CN104967671A - 一种基于车辆网络密度的自适应edca方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，该方法通过分析现有的IEEE802.11p协议的EDCA机制在传输消息时的动态缺陷，静态的EDCA参数不能很好的适应网络节点快速变化情况下引起的网络性能的急剧下降，且在车辆网络密度过大时，碰撞率显著增大，针对这些缺陷，本发明提出了基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，根据不同网络密度对不同优先级业务设置不同的网络阈值，使其能根据网络状态动态调整EDCA参数。本发明提出的基于车辆网络密度的自适应EDCA方法能自动适应不同的网络状态情况，保证了高优先级业务消息的可靠传输。

Description

一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法

技术领域

本发明涉及车载自组织网络中基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，属于网络通讯技术领域。

背景技术

早期的IEEE 802.11协议中使用的是DCF竞争接入方式，这种接入方式的优点是能保证每个节点接入信道的机会是公平的，但是它不提供QoS保证，2005年提出的IEEE802.11e协议补充了对各种不同业务的支持并且能提供QoS保证。IEEE 802.11p在MAC子层中使用的EDCA机制就是通过对修改IEEE 802.11e中EDCA部分传输参数，使其符合无线车辆通信环境，提供有差别的服务和高质量的优先级服务。然而，现有的IEEE 802.11p协议的EDCA机制在传输消息时的动态缺陷，静态的EDCA参数不能很好的适应网络节点快速变化情况下引起的网络性能的急剧下降，且在车辆网络密度过大时，碰撞率显著增大。

为了适应网络密度动态变化带来的影响，需要一种根据车辆网络节点密度来动态调整EDCA参数的方法，解决根据不同网络密度对不同优先级业务设置不同的网络阈值，使其能根据网络状态动态调整EDCA参数，以此来改善网络密度变化带来的吞吐量低，碰撞率高的问题。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的在于提供了一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，该方法用于解决车辆网络节点密度快速变化带来的网络性能降低，降低数据帧间的碰撞率，提高传输效率。

方法流程：

步骤1：本发明针对车载自组织网络整个网络状态进行检测，首先定义了一种计算车辆网络状态的方法，并计算网络状态记为C_m；

步骤2：结合IEEE802.11p协议下EDCA机制中四种不同的接入类型，综合计算，针对不同的网络状态对不同接入类型设置不同的网络状态阈值C_th[AC]；

步骤3：每个时间周期T内更新一次网络状态值C_m；

步骤4：每个时间周期T结束时，比较C_m与C_th[AC]的值；

步骤5：如果Cm>Cth[AC]，调整EDCA参数：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC]，(CW_min[AC]+1)*2-1}

步骤6：如果Cm<Cth[AC]，调整EDCA参数：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC](CW_min[AC]+1)/2-1}

步骤7：重新计算网络状态阈值，进行下一次判断。

有益效果：

1、本发明能够有效地提高传输效率。

2、本发明还能降低帧间碰撞率。

附图说明

图1为不同车辆节点数下的AC对应的网络状态阈值。

图2为现有IEEE802.11p的EDCA机制中不同车辆节点数下各业务类型成功传输包的数目。

图3为本发明中的EDCA机制中不同车辆节点数下各业务类型成功传输包的数目。

图4为不同车辆节点数下的现有IEEE802.11p的EDCA机制和本发明的EDCA机制的碰撞率。

图5为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明创造作进一步的详细说明。

如图5所示，本发明提供一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，该方法是根据车载自组织网络中车辆实时密度变化动态调整EDCA参数，确保在优先级高的业务有优先传输权，降低了帧间碰撞率，具体包括如下步骤：

步骤1：根据分析影响信道接入的因素，如果同一时间有大量站点竞争信道使用权，会导致信道过载，并且碰撞率提高，所以网络一旦过载将会出现两个问题：

1)信道的接入变得越来越困难，AC队列的排队消息数将增多；

2)由于一定范围内车辆节点增多产生高碰撞而导致的数据包的丢失。因此，队列长度越长，碰撞率越高，车辆网络状态越差。

所以本发明中定义计算车辆网络状态的公式：

$C_m=\frac{N_{\mathrm{fail}}+N_{\mathrm{que}}}{N_{\mathrm{total}}}---\left(1\right)$

其中N_fail是传输失败的包的个数，N_que是AC队列中的包的个数，N_total是整个过程中产生的包的个数，其等于N_fail+N_que+N_suc的和。C_m的值为(0，1)。

步骤2：根据步骤1所得结论，提出一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，该方法能使得在不同网络状态下，吞吐量，碰撞率，传输效率等网络性能衡量指标都能有效的提高。

步骤3：为不同的优先级业务设置不同的网络阈值。EDCA机制拥有四种不同的接入业务优先级，因此为它们分别设置不同的网络阈值来表示网络的状态。而不同的优先级业务对应的网络阈值由Cth[AC]来表示，Cth[AC]的值为(0，1)，对应四个不同AC，AC＝0，1，2，3，而优先级越高的业务对应的Cth[AC]越高。

步骤4：每个站点的每个AC队列会被定期的测量，用于判断网络的实时状态，并且本发明预先设置一个时间间隔T。在时间间隔T内，每个AC队列都会保持统计生成的数据包的数量，在每个时间T的末了，计算AC队列中数据包的数量和传输失败数据包的数量用于更新Cm的值。在用Cm的值和网络阈值Cth[AC]比较，然后决定是否要调整EDCA的相关参数。

步骤5：根据步骤4，在这里，本发明选择通过调整最小竞争窗口CWmin大小来适应车辆网络状态的变化。因此，本发明做了如下的调整：

1)如果Cm>Cth[AC]，调整最小竞争窗口大小为：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC]，(CW_min[AC]+1)*2-1}       (2)

2)反过来,如果Cm<Cth[AC]，调整最小竞争窗口大小为：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC](CW_min[AC]+1)/2-1}      (3)

步骤6：最后，在每一个计算周期T的末尾，使Ntotal，Nque，Nfail三个参数的值重置为0，为计算下一个周期T内的网络状态做准备。

综上可以得出如下结论：本发明保证了车辆网络过载时高优先级业务的可靠传输，因此优先级越低的业务，其对应的网络状态阈值越小，很明显，网络状态阈值与车辆网络节点密度息息相关。在车辆网络密度较小时，太小的网络状态阈值将会导致吞吐量降低。反过来讲，当车辆网络密度较大时，太大的网络状态阈值将会导致频繁的碰撞。表1中为本发明的伪代码。

表1 一种基于车辆网络密度的自适应EDCA的方法伪代码

1.本发明的仿真参数及场景

为了验证本发明中提出的自适应EDCA方法的性能，本发明采取NS2.35和VanetMobisim联合仿真。在具体执行仿真时，本发明考虑到现实中真实的场景，选择双向的高速公路场景进行仿真，高速公路上可通信范围车辆节点快速变化，与本发明所述情况相符。使用VanetMobisim生成的道路仿真场景，表2所展示的为具体的仿真参数。

表2 仿真参数设置

2.本发明的NS2仿真结果

图1表示不同车辆节点数下的AC对应的网络状态阈值。

图2表示现有IEEE802.11p的EDCA机制中不同车辆节点数下各业务类型成功传输包的数目。

图3表示本发明中的EDCA机制中不同车辆节点数下各业务类型成功传输包的数目。

图4表示不同车辆节点数下的现有IEEE802.11p的EDCA机制和本发明的EDCA机制的碰撞率。

图2和图3所示，是比较不同车辆密度下，新的EDCA机制和原始IEEE802.11p下的EDCA机制不同AC的数据包传输成功数。本发明能明显的看到，2个高优先级的业务队列AC2,AC3相对于2个低优先级的业务有明显的优势。在车辆密度越大时，这种优势也越明显。在原始的IEEE802.11p协议的EDCA机制下，当车辆进入网络越来越多，2个高优先级业务队列的传输成功的数据包下降很快，主要是由于他们之间的碰撞发生率随着车辆密度的增大而增大。而2个低优先级的业务队列因为网络的饱和而几乎没有接入信道的机会。在本发明自适应的EDCA机制中，出现网络密度增大时，高优先级业务始终保持高的包传输率。

图4所示为自适应EDCA机制下的碰撞率和原始IEEE802.11p协议下的EDCA机制下碰撞率的比较，从中可以得出，在新的EDCA机制下传输消息能降低碰撞率，且随着车辆密度的增大，其碰撞率能保持在一个较低水平。

因为随着车辆密度的增大，网络处于饱和状态，利用自适应机制将会对低优先级的业务进行限制，因为低优先级业务的网络阈值设置较低，在网络饱和状态下，将会优先保证高优先级的消息传输，随着其他优先级的业务的限制，不同优先级业务队列之间的竞争将会降低，其碰撞也将降低，此时的碰撞主要是高优先级业务队列之间的碰撞，因此，车辆节点密度增大的情况下，分组之间的碰撞率将会降低。

Claims (6)

1.一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：首先定义一种计算车辆网络状态的方法，并计算网络状态记为C_m；

步骤2：结合IEEE802.11p协议下EDCA机制中四种不同的接入类型，综合计算，针对不同的网络状态对不同接入类型设置不同的网络状态阈值C_th[AC]；

步骤3：每个时间周期T内更新一次网络状态值C_m；

步骤4：每个时间周期T结束时，比较C_m与C_th[AC]的值；

步骤5：如果Cm>Cth[AC]，调整EDCA参数：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC]，(CW_min[AC]+1)*2-1}

步骤6：如果Cm<Cth[AC]，调整EDCA参数：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC](CW_min[AC]+1)/2-1}

步骤7：重新计算网络状态阈值，进行下一次判断。

2.根据权利要求1所述的一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法的步骤1包括：

1)信道的接入变得越来越困难，AC队列的排队消息数将增多；

2)由于一定范围内车辆节点增多产生高碰撞而导致的数据包的丢失；队列长度越长，碰撞率越高，车辆网络状态越差；

定义计算车辆网络状态的公式为：

其中N_fail是传输失败的包的个数，N_que是AC队列中的包的个数，N_total是整个过程中产生的包的个数，其等于N_fail+N_que+N_suc的和，C_m的值为(0，1)。

3.根据权利要求1所述的一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法的步骤3包括：为不同的优先级业务设置不同的网络阈值； EDCA机制拥有四种不同的接入业务优先级，为它们分别设置不同的网络阈值来表示网络的状态；而不同的优先级业务对应的网络阈值由Cth[AC]表示，Cth[AC]的值为(0，1)，对应四个不同AC，AC＝0，1，2，3，而优先级越高的业务对应的Cth[AC]越高。

4.根据权利要求1所述的一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法的步骤4包括：预先设置一个时间间隔T；在时间间隔T内，每个AC队列都会保持统计生成的数据包的数量，在每个时间T的末了，计算AC队列中数据包的数量和传输失败数据包的数量用于更新Cm的值；在用Cm的值和网络阈值Cth[AC]比较，然后决定是否要调整EDCA的相关参数。

5.根据权利要求1所述的一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法的步骤5包括：选择通过调整最小竞争窗口CWmin大小来适应车辆网络状态的变化，包括：

1)如果Cm>Cth[AC]，调整最小竞争窗口大小为：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC]，(CW_min[AC]+1)*2-1}       (2) 

2)反过来,如果Cm<Cth[AC]，调整最小竞争窗口大小为：

CW_min[AC]＝mix{CW_min[AC](CW_min[AC]+1)/2-1}        (3)。

6.根据权利要求1所述的一种基于车辆网络密度的自适应EDCA方法，其特征在于，所述方法的步骤6包括：在每一个计算周期T的末尾，使Ntotal，Nque，Nfail三个参数的值重置为0，为计算下一个周期T内的网络状态做准备。