CN103347290B - 一种基于博弈论的车辆自组织网络中继选择方法 - Google Patents
一种基于博弈论的车辆自组织网络中继选择方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及无线通信领域,公开了一种基于博弈论的车辆自组织网络VANET中继选择方法,当多个源车辆(SV)需采用中继车辆(RV)转发信息时,SV广播中继请求消息,候选RV转发中继请求消息至网络接入点(AP),AP通过SV及候选RV的业务及状态信息,对所有SV和候选RV进行博弈建模,基于车辆状态信息、物理链路特性及用户业务QoS需求,建模SV和RV联合效用,采用有权二分图最优匹配算法最大化联合效用,实现RV的优化分配。本方法考虑车辆状态、链路状态及用户业务需求等多因素,并综合考虑SV与RV的联合效用,可有效保障用户业务需求,并实现系统综合性能优化。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,特别是车辆自组织网络(VANET)中的中继选择技术。
背景技术
车辆自组织网络(VehicularAd-hocNETwork,VANET)是一种自组织、结构开放的车辆间通信网络,能够提供车辆之间以及车辆与路边基础设施之间的通信。VANET结合全球定位系统(GPS)及无线通信技术,如无线局域网(WLAN)、蜂窝网络等,为处于高速移动状态的车辆提供高速率的数据接入服务,并支持车辆之间的信息交互,已成为保障车辆行驶安全,提供高速数据通信、智能交通管理及车载娱乐的有效技术。VANET中,车辆的快速移动特性以及AP覆盖范围有限等因素导致部分车辆无法与AP直接进行通信,可通过采用中继车辆(RV)支持源车辆(SV)与AP之间的数据转发。在存在多个候选RV的情况下,如何综合考虑物理信道特性、链路消息碰撞及接入时延、RV的负载状况等多因素,选择最佳中继节点以保障用户通信需求,并实现系统性能优化已成为VANET的重要研究课题。
文献[M.H.Wei,K.C.Wang,andI.L.Hsieh.AreliableroutingschemebasedonvehiclemovingsimilarityforVANETs.Proc.IEEETENCON,2011,pp.426-430]提出了一种基于车辆移动相似性(RR-VMS)的路由算法。该算法采用车辆存在点(VPS)描述车辆移动相似性,选择与SV具有相似的移动性,即较高VPS值的邻近车辆作为RV,从而可有效保障通信链路的稳定性,避免车辆的频繁切换。文献[M.A.Alawi,R.A.SaeedandA.A.Hassan.Cluster-basedmulti-hopvehicularcommunicationwithmulti-metricoptimization.Proc.ICCCE2012,pp.22-27.]提出一种多参数中继选择算法,根据车辆接收信号强度、路径持续时间及中继可用容量的归一化线性加权,选择最大加权值所对应的中继作为最优中继。
文献[J.Yoo,B.S.C.ChoiandM.Gerla.Anopportunisticrelayprotocolforvehicularroad-sideaccesswithfadingchannels.IEEEInternationalConferenceonNetworkProtocols,2010,pp.233-242.]提出一种高效机会中继选择方法。该方法确定可成功侦听并解码AP发送数据帧的车辆作为候选RV,以候选RV与发送目的端之间的距离作为判断依据,选择距离发送目的端较近的候选RV成为最佳RV。
文献[沈连丰,杨琼,夏玮玮,胡静,宋铁成,车辆自组织网络中的一种数据中继传输方法,公开号102256333A,公开日2011年11月23日]提出一种低延时,高可靠性的数据中继传输方法。该方法首先选择对SV发送数据的转发概率高于给定门限值的车辆作为候选RV,继而选择对应最短信道接入时间的候选RV作为最佳RV。
以上研究所考虑RV选择因素较为单一,未综合考虑RV的信道特性、可用带宽、由于信道竞争导致消息碰撞等因素,在多SV、多RV存在场景下,未考虑SV及RV的联合性能优化,无法实现系统综合性能优化。
发明内容
为解决现有VehicularAd-hocNETwork(VANET)中继选择技术中存在的上述问题,本发明针对VANET通信中多个源车辆(SV)在多个中继车辆(RV)存在场景下优化选择RV实现信息转发的问题,通过在所有SV及RV间建立博弈模型,实现基于SV、RV联合效用函数优化的集中式RV选择方法。
本发明提出一种基于博弈论的车辆自组织网络中继选择方法,包括如下步骤:在车辆自组织网络中网络接入点AP接收到多个中继车辆RV请求为多个源车辆SV进行中继转发的转发请求消息FReq,网络接入点AP根据公式:建立SV与RV的联合效用函数,其中,和分别为第i个SV选择第j个RV为其转发数据时SV的效用函数和RV的效用函数,参量δi,j满足如下限定条件:δi,j∈{0,1},1≤i≤M,1≤j≤N,1≤j≤N,1≤i≤M;采用有权二分图最优匹配算法优化源车辆SV及中继车辆RV联合效用函数,通过求解最优联合效用函数,获得最优中继选择策略,AP将最优中继选择策略发送作为中继分配消息RAloc发送至网络中各RV。
具体方法包括:
1.源车辆SV根据收集到的车辆及链路状态信息判断是否需要使用中继车辆RV进行数据转发,若是,则广播发送中继请求消息RReq,消息中包含业务需求信息;若否,则直接传输,其中,SV收集的车辆及链路状态信息包括SV的位置信息、运动速度、移动方向、待发数据包长度、直接传输的链路状况和链路持续时间。
2.源车辆的邻居RV收到来自SV的RReq消息,根据该消息中的业务需求,判断可否作为候选中继,若是,则发送转发请求消息FReq至网络接入点AP,其中,RReq消息包括目的端标识,SV的标识,运动速度和移动方向,业务需求特性,待发送数据包长度以及拟支付数据包转发成本因子;FReq消息包括SV的标识,运动速度,移动方向,业务需求特性,待发送数据包长度,拟支付数据包转发成本因子及RV的运动速度,移动方向,可用资源,链路状况,链路持续时间以及转发信息的收益及成本因子。
3.AP接收来自RV的FReq消息,若多个RV请求为多个SV进行中继转发,则根据SV及RV相关信息建立博弈模型,博弈模型进行优化,根据优化结果对源车辆分配相应中继车辆,AP发送中继分配消息RAloc至各RV,通知中继选择决策结果;RAloc消息包括已分配的SV标识和RV标识。
4.RV收到RAloc后,发送中继响应消息(RRes)至相应SV;
5.SV收到RRes消息后,与相应RV进行通信;
其中,AP建立博弈模型具体包括:
(1)确定博弈局中人为SV及RV,假设网络中共有M个SV及N个RV;
(2)如SV选择第j个(1≤j≤N)RV为其转发数据,记为R_j,RV接受第i个(1≤i≤M)中继SV请求并为其转发数据。
(3)效用函数:若第i个SV选择第j个RV为其转发数据,对应SV的效用函数为RV的效用函数为
若第i个SV选择第j个RV为其转发数据,该SV的效用函数为:
1≤i≤M,1≤j≤N,其中,表示第i个SV选择第j个RV为其转发数据获得的收益,可根据如下公式确定为: 其中,表示第j个RV对第i个SV的带宽报酬函数: 其中,Bj,分别表示第j个RV的可用带宽,第i个SV的最小带宽需求和最大带宽需求。αi表示单位速率的收益因子,表示SV接入第j个RV的碰撞概率,假设τ为一个时隙每辆车的信息发送概率,对于第j个RV,假设其周围存在mj辆车辆,对应碰撞概率可以表示为:Ri-j-AP=min(Ri-j,Rj-AP)表示第i个SV经过第j个RV到AP的两跳链路的数据速率,其中,Ri-j,Rj-AP分别表示第i个SV与第j个RV链路之间数据速率和第j个RV与AP链路之间的数据速率,即:Ri-j=Bjlog2(1+γi-j),Rj-AP=Bjlog2(1+γj-AP),其中,γi-j,γj-AP分别表示第i个SV到第j个RV链路和第j个RV到AP链路的信噪比,由链路特性可得,表示第i个SV经过RV到AP能达到的最大数据速率。RETij=min(LETi-j,LETj-AP)为路由持续时间,其中,LETi-j,LETj-AP分别表示第i个SV与第j个RV之间的链路持续时间和第j个RV与AP之间的链路持续时间。Ti,j表示第i个SV经过第j个RV转发所需要的数据传输时间。
表示SV需支付的成本(费用),建模为:其中,βj表示第j个RV转发信息的单位带宽价格因子。
网络中建模车辆与AP之间链路特性服从Nakagami-m分布,信道特性h1的概率密度函数为 其中 表示Nakagami-m衰落信道的衰落强度,由信道环境及接收端与发射端之间的距离决定;建模车辆之间链路特性服从级联Nakagami-m分布,信道特性h2的概率密度函数为 其中,m1、m2 分别表示级联Nakagami-m衰落信道的第一、第二级衰落强度(如m1为第一级衰落强度),由信道环境及接收端与发射端之间的距离决定,d为传输距离,为传输距离d产生的功率损耗,其中,Pt表示传输功率,Gt、Gr分别表示发射端和接收端的天线增益,ht、hr分别表示发射端和接收端的天线高度,θ表示路径损耗指数,L是系统损耗,为MeijerG函数,故信噪比可以表示为:其中,Es为平均发送功率。若第j个RV接受第i个SV的中继请求并为其转发数据,该RV的效用函数建模为:1≤i≤M,1≤j≤N,其中,表示该第j个RV接受第i个SV中继请求并为其转发数据获得的收益,建模为:其中, 分别表示第j个RV到AP链路的成功传输概率和第i个SV到第j个RV链路的成功传输概率,可分别表示为:
其中,ES表示传输符号平均功率,N0表示单边噪声功率谱密度。表示接收端输入信号的瞬时信噪比,ψth1、ψth2分别表示中继车辆与AP之间的信噪比阈值和源车辆与中继车辆之间的信噪比阈值,Γ(·)表示伽马函数,γ表示不完全伽马函数。
表示第j个RV为第i个SV转发数据所支付的(带宽)成本,建模为:其中,表示第j个RV的单位资源浪费率价格因子。
为了计算简便,补充|M-N|个虚拟车辆,令其效用函数值为0,可将M+N个参与者博弈扩展成2max(M,N)个参与者博弈。假设N>M,其联合效用矩阵可表示为:
建模SV及RV联合效用函数为:
其中,参量δi,j满足如下限定条件:δi,j∈{0,1},1≤i≤N,1≤j≤N,1≤j≤N,1≤i≤N。采用有权二分图最优匹配算法优化求解SV及RV联合总效用函数,其具体步骤如下:
(1)有权二分图G=(V1,V2,E)中的顶点集V1表示SV的集合,即V1=[SV1,SV2,…,SVN],顶点集V2表示RV的集合,即V2=[RV1,RV2,…,RVN];
(2)有权二分图G=(V1,V2,E)中的边{SVi,RVj}∈E(G)上的权值表示第i个SV与第j个RV的联合效用值;
(3)联合优化条件构成有权二分图G=(V1,V2,E)的匹配问题;
(4)求解有权二分图G=(V1,V2,E)权值最大匹配问题采用可行顶点标号法(Kuhn-Munkres算法)。
根据有权二分图最优匹配算法对SV及RV联合效用函数求解,获得最优中继选择策略为
本发明综合考虑了影响SV、RV通信性能的多因素,如RV的信道特性、可用带宽、由于信道竞争导致消息碰撞等因素,在多SV、多RV存在场景下,对SV和RV进行合作博弈建模,通过SV及RV的联合性能优化,实现系统综合性能优化,获得最佳RV选择方案。
附图说明
图1本发明中VANET通信场景示意图;
图2本发明中VANET中继车辆选择系统模型;
图3本发明VANET中继车辆选择方法流程图;
图4本发明VANET中继选择博弈建模流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点表达更加清楚明白,下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本实施例中,以涉及N个中继车辆(RV)和M个需要通过RV转发信息的源车辆(SV),在AP处对所有SV进行统一中继分配为例进行具体说明。
图1为本发明应用场景图,本发明可应用于SV无法实现与AP的直接通信需要执行中继转发的场景。
图2为本发明系统模型,假设SV与RV的数目分别为M及N,每个SV至多只能选择一个RV为其转发数据,每个RV至多只能选择一个SV转发其数据。
图3为本发明提出的基于博弈论的VANET中继选择方法流程图,具体包括:
301:SV判断是否需要采用RV转发机制。
SV根据收集到的车辆及链路状态信息判断是否需要使用RV进行数据转发,若否,则转至步骤302,若是,则转至步骤303。SV收集的车辆及链路状态信息包括SV的位置信息、运动速度和移动方向、待发数据包长度、直接传输的链路状况以及链路持续时间。其中,链路状况建模为车辆之间链路特性服从级联Nakagami-m分布,车辆与AP之间链路特性服从Nakagami-m衰落。
302:SV向AP发送数据。
303:SV广播中继请求消息RReq。
RReq消息包括业务需求信息,目的端标识、SV标识、运动速度和移动方向、业务需求特性、待发送数据包长度以及拟支付数据包转发成本因子。
304:邻居RV根据Rreq消息判断可否作为候选RV。
若否,则结束算法,若是,则转至305。
305:候选RV发送FReq消息至AP。
FReq消息包括SV的标识、运动速度、移动方向、业务需求特性、待发送数据包长度、拟支付数据包转发成本因子及RV的运动速度、移动方向、可用资源、链路状况、链路持续时间以及转发信息的收益及成本因子。
306:AP建模博弈模型执行RV分配。
建模SV与RV之间中继选择问题为如下博弈模型:
①博弈局中人为SV及RV,假设共有M个SV及N个RV;
②局中人所选择策略为:SV选择第j个(1≤j≤N)RV为其转发数据,记为R_j,RV接受第i个(1≤i≤M)SV中继请求并为其转发数据。
③效用值:第i个SV选择第j个RV为其转发数据的效用函数为第j个RV接受第i个SV中继请求,为其转发数据,可建模效用函数为AP基于博弈论建模中继分配问题,并采用有权最优匹配算法,求解博弈模型,确定优化中继分配方案。
307:AP发送RAloc消息至各候选RV。
AP基于分配方案发送中继分配消息RAloc至各RV,通知中继选择决策结果,RAloc消息包括已分配的SV标识和RV标识。
308:候选RV发送RRes消息至相应SV。
309:SV与相应RV进行通信。
图4为本发明提出的VANET中继选择方法博弈建模流程图,具体包括:
401:确立博弈局中人。
博弈局中人为SV及RV,假设共有M个SV及N个RV。
402:确立局中人策略。
局中人所选择策略为:SV选择第j个(1≤j≤N)RV为其转发数据,记为R_j,RV接受第i个(1≤i≤M)SV中继请求并为其转发数据。
403-404:建模局中人效用函数。
调用效用函数公式:U=W-C分别计算SV的效用函数和RV的效用函数,若第i个SV选择第j个RV为其转发数据,SV的效用函数建模为:1≤i≤M,1≤j≤N,若第j个RV接受第i个SV的中继请求并为其转发数据,该RV的效用函数建模为:1≤i≤M,1≤j≤N,分别表示第i个SV选择第j个RV为其转发数据获得的收益和SV需支付的成本(费用),表示该第j个RV接受第i个SV中继请求并为其转发数据获得的收益,表示第j个RV为第i个SV转发数据所支付的(带宽)成本。
405-408:分别建立效用函数子函数:
分别建模为:
其中,表示第j个RV对第i个SV的带宽报酬函数,表示为:
Ri-j-AP=min(Ri-j,Rj-AP)表示第i个SV经过第j个RV到AP的两跳链路的数据速率,其中,Ri-j,Rj-AP分别表示第i个SV与第j个RV链路之间数据速率和第j个RV与AP链路之间的数据速率,表示第i个SV经过RV到AP能达到的最大数据速率,RETi,j=min(LETi-j,LETj-AP)是路由持续时间,其中,LETi-j,LETj-AP分别表示第i个SV与第j个RV之间的链路持续时间和第j个RV与AP之间的链路持续时间,Ti,j表示第i个SV经过第j个RV转发所需要的数据传输时间,βj表示第j个RV转发信息的单位带宽价格因子,分别表示第j个RV到AP链路的成功传输概率和第i个SV到第j个RV链路的成功传输概率,表示第j个RV的单位资源浪费率价格因子。
409:建模SV及RV联合效用函数。
采用联合博弈对SV及RV效用进行联合优化,可建模为:
δi,j∈{0,1},1≤i≤M,1≤j≤N
410:补充虚拟车辆,将M+N个参与者博弈扩展成2*max(M,N)参与者博弈。
补充|M-N|个虚拟车辆,令其效用函数值为0,可将M+N个参与者博弈扩展成2max(M,N)个参与者博弈。假设N>M,其联合效用矩阵可表示为:
联合SV及RV效用可写为:其中,参量δi,j满足如下限定条件:
δi,j∈{0,1},1≤i≤N,1≤j≤N
411:采用有权二分图最优匹配算法对总效用函数优化求解。
优化SV及RV联合总效用函数采用有权二分图最优匹配算法,其具体步骤如下:
(1)有权二分图G=(V1,V2,E)中的顶点集V1表示SVs的集合,即V1=[SV1,SV2,…,SVN],顶点集V2表示RVs的集合,即V2=[RV1,RV2,…,RVN];
(2)有权二分图G=(V1,V2,E)中边{SVi,RVj}∈E(G)上的权值表示第i个SV与第j个RV的联合效用值;
(3)联合优化中的条件构成有权二分图G=(V1,V2,E)的匹配问题;
(4)求解有权二分图G=(V1,V2,E)的权值最大匹配问题采用可行顶点标号法(Kuhn-Munkres算法)。
根据有权二分图最优匹配算法对SV及RV联合效用函数求解最优中继选择策略为
412:执行优化策略。AP基于分配方案发送中继分配消息RAloc至各RV,通知中继选择决策结果。
本发明:(1)评估VANET信道特性,建模车辆之间链路特性服从级联Nakagami-m分布,车辆与AP之间链路特性服从Nakagami-m衰落;(2)综合考虑影响SV、RV通信性能的多因素,合理建模SV及RV效用函数,实现优化RV选择;(3)建模SV与RV的联合效用函数,通过优化联合效用,可实现系统综合性能最优。
Claims (6)
1.一种基于博弈论的车辆自组织网络中继选择方法,其特征在于:包括如下步骤:在车辆自组织网络中网络接入点AP接收到多个中继车辆RV请求为多个源车辆SV进行中继转发的转发请求消息FReq,网络接入点AP根据公式:建立SV与RV的联合效用函数,其中,和分别为第i个SV选择第j个RV为其转发数据时SV的效用函数和RV的效用函数,N为中继车辆数,M为需要通过RV转发信息的源车辆数,参量δi,j满足如下限定条件: 采用有权二分图最优匹配算法优化源车辆SV及中继车辆RV联合效用函数,求解最优联合效用函数,获得最优中继选择策略,AP将最优中继选择策略发送作为中继分配消息RAloc发送至网络中各RV。
2.根据权利要求1所述的中继选择方法,其特征在于:若第i个SV选择第j个RV为其转发数据,根据第j个RV的可用带宽Bj,第i个SV的最小带宽需求及最大带宽需求调用公式: 计算第j个RV针对第i个SV的带宽回报函数根据公式: 计算第i个SV选择第j个RV为其转发数据获得的收益根据公式:计算第i个SV经第j个RV转发数据需支付的成本根据公式确定该SV的效用函数,其中,αi表示第i个SV单位速率的收益因子,表示SV接入第j个RV的碰撞概率,Ri-j-AP表示第i个SV经第j个RV到达AP的两跳链路的数据速率,表示第i个SV经过RV到AP所能达到的最大数据速率,RETij表示路径持续时间,Ti,j表示第i个SV经第j个RV转发数据所需要的数据传输时间,βj表示第j个RV转发信息的单位带宽价格因子。
3.根据权利要求1所述的中继选择方法,其特征在于:若第j个RV接受第i个SV的中继请求并为其转发数据,根据第j个RV到AP链路的成功传输概率和第i个SV到第j个RV链路的成功传输概率调用公式计算第j个RV接受第i个SV的中继请求并为其转发数据获得的收益,根据第j个RV的可用带宽Bj,第i个SV的最小带宽需求及最大带宽需求第j个RV的单位资源效率因子调用公式:计算第j个RV为第i个SV转发数据所支付的带宽成本,根据公式: 确定该RV的效用函数,其中,βj表示第j个RV转发信息的单位带宽价格因子。
4.根据权利要求1所述的中继选择方法,其特征在于:求解最优联合效用函数具体为:建立有权二分图G=(V1,V2,E),G=(V1,V2,E)中的顶点集V1为SV的集合,即V1=[SV1,SV2,…,SVN],顶点集V2为RV的集合,即V2=[RV1,RV2,…,RVN],图G=(V1,V2,E)中的边{SVi,RVj}∈E(G)上的权值表示第i个SV与第j个RV的联合效用值;求解有权二分图G=(V1,V2,E)权值最大匹配对SV及RV联合效用函数求解,获得源车辆与中继车辆最优关系为: 其中(i*,j*)为车辆最优关系中源车辆号和中继车辆号。
5.根据权利要求1-3其中之一所述的中继选择方法,其特征在于:网络中车辆与AP之间链路特性服从Nakagami-m分布,信道特性h1的概率密度函数为 网路中车辆之间链路特性服从级联Nakagami-m分布,信道特性h2的概率密度函数为: 其中,d为传输距离,Ω(d)为传输距离d产生的功率损耗,m、m1、m2表示信道的衰落强度,为MeijerG函数。
6.根据权利要求1所述的中继选择方法,其特征在于:FReq消息包括SV的标识、运动速度、移动方向、业务需求特性、待发送数据包长度、拟支付数据包转发费用的成本因子及RV的运动速度、移动方向、可用资源、链路状况、链路持续时间、转发信息的收益及成本因子;RAloc消息包括已分配的SV标识和RV标识。
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2013
- 2013-06-20 CN CN201310246738.1A patent/CN103347290B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103167024A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-06-19 | 广东工业大学 | 一种面向车联网的协作信息传递方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
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A utility based relay vehicle selection algorithm for VANET;Qianbin Chen 等;《Wireless Communication & Signal Processing (WCSP),2012 International Conference on》;20121027;全文 * |
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Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103347290A (zh) | 2013-10-09 |
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