CN103476133B - 基于车辆密度的IEEE 802.11p自适应退避方法 - Google Patents
基于车辆密度的IEEE 802.11p自适应退避方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明了公开一种基于车辆密度的IEEE 802.11p自适应退避方法，该方法分为两种IEEE802.11p的自适应退避方法，一种是集中式增强方法（CEA），通过提取当前正在通信的车辆数信息，来计算最优的退避窗口大小；另一种是分布式增强方法（DEA），在这种方法中，车辆用本地观测的信息来估计车辆数，从而来动态的调整竞争窗口大小，在传输节点数目较小时，CEA的性能与IEEE802.11p的性能是相似的，而当传输节点数目很大时，CEA的性能要远远好于IEEE802.11p的性能；DEA的性能要优于IEEE802.11p的性能，比CEA略差，但是其使用范围比CEA广泛。
Description
技术领域
本发明属于交通领域，具体涉及交通中信息传播领域。
背景技术
IEEE 802.11p（也被称作是车载环境下的无线接入）是IEEE802.11标准中加入快速改变车联网应用的一个修改草案。在本发明中，我们研究了IEEE 802.11p协议的MAC层特点和吞吐量性能。此外，我们还提出了一些通过修改原始的IEEE 802.11p MAC层协议来提升性能的新方法，这种修改的方法是让每个传输车辆能够调整自身退避窗口的大小从而能够获得基于信道反馈的更高的吞吐量。
文献[F.Cali,M.Conti,and E.Gregori,“Dynamictuning of the IEEE802.11protocoltoachieve atheoretical throughput limit,”Networking,IEEE/ACMTransactionson,8(6):785–799,2000.]中通过p-persistent CSMA 模仿了IEEE802.11协议，它将时间分成相等的时隙，在每个时隙，每个节点选择是否在此时隙发送消息，如果发送并发生了碰撞，则等待下一个时隙，再以一定的概率重新发送。
该方法采取了碰撞后等待下一个时隙以一定的概率重新发送的方案，并没有根据周围的节点密度实时地调整发送概率。所以在不同的节点密度下，该方法性能差别较大。
文献[F.Cali,M.Conti,and E.Gregori,“Dynamictuning of the IEEE802.11protocoltoachieve atheoretical throughput limit,”Networking,IEEE/ACMTransactionson,8(6):785–799,2000.]提到可以通过观测每个虚拟传输时间内的信道空闲时间来估计正在传输的车辆数M。但是估计误差可能会很大，因为一个虚拟传输时间（VT）很短，这样会导致估计结果的随机性很大。
文献[CHOI N,CHOI S,SEOK Y,et al.A solicitation-based IEEE 802.11p MACprotocol for roadside to vehicular Environments.2007:91-96.]在V2I通信模式下尝试采用轮询机制以避免数据包传输冲突，每个车辆节点在进入一个路边基础设施的广播范围内时，需要先与路边基础设施通信，然后通过路边基础设施的轮询来发送数据包。这样在同一轮询范围内的车辆节点之间就不会产生数据包传输冲突。
该方法为了避免数据包传输冲突采取的是轮询机制，但是在车载自组织网络中，由于车辆节点的高速度，是的每个节点停留在一个路边基础设施的广播范围内的时间十分有限。再加上车辆节点高速运动所带来的网络拓扑的快速变化，使得轮询机制的效率和性能大大降低。
发明内容
发明目的：IEEE 802.11p车载环境无线接入协议，旨在为V2I、V2V提供无线通信。但是IEEE 802.11p协议规定的具体的MAC参数会导致不理想的吞吐量，因为退避窗口大小不能适应动态变化的通信的车辆数。针对此问题，我们提出了两种解决方案。一种是集中式的方法，通过提取当前正在通信的车辆数信息，来计算最优的退避窗口大小；另一种是分布式的方法，在这种方法中，车辆用本地观测的信息来估计车辆数，从而来动态的调整竞争窗口大小。
集中式方法的一个关键假设是：为了计算最优的传输概率，传输车辆的数目一直都是已知的。由于这个假设在现实的场景中并不总是正确的，我们还提出了 一种分布式的增强方法。在这个方法中，节点仅仅利用本地的信道信息来改变自身窗口的大小。特别地，传输的车辆将会计算信道的繁忙比例，并且将它与之前得到的一些数据进行比较。根据信道繁忙比例的变化总计，车辆就能够判断发射台的数目是增加了还是减少了，从而相应调整它的退避窗口大小。
技术方案：
系统模型：
802.11p MAC层特性和讨论
在IEEE802.11p MAC层协议中利用了最初在IEEE802.11e中提出的增强式分布信道接入（EDCA）机制。对于不同的应用类型（ACs）选择了不同的仲裁帧间隔（AIFS）和竞争窗口（CW）。根据不同的优先级，有四种可用的数据流量分类：背景流量（BK）,最大努力流量（BE），噪音流量（VO）和视频流量（VI）。表I显示了在IEEE 802.11p中针对不同的流量类型而选取的默认参数。
表1在IEEE 802.11p中为不同类型的应用设置的默认参数
| AC | CWmin | CWmax | AIFSN |
| VI | 3 | 7 | 2 |
| VO | 3 | 7 | 3 |
| BE | 7 | 225 | 6 |
| BK | 15 | 1023 | 9 |
在无线媒体接入控制协议（MAC）例如CSMA/CA中，利用了基于退避机制的窗口，这样的话，需要传送信息的节点就会首先感应媒体，如果媒体是繁忙的，节点就会在[0,CW+1]间隔中随机选取退避时间。在此，初始的CW与CWmin是相等的。如果随后的传输尝试又失败的话，那么间隔大小就会增加（加倍），直到CW与CWmax的值相等。
从表1中可以很明显的看出，通过选择较小的退避窗口大小和较短的帧间隔时间，音频流和视频流就能够以很高的优先级被服务。这样一来，这些类型的吞吐量就可以通过选择能够减少等待时间的较小的退避窗口而增强。然而，有些时候在车载环境中同时传输的车辆数目是非常大的，因此就会使节点的竞争非常激烈，最终导致由于碰撞率过高而吞吐量下降。换句话说，当有其它竞争节点时，车辆应该增加退避时间间隔而不是固定的利用CWmin＝3和CWmax＝7。
当监测媒体时，我们将两次相邻的成功传输之间的时间间隔定义为：虚拟传输时间（VT）。VT由空闲时间、碰撞时间和成功传输时间三部分组成。空闲时间是指站点没有传输数据的时间，因此此时的媒体是自由的。碰撞时间指的就是由于不止一个站点需要传输数据而产生碰撞的时间。最后，成功传输时间发生在VT的结尾，也就是包成功抵达目的地的时间。为了获得更高的吞吐量，必须使得虚拟传输时间（VT）达到最小。
我们将IEEE 802.11p MAC层模拟成时隙的p-persistent CSMA。已证明p-persistent CSMA模型能够非常接近于IEEE802.11协议。p-persistent CSMA和IEEE802.11p协议的最大不同之处在于退避间隔的选择。p-persistent CSMA的退避间隔是由传输概率p来决定的而不是选择退避窗口机制。这样的话，在每个连续的时隙内当媒体感到繁忙时，站点选择传输信息的概率是p，选择保持空 闲的概率是1-p。注意到尽管p-persistent CSMA由于它的退避是无记忆的很适合进行目的分析，但是在IEEE 802.11标准中基于窗口的退避机制却没有这个特性。
我们发现，p-persistent CSMA的时隙长度与IEEE 802.11p标准中是一样的，都是tslot＝0.000013s。选择传输概率p使得平均的退避时间与基于退避机制的窗口大小相等，也就是说
虚拟传输时间（VT）的平均长度建议为:
E[VT]＝E[Ttotalidle]+E[Ttotalcoll]+E[Tsucc] (2)
在这里，E[Ttotalidle]指的是在每个VT中，空闲时间的平均总长度，E[Ttotalcoll]指的是在每个VT中，碰撞时间的平均总长度，E[Tsucc]指的是平均成功传输时间的长度，它是在VT的末端。
定义L和D分别为包的大小和DIFS的长度。M和p是车辆的数目和节点传输的概率，VT的平均长度为：
当M，L和D是已知的时候，E[VT]就可以通过选择最佳传输概率popt来最小化，这样的话：
对集中式增强方法来说，系统路测单元（RSU）必须要知道通信范围内的车辆数，可以运用基于beacon的机制来解决此问题，每辆车可以向RSU广播它的信息，据此RSU可以算出总的正在传输的节点数，但是，大多数时候，RSU很难知道到底有多少辆车在通信范围内传输数据，同时，如果基站正在向正在传输的车辆转发错误的信息，集中式增强方法可能会失败可能会失败，因此，我们提出了一种分布式的增强方法，在这种方法中，每个正在传输的站点仅仅利用本地的信道信息去估计正在改变的车辆密度的变化趋势，并相应地调整自身的MAC退避 窗口大小，以获得更高的网络吞吐量；
一种基于传输车辆数目的集中式增强算法（CEA），其特征在于，CEA是在系统路测单元（RSU）知道通信范围内的车辆数的基础上，通过计算最优的传输概率，来调整竞争窗口的大小。一种车载自组织网络中基于车辆密度估计的分布式增强算法（DEA）。其特征在于，DEA是通过观察信道繁忙的比例并且估计车辆数目的改变，进而来调整竞争窗口的大小。
有益效果：
1）本发明提出了一种车载自组织网络中基于传输车辆数目的集中式增强方法（CEA）。CEA是在RSU知道通信范围内的车辆数的基础上，通过计算最优的传输概率，来调整竞争窗口的大小。在传输节点数目较小时，CEA的性能与IEEE802.11p的性能是相似的，而当传输节点数目很大时，CEA的性能要远远好于IEEE802.11p的性能。
2）本发明提出了一种车载自组织网络中基于车辆密度估计的分布式增强方法（DEA）。DEA是通过观察信道繁忙的比例并且估计车辆数目的改变，进而来调整竞争窗口的大小。DEA的性能要优于IEEE802.11p的性能，比CEA略差，但是其使用范围比CEA广泛。
具体实施方式：
IEEE 802.11p车载环境无线接入协议，旨在为V2I、V2V提供无线通信。但是IEEE802.11p协议规定的具体的MAC参数会导致不理想的吞吐量，因为退避窗口大小不能适应动态变化的通信的车辆数。针对此问题，我们提出了两种解决方案。一种是集中式的方法，通过提取当前正在通信的车辆数信息，来计算最优的退避窗口大小；另一种是分布式的方法，在这种方法中，车辆用本地观测的信息来估计车辆数，从而来动态的调整竞争窗口。
Claims (1)
1.基于车辆密度的IEEE 802.11p自适应退避方法，其特征在于，包括：
(a)集中式增强算法，假设基站知道在通信范围Γ内共同传输信息的车辆数目，并且会将这些信息周期性的广播给所有的传输车辆；一旦某辆车收到这类广播信息，它就能够根据公式1计算出最优的传输概率；尽管方法1是被设计执行在实时条件下的，但是对于不同的L，M和D的值，popt能够计算出一个最优值：
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<mi>t</mi>
</mrow>
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<mi>M</mi>
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<msub>
<mi>t</mi>
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<mi>o</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，L表示包的大小，D表示DIFS的长度，popt表示最佳传输概率；
因此，期望的窗口利用表1中的数据进行实时更新，p表示传输概率：
表1 集中式增强方法
所述的公式4为：
(b)分布式增强方法
这个方法捕捉节点数目的变化，这样当车辆数目被认为是增加时，每个节点增大它的退避窗口大小，反之亦然；
分布式增强方法就是基于这样的观测，当竞争信道的节点变多时，信道繁忙的比例增加；和定义每个VT不一样的是，定义一个观测间隔OI，这个观测间隔会比一个虚拟传输时间长，这样的话减小观测随机性；
每辆车在每个观测间隔OI的结尾更新自己的退避窗口大小；在第i个观测间隔内，一个站点持续记录信道繁忙的时间并且在观测间隔的结尾更新信道繁忙比例在第i个观测间隔内，站点将当前的信道繁忙比例和上一个信道繁忙比例做比较，并且计算他们之间的差值，并定义为αi，引入参数αthres是为了减少窗口更新方法的敏感度，如果αi是正数并且比一些临界值(阀值)αthres大，车辆就会认为更多的正在传输数据的车辆进入了通信范围之内，因此将会由增加自身的窗口大小；如果αi是负数并且α的绝对值比临界值/阀值αthres大，车辆就会认为当前正在传输数据的车辆数正在减少，因此将会由减少当前的窗口大小；在所述方法中，我们让也就是说，αthres是指当前正在传输的车辆进入到通信范围以后观测到的所有alpha值的平均值；这种线性的更新方法基于启发式方法，它只表明当更多的车辆进入通信范围的时候，退避窗口相对于以前的窗口大小应该按比例地增加；这种竞争窗口更新机制的详细流程如表2所示：
表2 分布式增强方法
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