CN105101262A - 一种高动态无线车载网络中基于tdma协议的移动预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高动态无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法，在车辆节点转发数据时，依据车辆运动方向、速度、地理位置信息，预测车辆节点一帧后的网络拓扑，自适应地选择更优的转发节点。本发明可以最小化参与转发节点数，减少转发次数，避免过高的数据传播延时，从而提高数据传输的整体性能。

Description

一种高动态无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法

技术领域

本发明涉及高动态无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法。

背景技术

车载无线网络是传统的移动自组织网络(MobileAdHocNetwork，MANET)在交通道路上的应用，构成网络的节点是在道路上行驶的汽车。由于汽车节点具有高速移动而轨迹规则的特点，车载无线网络的拓扑结构变化频繁，但又具有可预测性。在车载无线网络中，紧急避险系统等应用对网络服务时延和可靠性要求十分严格，要求消息能快速、高效地实现多跳广播。目前，在车载无线网络的高移动环境下，很多文献在接入控制层对设计低延时、高可靠性的快速消息传播机制进行了深入研究。

TDMA协议是把时间分割成周期性的帧，进而将帧再分割成若干个时隙并分配给每个节点。与采用随机信道接入的IEEE802.11p协议相比，TDMA协议通过时隙预约机制，不但能避免信道的冲突，提高了传输的可靠性；而且能保证严格的传输延时上限，减少了端到端传输跳数和传输延时。

ADHOCMAC协议是一种基于TDMA的车载无线自组网协议，采用了TDMA方式划分无线信道，以及RR-ALOHA信道访问机制。其中，节点在帧信息FI中记录自己所观察到的邻居节点占用时隙的情况，并在所占用的时隙中周期性广播FI信息。周期性广播的FI帧信息使得每个节点能够了解两跳之内的时隙占用情况，从而使得一跳和两跳节点之间都不会发生冲突。ADHOCMAC协议的问题在于采用随机的方法来选择转发节点，无法依据实时的网络拓扑结构来优化传输路由，可能不必要的增加转发跳数，造成较大的传输延时。

VeMAC是一种基于TDMA的多信道车载无线网MAC协议。其中，每个车辆节点监听控制信道获取邻居节点信息，并根据邻居节点信息选择距离当前转发节点最远的节点作为转发节点。该转发节点在一帧时间后，通过业务信道来转发数据。VeMAC利用了多信道来协调发送时序，避免了信道的冲突，但同时需要硬件设备的支持，造成了较大的部署开销。

发明内容

为了解决上述车载无线网转发协议选取转发节点时未考虑拓扑结构变化导致的传输延时和传输跳数过高等问题，本发明提供了一种高动态无线车载网络中基于TDMA的移动预测方法。

本发明的技术方案包括以下步骤：

将高动态无线车载网络的信道划分时帧，该时帧包括控制帧和和业务帧，再分别将控制帧和业务帧划分成若干个子时隙，将每辆车定义为一个节点，每个节点的处理流程如下：

步骤一：节点初始化；

步骤二：节点持续监听信道至一个完整帧结束后选择空的控制时隙作为其预约控制时隙i，选择空的业务时隙作为其预约业务时隙j；

步骤三：判断节点的当前时隙类型，如果是控制时隙则转入步骤四；如果是业务时隙则转入步骤五；

步骤四；如果当前时隙是预约控制时隙i，根据所有节点的当前经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v和移动方向预测一帧后各节点与当前转发节点标志位F为1的节点的距离d_SR，并将d_sr更新到节点集合Node中；同时，将节点的编号id、经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v、移动方向所在路段编号road、预约的控制时隙i和预约的业务时隙编号j写入控制包，并在发送该控制包后，进入下一时隙，转入步骤三；如果当前时隙不是预约控制时隙i，则节点在该时隙接收控制包，依据该控制包更新节点集合Node的信息，进入下一时隙，并转入步骤三；

步骤五；如果当前时隙是预约业务时隙j，判断其转发标志位F是否为1，如果是，则在该时隙转发所收到的业务数据并转入步骤六；如果不是则直接转入步骤六；如果当前时隙不是预约业务时隙j，则节点在该时隙接收业务数据，进入下一时隙，并转入步骤三；

步骤六：在节点集合Node中，从具有相同道路编号的节点中选择d_SR最大的节点为对应道路的下一帧转发节点，并将被选定为下一帧转发节点的转发节点标志位F设为1，其他节点的转发节点标志位F设为0，进入下一时隙，并返回步骤三。

所述步骤一中：当前节点初始化包括：节点集合Node初始化为当前节点的信息，其中编号id、经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v、移动方向和所在路段编号road信息初始化为当前节点的实时信息；转发节点标志位F、预约的控制时隙i和预约的业务时隙编号j初始化为空。

所述步骤四中：d_SR计算方法如下：

首先，初始时刻T_o，转发节点S、邻居节点R的位置分别是移动方向分别是移动速度分别是T_o+T_p时刻转发节点S、邻居节点R的位置分别是T_p为帧长时间，T_o+T_p时刻节点S和节点R的位置计算方法如下：

然后，根据T_o+T_p时刻节点S、R的坐标位置计算节点S和R之间的距离，距离计算公式如下：

$d_{SR}=\sqrt{{(x_S^p-x_R^p)}^2+{(y_S^p-y_R^p)}^2}$

本发明的技术效果在于：我们提出的高动态无线车载网络中基于TDMA的移动预测方法根据当前车辆运动方向、速度、地理位置信息，预测下一帧最优转发节点，使车载无线网络避免过高的数据传播延迟，减少转发次数，从而提高数据传输的整体性能。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为车辆密度从50vel/km到200vel/km变化时，不同协议端到端的传输延时；

图3为车辆密度从50vel/km到200vel/km变化时，不同协议端到端的传输跳数；

图4为车辆速度从20m/s到40m/s变化时，不同协议端到端的传输延时；

图5为车辆速度从20m/s到40m/s变化时，不同协议端到端的传输跳数；

图6为数据传输范围从200m到400m变化时，不同协议端到端的传输延时；

图7为数据传输范围从200m到400m变化时，不同协议端到端的传输跳数；

图8为车辆速度变化范围从25m/s-35m/s到15m/s-45m/s变化时，不同协议端到端的传输延时；

图9为车辆速度变化范围从25m/s-35m/s到15m/s-45m/s变化时，不同协议端到端的传输跳数；

图10、图11、图12分别是城市网格型道路场景中，不同协议下，消息从中心点传播到顶点处的延时分布图。

具体实施方式

参见图1，本发明的流程如下：

节点初始化包括：节点集合Node初始化为节点的信息，其中编号id、经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v、移动方向和所在路段编号road信息初始化为当前节点的实时信息；转发节点标志位F、预约的控制时隙i和预约的业务时隙编号j初始化为空。

在各项参数初始化后，节点持续监听信道至一个完整帧结束后选择空的控制时隙作为其预约控制时隙i，选择空的业务时隙作为其预约业务时隙j。

节点判断当前时隙类型，如果当前时隙是预约控制时隙i，节点根据所有节点的x、y、v和预测一帧后各节点距离当前转发节点的距离d_SR，并将d_SR更新到Node中；同时，将id、x、y、v、road、i和j写入控制包，并在发送该控制包后判断下一时隙类型。如果当前时隙不是预约控制时隙i，则在该时隙接收控制包，依据该控制包更新节点集合Node的信息，并判断下一时隙类型。其中，计算d_SR方法如下：

初始时刻T_o，转发节点S、邻居节点R的位置分别是移动方向分别是移动速度分别是T_o+T_p时刻转发节点S、邻居节点R的位置分别是T_p为帧长时间，根据如下公式计算T_o+T_p时刻节点S和节点R的位置。

根据T_o+T_p时刻节点S、R的坐标位置计算节点S和R之间的距离d_SR，计算公式如下：

$d_{SR}=\sqrt{{(x_S^p-x_R^p)}^2+{(y_S^p-y_R^p)}^2}$

如果当前时隙是预约业务时隙j，节点判断其转发标志位F是否为1，如果是，则在该时隙转发所收到的业务数据，如果不是则不转发收到的业务数据。节点从集合Node中选择下一帧转发节点，并将被选定为下一帧转发节点的转发节点标志位F设为1，其他节点的转发节点标志位F设为0。如果当前时隙不是预约业务时隙j，则在该时隙接收业务数据。

本发明利用NS2.35网络仿真平台来实现，并进行了性能测试。其中，我们提出的高动态无线车载网络中基于TDMA的移动预测方法称为MPTDMA。实验的缺省设置参数值如下：

高速公路场景：双向8车道路，道路长度为4800m，传输范围300m，时隙长度0.01s，速度变化范围70km/h-130km/h，两跳传输范围内车辆节点数目为120辆，无线信道速率为1Mbps，选择道路最前端的车辆节点作为发送数据的起始点。

城市网格场景：双向6车道，覆盖面积1000m*1000m，传输范围100m，时隙长度0.01s，运动速度40km/h-60km/h，两跳传输范围内车辆节点数目120辆，无线信道速率为1Mbps，选择城市中心的车辆节点为发送数据的起始点。

图2和图3分别是车辆密度变化时，最前端到最后端车辆节点的传输延时和传输跳数。当车辆密度增加时，ADHOCMAC、VeMAC和MPTDMA三种协议的传输跳数都减少。原因是车辆密度变大后，各协议能选择更优的节点来转发数据，从而降低了转发跳数。但同时两跳内节点数量增加导致了帧长的提升，使得传输延时仍然不断增长。在三个协议中，因为ADHOCMAC协议随机选择转发节点，所以性能最差。相对于VeMAC选择当前时刻最远节点为下一帧转发节点的方法，MPTDMA协议根据节点运动方向和速度大小选择下一帧最优转发节点，取得了更好的转发效率。当车辆密度较大时，MPTDMA协议的传输延时和转发跳数相比VeMAC都降低了约20％。

图4和图5分别是车辆速度变化时，最前端到最后端车辆节点的传输延时和传输跳数。当车辆速度增大时，各节点能将数据捎带到更远的范围，无形扩大了每跳的传输范围。因此，ADHOCMAC、VeMAC和MPTDMA三种协议的传输延时和跳数都减少。相对ADHOCMAC和VeMAC，MPTDMA协议的传输性能更好。

图6和图7分别是消息传输范围变化时，最前端到最后端车辆节点的传输延时和传输跳数。当传输范围增加时，ADHOCMAC、VeMAC和MPTDMA三种协议的传输跳数依次下降。相对而言，MPTDMA的传输延时和传输跳数最小。

图8和图9分别是车辆速度波动范围变化时，最前端到最后端车辆节点的传输延时和传输跳数。当速度波动范围增大时ADHOCMAC和VeMAC两种协议下的传输延时和传输跳数都增大，MPTDMA协议下的传输延时和跳数相对稳定。原因是ADHOCMAC和VeMAC两种协议没考虑节点的速度大小和方向等信息，随着车辆速度的随机性变大，转发性能变差。而MPTDMA协议根据节点运动方向和速度大小信息选择下一帧最优转发节点，即使车辆随机性增大，也能保持相对稳定的传输延时和跳数。

图10、图11、图12分别是城市网格型道路场景中，ADHOCMAC、VeMAC和MPTDMA三种协议下，消息从中心点传播到顶点处的延时分布图。其中，延时越大，则颜色越浅。而三种协议从中心点到顶点处的延时分别为图上箭头所指数值所示，ADHOCMAC、VeMAC和MPTDMA三种协议总传输延时分别约为11.3s、8s、6.7s，MPTDMA协议的延时较VeMAC和ADHOCMAC分别减少了约15％和40％。这说明了MPTDMA能依据车辆节点的转向角度信息，在交叉路口上优选出不同路段的最优转发节点，有效提升了传输性能。

Claims (3)

1.一种高动态无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法，其特征在于：将高动态无线车载网络的信道划分时帧，该时帧包括控制帧和和业务帧，再分别将控制帧和业务帧划分成若干个子时隙，将每辆车定义为一个节点，每个节点的处理流程如下：

步骤一：节点初始化；

步骤二：节点持续监听信道至一个完整帧结束后选择空的控制时隙作为其预约控制时隙i，选择空的业务时隙作为其预约业务时隙j；

步骤三：判断节点的当前时隙类型，如果是控制时隙则转入步骤四；如果是业务时隙则转入步骤五；

步骤四；如果当前时隙是预约控制时隙i，根据所有节点的当前经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v和移动方向预测一帧后各节点与当前转发节点标志位F为1的节点的距离d_SR，并将d_SR更新到节点集合Node中；同时，将节点的编号id、经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v、移动方向所在路段编号road、预约的控制时隙i和预约的业务时隙编号j写入控制包，并在发送该控制包后，进入下一时隙，转入步骤三；如果当前时隙不是预约控制时隙i，则节点在该时隙接收控制包，依据该控制包更新节点集合Node的信息，进入下一时隙，并转入步骤三；

步骤五；如果当前时隙是预约业务时隙j，判断其转发标志位F是否为1，如果是，则在该时隙转发所收到的业务数据并转入步骤六；如果不是则直接转入步骤六；如果当前时隙不是预约业务时隙j，则节点在该时隙接收业务数据，进入下一时隙，并转入步骤三；

步骤六：在节点集合Node中，从具有相同道路编号的节点中选择d_SR最大的节点为对应道路的下一帧转发节点，并将被选定为下一帧转发节点的转发节点标志位F设为1，其他节点的转发节点标志位F设为0，进入下一时隙，并返回步骤三。

2.根据权利要求1所述无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法，其特征在于，所述步骤一中节点初始化包括：节点集合Node初始化为当前节点的信息，其中编号id、经度坐标x、纬度坐标y、移动速度v、移动方向和所在路段编号road信息初始化为当前节点的实时信息；转发节点标志位F、预约的控制时隙i和预约的业务时隙编号j初始化为空。

3.根据权利要求1所述无线车载网络中基于TDMA协议的移动预测方法，其特征在于，所述步骤四中：d_SR计算方法如下：

首先，初始时刻T_o，转发节点S、邻居节点R的位置分别是移动方向分别是移动速度分别是T_o+T_p时刻转发节点S、邻居节点R的位置分别是T_p为帧长时间，T_o+T_p时刻节点S和节点R的位置计算方法如下：

然后，根据T_o+T_p时刻节点S、R的坐标位置计算节点S和R之间的距离d_SR，计算公式如下：

$d_{SR}=\sqrt{{(x_S^p-x_R^p)}^2+{(y_S^p-y_R^p)}^2}.$