車載毫米波網絡中IRS 輔助的多跳V2V 鏈路選擇

杜旭陽，張信明

（中國科學技術大學計算機科學與技術學院，安徽 合肥 230026）

0 引言

隨著車載感知、通信和計算技術的發展，危險預警、自動駕駛等先進應用為出行提供了更多的安全保障和便利［1］，在環境復雜的城市道路上，這些應用需要車輛以低延遲交換大量傳感器數據［2］。毫米波（mmWave）通信技術由于具有豐富的帶寬資源，可以提供超可靠、低延遲的車輛與車輛（V2V）通信，被認為是能夠實現車輛間大規模傳感器數據傳輸的技術［3］。然而，高頻毫米波信號在大氣中衰減嚴重，傳輸范圍非常有限［4-5］。中繼轉發是改善車輛連通性和網絡覆蓋率的有效方案，多跳轉發可以在移動通信基礎設施匱乏的條件下拓展毫米波覆蓋范圍［6］，但是額外的轉發跳數會增大時延開銷。

多跳V2V 通信的核心是鏈路選擇，即為每一跳選擇合適的鏈路從而實現實時可靠的V2V 傳輸。鏈路選擇需權衡鏈路質量和轉發距離［7-9］，鏈路質量影響可靠性，而轉發距離影響跳數，與時延密切相關。文獻［10］分析了常用的3 種鏈路選擇方案，即隨機向前轉發（RFP）、固定半徑最多轉發（MFR）和最近向前轉發（NFP）的時延與可靠性的關系。文獻［11］研究了不同車輛密度下鏈路質量和轉發距離的關系，得到了連通概率和多跳時延的解析表達式。文獻［12］為毫米波和太赫茲相結合的超高速車載通信的鏈路選擇設計了一種基于遺傳算法的改進果蠅方案，其中的適應度函數基于鏈路穩定性和轉發距離等指標。文獻［13］提出了一種貪心路由策略，該策略設置若干距離閾值使信號覆蓋區域分層，基于地理層次權衡信道質量和轉發距離從而完成鏈路選擇。上述轉發方案中的鏈路選擇基于鏈路質量與轉發距離之間的權衡，但是相關研究結果表明［7-10］，鏈路質量與轉發距離是相互對立的，高鏈路質量與遠距離轉發難以兩全。

利用智能反射面（IRS）建立虛擬視距鏈路是增加毫米波傳輸距離的一種新技術［14］。智能反射面是一種低成本、可配置的無源設備，由大規模反射元件組成，這些元件可以獨立改變反射信號的振幅和相位。通過優化各個元件的反射系數，經由智能反射面反射的信號可以在特定位置相干或相消，實現對反射信號方向和強度的控制，達到被動波束成形的效果［15-17］。通過優化智能反射面的配置，毫米波信號可以獲得反射增益以補償路徑損耗，從而延長傳播距離，擴大V2V 單跳覆蓋范圍［18-19］。文獻［20］比較了單獨使用智能反射面輔助和中繼轉發的性能。文獻［21］和文獻［22］分別提出將智能反射面輔助與半雙工和全雙工中繼轉發相結合，從而提高傳輸性能。文獻［23］利用智能反射面輔助中繼轉發，通過集中式調度視距與非視距傳輸，解決了障礙物阻塞問題。文獻［24］在十字路口場景結合智能反射面和中繼轉發輔助非視距通信，提高了通信范圍。上述工作利用反射面與兩跳中繼解決了障礙物阻塞引起的非視距通信問題，但是沒有解決多跳V2V 通信高時延開銷的問題，且大部分工作在鏈路選擇中忽略了與其他傳輸資源和信號的沖突問題。受上述工作的啟發，本文引入智能反射面輔助毫米波多跳V2V 通信，利用反射增益在保障鏈路質量的同時改善多跳時延。

在引入智能反射面后，車輛之間可以構建直接鏈路進行傳輸，也可以在智能反射面的輔助下通過反射鏈路傳輸。智能反射面輔助的多跳V2V 鏈路選擇主要有2 個問題需要解決：一是需要權衡直接鏈路和反射鏈路的鏈路質量與轉發距離等因素，得到直接鏈路和反射鏈路的統一評價標準；二是進行鏈路選擇時需考慮與其他發射車輛的資源和信號沖突，使鏈路選擇機制適用于更加真實的場景。

本文提出一種基于向前轉發效率和空間復用時分接入（FE-STDMA）的鏈路選擇機制。該機制結合轉發距離、鏈路質量和傳輸所需時間來評價候選鏈路。毫米波一般采用波束賦形提高傳輸距離［25］，窄波束定向傳輸為基于空間復用實現無沖突并發傳輸提供了條件。時分接入可以緩解接收車輛和智能反射面等轉發資源的沖突問題。本文主要工作如下：

1）將智能反射面輔助的多跳V2V 鏈路選擇問題形式化為一個優化問題，目標是最小化整體時延。

2）結合轉發距離、鏈路質量和傳輸所需時間提出一種基于向前轉發效率的候選鏈路評價函數。

3）考慮與其他發射車輛的資源和信號沖突問題，提出一種基于FE-STDMA 的鏈路選擇算法。

4）使用OMNET++、VEINS 和SUMO 進行模擬，將所提鏈路選擇機制與RFP、MFR、NFP 機制進行比較，以驗證所提機制的有效性。

1 系統模型與問題形式化

1.1 系統模型

1.1.1 網絡模型與假設

考慮一個城市場景中智能反射面輔助的毫米波多跳V2V 網絡模型，如圖1 所示。城市中的街道具有典型的網格狀拓撲，網絡中的車輛之間存在大量V2V 傳輸需求，這些V2V 傳輸需求因為源車輛和目標車輛距離過遠或視距鏈路被障礙物阻擋而無法進行視距傳輸，需要通過多跳中繼轉發完成。智能反射面在街道兩側均勻部署，每一跳轉發可以通過直接鏈路或反射鏈路傳輸，如圖2 所示，其中發射車輛有6 條可選的轉發鏈路，鏈路2 和鏈路5 是直接鏈路，其他鏈路是反射鏈路。

圖1 智能反射面輔助的多跳V2V 網絡模型Fig.1 IRS-assisted multi-hop V2V network model

圖2 直接鏈路與反射鏈路Fig.2 Direct links and reflected links

假設網絡中的車輛集成了感知、計算、存儲和通信設備，每個車輛都配備有用于sub-6 GHz 和毫米波的2 套通信設備［26］。車輛之間可以通過sub-6 GHz廣播周期性地交換移動信息，需要進行鏈路選擇的發射車輛也可以交換候選鏈路信息，避免在決策時發生沖突。毫米波接口用于大數據量的V2V 傳輸。智能反射面的配置需要信道狀態信息（CSI）支持，但是車輛的高移動性給瞬時CSI 的獲取帶來了困難。本文參考文獻［27］，提出一種基于信道狀態統計信息（而不是瞬時信道狀態信息）的方法來完成智能反射面的配置優化。

1.1.2 時隙結構

網絡中所有車輛被同步到同一個時鐘。為實現時分多址接入，時間軸被劃分為相等長度的時隙。車輛間的傳輸在時間軸上表現為一個傳輸周期，每個傳輸周期由一個控制時隙和若干個傳輸時隙構成，如圖3 所示。

圖3 時隙結構Fig.3 The structure of time slot

車輛在控制時隙中完成鏈路選擇、波束對準和智能反射面配置，做好傳輸準備。在緊隨控制時隙的若干個傳輸時隙內，車輛完成V2V 數據傳輸。每個傳輸周期所需的傳輸時隙數量取決于完成傳輸所需的時隙數。對于每個車輛和智能反射面，當處于傳輸周期中時，其狀態為“忙碌”，在其他時間則狀態為“空閑”。

1.1.3 信道模型

假設網絡中的每個車輛都配備了毫米波天線陣列，通過波束賦形獲得的天線增益計算如下［28］：

其中：g0是在波束對準方向上的最大天線增益；θ和?分別表示用戶與波束對準方向在水平平面和垂直平面上偏移的角度；θ3dB和?3dB分別表示在水平平面和垂直平面上的3 dB 波束寬度。

用P0表示發射功率，接收車輛vj通過直接鏈路收到的來自發射車輛vi的功率計算如下：

其中：i和j分別表示發射車輛和接收車輛的序號；gi,j，t和gi,j，r分別表示發射天線增益和接收天線增益；LLoss,i,j表示毫米波信號在60 GHz 下的路徑損耗。LLoss,i,j計算如下［29］：

其中：di,j是發射機與接收機之間的距離；γi,j是路徑損耗指數；ηi,j是反映障礙物阻塞效應的參數。γi,j和ηi,j的值都是由vi和vj之間的障礙物數量所決定。

接收車輛vj通過智能反射面s構建的反射鏈路接收到的來自發射車輛vi的功率計算如下：

其中：s是智能反射面的序號；gi,s，t和gs,j，r分別是發射天線增益和接收天線增益；LLoss,i,j，s=LLoss,i,s LLoss,s,j是總路徑損耗，由入射階段和反射階段的路徑損耗組成；|Gi,j,s|2表示反射增益。

智能反射面輔助的信道模型研究已經相對成熟，本文采用文獻［30］中基于響應函數表征反射增益的信道模型，其中智能反射面被劃分為若干個塊來配置。響應函數的值對應反射增益，由入射、出射角度和反射元件的配置決定。當以反射面配置對應的最優角度入射和反射時，響應函數可以取得最大值，|Gi,j,s|=其中，L是智能反射面邊長，λ是信號波長。響應函數的定義可以參考文獻［30］，本文受限于篇幅，此處不再贅述。

為統一表示，用li,j,s表示發射車輛為vi、接收車輛為vj的鏈路，其中，s=0 表示直接鏈路，s≠0 表示智能反射面s輔助的反射鏈路。在這種情況下，直接鏈路的接收功率Pi,j重新表示為Pi,j,0。直接鏈路（s=0）和反射鏈路（s≠0）的數據速率可以統一表示如下：

其中：Ri,j,s是鏈路li,j,s的數據速率；N0是噪聲的功率譜密度；B是帶寬。

1.2 問題描述與形式化

其中：式（7）是對鏈路選擇α的約束；式（8）是對車輛的半雙工約束，前半部分是vk在時隙τ作為接收車輛參與的傳輸數量，后半部分是vk在時隙τ作為發射車輛參與的傳輸數量，該約束表示車輛在一個時隙只能作為發射或接收車輛最多參與一個傳輸；式（9）是對反射面的約束，限制了反射面只能同時輔助最多一條鏈路；式（10）是對分配的時隙數量的約束，表示分配給鏈路li,j,s傳輸數據包q的時隙數，在分配的時隙內必須完成傳輸，其中多出的一個時隙是控制時隙。

2 多跳V2V 鏈路選擇機制

本節分2 個部分介紹鏈路選擇機制FE-STDMA，分別是基于向前轉發效率的鏈路評價函數和基于空分復用時分接入的鏈路選擇算法。最后總結并展示鏈路選擇機制的總體流程。

2.1 基于向前轉發效率的鏈路評價函數

在車輛vi成為傳輸任務q的源車輛或轉發車輛將數據包q發送給車輛vi這2 種情況下，車輛vi會從未持有數據包q的狀態轉變為持有數據包q的狀態。在這2 種情況下，如果vi不是傳輸任務q的目標車輛，它將作為新的發射車輛繼續轉發數據包。需要評估發射車輛的候選鏈路優先級，為鏈路選擇提供依據。候選鏈路的優先級評估需要滿足如下要求：

1）優先級評估函數需要能反映鏈路轉發數據包的有效性。鏈路的接收車輛距離發射車輛越遠、距離目標車輛越近，則使用該鏈路轉發越有效。因為單跳轉發距離越遠，數據包到達目標節點所需跳數越少，多跳時延也越低。為了在網格狀的城市街道中更準確地反映轉發進度，使用曼哈頓距離而不是歐幾里得距離來計算車輛的轉發距離。用DDis,i和DDis,j分別表示鏈路li,j,s的發射車輛和接收車輛與目標車輛的曼哈頓距離，則鏈路li,j,s的轉發距離DDis,i,j=DDis,i-DDis,j。如果DDis,i,j<0，鏈路li,j,s會將數據包向遠離目標車輛的方向轉發，這樣的鏈路不需要作為候選鏈路，DDis,i,j>0 的鏈路構成了發射車輛vi的候選鏈路集合，用Li表示。

2）鏈路質量也是影響候選鏈路選擇的重要因素，選擇轉發距離較遠的鏈路雖然能加快轉發進度，但是毫米波信號衰減嚴重，傳播距離越遠的鏈路質量越差。選擇鏈路質量低下的鏈路轉發，需要承擔傳輸失敗的風險。本文用成功傳輸的概率衡量鏈路質量，假設信號傳播服從Nakagami-m 分布，鏈路li,j,s成功傳輸的概率如下［31］：

其中：Pr是接收功率閾值；m是由傳播距離決定的衰落因子；Pi,j,s是鏈路li,j,s的接收功率。

3）發射車輛的候選鏈路可能因資源或信號沖突不可用，例如，候選鏈路的接收車輛或智能反射面正在傳輸數據，或候選鏈路與正在傳輸的鏈路存在信號沖突。如果最優候選鏈路因沖突而不可用，但是沖突因素將在短時間內消失，則等待一段時間后選擇最優鏈路可能比選擇次優鏈路獲得更好的轉發效果。為充分利用網絡資源，避免資源或信號沖突影響鏈路選擇，本文采取時分接入機制，允許與正在傳輸的鏈路存在沖突的候選鏈路等待一段時間再轉發。考慮到等待時間將帶來時延代價，因此，鏈路完成數據包q的傳輸所需的時隙數量Ti,j,s,q也將影響候選鏈路選擇。鏈路完成傳輸所需的時隙數量由鏈路變為可用需等待的時隙數量Twait,i,j,s和傳輸時隙數量Ttrans,i,j,s,q組成，即Ti,j,s,q=Twait,i,j,s+Ttrans,i,j,s,q，其中，Twait,i,j,s的計算將在后文介紹，Ttrans,i,j,s,q=1+

綜合轉發距離、鏈路質量和完成傳輸所需時間，本文候選鏈路評價函數計算如下：

可以看出，該鏈路評價函數反映了選擇鏈路li,j,s的向前轉發效率。

2.2 鏈路選擇算法

采用時分多址接入機制，允許不可用的候選鏈路變為可用后再傳輸。用Tnow表示當前時隙序號，三維數組Trans 表示正在傳輸的鏈路的傳輸結束信息。Trans[i,j,s]>0，則鏈路li,j,s正在傳輸，用Trans[i,j,s]表示li,j,s傳輸結束后的時隙序號；反之，Trans[i,j,s]=0，則鏈路li,j,s空閑。接下來給出鏈路變為可用需等待的時隙數量Twait,i,j,s的計算方法。如果鏈路li,j,s與正在傳輸的鏈路不存在資源或信號沖突，則鏈路li,j,s可用，Twait,i,j,s=0。如果鏈路li,j,s與正在傳輸的鏈路存在資源或信號沖突，則等待時間需要分情況討論。鏈路li,j,s可能因以下3 種因素不可用：

1）接收車輛忙碌。如果li,j,s的接收車輛vj正在作為其他鏈路的發射車輛傳輸數據，即存在lj,y,z，Trans[j,y,z]>0，li,j,s至少要等待Trans[j,y,z]-Tnow個時隙才可用。如果li,j,s的接收車輛vj正在作為其他鏈路的接收車輛傳輸數據，即存在lx,j,z，Trans[x,j,z]>0，則li,j,s的等待時間Twait,i,j,s被設置為一個大正數。

2）智能反射面忙碌。如果li,j,s的智能反射面正在輔助其他鏈路傳輸，即存在lx,y,s，Trans[x,y,s]>0，則li,j,s至少要等待Trans[x,y,s]-Tnow個時隙才可用。

3）信號沖突。如果li,j,s與正在傳輸的lx,y,z信號沖突，則li,j,s至少要等待Trans[x,y,z]-Tnow個時隙才可用。

當接收車輛忙碌時，如果鏈路li,j,s的接收車輛是其他鏈路的發射車輛，則只需等待傳輸完成即可。但是，如果li,j,s的接收車輛是其他鏈路的接收車輛，則等待時間被設置為一個大正數。這是因為車輛vj在成功接收數據包后將作為新的發射車輛轉發數據包，vj變為空閑所需時間長且難以預估，因此將li,j,s的等待時間設置為一個大正數，表示放棄等待這種鏈路。當li,j,s的智能反射面忙碌，需等待其空閑li,j,s才可用。信號沖突是指來自其他發射車輛的信號功率過高，影響接收機的正常接收。毫米波信號采用定向傳輸，主瓣方向的功率遠高于旁瓣方向，如果出現主瓣方向的信號沖突，將嚴重影響鏈路傳輸。但是從另一方面分析，由于主瓣和旁瓣方向上功率存在巨大差距，定向傳輸中的最大干擾信號對信干噪比（SINR）起著決定性作用。可以假設只要最大干擾信號不超過閾值，鏈路就不會受到信號干擾影響［32］。根據該假設，提出智能反射面輔助的毫米波信號沖突判定規則，如定義1 所示：

定義 1對于鏈路li,j,s和lx,y,z，如果

鏈路li,j,s可能因單個因素不可用，也可能同時因多個因素不可用。如果同時有多個因素使li,j,s不可用，則li,j,s需要等待這些因素都消失后才可用，即Twait,i,j,s應從多個因素的等待時間中取最大值。本文鏈路選擇算法描述如下：

算法1鏈路選擇算法

為了在考慮其他轉發影響的情況下完成分布式決策，所有發射車輛需通過sub-6 GHz 廣播其候選鏈路集合和需傳輸的數據包信息，車輛收集到的所有候選鏈路集合構成的集合表示為ΨL。需要為每個發射車輛選擇一條鏈路轉發數據包，即需要從ΨL中的每個候選鏈路集合中各選擇一條鏈路，該過程如算法1 所示。首先，完成所有候選鏈路集合中的所有候選鏈路的等待時間和優先級計算；然后，從所有候選鏈路中找到優先級最高的鏈路，假設其為li,j,s，轉發的數據包序號為q，則發射車輛vi選擇的轉發鏈路是li,j,s，接下來需要配置αi,j,s,q,τ，從ΨL中刪除候選鏈路集合Li，并將li,j,s的傳輸結束信息加入Trans 中；最后，需要重復鏈路選擇過程，直到為所有發射車輛各選擇一條轉發鏈路，集合ΨL為空。由于每次選擇后Trans 中加入了li,j,s的新信息，待選擇的候選鏈路等待時間可能改變，因此每次循環需要重新計算所有候選鏈路的等待時間和優先級。

2.3 復雜度分析

本節對鏈路選擇算法的復雜度進行分析。令M表示正在傳輸的多跳傳輸任務的數量，在鏈路優先級計算中，需要判斷鏈路與所有正在傳輸的鏈路是否沖突，而正在傳輸的鏈路數量上限是M，因此單個鏈路優先級的計算復雜度是O(M)。在每次進行鏈路選擇時，需要為所有候選鏈路計算優先級。發射車輛的數量是|ΨL|，每個發射車輛的候選鏈路數量是O(N(S+1))，其中，N和S分別是車輛和智能反射面的數量，因此候選鏈路的總數量是|ΨL|N(S+1)，每次進行鏈路選擇的復雜度是O(|ΨL|N(S+1)M)。鏈路選擇算法需要為|ΨL|個發射車輛全部完成鏈路選擇，因此鏈路選擇算法的復雜度為O(|ΨL|2N(S+1)M)，因為|ΨL| ≤M，所以鏈路選擇算法的復雜度最終可表示為O(M3N(S+1))。

在常用的鏈路選擇機制中，MFR 和NFP 機制分別選擇最遠和最近的鏈路，復雜度為O(N(S+1))，RFP 機制隨機選擇鏈路，但是需要先找到所有候選鏈路，因此復雜度也為O(N(S+1))。相比于簡單通用的MFR、NFP 和RFP 機制，FE-STDMA 機制的復雜度較高，其以計算開銷為代價優化了鏈路選擇。后文將在仿真部分評估FE-STDMA 機制的鏈路選擇耗時，證明其可在單個控制時隙內完成鏈路選擇。

2.4 鏈路選擇機制總體流程

鏈路選擇通過分布式決策實現，網絡中的所有車輛都是平等的，同一區域內的車輛收到的ΨL是相同的，做出的決策也一致。以車輛vi為例，圖4 給出了鏈路選擇機制的總體流程。在每個時隙，需要選擇轉發鏈路的發射車輛會通過sub-6 GHz 廣播其候選鏈路集合，只要收到其他車輛的sub-6 GHz 廣播后ΨL不為空，所有都會執行鏈路選擇算法。執行鏈路選擇算法后，發射車輛可以確定轉發鏈路，且所有車輛都可以獲知區域內即將傳輸的鏈路信息以更新Trans，為未來的鏈路選擇提供信息。

圖4 鏈路選擇機制流程Fig.4 Procedure of the link selection mechanism

3 仿真評估

3.1 仿真場景與參數設置

使用OMNET++（5.1）+VEINS+SUMO 框架［33］對所提鏈路選擇機制進行模擬實驗，并和3 種常用的鏈路選擇機制進行對比。OMNET++是一個基于事件的網絡模擬器，VEINS 是為車載移動通信場景而設計的一個開源仿真框架。值得注意的是，VEINS中車輛節點的物理層和MAC 層基于802.11p 實現，為了實現智能反射面輔助的毫米波V2V 通信，本文擴展了VEINS 的底層模型，添加了波束對準機制使其支持毫米波定向傳輸，并實現了智能反射面模塊。SUMO 用于生成網絡和車輛，本文使用SUMO 建立類似圖1 的2×2 街道網格，其中3 條經向街道和3 條緯向街道相交于9 個路口，相鄰路口間的街道段長度為300 m，智能反射面部署間隔為100 m。每條街道有4 條4 m 寬的車道，每個方向各2 條。考慮到城市場景中人行道的存在，設置街道總寬度（即兩側建筑物的間距）為30 m。其他參數配置如表1所示。

表1 仿真參數配置Table 1 Simulation parameters configuration

3.2 仿真結果分析

為了驗證所提鏈路選擇機制FE-STDMA 的有效性，在部署智能反射面的場景中模擬FE-STDMA，并將其與常用的MFR、NFP 和RFP 這3 種鏈路選擇機制進行比較，其中，MFR 和RFP 的固定半徑設置為100 m。為了驗證智能反射面提高毫米波多跳V2V 性能的效果，比較幾種機制在不同反射面大小（包括不部署智能反射面）下的表現。鏈路選擇的目標是在保障多跳V2V 通信可靠性的同時最小化時延，因此，選擇交付率和多跳平均時延2 個指標來評估鏈路選擇機制的性能。

為驗證FE-STDMA 機制的實用性，統計各機制在不同車輛密度下完成鏈路選擇的耗時，結果如表2所示，其中，車輛密度由跟車距離衡量。從表2 可以看出，車輛密度越高，鏈路選擇耗時越久。相比于計算簡單、通用性強的MFR、NFP 和RFP 機制，FE-STDMA 機制完成鏈路選擇的耗時更久，這是因為FE-STDMA 機制在鏈路選擇時基于向前轉發效率和空間復用時分接入，選擇了更優的鏈路并避免了沖突，但是FE-STDMA 機制的鏈路選擇耗時仍然遠小于時隙持續時間，可在單個控制時隙內完成鏈路選擇。

表2 不同車輛密度下的鏈路選擇耗時Table 2 Time consumed by link selection under different vehicle densities 單位：ms

圖5 給出了4 種鏈路選擇機制的多跳V2V 交付率與車輛密度的關系，其中，車輛密度由跟車距離衡量，智能反射面邊長設置為0.6 m。從圖5 可以看出：MFR 和RFP 機制的交付率很低，這主要是因為MFR選擇固定半徑內轉發距離最遠的鏈路，而RFP 機制隨機選擇鏈路，都無法保證鏈路的可靠性；NFP 和FE-STDMA 機制在高車輛密度下有很高的交付率，隨著車輛密度的降低，交付率降低。NFP 機制選擇轉發距離最近的鏈路，因此車輛密度越高，鏈路質量越高，可靠性越強。FE-STDMA 機制在進行鏈路選擇時雖然權衡了轉發距離，但是由于考慮了其他的轉發影響因素，避免了因信號沖突造成的傳輸失敗問題，因此交付率相比于NFP 平均提高了11.11%。

圖5 交付率隨車輛密度的變化情況Fig.5 The variation of delivery rate with vehicle density

圖6 給出了不同車輛密度下4 種鏈路選擇機制成功交付傳輸任務的平均多跳時延，其中部署的智能反射面邊長為0.6 m。從圖6 可以看出：MFR 和RFP 機制的時延隨車輛密度變化不大，這是因為時延主要受單跳轉發距離影響，而這2 種機制的單跳轉發距離不依賴于車輛密度；隨著車輛密度的降低，NFP 和FE-STDMA 機制的時延逐漸降低，且FE-STDMA 的時延相比于NFP 平均降低了49.88%。NFP 時延降低是由于與最近車輛的距離隨著密度降低而增加。FE-STDMA 機制的轉發距離在高車輛密度下受車輛障礙物限制，隨著車輛密度的降低，FE-STDMA 機制的轉發距離得到改善。總體上MFR 和RFP 機制的時延很低，但這2 種機制的可靠性存在很大缺陷，而FE-STDMA 機制可以在保證高可靠性的同時顯著改善時延。

圖6 時延隨車輛密度的變化情況Fig.6 The variation of time delay with vehicle density

車載網絡中車輛的高移動性會減少波束對準時間，降低無線鏈路的穩定性。圖7 給出了在不同車輛速度下4 種鏈路選擇機制的多跳交付率，其中，平均跟車距離為60 m，智能反射面邊長設置為0.6 m。從圖7 可以看出，NFP 和FE-STDMA 機制在較低車速下的交付率較高。在高車速下，波束對準時間降低，毫米波鏈路穩定性受到影響，NFP 和FE-STDMA機制的交付率都有明顯降低，其中，FE-STDMA 機制交付率的降低相比于NFP 機制更為明顯，可見需要進行配置優化的智能反射面輔助通信不能很好地適用于高車速場景。

圖7 交付率隨車輛速度的變化情況Fig.7 The variation of delivery rate with vehicle speed

圖8 給出了4 種鏈路選擇機制成功交付傳輸任務的平均多跳時延與部署的智能反射面邊長的關系，其中，平均跟車距離為60 m。隨著智能反射面面積的增大，可以提供的反射增益增強。從圖8 可以看出，隨著智能反射面面積的增加，MFR、NFP 和RFP 這3 種機制的時延沒有明顯變化，因為這3 種機制的轉發距離受反射增益影響較小。而隨著智能反射面面積的增加，反射增益增強，FE-STDMA機制的時延明顯降低，這是因為反射增益可以改善鏈路質量，使FE-STDMA 在不影響鏈路可靠性的情況下選擇更遠的車輛，從而提高轉發距離，該結果證明了部署智能反射面可以有效改善多跳V2V性能。

圖8 時延隨智能反射面邊長的變化情況Fig.8 The variation of time delay with the side length of IRS

4 結束語

針對毫米波多跳V2V 通信中時延與可靠性難以平衡的問題，本文將智能反射面輔助與多跳轉發相結合，以改善多跳V2V 性能。提出一種鏈路選擇機制FE-STDMA，綜合轉發距離、鏈路質量和傳輸所需時間，通過空間復用避免信號沖突，從而實現并發傳輸，同時利用時分接入緩解轉發資源沖突問題。仿真結果表明，與MFR、NFP、RFP 機制相比，FE-STDMA 鏈路選擇機制可以在保證高可靠性的同時顯著改善多跳V2V 時延。為了實現分布式鏈路選擇、波束對準和智能反射面控制，所提機制需要車輛通過sub-6 GHz接口交換大量控制信息，控制開銷較大。下一步將對使用智能反射面輔助通信所帶來的控制開銷問題進行分析，探索一種車載網中低控制開銷的智能反射面輔助傳輸機制。