車聯網中協作數據分發方案研究

林 峰，丁鵬舉，梁吉申，羅鋮文，蔣建春

（1.重慶郵電大學 自動化學院，重慶 400065；2.重慶郵電大學 通信與信息工程學院，重慶 400065；3.陸軍工程大學通信士官學校，重慶 400035）

0 概述

智能網聯汽車作為智能交通系統（Intelligent Traffic System，ITS）不可缺少的重要組成部分［1］，通過配備無線通信設備，即車載單元（On Board Unit，OBU），可以完成交互通信、感應以及計算，同時將交通工具及路邊設施通過V2V（Vehicle to Vehicle）、V2I（Vehicle to Infrastructure）等通信技術有機結合，能夠大幅改善出行安全性和效率［2］。網絡中的車輛和路側單元（RSU）等資源節點具有很好的數據文件存儲和應用數據計算等能力，并且路側單元相對于車輛節點，具有更廣闊的通信范圍和更大的通信帶寬，可同時容納覆蓋范圍內的多個資源節點接入其中進行信息數據的下載［3］。這些信息數據不僅包括天氣、地圖等應用信息，也有道路交通狀況或警報等安全信息［4］。但是，由于RSU 部署成本問題、車輛的高移動性及RSU 通信范圍有限，很難為所有車輛節點提供無縫覆蓋［5］，對于過大的數據會發生傳輸中斷的情況。為此，本文提出一種協作數據分發方案，利用網絡中雙向車輛和RSU 等資源節點的傳輸能力，為目標車輛傳輸數據，并分析資源節點的競爭接入與傳輸以及轉發完成時間等影響數據傳輸的因素，使得車輛行駛在盲區時能持續進行數據下載，減少盲區數據傳輸中斷的影響。

1 相關研究

對于V2I 通信的協作數據分發即通過協調多個路側單元對用戶進行協助下載，而對于V2V 通信的協作數據分發則是通過多個協助車輛為節點提供協助數據下載。2 種協作方式對用戶下載數據量確有提升，但由于2 種通信方式連接的間歇性，一些資源密集型應用的數據分發仍有很大限制。因此，許多研究將重點轉移到V2I 和V2V 協作通信中，通過多個路設與車輛的協作，從而提升協作數據分發的性能［6］。

在協作數據傳輸和下載方面，文獻［7］提出車輛存儲-攜帶-轉發機制，通過選取同向及反向車輛進行輔助目標車輛的數據傳輸，但是同向和反向只選取了2 個中繼輔助接點，沒有充分利用V2V 通信資源。文獻［8］考慮具有延遲容忍的應用場景，提出一種協作通信策略，提升了具有有限流量密度的車載網絡的吞吐量，并對車載網絡基礎架構的最佳部署以及協作通信策略的設計有指導作用。文獻［9］為減少間歇性車輛網絡中的數據下載延遲和回程鏈路流量，提出一種車輛與RSU 合作的內容中繼和預取方案，根據車輛的移動性信息，通過下載和中繼時間選擇中繼車輛，以在RSU 覆蓋范圍內實現內容轉發，并對下一個到達的RSU 進行數據預取，以實現即時數據下載。文獻［10］為了滿足在車載網絡中需要高吞吐量和低延遲的服務和應用，提出一種在同類車輛網絡中的V2V、V2I 協作下載機制，并基于車輛移動性預測和節點間吞吐量估計，構造了存儲時間聚合圖計劃傳輸方案，然后設計一個迭代貪婪驅動算法以導出次優解決方案，從而以近似最佳的方式分發給車輛。文獻［11］針對大文件的下載和傳輸，提出一種車載網絡協作通信策略，通過協調反向協助車輛和相鄰RSU 進行數據下載，從而最大化目標車輛的吞吐量。文獻［12］為了減少高清地圖傳輸時的網絡功耗，同時考慮到功率效率和通信效率，提出一種協作的V2I、V2V 傳輸方案，以實現低功耗的高速高清地圖傳輸，并在RSU 和車輛之間自適應分配功率，同時為減小解碼錯誤概率的影響，采用了更接近現實的傳輸速率的估計式。在協作內容分發與緩存方面，針對時延敏感型任務，文獻［13］提出一種預測性緩存數據分發策略，基于接收信噪比門限及相對速度距離等參數對RSU 和周邊車輛的文件傳輸時延進行預測，并選取時延最小的節點作為數據傳輸源。為減少通信開銷，提高系統吞吐量，文獻［14］在協作數據分發調度策略中考慮了信道預測，同時利用遞歸最小二乘算法降低了計算復雜性，提高了數據分發效率，有效地減少了數據分發的延遲。

2 協作數據分發方案

目前多數研究關注于吞吐量和時延，但忽略了對于雙向節點資源的充分利用，以及數據轉發過程中目標車輛集群內部的車輛之間的數據流動問題。因此，對于資源節點，本文考慮選取多個雙向車輛節點，分析車輛與目標車輛之間速度等參數對數據傳輸量的影響，使資源節點得到充分利用，同時增加目標車輛盲區數據下載量。對于數據轉發過程中集群車輛之間的數據流動問題，分析同向協助車輛及目標車輛的競爭傳輸對數據轉發帶來的影響，使之更加合理。并且，當前協助下載根據應用場景大致分為高速公路場景和城市道路場景［15］。城市道路結構復雜，車輛行駛速度不一，軌跡多變，車流密度大，在這種情況下的研究一般圍繞車輛行駛軌跡和路側單元RSU 的部署展開。在高速環境中，由于RSU 部署稀疏，車輛行駛速度較為穩定，車流密度不大，車輛軌跡易預測，因此該場景中的協助下載主要是研究如何提升相鄰RSU 之間的盲區利用率以及協助車輛的選擇。

本文針對高速公路場景，結合V2I、V2V 通信，提出一種兩者協作進行數據分發的機制，建立理論分析框架，推導目標車輛可獲得的數據量，從而提升盲區利用率，減少盲區數據傳輸中斷的影響。其主要思路是：通過M/D/C/C 排隊系統模擬車輛經過路設范圍的過程，當目標車輛進入RSU 覆蓋范圍時，通過競爭接入的方式，與RSU 進行V2I 通信從而獲得所需文件的部分數據，若在目標車輛駛出RSU 覆蓋范圍時還未完成文件下載，則通過同向協助車輛進行V2V 通信進行輔助下載，其中協助車輛經過RSU時為目標車輛下載部分數據，并且愿意為目標車輛提供幫助的一個集群，在經過盲區時將所下載數據競爭性地轉發給目標車輛。同時，充分利用反向行駛車輛的資源可用性，由目標車輛行駛方向的下一個RSU 選定反向協助車輛，并下載部分數據，在盲區與目標車輛相遇時通過轉發的方式傳輸給目標車輛，進一步增加目標車輛下載數據量。

2.1 模型建立

2.1.1 系統模型

本文系統模型考慮雙向高速道路，如圖1 所示，RSU 部署在路側，并具有相同間隔d，2 個RSU 之間盲區距離為U，且RSU 可以通過無線或者有線連接到核心網。每個車輛進入到RSU 覆蓋范圍內時將向RSU 注冊自身信息，包括ID、車速以及進入該RSU的時間，則RSU 中應有注冊信息維護列表List=并能實時進行更新。當目標車輛在RSUi覆蓋范圍內發起下載請求后，RSUi根據同向車輛數量與車輛停留時間計算同向協助車輛以及目標車輛可下載的總數據量，將同向車輛未下載完的部分數據文件分發給RSUi+1，然后再由預取到剩余數據文件的RSUi+1根據車輛注冊參數選定合適的反向協助車輛進行目標文件的片段下載，在經過盲區時對目標車輛進行輔助轉發。本文主要關注目標車輛在1 個下載周期（從駛入第1 個RSU 到駛出第2 個RSU 的覆蓋范圍）內的各個階段所獲取數據量大小以及轉發時間，并給出具體分析。

圖1 本文系統模型Fig.1 System model in this paper

2.1.2 移動模型

本文假設目標車輛行駛方向車流密度為ρsveh/m，反向車流密度為ρrveh/m，車輛到達近似服從參數為λs和λr的泊松分布［16］，與目標車輛同向車輛車速為νs，反向車輛車速為νr。根據Greenshield宏觀交通流模型［17］，可知到達率與速度存在如下線性關系：

并且基于上述關系，有：

其中：νf表示道路暢通時車輛速度；ρjam表示交通堵塞時車輛密度。為避免干擾其他車道交通流行駛，將低速車道作為協助下載車道，同向及反向車輛可共同參與協助下載及轉發，同時設RSU 覆蓋半徑為Ri，車輛通信半徑為Rν，相鄰RSU 間隔為d，間隔中無法被RSU 覆蓋到的區域稱為盲區，用U表示，則U=d-2Ri。

2.1.3 通信模型

對于V2I 通信，參考IEEE 802.11b 協議，通信過程采用自適應的V2I 傳輸速率模型［5］，其中在車輛經過路設覆蓋范圍時，考慮RSU 和車輛之間的距離對傳輸速率的影響，即傳輸速率隨距離增大而減小，并呈對稱的階梯狀。如圖2 所示，即劃分為左右對稱的7 個區域，則各個區域相對應的傳輸速率為集合B={B1，B2，…，B7}。具體區域的長度及其對應的傳輸速率數值在后續參數中給出。并且考慮理想的MAC 協議，RSU 的時空資源平均分配給覆蓋區域內的車輛［16］。

圖2 自適應傳輸速率的區域劃分Fig.2 Regional division of adaptive transmission rate

對于V2V 通信，考慮恒定的數據傳輸速率，主要關注于交互時間對傳輸數據量的影響。車輛之間通過配備車載傳感器可以進行距離感知，以及與其他車輛進行車速、位置等信息的交換，因此，車輛節點之間的歐式距離只要不大于通信半徑Rν即可進行通信［18］。并且車輛為單天線模式，不能同時進行信號的收發工作，因此車輛在同一時刻僅能與單個通信設備進行數據交換，而且由于RSU 連接至核心網可進行網絡資源下載，因此目標車輛在RSU 覆蓋范圍內將優先與RSU 建立通信連接，并進行數據下載，在駛出RSU 覆蓋范圍時才與協助車輛建立V2V 通信。

2.2 階段分析

圖3 所示為1 個下載周期內協助下載流程。

圖3 協助下載流程Fig.3 Procedure of assisting download

協助下載流程主要有以下3 個階段：

階段1主要關注于目標車輛如何協調同向車輛形成協助集群。目標車輛首先對通信范圍內的車輛廣播協助下載請求，協助車輛接收到請求之后，向目標車輛發送確認消息。至此，協助下載車輛將加入集群，并且車輛單元OBU 可實時獲取行駛車輛的信息。集群車輛經過RSUi時將根據自身情況下載部分數據，以在經過盲區時轉發給目標車輛。

階段2RSUi協調同向車輛數量及可下載的數據量，將目標車輛請求文件分為2 個部分：一部分分發給覆蓋范圍內的集群車輛；未下載完的一部分傳輸給目標車輛行駛方向上的RSUi+1，由于RSU 之間有大容量回程連接，因此該部分數據傳輸時延可忽略［18］。由RSUi+1根據反向協助車輛數量及可轉發數據量將這部分數據分發給各個反向協助車輛。

階段3當目標車輛駛出RSUi的覆蓋范圍時，同向的協助車輛將競爭性地將自己所下載數據轉發給目標車輛，目標車輛接收完畢，反向協助車輛將以轉發方式將自己所攜帶數據順序轉發給目標車輛。

本文主要關注通過協助通信所能增加的下載數據量，所以假設文件在1 個下載周期內不能完成，否則將無意義。

2.3 協作傳輸過程分析

在1 個下載周期內，目標車輛接收到的數據主要來源于3 個部分，分別是經過RSUi時下載的數據，以及同向和反向協助車輛下載并轉發給目標車輛的數據。而目標車輛也處在同向集群中，獲取到RSU的時空資源和其他協助車輛相同。因此，將目標車輛自身下載的數據量歸并至同向集群下載的總數據量。所以，1 個周期內可獲得的總數據量為：

其中：E[Dsame]同向協助下載總數據量，包含目標車輛自身下載數據量；E[Drev]是反向車輛轉發的數據量。下文將對傳輸過程分別進行分析。

2.3.1 同向集群協助下載數據量

目標車輛可獲得的同向協助下載數據量與集群內部車輛數及單個車輛可下載數據量相關，可表示為：

其中：E[Nsame]為集群內部車輛數量，包括目標車輛；為單個車輛節點下載的數據量。

而對于協助車輛數量，可表示為［19］：

其中：Pd是車輛成為集群內部最后一輛車的概率，可表示為：

車輛到達近似服從參數為λs的泊松分布，因此在停留時間T內，即RSU 覆蓋范圍內同時有k個車輛的穩態概率為：

其中：λs=ρsνs為泊松分布中車輛到達率；T=車輛經過RSU 覆蓋范圍的停留時間。定義RSU 的利用率p為RSU 至少為一輛車服務的概率，由于RSU 覆蓋范圍的車輛爭奪其帶寬資源，因此p也就是在RSU 覆蓋范圍內至少有一輛車的穩態概率，可通過式（8）計算在停留時間t內平均每輛車可接收到的數據量：

其中：Ttotal代表截止到時間t，路側單元為其覆蓋范圍內至少一輛車服務的總時間；ntotal代表截止到時間t，被服務的總的車輛數；λeff為RSU 覆蓋范圍內的車輛有效到達率；f(0)和f(c)即為系統空閑和阻塞的概率，c表示RSU 覆蓋范圍所能容納的最大車輛數，c=2Ri·ρjam。因此，式（10）即表示每輛車可接收到的數據量為數據傳輸速率與此輛車被RSU 服務的時間的乘積，而數據傳輸速率B又與所處區域相關，區域ci對應的車輛停留時間為Ti=其中Li為區域ci的長度，并且是車輛在RSU 內停留的總時間，即每輛車在RSU 覆蓋范圍內所得到的服務時間有的部分是以速率Bi進行數據傳輸的。每個車輛經過RSU 時可下載的平均數據量為：

2.3.2 同向協助下載數據的轉發時間

反向協助車輛數的計算與同向協助車輛轉發結束時間有關，因為考慮反向協助車輛轉發數據發生在同向協助車輛完成轉發之后，會減少傳輸沖突。因此，要先計算同向協助車輛的轉發時間，可表示為：

其中：Γi，j為集群內除目標車輛外任意2 個節點傳輸的吞吐量，即每次傳輸中單個節點發送的有效載荷量。由于進入盲區時協助車輛將爭相向目標車輛轉發數據，在協助車輛間勢必會引起傳輸碰撞，因此本文考慮將IEEE 802.11b DCF（分布式協調功能）協議應用于MAC 層競爭轉發過程，并采用RTS/CTS 機制消除傳輸的隱藏終端［20］。令W表示車輛節點指數退避過程中最小競爭窗口大小，τ表示每個車輛節點的平均傳輸概率，則有：

因此，某一車輛節點傳輸數據沖突的概率為余下節點中至少有1 個節點也在同一時隙內傳輸數據的概率，則數據包傳輸沖突的概率為：

某一車輛節點在某一時隙內成功傳輸的概率為：

集群內部某一車輛節點向目標車輛發送數據的MAC 層吞吐量為：

其中：L為有效負載即數據包長度；E[Tslot]為1 個時隙的平均長度。式（14）表示在1 個時隙的持續時間內，集群內部某一節點以概率Psuc傳輸數據成功，并將傳遞有效負載L，對于E[Tslot]有：

其中：Tslot為DCF 協議中單位時隙的持續時間；Tcol為傳輸沖突的平均時間長度；Tsuc為傳輸成功的平均時間長度，而：

其中：SIFS 和DIFS 是為DCF 信令和操作保留的預定義時間間隔；SIFS 是短幀間間隔；DIFS 是分布式幀間間隔；RTS、CTS、ACK 分別表示RTS、CTS、ACK 幀傳輸的時間間隔，具體數值將在后續給出。所以，經上述分析可得最終的同向協助車輛的轉發時間Tsame。因此，同向協助方式獲得的吞吐量為：

2.3.3 反向協助車輛下載數據量

同向協助車輛轉發完成之后，目標車輛將陸續與反向車輛相遇，從而進行交互通信。轉發反向協助車輛下載總數據量為：

其中：E[Nrev]為反向協助車輛數；為單個反向車輛節點下載的數據量。

而對于RSUi+1給每個反向協助車輛分發的數據量，應該足夠反向協助車輛在與目標車輛相遇的時間內轉發，即：

對于反向協助車輛的選擇，當同向集群協助車輛向目標車輛轉發完畢時，目標車輛即開始接收所相遇的反向協助車輛的數據轉發。當RSUi+1收到RSUi發來的數據即收到協助下載請求時，計算其List 列表中每輛車與目標車輛的相遇時間等信息，并選取適當車輛按序存入集合M=中，其中：Sn、En分別表示反向第n輛車與目標車輛開始通信和結束通信的時間；Tn表示第n輛車在RSUi+1中被選為協助車輛的時間［21］。根據注冊表中的車輛信息，可得：

其中：ts是目標車輛進入RSUi的時間。

為避免傳輸沖突，造成數據轉發失敗，在協助車輛節點轉發數據時，應該在前一節點轉發完成之后進行，所以對于反向協助車輛i和其后車輛j，有：

而對于反向協助車輛與目標車輛通信，應該發生在同向協助車輛給目標車輛轉發完畢之后，所以應滿足：

對于反向協助的最后一個車輛節點，應該在目標車輛駛入RSUi+1之前就轉發數據結束，因為目標車輛一旦進入RSUi+1的覆蓋范圍，則可以從RSUi+1直接下載未完成的數據量，享受更大帶寬，所以得出：

因此，對于RSUi+1選擇的反向協助車輛數E[Nrev]，通過式（19）即可得出反向協助車輛下載總數據量E[Drev]。因此，在反向協助方式下可獲取的吞吐量為：

綜上，可得所提方案下目標車輛可獲得的總體吞吐量為：

3 仿真結果與分析

本節將對所提方案進行實驗仿真，以驗證所提方案的性能以及理論分析的準確性。仿真工作基于MATLAB 進行，仿真場景為雙向高速公路場景。相鄰RSU 之間的間距范圍為2～16 km，取定值時設定為8 km，則中間盲區距離為7 200 m。RSU 覆蓋半徑取值范圍為300～500 m，取定值時為400 m，低速單車道擁塞狀態下車流密度為0.071 vehicle/m，維持順暢行駛時車輛速度為108 km/h［16］。V2I自適應通信速率及區域劃分如表1 所示，具體場景參數設置如表2 所示，同向車輛轉發數據過程中的相關MAC 層參數設置如表3所示。

表1 V2I 通信區域長度和數據傳輸速率Table 1 V2I communication area length and data transmission rate

表2 仿真參數設置Table 2 Simulation parameters setting

表3 MAC 層參數設置Table 3 MAC layer parameters setting

圖4 所示為不同速度下單個協助車輛的數據下載量隨RSU 內停留時間的變化情況。其中RSU 覆蓋半徑固定為400 m。可以看出，隨著車輛速度的增大，單個車輛下載數據量在不斷減少，當速度分別為60 km/h、80 km/h、100 km/h 時，所下載數據量大約為15 MB、11.5 MB、9 MB。主要原因在于：隨著車輛速度的增大，車輛在RSU 內停留時間減少。并且，由于考慮了車輛移動性對數據傳輸速率的影響，車輛行駛在RSU 覆蓋范圍時采用自適應通信速率，因此在RSU 覆蓋范圍的中部比兩邊下載數據量多。因此，為最大限度地提升數據下載量，可對車輛行駛速度進行相應控制。

圖4 不同速度下單個車輛數據下載量的變化情況Fig.4 Changes in data downloads of single vehicle at different speeds

圖5 所示為固定車輛行駛速度為90 km/h 時，單個車輛數據下載量隨RSU 覆蓋范圍的變化情況。可以看出，RSU 的覆蓋范圍變化對單個車輛數據下載量影響不大。當RSU 通信半徑從300 m 增加到500 m 時，數據下載量最大值均在10.3 MB 左右。主要原因在于：隨著RSU 通信半徑的擴大，車輛停留時間增大，本應下載更多的數據量，但覆蓋范圍內競爭接入RSU 的車輛也增多，導致單個車輛被服務時間減少，并且競爭接入帶來的數據傳輸碰撞可能性增大，影響數據下載量。

圖5 不同RSU下單個車輛數據下載量的變化情況Fig.5 Changes in data download volume of single vehicle under different RSU

圖6 所示為盲區間隔對目標車輛總數據吞吐量的影響，而盲區間隔又與RSU 部署間距相關。當盲區間隔為0 時，目標車輛僅從RSU 內下載數據；當盲區間隔較小時，由于未與反向車輛相遇，數據下載量主要來自于目標車輛自身和同向協助車輛，雖然盲區間距的增大使得目標車輛接收同向轉發數據量增多，但也造成了停留時間的增長，因此對吞吐量影響不大。而目標車輛能夠接收反向轉發數據得益于間隔的持續增大，并且由于反向協助方式不存在競爭轉發，因此吞吐量略高于同向協助。而當間距繼續增大，同向轉發完成，還未與反向車輛相遇時，則會造成吞吐量的持續下降。

圖6 目標車輛吞吐量隨DA 間距的變化情況Fig.6 Change of target vehicle throughput with distance between DA

圖7 所示為在1 個下載周期內下載數據總量在不同協助下載策略下的比較。車速設定為25 m/s，整個下載周期為320 s，目標車輛在RSU 內停留時間為32 s。因此，在無協助方式下，車輛僅能依靠所處RSU 進行數據下載。在初始32 s 之內，可下載數據量為10 MB 左右，之后便無法進行數據下載，只能等待進入下一個下載周期。由于目標車輛可獲得的數據總量受同向協助和反向協助的影響，而盲區前程由同向協助方式占主導，反向協助在同向轉發完成后才開始。因此，雖然兩者單獨作用時下載數據量分別可達209 MB 和178 MB 左右，但總的協助數據下載量約為302 MB 左右，略低于同向與反向單獨作用之和。可以看出，本文所提方案相較于已有的同向協助下載和反向協助下載數據下載量提升均在40%以上。

圖7 目標車輛獲得數據總量隨時間的變化曲線Fig.7 Curve of total amount of data obtained by target vehicle over time

圖8 所示為目標車輛與反向車輛進行通信時，數據吞吐量隨時間的變化情況。在同向車流速度設定為90 km/h 時，整個下載周期為320 s，由圖7 可知，同向轉發完成時間在246 s 左右，因此，目標車輛與反向車輛有效通信時間為74 s 左右。由于車流密度的存在，反向車輛節點與目標車輛相遇進行數據轉發的連續性會受到影響，即反向車輛節點之間會出現間隔，因此數據吞吐量隨時間增長略有下降。當反向車流速度降為72 km/h 時，雖然兩者通信時間變長，但是由于相應的車流密度有所增大，反向車輛與目標車輛相遇連續性受影響較小，因此數據吞吐量較速度大時略有增長。

圖8 目標車輛與反向車輛通信時吞吐量隨時間的變化曲線Fig.8 Throughput curve of the target vehicle communicating with the reverse vehicle over time

4 結束語

為減少車輛在RSU 部署稀疏區域的盲區數據傳輸中斷的影響，本文提出一種協作數據分發方案。結合同向協助下載和反向協助下載，與目標車輛同向的車輛形成協助集群，反向協助車輛利用轉發的方式為目標車輛提供協助下載，并考慮車輛與路側單元之間的競爭接入與傳輸速率、車輛間傳輸的競爭轉發、同向轉發完成時間等對數據傳輸的影響。仿真結果表明，該方案相較于同向協助下載和反向協助下載機制，可有效提升目標車輛在1 個下載周期內的數據下載量，提高了盲區利用率，減少了盲區中數據傳輸中斷的影響。本文考慮的是移動穩定性較高的高速公路場景，下一步將研究更結合實際的城市道路場景，對復雜的交通狀況加以分析，并考慮多普勒頻移對數據傳輸的影響。