功率之間存在很大差異時，可能在V2V中產(chǎn)生明顯的干擾。

1.2.2 SPS算法存在的問題

LTE-V2X下的SPS算法基于感知的每個RB的能量大小來列出空閑資源，每個車輛決定何時需要重新選擇資源，這使得資源在使用中更加受限，并且至少需要20%的空閑資源才能選擇合適的可用資源，以及資源重選的資源塊存在位置不確定性，當VUE的數(shù)量較多時，容易發(fā)生資源沖突問題。

2 基于行車方向的SPS算法

2.1 基于行車方向的資源池劃分

由于CAM消息是以周期性廣播的形式被發(fā)送，因此此時作為發(fā)送方的VUE一定少于接收消息的VUE。當行駛在不同方向上的車輛同時作為發(fā)送端的可能性大于同時作為接收端，且兩車之間的距離較近時，會產(chǎn)生鄰頻或同頻干擾，從而降低了VUE的PRR并影響了VUE的體驗感受。

本文提出基于LTE-V2X的車聯(lián)網(wǎng)資源分配算法。在第1階段，根據(jù)車輛的行車方向?qū)①Y源池分成2個子資源池，子資源池被分配給沿左右方向移動的VUE，如圖3所示。將不同方向的VUE劃分到不同的資源池上以減少對彼此的干擾。

圖3 基于行車方向的資源池劃分Fig.3 Division of resource pool based on driving direction

由VUE選擇的資源池可以描述為：

從圖3可知，還可以根據(jù)不同方向的交通流密度預先配置不同的子資源池大小ρA和ρB，該方法可以與其他分布式資源分配機制相結(jié)合，以進一步降低每個子資源池中的干擾。

2.2 SPS資源分配算法

在LTE-V2X Mode 4的SPS算法中，每個車輛根據(jù)信道感知結(jié)果獨立選擇傳輸資源，并保留所選資源供今后使用。SPS算法主要分為感知（Sensing）、可用資源選擇（Selection）和資源重選（Reselection）3個過程。

2.2.1 Sensing過程

Sensing過程即通過感知窗口（Sensing Window，SW）中其他VUE使用的RB情況來確定SW中的資源是否可用。在SW中，監(jiān)測最近的1 000個SF，VUE不斷接收直通鏈路接收信號強度指示（Sidelink Received Signal Strength Indicator，S-RSSI）閾值以確定給定RB是否正在被使用，若信號大于該閾值，則RB被認為繁忙。該標準沒有指定閾值的具體取值，但是3GPP工作文檔［20］通常通過添加-107 dBm/RB來計算該閾值。

根據(jù)Sensing結(jié)果，將信號小于閾值的RB作為可用資源，VUE創(chuàng)建自己的可用資源列表Sa，該列表包括所有可用資源，但符合如下條件的資源除外：RB的S-RSSI高于一定的閾值，且資源被其他車輛占用。如果Sa的資源少于20%，增加3 dB參考信號接收功率（Reference Signal Received Power，RSRP），直到Sa的可用資源超過20%，否則繼續(xù)執(zhí)行上述步驟。

2.2.2 Selection過程

VUE在選擇窗口中找出最優(yōu)的20%資源，即在Sa中具有最低S-RSSI值的20%資源，然后車輛隨機選擇最優(yōu)20%資源中的傳輸資源，此時會產(chǎn)生一個資源計數(shù)器Rc。下一個資源選擇的Rc值取決于CAM的RRI，通常CAM的Rc取值為5～10。

2.2.3 Reselection過程

Rc的值在每次廣播消息后減少1，如果Rc=0，則需要重新選擇分配機制來決定是否保持相同的資源概率ρ以維護其資源，或用概率（1-ρ）重新選擇資源。SPS算法描述如下：

算法1SPS算法

SPS算法產(chǎn)生顯著數(shù)據(jù)包沖突［21］的一個原因是VUE所選擇的下一個資源位置具有不確定性。事實上，在SPS算法中，沒有規(guī)定VUE可以為資源池中的下一個RB傳遞其所選位置的信息，雖然隨機選擇傳播資源是減少沖突所必需的，但是存在隨機性成本，其碰撞概率不能被最小化。盡管Sensing提供了在SW中使用的可能位置的一些信息，但是通過該信息難以確定性地防止碰撞。

2.3 SPS資源分配算法優(yōu)化

為了解決SPS算法中Reselection不確定性所帶來的資源選擇碰撞問題，本文讓每個數(shù)據(jù)包為下一條數(shù)據(jù)包攜帶資源位置信息。因此，需要一個小的擴展用于存儲SCI，大小約為2 Byte，以在傳輸時獲得更高的可靠性，在需要時宣布下一個資源位置、RC和沖突位置。上述過程不依賴于感知過程，從而減少了由于資源選擇而可能發(fā)生的數(shù)據(jù)包沖突。此外，當Rc的值越大時，位置變化越不確定，要求每個VUE在Rc=1時提前確定下一個資源塊的位置，如圖4所示，由于這些位置信息在Rc=0之前就已確定，如果選擇相同資源的VUE即有機會改變所選的RB并公布新調(diào)整的位置。如圖5所示，在開始時刻，VUE1和VUE2因選擇同一資源塊而產(chǎn)生沖突，在攜帶位置信息后，VUE2在Rc=0時已經(jīng)知道VUE1所要占用的資源塊，因此，VUE2移動到不同的資源位置，從而避免發(fā)生資源塊沖突問題。

圖4 SPS算法的資源重選過程Fig.4 Resource reselection process of SPS algorithm

圖5 攜帶位置信息的Reselection示意圖Fig.5 Schematic diagram of Reselection with location information

在Sensing過程中，每次感知的時間復雜度都為常數(shù)級別，T1(n)=O(c)，其中，c為常數(shù)；在Selection過程中，需要對每一個資源塊進行遍歷，即時間復雜度為線性，T2(n)=O(n)；Reselection過程的時間復雜度也是常數(shù)級別，即T3(n)=O(c)?？偟臅r間復雜度為T(n)=T1(n)+T2(n)+T3(n)=O(c)+O(n)+O(c)，使用大O(n)計數(shù)法將總時間復雜度表示為T(n)=O(n)。總的空間復雜度為S(n)=O(n)。

3 仿真結(jié)果與分析

將本文算法與隨機資源分配算法、SPS資源分配算法進行實驗對比，表1所示為主要仿真參數(shù)設置。

表1 仿真參數(shù)設置Table 1 Simulation parameters setting

本文算法使得每輛車定期向其所有鄰居廣播一個固定大小的信標，目的是通知它們該輛車的存在。這種應用與公共安全密切相關(guān)，因此，需要可靠、低延遲的無線通信。在實驗評價方面，本文采用以下性能指標［17］：

1）PRR，定義為一定時間內(nèi)所有發(fā)送的數(shù)據(jù)包中成功接收的數(shù)據(jù)包數(shù)量和全部數(shù)據(jù)包數(shù)量的比值，計算公式如下：

其中，Nsuccess是成功接收到的消息總數(shù)，Ntotal是在原始車輛通信范圍內(nèi)的消息總數(shù)。

2）碰撞率（Collision Ratio，CR），為通信范圍內(nèi)碰撞鏈路數(shù)與鏈路總數(shù)的比值，計算公式如下：

其中，Lcollision表示通信范圍內(nèi)的碰撞鏈接數(shù)，Ltotal是模擬中的鏈路總數(shù)。

3）累積分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function，CDF）曲線。

在消息大小分別為190 Byte和300 Byte時3種算法的PRR對比結(jié)果如圖6、圖7所示。從圖6、圖7可以看出，隨著傳輸距離的增加，PRR降低，路徑損耗和干擾增大，且隨機資源分配算法的性能始終最差，這是因為其每次均隨機選擇分配，很容易產(chǎn)生資源碰撞，導致PRR最低。本文算法在250 m距離內(nèi)發(fā)送190 Byte的PRR保持在90%以上，發(fā)送300 Byte的PRR也保持在80%以上，因此，該算法能夠滿足實際需求。

圖6 消息大小為190 Byte時3種算法的PRR對比Fig.6 PRR comparison of three algorithms when message size is 190 Byte

圖7 消息大小為300 Byte時3種算法的PRR對比Fig.7 PRR comparison of three algorithms when message size is 300 Byte

圖8所示為3種算法的CR對比結(jié)果，從圖8可以看出，隨機資源分配算法的CR最高，這是因為其資源塊的選擇隨機性較大，容易發(fā)生沖突，本文算法CR最低，其碰撞率顯著降低且性能更加穩(wěn)定。

圖8 3種算法的CR對比Fig.8 CR comparison of three algorithms

圖9所示為3種算法的CDF曲線對比結(jié)果。從圖9可以看出，對于隨機資源分配算法，約有21%的VUE的PRR大于80%，而本文算法約有75%的VUE的PRR大于80%，即該算法的性能優(yōu)于2種對比算法。

圖9 3種算法的CDF對比Fig.9 CDF comparison of three algorithms

4 結(jié)束語

本文對SPS資源分配算法進行改進，提出一種基于LTE-V2X的車聯(lián)網(wǎng)資源分配算法。對不同方向的車輛進行資源池劃分，以降低VUE之間的干擾，在資源重選時，采用在占用資源時報告資源位置的方式來減少VUE資源碰撞的概率，從而提高PRR并減少資源沖突的發(fā)生。仿真結(jié)果表明，相對傳統(tǒng)SPS算法，該算法的PRR值較高，CR值較低。本文分析的是分布式資源分配方式，下一步將聯(lián)合集中式資源分配方式以進行混合資源分配算法研究。