CN103259741A - 车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明目的在于针对车辆密度变化较快的车载自组织网络MAC层广播的可扩展性问题，公开了一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，该方法在以最小化广播帧碰撞概率为目的的前提下，推导出最小竞争窗口和竞争节点数之间的关系，通过对车辆邻居节点数的实时估计来动态地调整最小竞争窗口值，使得最小竞争窗口值的变化反映了网络中的竞争状况，从而减少碰撞，减少信道资源的浪费，提高广播性能。本发明以最小化碰撞概率为目的，推导出CWmin和活跃竞争节点数n之间的关系，通过实时估计车辆的邻居节点数来自适应地调整最小竞争窗口，使得最小竞争窗口的调整反映了车辆密度的变化，来改善IEEE802.11p MAC层广播的可扩展性。

Description

车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法

技术领域

本发明涉及车载网络技术领域，特别涉及车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法。

背景技术

在无线车载自组织网络中，IEEE成立了车载环境无线接入(Wireless Access in Vehicular Environment,WAVE)工作组，负责制定车载通信WAVE协议栈。WAVE协议栈的底层采用了IEEE802.11p协议^[1]。其中，IEEE802.11p的MAC层则定义了在单一的控制信道或者业务信道上，不同的竞争节点如何接入网络。IEEE802.11p的MAC层采用了分布式协调功能DCF，DCF有广播和单播两种操作模式。对控制信道上安全相关的应用来说，主要是以广播模式传输的消息，比如协作碰撞避免(Cooperation collision avoidance,CCA)，变换车道告警(Lane Change Warning,LCW)等。除了由事件驱动的安全相关的消息外，有两种类型的消息需要在控制信道上周期性的广播：短状态信标消息(beacons)和WAVE业务广播(WAVE ServiceAdvertisement,WSAs)。其中，beacon消息用于向车辆的邻居节点周期性的报告自身的状态消息，这些消息包括：车辆的位置、车辆行驶速度以及车辆行驶方向等。这些状态消息对一些高级的安全应用具有很重要的作用，比如：碰撞避免、驾驶辅助、巡航控制等，这些应用要求在车载环境下能够获得精确的和实时的消息，因此典型的beacon消息产生频率为5～10Hz。WSAs消息是为了通知WBSS的建立，由WBSS提供者在控制信道上广播的消息。WBSS提供者会在WSAs消息中通知接下来的数据交换发生在哪一个业务信道上。总之，在车载自组网中，无论是beacon消息还是WSAs消息，都是由发送节点以一跳广播的形式进行传输。

在车载自组织网络中，车辆并不是随机的移动，而是沿着特定的道路移动，在交叉路口处车辆的移动方向可能发生改变。车辆的移动特性使得车辆的密度会发生较大变化，在车载自组网中，车辆密度可能从非常稀疏到高度密集，甚至超过150cars/lane/km。因此，车载自组网的MAC层协议必须具备的一个非常重要的特性就是MAC层的可扩展性。对广播消息来说，MAC层的可扩展性问题可能更加紧急。因为IEEE802.11的单播传输采用了RTS/CTS四次握手协议，该协议可以减轻隐藏终端问题，但是广播消息并没有采用RTS/CTS。因此，在真实的车载环境中，广播消息可能面临更多的隐藏节点问题，这就会导致竞争信道的车辆数目急剧增加。甚至在中等的车辆密度下，IEEE802.11p的控制信道可能会因为beacon消息的广播而达到饱和。因此，在车辆密度高速变化车载自组网中，如何实现MAC层广播的可扩展问题是当前无线车载自组织网络研究的热点之一。

当前，针对IEEE802.11p MAC层的可扩展性问题，研究MANET以及VANET的组织进行了各种各样的处理。这些方案主要是将竞争节点的数目控制在一定门限之内、控制beacon消息的传输时间等，主要通过控制数据速率与传输功率来实现。但是，这些方案都有一定的局限性，因为标准制定机构对传输beacon消息的最小功率有非常严格的限制。本发明在IEEE802.11广播退避的马尔可夫模型基础上，以最小化碰撞概率为目的，通过推导CWmin和活跃节点数n之间的关系，提出了一种实时估计邻居节点数的最小竞争窗口调整方案，使得最小竞争窗口的调整反映了车辆密度的变化，从而改善了IEEE802.11p MAC层广播的可扩展性。

针对IEEE802.11的可扩展性问题，研究MANET以及VANET的组织进行了各种各样的处理。其中，最简单的处理方法就是将竞争节点的数目控制在一个给定的门限之内。

当节点接入信道变得困难时，车辆就通过降低自身的传输功率来减少由于传输所造成的干扰范围。然而，降低传输功率有一些非常重要的局限性，这是因为标准制定机构对传输beacon消息的最小功率有非常严格的限制。

控制beacon消息的传输时间，由于信标的大小或多或少都是固定的，那么唯一能够改变的信标的参数就是它的数据速率了。提高数据速率将会减少由于隐藏节点所带来的碰撞概率，从而能够将信标消息传输到更多的车辆。

为了接收端能够顺利接收到以高数据速率传输beacon消息，接收端就需要一个更高的信噪比。在这种情况下，由于接收端的干扰，发送端发出的beacon消息的覆盖范围也会被减少。因此，控制数据速率与控制传输功率一样都是受限的。

在无线车载自组织网络中，IEEE802.11p MAC层协议采用增强的分布式协调功能EDCF(EnhancedDistributed Coordination Function)接入信道，通过使用RTS/CTS四次握手机制及竞争退避机制实现数据传送。现有技术方案中对IEEE802.11p退避机制中用到的竞争窗口值进行了研究，提出了一种基于检测的MAC方法用来检测网络状态和预测竞争节点的数目，从而来动态调整竞争窗口的大小，达到提高总体吞吐率、减少包碰撞率和时延的目的。

在上述方案中都假设他们能够在一定程度上估计信道中碰撞的持续时间，但是这对于广播消息来说并不是一个有效的假设，因为广播消息没有采用ACK确认机制，碰撞无法被检测出来。如果数据帧在传输时丢失，那么发送节点并不会重新发送该帧，而是发送下一个新的数据帧。因此，尽管IEEE802.11MAC层的二进制指数退避方法可以提高单播消息传输的可扩展性，但是在广播环境中，我们既不能利用BEB，也不能利用RTS/CTS握手协议。因此怎样选择合适的退避参数来提高广播的可扩展性是一个很重要问题，需要充分考虑IEEE802.11p广播的特点来做出相应的调整。而本发明能很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的是针对车辆密度变化较快的车载自组织网络MAC层广播的可扩展性问题，提出一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，该方法在以最小化广播帧碰撞概率为目的的前提下，推导出最小竞争窗口和竞争节点数之间的关系，通过对车辆邻居节点数的实时估计来动态地调整最小竞争窗口值，使得最小竞争窗口值的变化反映了网络中的竞争状况，从而减少碰撞，减少信道资源的浪费，提高广播性能。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明提出了一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，该方法在车载自组织网络中，无线链路层通过使用IEEE802.11EDCF实现信道接入。当数据包产生丢失时，使用二进制指数退避（Binary Exponential Backoff,BEB）机制控制退避窗口。其中，在控制信道上传输的beacon消息是一种周期性广播的数据帧，而具有同等优先级的beacon消息之间会发生碰撞，导致系统性能下降。并且，IEEE802.11p广播不采用RTS/CTS机制，因此存在更多的隐藏终端问题，会使信道中竞争节点的数目成倍增加。此外，广播中没有采用ACK确认机制，广播传输失败不能够被检测出来，因此没有广播帧的重传。在碰撞和无线信道误码导致广播帧的丢失之后，通常利用最小竞争窗口CWmin来进行退避。当网络中的节点数较多时，两个节点同时接入信道发送广播帧的概率会大大增加，这就导致更多的碰撞。而CWmin直接影响各个节点的退避时间选择，对广播性能将产生重要影响。

对于不同的车辆密度，不同的最小竞争窗口值，网络的性能变化很大。然而根据消息的优先级，IEEE802.11p标准中提出的最小值CWmin在3到15之间，这并不符合最优的情况，因为没有考虑到网络的负载情况。在车载自组网中，车辆密度变化较迅速，无论在车辆密度较高还是在车辆密度较低时，MAC层都应该能够处理这些情况，这就对IEEE802.11p MAC层广播的可扩展性提出了较高的要求。本发明以最小化碰撞概率为目的，推导出CWmin和活跃竞争节点数n之间的关系，通过实时估计车辆的邻居节点数来自适应地调整最小竞争窗口，使得最小竞争窗口的调整反映了车辆密度的变化，来改善IEEE802.11pMAC层广播的可扩展性。

方法流程：

本发明提出一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，其包括如下：

一、最小竞争窗口与竞争节点数之间的关系

IEEE802.11p控制信道上的广播不采用二进制指数退避，而是仅仅使用最小竞争窗口进行退避。此外，广播消息传输失败后也没有重传，因此在分析一跳的周期性广播消息的退避时，并不能直接套用此分析模型，要寻求其它的方法。在二维马尔科夫模型的基础上，在分析IEEE802.11的广播性能时，推导出广播性能的一维马尔科夫模型。本发明中将采用此模型来分析IEEE802.11p的广播退避过程。设总的车辆节点数为n，对于每一个广播beacon消息的车辆来说，用随机过程b(t)表示在t时刻广播退避计数器的值。b(t)在每个时隙起始时刻减1，其取值范围为(0,1,2,3,……,W₀-2,W₀-1)。W₀表示初始竞争窗口，也叫最小竞争窗口CW_min。假设节点在任一时隙传输的概率τ与退避过程无关，随机过程{b(t)}就构成了离散时间的一维马尔科夫链模型。每个站点的状态用{k}来表示，k表示站点退避计数器值。IEEE802.11p控制信道上广播退避的状态转移图如图1所示。

从图1中可以看出状态k到状态k-1的转移概率为1，这些状态表示在每一个空闲时隙退避计数器值的下降。当退避计数器的值降为0后，节点开始传输数据，并在传输之后以等概率1W₀随机选择一个退避时隙延迟接入信道。则一阶马尔可夫状态转移方程如式(1)所示：

$\left\{\begin{array}{cc}P\left\{k\right|k+1\}=1,& k\∈[0,W_0-2]\\ P\left\{k\right|0\}=1/W_0,& k\∈[0,W_0-1]\end{array}---\right.\left(1\right)$

一阶马尔可夫链的极限分布可以表示为式(2)所示：

$b_k=\underset{t\→\∞}{\lim }\{b\left(t\right)=k\},k[0,W_0-1]---\left(2\right)$

则b_k表示节点处于第k个退避状态时退避计数器的值。由马尔可夫过程的稳态分析可知，当t→∞时，各个状态分布稳定并且与系统的初始状态无关。因此，该极限分布也是稳态分布，则在平稳状态下，可以得到式(3)^[8]：

$\left\{\begin{array}{cc}{b}_k=\frac{W_0-k}{W_0}{b}_0,& 0\≤k\≤W_0-1\\ \underset{k=0}{\overset{W_0-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k=1,& b_k\≥0\end{array}---\left(3\right)\right.$

由式(3)可以解出b₀，如公式(4)所示：

$b_0\frac{2}{W_0+1}---\left(4\right)$

因为节点在退避计数器的值为0后开始传输，所以节点在任一时隙传输的概率τ如公式(5)所示：

$\mathrm{\τ}=b_0=\frac{2}{W_0+1}---\left(5\right)$

则信道忙的概率p_b就是1减去信道空闲的概率，如公式(6)所示：

p_b=1-(1-τ)ⁿ    (6)

而在一个时隙内成功传输的概率p_s如公式(7)所示：

p_s=nτ(1-τ)^n-1    (7)

假设信道没有误码，传输碰撞是接入信道失败的唯一原因，则碰撞发生的概率p_c如公式(8)所示：

$p_c=p_b-p_s$

$=1-{(1-\mathrm{\τ})}^n-\mathrm{n\τ}{(1-\mathrm{\τ})}^{n-1}$

$=1-[{(1-\frac{2}{W_0+1})}^n+\frac{2n}{W_0+1}{(1-\frac{2}{W_0+1})}^{n-1}]---\left(8\right)$

$=1-{(1-\frac{2}{W_0+1})}^{n-1}\frac{W_0-1+2n}{W_0+1}$

分析上式可知，为了要使碰撞概率最小，就得使

最大。因此，本发明构造二元函数f(W₀,n)如式(9)所示：

$f(W_0,n)={(1-\frac{2}{W_0+1})}^{n-1}\frac{W_0-1+2n}{W_0+1}---\left(9\right)$

因为当x□1时， ${(1-x)}^n\≈1-\mathrm{nx}+\frac{n(n-1)}{2}{x}^2,$ 所以当□1即W₀□1时，上式可转化为式(10):

$f(W_0,n)\frac{{(1-\frac{2}{W_0+1})}^n}{1-\frac{2}{W_0+1}}\frac{W_0-1+2n}{W_0+1}$

$\≈\frac{1-\frac{2n}{W_0+1}+\frac{n(n-1)}{2}{\left(\frac{2}{W_0+1}\right)}^2}{\frac{W_0-1}{W_0+1}}\frac{W_0-1+2n}{W_0+1}---\left(10\right)$

$=\frac{(W_0+1-2n)(W_0-1+2n)}{(W_0-1)(W_0+1)}+\frac{2n(n-1)(W_0-1+2n)}{(W_0-1)(W_0+1)}$

求二元函数f(W₀,n)对W₀的偏导数并令其等于零，可以得到式(11)：

4W₀ ²n-4W₀ ²-7W₀n-3W₀n²-4W₀+n²-2n+1=0   (11)

将式(11)看作关于W₀的一元二次方程，则Δ＝(n+1)²(3n+4)²-16(n-1)³＞0，则方程的根为：

$W_0=\frac{{3n}^2+7n+4\±{[{(n+1)}^2{(3n+4)}^2-16{(n-1)}^3]}^{1/2}}{8(n-1)},$ 考虑到W₀的实际意义，取较大的W₀值，则广播最小竞争窗口值W₀和网络竞争节点数n之间的关系如式(12)所示：

$W_0=\frac{{3n}^2+7n+4+{[{(n+1)}^2{(3n+4)}^2-{16(n-1)}^3]}^{1/2}}{8(n-1)},n>1---12$

上述公式对节点广播退避参数W₀的调整具有重要意义，下一节将在式(12)的基础上提出根据节点的一跳邻居节点数实时地调整竞争窗口的方法，以改进IEEE802.11p控制信道上的周期性广播性能。

二、邻居节点数估计

数学分析推导出了广播最小竞争窗口值W₀(CW_min)和网络竞争节点数n之间的关系，为实时调整竞争窗口提供了重要依据。此外，由于每辆车都要在控制信道上周期性广播beacon消息，每辆车都相当于竞争节点，都在竞争信道资源。因此，节点的邻居节点数就是竞争节点数，对调整CW_min有很大的作用。我们可以在每个节点处进行邻居节点数估计，这样就能在一定程度上反映信道的竞争情况。

因为每辆车都拥有唯一的MAC地址，此MAC地址可以确定唯一的MAC_ID，节点在控制信道上进行通信，每个车辆都向传输范围内的其它节点周期性地广播beacon消息。Beacon消息中包含：源节点的MAC地址确定的唯一MAC_ID，车辆的位置、车辆行驶速度、车辆行驶方向等车辆自身的状态消息。每个节点都要维护一个本地的一跳邻居节点列表。由于车辆移动比较快，使得邻居节点变化很快，车辆逆向行驶的情况尤为如此。这就要求节点始终侦听信道，当节点正确接收到beacon消息后，节点从该消息中取出发送地址，并和本地接收时间一起加入到邻居节点列表中。

通过这种方式添加邻居节点信息有可能导致邻居节点重复加入的情况，为此，我们检测表中是否已存在该邻居节点，如果存在，则删除之前加入的信息。这意味着当节点接收到一个帧后，首先取出发送地址并加入邻居节点列表，查找该节点是否重复，如果重复，则删除旧的重复邻居节点信息，保留最新的一次加入。然后，检测每一个邻居节点进入列表的时间，如果进入时间超过观测间隔，则删除该邻居节点。

除此之外，在时间上，车辆节点将时间分成周期性的观测间隔OI(Observation Interval)，在每个观测间隔结束之后，节点都要更新邻居节点列表，这样做可以防止邻居节点列表过大，浪费存储空间，同时还避免了保留的邻居节点信息过期的情况。因为如果一个邻居节点不再是本节点的邻居节点时，由于它的离开没有任何通告信息，会导致邻居节点列表的无限增大且保留的信息是无效的历时信息。而设置一个观测间隔，并定期更新邻居节点列表，能避免上述情况的发生，提高邻居节点数目检测的准确性。由于网络拓扑变化一般都在秒级以上，所以在检测车辆的邻居节点个数时可以设置一个比较大的观测间隔，如检测间隔设为5s。当然，观测间隔只是一个参数，可以根据具体的网络场景和业务模型进行选择。

在每一个观测期内，节点都会更新邻居节点列表，并计算邻居节点个数。为了保证邻居节点个数的准确性，我们取本次观测期的邻居节点数n1，以及上两次观测期的邻居节点数n2、n3的均值作为最终估计的邻居节点数目n。

三、最小竞争窗口的优化调整方案

按照公式(12)计算的初始竞争窗口值W₀可能取到小数值，这不符合真实的竞争窗口的含义。因此，对计算出来的W₀值下取整，得到新的初始窗口值CW_m'_in，如表达式(13)所示：

分析上式可知，CW_m'_in的值随着邻居节点数n单调递增。并且，通过计算可知，当n＝19时，CW_m'_in=16。所以，当n≥19时，CW_m'_in≥16，CW_m'_in的值满足

□1的条件。因此当邻居节点数n≥19时，可以按照公式(13)计算最小竞争窗口值。

开始时，每个节点将根据要传输的beacon消息的优先级设置初始最小竞争窗口值，本发明假设所有的周期性广播消息具有相同的优先级别，并设置相同的初始竞争窗口CW_init，然后开始传输数据。在数据传输和接收过程中，节点根据收到的beacon消息维护好邻居节点列表。在每一个观测期结束后，节点根据前面介绍的方法算出本次邻居节点数和上两次观测期观测的邻居节点数的平均值n，并把n的值作为本次观测期估计的竞争节点数。如果不在观测期的结尾，就继续根据收到的beacon消息维护邻居节点列表。在估算好n的值之后，节点开始调整最小竞争窗口值。根据邻居节点数的不同，分为以下两种情况：

当1≤n≤19时，不满足公式(13)成立的条件，令最小竞争窗口CW_min＝CW_init；

当n>19时，满足公式(13)成立的条件，因此可以按照公式(13)计算最小竞争窗口CW_min＝CW_m'_in；

最小竞争窗口的值确定以后，再确定退避时间，并持续更新和维护邻居节点列表。

基于邻节点估计的最小竞争窗口调整方法流程图如图2所示。

本发明有益效果：本发明以最小化碰撞概率为目的，推导出最小竞争窗口和网络竞争节点数之间的关系，通过实时估计节点的邻居节点数来动态地调整最小竞争窗口，使得最小竞争窗口的调整反映了网络的竞争情况，适应了车辆密度的变化，提高了MAC层广播的可扩展性，提高了广播接收率。

附图说明

图1是本发明的IEEE802.11p控制信道上广播退避的马尔可夫链模型图。

图2是本发明的基于邻节点数估计的最小竞争窗口调整方法流程图。

图3是本发明的广播接收率随车辆密度的变化曲线图。

图4是本发明的广播平均到达时延随车辆密度的变化曲线图。

具体实施方式

下面通过结合说明书附图，进一步说明本发明的技术方案。

我们对本发明提出的方法利用VanetMobiSim和NS2.35进行仿真验证，将基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法和原始的固定大小的初始竞争窗口进行性能比较。在IEEE802.11p的广播性能仿真过程中，每个节点都工作在控制信道CCH上，并周期性将数据帧广播给它的一跳邻节点，所有的广播帧具有相同的优先级。本发明将用最新的NS2.35中的PBC Agent生成周期性的广播帧。广播帧大小为250字节，广播帧生成频率为5Hz。考虑到车辆的移动性，我们在VanetMobiSim下搭建了高速公路场景。在此场景中，总共有四条双向车道，每条车道的长度为2000m，车辆移动模型采用IDM_LC模型。

基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法主要的设计目标在于通过MAC层最小竞争窗口的动态调整来提高IEEE802.11p MAC层的可扩展性，提高广播接收率和广播平均到达时延等广播性能，因此，仿真结果给出了广播接收率和广播平均到达时延随车辆密度变化的各种性能曲线。为了减小随机误差对网络性能的影响，所有的性能指标都是运行10次实验的平均值。

图3显示了在高速公路场景下，对于不同的最小竞争窗口值，广播接收率随车辆密度的变化曲线，图4为广播平均到达时延随车辆密度的变化曲线。

从图3我们可以看到，随着车辆密度的不断增加，本发明提出的基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法(Adaptive CWmin)的广播接收率明显好于原始的固定最小竞争窗口的方法。随着车辆密度的增加，不同的CW_min下的广播接收率都成下降趋势，这主要是因为每辆车都要向它的邻居节点发送beacon消息，导致碰撞增加，广播帧丢失。还可以看出，当车辆密度达到一定的值之后，固定的CW_min导致广播接收率急速下降。这是因为车辆密度的增加使得竞争信道的节点数增多，而固定较小的CW_min不能反映网络中竞争节点数目的变化，导致许多节点选择了相同的退避间隔，节点在退避时间为零之后同时接入信道引起碰撞。但是，在车辆密度增加时，Adaptive CW_min方法的广播接收率并没有急剧下降，而是缓慢下降并呈现出一定的波动性。这是因为新方法通过估计邻居节点数来动态调整CW_min，使CW_min的值反应了信道竞争的情况，当车辆密度增加的时候，车辆的邻居节点数增加，CW_min也随之增加，使得节点的退避时间有了更多的选择，节点在同一时间接入信道发生碰撞的概率减少，广播接收率增加。由于新方法通过估计邻节点数目来调整CW_min，对邻节点数的估计存在一定的误差导致广播接收率存在波动性。但是，当车辆密度较高时，根据邻居节点数调整CW_min的方法优于原始方法。

从图4可以看出，随着车辆密度的增加，广播的平均到达时延总体上是逐渐增大的，固定的CWmin值的时延增加的幅度不大，但是Adaptive CWmin方法的时延增大较明显。这是因为车辆密度的增加使得信道的竞争加剧，节点有广播数据发送的时候需要等待一定的时间，拥有较小的CWmin值的节点随机等待的时间较少，而Adaptive CWmin方法使得节点接入信道前的等待时间较长，从而广播平均到达时延比固定的CWmin值的时延要大(车辆密度为80vehicles/lane/km时，Adaptive CWmin方法的广播平均到达时延比CWmin=3时的时延大了约6ms)。由此可见，虽然Adaptive CWmin方法的广播接收率有所增加，但是广播平均到达时延也增大了，提高广播接收率是以牺牲时延为代价的。

Claims (3)

1.一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，其特征在于，包括：竞争窗口和节点数的关系；邻节点数的估计；最小竞争窗口的优化调整方案。

2.根据权利要求1所述的一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，其特征在于，包括：

（1）根据IEEE802.11p退避模型图推出最小竞争窗口和竞争节点数的关系：

$\left\{\begin{array}{cc}P\left\{k\right|k+1\}=1,& k\∈[{0,W}_0-2]\\ P\left\{k\right|0\}=1/W_0& k\∈[{0,W}_0-1]\end{array}\right.---\left(1\right)$

一阶马尔可夫链的极限分布可以表示为式(2)所示：

$b_k=\underset{t\→\∞}{\lim }\{b\left(t\right)=k\},k\∈[0,W_0-1]---\left(2\right)$

构造二元函数：

$f(W_0,n){(1-\frac{2}{W_0+1})}^{n-1}\frac{W_0-1+2n}{W_0+1}---\left(9\right)$

以最小碰撞概率为目标，经过求导后得出最小竞争窗口和竞争节点数的关系：

$W_0=\frac{{3n}^2+7n+4+{[{(n+1)}^2{(3n+4)}^2-16{(n-1)}^3]}^{1/2}}{8(n-1)},n>1---\left(12\right)$

按照公式(12)计算的初始竞争窗口值W₀可能取到小数值，这不符合真实的竞争窗口的含义；因此，对计算出来的W₀值上取整，得到新的初始窗口值CW_m'_in，如表达式(13)所示：

分析上式可知，CW_m'_in的值随着邻居节点数n单调递增；并且，通过计算可知，当n＝19时，CW_m'_in=16；所以，当n≥19时，CW_m'_in≥16，CW_m'_in的值满足

□1的条件；因此当邻居节点数n≥19时，可以按照公式(13)计算最小竞争窗口值；

（2）开始时，每个节点将根据要传输的beacon消息的优先级设置初始最小竞争窗口值，假设所有的周期性广播消息具有相同的优先级别，并设置相同的初始竞争窗口CW_init，然后开始传输数据；

在数据传输和接收过程中，节点根据收到的beacon消息维护好邻居节点列表；在每一个观测期结束后，节点根据上述方法算出本次邻居节点数和上两次观测期观测的邻居节点数的平均值n，并把n的值作为本次观测期估计的竞争节点数；

如果不在观测期的结尾，就继续根据收到的beacon消息维护邻居节点列表；

（3）在估算好n的值之后，节点开始调整最小竞争窗口值；根据邻居节点数的不同，分为以下两种情况：

当1≤n≤19时，不满足公式(13)成立的条件，令最小竞争窗口CW_min＝CW_init；

当n>19时，满足公式(13)成立的条件，因此可以按照公式(13)计算最小竞争窗口CW_min＝CW_m'_in；

最小竞争窗口的值确定以后，再确定退避时间，并持续更新和维护邻居节点列表。

3.根据权利要求1所述的一种车载网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整方法，其特征在于：在车载自组织网络中，MAC层通过使用IEEE802.11DCF实现信道接入；

由于车载自组织网络中的广播没有ACK，因此不能采用二进制指数退避算法进行碰撞退避；

实时估计车辆的邻居节点数来自适应地调整最小竞争窗口，使得最小竞争窗口的调整反映了车辆密度的变化。

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