VANETs網(wǎng)絡(luò)移動模型的度量標準分類與評價

王夢茹，馮慧芳

(1.合肥職業(yè)技術(shù)學(xué)院 教育教學(xué)督導(dǎo)評價中心，安徽 合肥 230011；2.西北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

0 引 言

隨著車輛的日益增多，人們對于日常網(wǎng)絡(luò)中車輛運行實時消息的需要日益增加，例如道路交通的擁堵信息以及交通事故發(fā)生信息等。車載物聯(lián)網(wǎng)(車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)，VANETs)，是一種特殊的移動Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)，VANETs提供車輛與車輛之間，以及車輛與路邊固定設(shè)備之間的相互通信。在VANETs中，節(jié)點位置快速更新，網(wǎng)絡(luò)拓撲變化快，網(wǎng)絡(luò)的連通性是需要重點關(guān)注的特征。

傳統(tǒng)的移動自組織網(wǎng)絡(luò)(移動Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)，MANETs)模型可以分為諸如隨機路點模型(RWP)、隨機方向模型(RDM)、隨機漫步模型(RWM)等隨機模型。高斯-馬爾科夫模型(GM)、平滑隨機移動模型(SRMM)等是具有時間依賴性的模型；參考點群模型(RPGM)、列移動模型(CMM)、追蹤移動模型(PM)、游牧社區(qū)移動模型(NCMM)等是具有空間依賴性的模型；道路移動模型(PMM)、障礙移動模型(OMM)等是地理約束型模型。VANETs隸屬于MANETs，通常使用的移動模型可參考部分MANETs的移動模型。

本文VANETs采用的網(wǎng)絡(luò)移動模型為高速公路模型(Freeway模型)及曼哈頓移動模型(Manhattan模型)。由于車輛與車輛之間的距離有時會較遠，導(dǎo)致信息傳輸?shù)膩G包率增加，傳輸時延增加，信息傳輸可靠度低，所以選擇Freeway模型作為一個基本的在高速公路運行的車輛為參考節(jié)點，觀察不同情況下的各種參數(shù)變化。而Manhattan模型是典型的城市道路移動模型，算作地理約束型模型中的一種，車輛除了在高速公路上行駛之外，最常見的就是在城市道路中行駛，Manhattan模型的創(chuàng)立最早來源自美國曼哈頓街區(qū)的模擬，用來模擬城市區(qū)域內(nèi)節(jié)點的移動。在曼哈頓模型下車輛作為運動節(jié)點在設(shè)定好的曼哈頓街區(qū)地圖中沿著垂直或水平方向進行運動。到達一個十字路口后，節(jié)點設(shè)置有左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)或者向前移動3種選擇。此時，節(jié)點順著當前方向繼續(xù)向前移動的概率值為0.5，而設(shè)定左轉(zhuǎn)概率為0.25，右轉(zhuǎn)概率也是0.25。

1 移動性能指標的分類

移動模型的評價指標分為兩類：移動性判據(jù)和連通性判據(jù)。移動性判據(jù)中，主節(jié)點速度和相對速度是明確的物理動作含義的度量；連通性判據(jù)，例如圖的連通性，通過數(shù)學(xué)模型度量物理觀察量。

1.1 移動性判據(jù)

移動性判據(jù)直接度量主要包括時間依賴度、空間依賴度和平均相對速度及地理位置限制。

1.1.1 相對速度

相對速度為2個節(jié)點之間i和j的相對速度。t時刻所有節(jié)點對(i,j)速度的變化差取絕對值，即

(1)

(2)

P指的是RS(i,j,t)≠0的情況下(i,j,t)對的個數(shù)。

1.1.2 時間依賴度

時間依賴度反映了一個節(jié)點之前的運動如何影響后續(xù)的運動。時間依賴度由相對方向與相對速度決定，即

(3)

從公式(3)可以看出，如果節(jié)點運動方向不變且移動速度無明顯變化，時間依賴度的值將會增加；如果在t時間段內(nèi)相對方向或速度降低，時間依賴度的值也會減小。當Dtemporal(i，t，t′)時

|t-t′|>c?Dtemporal(i，t，t′)=0

(4)

公式(4)中的c是常數(shù)。則平均時間依賴度公式如下：

(5)

P為Dtemporal(i,t,t′)≠0時(i,t,t′)對的個數(shù)。從定義的公式中可以看出有2種狀況：當前節(jié)點的移動速度與其之前時間段的移動速度完全獨立時，Dtemporal的值比較?。划斍肮?jié)點的移動速度與之前時間段的移動速度強烈相關(guān)時，Dtemporal的值較大。

1.1.3 空間依賴度

空間依賴度體現(xiàn)的是在網(wǎng)絡(luò)中1個節(jié)點與其他節(jié)點在空間位置中有無影響，公式如下

(6)

當節(jié)點i與j以差不多的速度移動在相同方向時Dspatial(i,j,t)的值增大；當節(jié)點i與j在時間段內(nèi)移動在相對方向或者不相同的速度時，Dspatial(i,j,t)的值減小。當節(jié)點之間距離過遠，空間相關(guān)度為零，并滿足如下公式

Di，j(t)>c*R?Dspatial(i，j，t)=0

(7)

式(7)中的c為常數(shù)，R為每個節(jié)點的信號輻射半徑，那么平均空間依賴度定義為

(8)

P為Dspatial(i,j,t)≠0時(i,j,t)對的個數(shù)。

1.2 連通性判據(jù)

1.2.1 鏈路改變次數(shù)

節(jié)點i和j為一組節(jié)點對(i,j)，鏈路改變次數(shù)定義為節(jié)點對(i,j)之間的連接狀態(tài)從斷開到接通轉(zhuǎn)變的次數(shù)，公式為

(9)

C(i，j，t)為隨機變量指數(shù)，當且僅當X(i,j,t-1)=0且X(i,j,t)=1時C(i,j,t)=1，即當節(jié)點i和j在t-1時刻無連接但是在t時刻變?yōu)橛羞B接。

平均鏈路改變次數(shù)是LC(i,j)在特定條件下對節(jié)點對的平均值。即

(10)

其中P為X(i,j)≠0時(i,j)對的個數(shù)。

1.2.2 鏈路持續(xù)時間

鏈路持續(xù)時間為節(jié)點對(i,j)之間有效鏈路連通的持續(xù)時間，目的是對節(jié)點之間連通的穩(wěn)定性進行衡量。定義如下：

(11)

則平均鏈路持續(xù)時間為

(12)

參數(shù)P指的是X(i,j)≠0時(i,j)對有多少個。

1.2.3 路徑可用性

在一段時間內(nèi)，節(jié)點對(i,j)之間有可以連通使用的路徑，則i與j之間使用可用路徑進行通信。路徑可用性定義為

(13)

在公式(13)中，A(i,j,t)是隨機變量指數(shù)，若在t時刻，節(jié)點對(i,j)通信連通時A(i,j,t)=1，否則A(i,j,t)=0。將start(i,j)設(shè)定為節(jié)點i和j通信開始的時間。

平均路徑可用性定義為

(14)

公式(14)中P為T-start(i,j)>0時(i,j)對的個數(shù)。

2 仿真實驗

2.1 參數(shù)設(shè)置

本文中首先使用MobiSim，分別選擇Freeway和Manhattan移動模型，對不同的移動模型對照表1設(shè)置參數(shù)，最終形成軌跡trace的文本文檔，然后分析軌跡文檔(MATLAB)，得出這兩種場景下網(wǎng)絡(luò)的移動性判據(jù)和連通性判據(jù)變化趨勢。2種移動模型的仿真參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 移動模型仿真參數(shù)

2.2 實驗結(jié)果分析

2.2.1 移動性判據(jù)分析

圖1和圖2分別為Freeway和Manhattan模型下100、200、300、400個節(jié)點在2 000 m×2 000 m范圍內(nèi)不同節(jié)點移動最大速度時的平均時間依賴度。由圖2可知，當節(jié)點移動速度增加時，平均時間依賴度變化趨勢不明顯，僅在很小范圍內(nèi)波動。節(jié)點數(shù)目對平均時間依賴度的影響沒有一定規(guī)律可循。在圖2的Manhattan模型中，當節(jié)點移動速度增大時，平均時間依賴度逐漸減小，當移動速度一定時，節(jié)點數(shù)目越大，平均時間相關(guān)度越小。由圖1和圖2可知Freeway和Manhattan模型的平均時間依賴度都大于0.5，這說明這兩種模型均具有時間依賴性，并且Manhattan模型比Freeway模型整體表現(xiàn)出較強的時間依賴性。

圖1 不同節(jié)點個數(shù)在2 000 m×2 000 m范圍內(nèi)的Freeway模型平均時間相關(guān)度變化

圖2 不同個節(jié)點在2000×2000 m范圍內(nèi)的Manhattan模型平均時間相關(guān)度變化

圖3為Freeway模型下100、400個節(jié)點在2 000 m×2 000 m范圍內(nèi)不同節(jié)點移動最大速度下的平均空間依賴度，其值變化范圍為-0.032 5～0.009 5，因此，該模型空間依賴性很小。當節(jié)點數(shù)目從100個增加到400個時，平均空間依賴度變化與節(jié)點個數(shù)成反比；當節(jié)點移動的速度增加時，平均空間依賴度的值減??；信號輻射半徑增加時，平均空間依賴度的值保持在0的周圍，且變化不大。

圖3 節(jié)點在2 000 m×2 000 m范圍內(nèi)的Freeway模型平均空間相關(guān)度

圖4為Manhattan模型下100和400個節(jié)點在節(jié)點移動范圍為2 000 m×2 000 m時，不同節(jié)點移動最大速度下的平均空間依賴度。由圖中可以看出，隨著節(jié)點的密度增加，平均空間依賴度增大；當信號輻射半徑增加時，平均空間依賴度略有增加，但是基本在0周圍變化，變化不大。隨著節(jié)點運動最大速度增加，規(guī)律不明確，即Manhattan模型下平均空間依賴度與速度無關(guān)。由于平均空間相關(guān)度值介于-0.066 8和0.020 8之間，因此，Manhattan模型幾乎不具有空間依賴性特征。

圖4 節(jié)點在2 000 m×2 000 m范圍內(nèi)的Manhattan模型平均空間相關(guān)度

2.2.2 連通性判據(jù)分析

圖5 200個節(jié)點在Freeway模型下的平均鏈接改變數(shù)、平均鏈路持續(xù)時間以及平均可用路徑變化趨勢

圖6 200個節(jié)點在Manhattan模型下的平均鏈接改變數(shù)、平均鏈路持續(xù)時間以及平均可用路徑變化趨勢變化趨勢

3 結(jié) 論

通過上述的仿真實驗可以總結(jié)出在不同的移動模型下，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的性能和結(jié)論、網(wǎng)絡(luò)容量和實現(xiàn)成本差異很大。因此，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的設(shè)計與優(yōu)化需要對節(jié)點移動模型的相關(guān)特征進行仔細研究。本文首先介紹了移動模型的基本特征參數(shù)，包括移動性判據(jù)和連通性判據(jù)共計6種特征參數(shù)。然后進行仿真比對實驗，實驗結(jié)果表明，當節(jié)點移動速度、信號輻射半徑、節(jié)點個數(shù)等參數(shù)發(fā)生改變時，VANETs網(wǎng)絡(luò)的移動性判據(jù)和連通性判據(jù)包括時間依賴度、空間依賴度和平均相對速度、鏈路改變次數(shù)、鏈路連接時長以及路徑可用性是如何變化的。后續(xù)的研究將圍繞更加真實的場景展開，達到更好的參考效果。