CN105611570A - 基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 - Google Patents
基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105611570A CN105611570A CN201510971045.8A CN201510971045A CN105611570A CN 105611570 A CN105611570 A CN 105611570A CN 201510971045 A CN201510971045 A CN 201510971045A CN 105611570 A CN105611570 A CN 105611570A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- collision
- expired
- node
- probability
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 230000009191 jumping Effects 0.000 claims description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 29
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 8
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 101100155204 Mus musculus Ubl5 gene Proteins 0.000 description 1
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000009365 direct transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000009916 joint effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
- H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
- H04W28/021—Traffic management, e.g. flow control or congestion control in wireless networks with changing topologies, e.g. ad-hoc networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W48/00—Access restriction; Network selection; Access point selection
- H04W48/08—Access restriction or access information delivery, e.g. discovery data delivery
- H04W48/12—Access restriction or access information delivery, e.g. discovery data delivery using downlink control channel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W74/00—Wireless channel access
- H04W74/08—Non-scheduled access, e.g. ALOHA
- H04W74/0833—Random access procedures, e.g. with 4-step access
- H04W74/0841—Random access procedures, e.g. with 4-step access with collision treatment
- H04W74/085—Random access procedures, e.g. with 4-step access with collision treatment collision avoidance
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于信道状态预估的MAC层退避方法,属于车载自组织网络领域。本发明节点发送数据前,首先预估信道的状态,根据消息的过期概率和消息的碰撞概率将信道状态分为两种类型。然后根据信道状态类型,动态的调整最小竞争窗口值,实现最小竞争窗口值的实时动态调整。最终使得网络的分组投递率以及平均端到端的时延达到最优值。本发明可以作为车载自组织网络中节点发送广播消息的MAC层协议使用。
Description
技术领域
本发明属于车载自组织网络领域,涉及一种无线网络MAC层的广播退避算法
背景技术
车载自组织网络技术(VehicleAdHocNetwork,VANET)是将无线自组织网络技术应用到车载通信中的一种应用技术对于智能交通系统(IntelligentTransportSystem,ITS)的发展,交通事故的减少等有着十分重要的现实意义。
车载网中的节点在传输数据时,经常会有些车辆节点检测到信道忙或者正在经历碰撞,故网络节点需要在802.11P中规定的竞争窗口值之中随机选择一个整数退避值进行退避,这些退避时间取决于协议所采取的退避机制,有效的接入机制,系统资源的最优分配等这些都是退避机制保障的。而网络内节点数目增多的时候,节点之间就有可能产生各种冲突,此时为了保障接入机制的公平性,就必须降低冲突的概率,但是也不能仅仅为了降低冲突概率而过分延长退避时间,这就是改进退避机制算法所需要做到的核心的思想。
针对车载自组织网络的这种问题,近年来有很多解决方案,例如RBEB退避算法,CEB退避算法等。
RBEB退避算法认为在高密度的车辆环境中,控制信道不能使用整个控制信道的负载,部分信息损失是由于消息碰撞或者过期造成的,而MAC层不仅需要关注降低消息损失还要关注消息的损失所造成的影响:比如一个节点连续丢失一串消息要比几个节点各丢失一个消息要严重的多。在802.11p中,初始竞争窗口值是很小的,这样碰撞概率就会很大,但是碰撞又是不可预期的,所以碰撞的影响无法估算。故在改进的退避算法中初始的竞争窗口值应该设置比较大的值,当消息的过期成为主导因素的话,其造成的影响是可以估算的。所以在反转退避算法中的初始竞争窗口值设置为一个比较大的值,一般是127,每当系统检测出过期消息时,竞争窗口值就会变为原来的一半,直到消息成功传输,竞争窗口值就会回退到最小竞争窗口的初始值。
然而就目前来看,VANET中广播信息的接入机制研究,专家学者们鲜少有人考虑到消息的碰撞和过期对系统网络性能方面的共同影响,特别是在车辆节点之间通信,更是鲜少有人去综合衡量消息的碰撞与过期对竞争窗口值的影响,进而调整退避算法。并由马尔科夫链建模分析可以得到以下结论:当竞争窗口值设置为一个比较大的值时,信标消息的碰撞概率小于过期概率,反之则以消息的过期概率为主。所以最佳状态就是将信标消息的过期概率与消息的碰撞概率之间达到均衡。该算法首先需要在MAC协议的帧头部加入一个COUNT变量来统计消息的过期消息数,通过多次仿真得到一个合理的过期消息门限值,其后利用过期消息数和门限值的大小关系来动态调节最小竞争窗口值。
发明内容
本发明要解决的技术问题是基于信道的预估判断状态,提出基于信道状态判断的车载自组织网MAC层退避方法。
本发明的具体技术方案如下。
节点在发送数据之前,首先监听信道,如果信道空闲就直接发送数据,反之,如果信道忙,就设置退避计数器并监听信道,节点是根据当前发送数据的状态来调节最小竞争窗口值的大小,当前发送数据的状态分为两种,一种是数据碰撞,一种是数据过期,统计广播消息的过期次数并与通过系统模型建立推出的过期门限值进行对比,预估出此时的信道状态,从而按照相应的举措去调节竞争窗口值CW的大小。
假设网络中节点数量是n,目标车辆A的载波监听范围是Sd,道路的平均车辆密度是λveh/km,车辆A有nc个一跳的邻居节点数,E[nc]为nc的期望,指在车辆A的监听范围内一跳邻居节点的平均数量,则,
E[nc]=2λSd
节点在时隙K传输的概率是:
其中,Pexp为信标消息的过期概率,考虑到一个信标周期由NT个时隙构成
将信道中节点的碰撞概率分为两种类型,一种是同步传输引起的碰撞,一种是隐藏节点引起的碰撞,其中
同步传输引起的碰撞概率即为网络中的节点在同一时间,同一信道同时发送引起的碰撞:
隐藏节点引起的碰撞概率即为互不在对方载波监听范围内的两个节点同时向其载波监听范围内的共同节点发送数据时引起的碰撞:
Ns代表信标帧的持续时间,碰撞概率即为两种碰撞概率之和,由竞争窗口值与碰撞概率和过期概率之间的均衡关系,当碰撞概率和过期概率之和相等时,竞争窗口值为最优值,此时可以得到过期门限的值。
与现有技术相比,本发明具有如下优点和技术效果:本发明提供的算法即车载自组织网络MAC层的广播信标帧退避算法-CSEBA(BackoffAlgorithmBasedOnChannelStateEstimates),与BEB、RBEB、CEB等退避算法相比,该算法能够在提高广播接受率的同时,降低网络延时。在节点发送数据的过程中,实时的统计过期消息的次数,如果消息过期的次数大于门限值,则预估此时的信道状态为过期为主,则竞争窗口值变为原来的2倍,反之则以碰撞为主,此时竞争窗口值根据此时的消息数与门限值的比例动态的变化,但是竞争窗口值的幅度变化始终在最小竞争窗口值的最小值和最大值之间变化。从而实现实时动态的调整竞争窗口值的大小,使得网络中的广播接收率和时延的性能有了很大的改善。
附图说明
图1是本发明实施例的工作流程图。
图2是本发明实例中CSEBA算法与BEB、RBEB、CEB算法的仿真曲线图。
图3是本发明实例中CSEBA算法与BEB、RBEB、CEB算法的仿真曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施过程作详细说明,但本发明的实施和保护不限于此,需指出的是,以下若有未特别详细说明之过程或参数,均是本领域技术人员可参照现有技术实现或理解的。
实施例
图1为本发明的工作流程图,在车载自组织网络中,节点A向节点B发送一个数据包,按照如下流程进行。
步骤一:节点A首先监听信道,如果信道持续空闲DIFS间隔,就直接发送数据,步骤二:如果节点监听到信道忙,就选择竞争窗口值并设置退避计数器。
(1)如果此时系统消息的过期数大于门限值,竞争窗口值就会变为原来的2倍。
(2)如果此时系统统计的过期消息数小于门限值,则此时竞争窗口值就会变为门限值与过期消息数比例的倍数。
根据以上竞争窗口值的变化去动态的设置退避计数器。
步骤三:当节点重新监听到信道空闲时,退避计数器就开始递减,如果退避计数器减至0时,信道持续空闲,那么节点就开始发送数据,否则,退避计数器冻结,节点重新监听信道。
步骤四:数据发送完毕后,转入步骤1,节点需要发送数据时重新监听信道。
对比例
利用NS2仿真平台,从网络广播接受率和延时两个方面来考虑,对比CSEBA算法和BEB、RBEB、CEB算法的表现。仿真参数如表1、表2所示。
表1仿真参数
表2仿真参数
图2是本发明实例中CSEBA算法与BEB、RBEB、CEB算法的仿真曲线图,对比四种算法随着节点数的不同,接受率随时间变化的情况。
图3是本发明实例中CSEBA算法与BEB、RBEB、CEB算法的仿真曲线图,对比四种算法随着节点数的不同,延时随时间变化的情况。
第一组广播接收率的实验表明,CSEBA算法在广播接收率上比传统的二进制指数退避算法好上许多,原因无他,CSEBA算法并没有在消息的碰撞的判断上多做文章,只是单纯的由系统模型预期消息碰撞的概率,以此作为信道状态判断的门限值,从而对于控制信道上安全信息的传输有了较大的改善。由图还可以看出随着道路车辆密集度增大,两者之间的差距更大,这说明新的算法在高密度车辆的道路上同样适用。
第二组实验广播时延的实验表明,CSEBA算法在时延问题上也有较大的改善,这足以说明了两点:第一,竞争窗口值在信标消息发送的初始阶段设为一个较大的值是不合理的,有可能因此会导致信息的延期增加,在VANET中,安全度比较高的信标消息延期的危害性要远远超过碰撞的危害性,所以我们在研究控制信道的信标消息时,尽量控制信标消息的延期,且消息一旦延期,应该及时丢弃。第二,每当检测出消息过期时,竞争窗口值就为减少为原来的一半,这个退避机制,其实BEB退避算法机制相似,竞争窗口值的变化幅度过大也会导致系统的不稳定,导致其他不可预知的问题出现。
其次,新的算法在过期消息的处理方面更加精细,竞争窗口值的变化是线性增减的,正是由于这样的缓和变化,系统始终处于稳定的状态,故延时的情况也较其他算法要好的多。特别是当过期消息的统计数小于过期门限值的时候,系统不再笼统的判断此时信道状态是以碰撞为主,从而盲目的增大竞争窗口值,这样直接导致的结果就是可能会导致过期消息的情况更加严重,在控制信道的安全信息传输中,消息的过期要比碰撞更加可怕,这是因为在车载自组织网络中,没有消息接收比传递一个过期的错误的安全消息更加可怕,可能直接导致司机的误判。
Claims (4)
1.基于信道状态判断的车载自组织网MAC层退避方法,其特征在于节点在发送数据之前,首先监听信道,如果信道空闲就直接发送数据,反之,如果信道忙,就设置退避计数器并监听信道,节点是根据当前发送数据的状态来调节最小竞争窗口值的大小,当前发送数据的状态分为两种,一种是数据碰撞,一种是数据过期,统计广播消息的过期次数并与通过系统模型建立推出的过期门限值进行对比,预估出此时的信道状态,从而调节竞争窗口值CW的大小。
2.根据权利要求1所述的基于信道状态判断的车载自组织网MAC层退避方法,其特征在于,
假设网络中节点数量是n,目标车辆A的载波监听范围是Sd,道路的平均车辆密度是λveh/km,车辆A有nc个一跳的邻居节点数,E[nc]为nc的期望,指在车辆A的监听范围内一跳邻居节点的平均数量,则,
E[nc]=2λSd
节点在时隙K传输的概率是:
其中,Pexp为信标消息的过期概率,考虑到一个信标周期由NT个时隙构成,
将信道中节点的碰撞概率分为两种类型,一种是同步传输引起的碰撞,一种是隐藏节点引起的碰撞,其中同步传输引起的碰撞概率Pcs即为网络中的节点在同一时间,同一信道同时发送引起的碰撞:
Ns代表信标帧的持续时间,隐藏节点引起的碰撞概率Pch即为互不在对方载波监听范围内的两个节点同时向其载波监听范围内的共同节点发送数据时引起的碰撞:
碰撞概率即为同步传输引起的碰撞概率与隐藏节点引起的碰撞概率之和,由竞争窗口值与碰撞概率和过期概率之间的均衡关系,当碰撞概率和过期概率之和相等时,竞争窗口值为最优值,此时能得到过期门限的值。
3.根据权利要求1所述的基于信道状态判断的车载自组织网MAC层退避方法,其特征在于所述NT为1500时隙,一个时隙等于32微秒。
4.根据权利要求1所述的基于信道状态判断的车载自组织网MAC层退避方法,其特征在于:在节点发送数据的过程中,实时的统计过期消息的次数,如果消息过期的次数大于门限值,则预估此时的信道状态为过期为主,则竞争窗口值变为原来的2倍,反之则以碰撞为主,此时竞争窗口值根据此时的消息数与门限值的比例动态的变化,但是竞争窗口值的幅度变化始终在最小竞争窗口值的最小值和最大值之间变化,从而实现实时动态的调整竞争窗口值的大小。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510971045.8A CN105611570A (zh) | 2015-12-20 | 2015-12-20 | 基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510971045.8A CN105611570A (zh) | 2015-12-20 | 2015-12-20 | 基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105611570A true CN105611570A (zh) | 2016-05-25 |
Family
ID=55991037
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510971045.8A Pending CN105611570A (zh) | 2015-12-20 | 2015-12-20 | 基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105611570A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107949011A (zh) * | 2017-12-03 | 2018-04-20 | 石春 | 一种自适应的感知窗口调整方法 |
CN108934081A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-04 | 扬州大学 | 一种无线车载网信道接入方法 |
CN108966361A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 西安电子科技大学 | 基于WiFi网状网络信标帧广播的动态退避方法 |
CN113207085A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-08-03 | 江南大学 | 一种mec辅助的车队网络的速度自适应接入方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101127661A (zh) * | 2007-09-18 | 2008-02-20 | 重庆邮电大学 | 一种基于拥塞程度概率p的无线竞争接入控制方法 |
CN102711130A (zh) * | 2012-06-08 | 2012-10-03 | 深圳大学 | 一种自适应退避算法中竞争窗的确定方法及系统 |
CN103259741A (zh) * | 2013-05-17 | 2013-08-21 | 南京邮电大学 | 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 |
US20150078243A1 (en) * | 2012-07-30 | 2015-03-19 | Harman International Industries, Incorporated | Collision avoidance system for mobile slotted aloha protocol |
-
2015
- 2015-12-20 CN CN201510971045.8A patent/CN105611570A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101127661A (zh) * | 2007-09-18 | 2008-02-20 | 重庆邮电大学 | 一种基于拥塞程度概率p的无线竞争接入控制方法 |
CN102711130A (zh) * | 2012-06-08 | 2012-10-03 | 深圳大学 | 一种自适应退避算法中竞争窗的确定方法及系统 |
US20150078243A1 (en) * | 2012-07-30 | 2015-03-19 | Harman International Industries, Incorporated | Collision avoidance system for mobile slotted aloha protocol |
CN103259741A (zh) * | 2013-05-17 | 2013-08-21 | 南京邮电大学 | 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 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
高静: "车载自组网 MAC 协议的退避算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107949011A (zh) * | 2017-12-03 | 2018-04-20 | 石春 | 一种自适应的感知窗口调整方法 |
CN108934081A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-04 | 扬州大学 | 一种无线车载网信道接入方法 |
CN108966361A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 西安电子科技大学 | 基于WiFi网状网络信标帧广播的动态退避方法 |
CN108966361B (zh) * | 2018-07-23 | 2021-06-08 | 西安电子科技大学 | 基于WiFi网状网络信标帧广播的动态退避方法 |
CN113207085A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-08-03 | 江南大学 | 一种mec辅助的车队网络的速度自适应接入方法 |
CN113207085B (zh) * | 2021-04-20 | 2022-01-28 | 江南大学 | 一种mec辅助的车队网络的速度自适应接入方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101695195B (zh) | 一种无线信道访问竞争的控制方法及系统 | |
TWI459754B (zh) | 無線網狀網路中擁擠管理之方法 | |
CN102244683B (zh) | 一种提高车联网应用中混合业务服务质量的方法 | |
Song et al. | APDM: An adaptive multi-priority distributed multichannel MAC protocol for vehicular ad hoc networks in unsaturated conditions | |
CN104902511A (zh) | 一种缓解控制信道同步冲突的方法 | |
CN103260229A (zh) | 基于预测和反馈的无线传感器网络mac协议 | |
CN103929777B (zh) | 基于拥塞博弈的车辆网络数据分发拥塞控制方法 | |
Miao et al. | Performance evaluation of IEEE 802.11 p MAC protocol in VANETs safety applications | |
CN105611570A (zh) | 基于信道状态判断的车载自组织网mac层退避方法 | |
CN104394534B (zh) | 一种基于优先级队列的两级中心协作频谱共享机制 | |
CN104936303A (zh) | 一种载波监听门限与竞争窗口联合控制的方法 | |
Wang et al. | Performance analysis of EDCA with strict priorities broadcast in IEEE802. 11p VANETs | |
Li et al. | Multi‐hop delay reduction for safety‐related message broadcasting in vehicle‐to‐vehicle communications | |
CN102006670B (zh) | 支持应急响应的传感器网络动态轮询介质访问控制方法 | |
Karabulut et al. | The performance of the IEEE 802.11 DCF for different contention window in VANETs | |
CN103281731B (zh) | 一种基于竞争的mac资源管理方法 | |
Lee | Throughput analysis model for IEEE 802.11 e EDCA with multiple access categories | |
CN104581786A (zh) | 一种远距离分布式载波检测无线网络退避时隙长度优化方法 | |
Wu et al. | A reliable self-adaptive scheduling control protocol for cellular V2X mode 4 | |
Zhao et al. | A multi-channel cooperative demand-aware media access control scheme in vehicular ad-hoc network | |
Zhang et al. | Delay guaranteed MDP scheduling scheme for HCCA based on 802.11 p protocol in V2R environments | |
Yin et al. | Performance evaluation for DSRC vehicular safety communication: a semi-Markov process approach | |
Salem et al. | User model-based method for IEEE 802.11 p performance evaluation in vehicular safety applications | |
Zhou et al. | Optimisation method of MAC protocol based on SVM neural network in VANET | |
Yang et al. | Uplink/downlink initiated based MAC protocol for asymmetric full duplex radio to improve throughput |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160525 |