CN107645417A - 面向高速路车联网场景的自适应路由方法 - Google Patents

Abstract

面向高速路车联网场景的自适应路由方法。车载自组织网络节点的高速移动使得网络拓扑频繁变化，传输路径极易中断，导致路由效率下降。该方法通过对节点的距离计算、节点间的链路状态情形以及下一跳有效节点密度的状况分析得出最优转发节点。根据参数节点和它的最近节点的间距提出新的连通概率计算方法。采用贪婪机会转发(GOF)算法设计路由方法，贪婪机会转发(GOF)算法与传统的贪婪周边无状态路由算法(GPSR)、自适应链路感知的无信标转发算法(SLBF)相比，在递交率、平均跳数以及端到端的延时等方面均表现出很好的效果，提高了车联网的性能(其中递交率提高了10％、平均跳数下降了20％、端到端的延时降低了10％)。

Description

面向高速路车联网场景的自适应路由方法

【技术领域】

本发明属于计算机应用与车联网结合的技术领域。

【背景技术】

随着通信技术的不断发展，VehicularAd hoc Networks(VANETs)成为了智能交通系统设计中至关重要的一部分。在智能交通系统中，VANETs能够实现许多安全与非安全方面的应用。与传统的MANETs节点相比，VANETs中车辆节点本身有着强大的运算以及存储能力，而且不需要考虑能量问题。但是其运动方向及运动速度受特定环境影响比较大，在不同的场景下其拓扑变化表现出不同的特点，节点与节点之间的通信链路频繁断裂，使得节点间的通信极其不可靠。路由协议作为VANETs中重要的组成部分，是实现智能交通至关重要的一部分，设计一个能够适应于不同的场景，而且有着高可靠性、低时延的路由协议成为了首要解决的问题。

目前许多传统的MANETs的路由算法被应用在VANETs网路中，这些路由算法可以分为四类，分别为主动式路由、反应式路由、基于地理位置的有信标路由和基于地理位置的无信标广播式路由。前两类路由算法拓扑结构变化较小，在链路稳定的情况下表现出较好效果，其对链路的稳定性要求较高。对于VANETs这种拓扑结构变化剧烈的网络来说稳定性很难得到保证，这使得这两种路由算法难以被应用在VANETs网络中。基于地理位置的有信标路由算法在一定程度上能够解决拓扑的剧烈变化导致的可靠性问题，同时有效的下一跳选择机制能够减小传输的延迟。但由于这种算法在不同的场景下信标数据包发送时间很难选取，而且传统的下一跳转发节点选取机制通常只在特定的场景中有效，并不能同时满足高速和城市这两种场景。基于地理位置的无信标广播式路由这种算法通过减少信标数据包来减少了开销，但是由于其采用广播和定时的方式，使得其不仅占用了许多空闲信道，浪费了传输时间，而且当发送节点增多，发送数据量大时，难以保证数据包传输的可靠性。

综上所述，传统的路由算法存在以下几种问题：1)对网络拓扑结构的稳定性要求较高，很难应用在VANETs这种拓扑结构变化剧烈的网络中；2)仅适用于特定的场景；3)占用的空闲信道多，浪费了传输时间，而且当发送节点增多，发送数据量大时，难以保证数据包传输的可靠性。因此，为了解决上述存在的某些问题，提出一种面向高速路车联网场景的自适应路由方法(RAR)。该方法在包的递交率、平均跳数以及端到端的延时等方面均表现出很好的效果，有效的提高车联网的性能。

【发明内容】

本发明的目的是为了解决现有技术存在的上述问题，提供一种面向高速路车联网场景的自适应路由方法(RAR)。

该方法充分考虑了不同场景下车辆的速度，以及密度的差异，实现了一种能够在不同场景下自适应调整信标发送数据包的发送间隔的机制，来满足邻居表更新时间的要求，同时减少由信标数据包带来的时间延迟。考虑高速和城市公路两种场景下由于速度和节点密度引起的下一跳转发节点不可靠以及传输延迟的问题，RAR路由算法通过建立集合来找出可靠的下一跳候选转发节点，通过自适应的转发方式来找出到达目的节点跳数最少、延迟最小、递交率最高的候选节点，与传统路由方法相比，有效的提高了车联网的性能。

本发明提供的面向高速路车联网场景的自适应路由方法主要包括如下关键步骤：

第1、节点间链路状态评估：

第1.1、通过车间相对位移变化来衡量节点间链路的稳定性，变化量越小链路越稳定；

第1.2、为了能够使得节点间链路质量能够满足数据包传输的要求，加入包的错误率以及链路维持时间来对链路的质量进行评估；

第2、节点间距离计算：

通过链路状态评估后还要对下一跳节点的距离进行计算，以保证所选节点是具有最高质量的节点；

第3、邻居节点密度计算：

通过计算下一跳节点的邻居节点数能够有效的解决网络分割或障碍物问题引起的局部最大化问题；

第4、转发节点选择策略：

在选取下一跳节点时，充分考虑了链路状态、节点间距离以及有效节点数这3个度量，不仅能够有效的提高数据包的递交率，同时也能极大的减小数据包传输的延迟时间；当出现了局部最大化问题时，携带数据包，直到下一个候选节点的出现；

第5、贪婪机会转发GOF方法：

第5.1、输入发射机，计算出参考节点与最近层内节点间距和参考节点与最近层间节点间距；

第5.2、最远的层内邻居节点(V_intra)，最远的层间邻居节点(V_inter)；如果当前节点和两种邻居节点之间的距离分别为X₁和Y₁，当Y₁＞X₁+σ时，则(V_inter)是下一个中继，否则(V_intra)是下一个中继，式中R₁为广播半径，λ₁、λ₂分别为车辆间距的分布指数；

第6、自适应路由算法(RAR)：

第6.1、输入源节点和目的节点，源节点初始化路由进程，计算跳数增加概率和递交率；

第6.2、如果发射机通过一跳触发目的地，直接将数据发送到目的地；否则，如果在交叉路口则进入交叉模式，使用新连通概率计算方法计算连接段的权重，选择权重最小的片段；

第6.3、进入分段模式，若发射机有可用的邻居使用贪婪机会转发GOF算法选择中继跳转，计算递交率；

第6.4、如果没有可用邻居，则发射机将携带分组直到它接触到可用中继，重复6.3步骤直到目的地接受包。

本发明的优点和积极效果

本文发明主要设计了一种面向高速路车联网场景的自适应路由方法(RAR)，与贪婪路由算法不同的是，当RAR选择下一跳转发节点时，并不是盲目的仅仅选择距离发送节点最远的节点，而是通过考虑节点间的距离，链路的状态，以及转发节点有效邻居节点密度这3个指标来选取下一跳转发节点，通过保证每一跳的可靠性来达到整条路由路径的可靠性。同时加入对转发节点有效邻居节点密度，可以有效的解决节点的数据包传输的延迟时间、局部最大化等问题。RAR还能根据不同的场景自适应选择不同的转发模式，能够很好的满足高速路和城市这两种场景。

【附图说明】

图1RAR功能层次组织结构图；

图2高速场景车载模型。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。所举实例只用于解释本发明，并不用于限定本发明。

为了更清晰地描述RAR路由算法，本实施例基于真实的交通环境提取两级场景。基于该情景，我们提取的模型如图2所示。模型中存在两个交通流量，其中Lane₁位于较低层，Lane₂位于上层。街道的宽度远小于传输范围，使道路可以被视为线性的。我们在Lane_i的第j个节点用V_i,j表示，其中j是一个整数。不失一般性，我们沿着具有节点V_1,0作为参考的流量流的方向建立一维坐标。令节点V_i,j-1和V_i,j之间的车间间距为S_i,j。然后，序列{S_i,j}是独立同分布(i.i.d.)，S_i,j遵循密度λ_i的指数分布。

本发明的具体实施过程详述如下：

第1、节点间链路状态评估：

多变的网络拓扑结构是VANETs网络最大的特点，这也使得利用传统的基于拓扑的路由算法很难找出一条从源节点到目的节点的可靠路由路径。为了保证从源节点到达目的节点的路径的可靠性，我们必须保证每一跳节点间链路的可靠性。链路状态由链路的稳定性以及传输的质量这两个指标来评估。

第1.1、考虑到道路的宽度是可以忽略的，所以拓扑的变化很多时候是由于速度以及方向的变化所引起的，严重影响了链路的稳定性。本发明利用相对位移的变化量来衡量节点间链路的稳定性。根据节点周期性的广播信标数据包，很容易得到节点间的距离公式如下：

式中(x,y)表示发送节点坐标，(x_i,y_i)一跳邻居节点坐标。那么节点间的相对位移可以利用以下公式来得到：

式中R₁为广播半径，为一个固定常量。d_i(t)表示t时刻发送节点与一跳邻居节点的距离。通过评估节点间相对位移的变化量，我们可以知道变化量越小，那么链路就越稳定。

本实施例中，广播信标数据包的大小为8个字节，广播半径R₁为250m,V_1,0为发送点坐标为(0,0)，若其一跳邻居节点有V_1,1、V_1,2、V_1,3其坐标分别为(0,5)、(0,10)、(0,10)根据公式(1)计算得到发送节点到各个邻居节点的距离分别为5m、10m、15m。若当时间t为第50s时根据公式(2)得出各邻居节点位移的相对变化量为0.88、0.86、0.84。相对位移的变化量越小，链路越稳定，对于本例V_1,3与发射节点间的链路最稳定。

第1.2、为了能够使得节点间链路质量能够满足数据包传输的要求，加入包的错误率以及链路维持时间来对链路的质量进行评估。

A、包错误率

由于发送节点发送的数据包远大于信标数据包，所以我们给出一种利用基于视频传输的模型，利用节点接收的包错误率来评估节点间的链路质量。每个节点接收到的信号的能量为：

式中，P_r为接收到的能量，P_t为发送的能量，λ为传输的信号的波长，r为路径衰减因子，h为天线高度，η为地面反射系数，d为节点间的距离。然后计算接收到的信号的信噪比：

式中P_A表示接收到的所有能量，包含噪声。计算误码率公式如下：

式中，得到包的错误率公式如下：

l_per＝1-(1-BER)^L (6)

B、链路维持时间

由于节点速度以及方向所引起的链路拓扑的变化，当我们要发送一个数据包时链路很容易已经断裂。使得计算出一跳链路的可靠维持时间是至关重要的。当发送节点收到邻居节点i发来的一个hello信标数据包时，计算发送节点与i节点间的链路维持时间t_i。t_i计算公式如下：

R₁ ²＝((x_i+v×t_i)-x)²+((y_i+v×t_i)-y)² (7)

式中，(x,y)表示发送节点坐标，(x_i,y_i)一跳邻居节点坐标，R₁为广播半径，v为相对速度，由以下公式计算得到：

v＝v_i-v_s (8)

v_i为邻居节点的速度，v_s为发送数据包节点的速度。我们知道，发送一个数据包时端到端的时延为：

T_delay＝delay_trans+delay_prop+delay_proc (9)

式中，delay_trans为数据包的传输时延，delay_prop为数据包的传播延时，delay_proc为数据包的处理延时，而且很容易得到，当t_i＜＝T_delay，这样的链路是极其脆弱而且不可靠的，所以链路的维持时间是一个要考虑的重要部分，我们将链路的维持时间归一化为一个度量：

可以得到时间因子。式中T_max为最大持续时间。通过对链路的稳定性、包错误率、包维持时间3个指标的考察，我们就可以确定出一跳链路的质量：

L_quality＝(ω×l_duration+(1-ω)×l_per) (11)

式中，ω为权重值，我们取0.5。

利用上面对节点间链路的稳定性以及链路的质量进行评估，计算出一跳链路状态的公式如下：

L_state＝L_stability×L_quality (12)

本实施例中，设置参数r为2，η为0.5，h为1m，P_t为23dBm。根据公式(3)计算出其邻居节点V_1,1、V_1,2、V_1,3接受到的信号能量分别为0.01、0.006、0.003。邻居节点总的能量为0.019。根据公式(6)计算出各邻居节点包的错误率，分别为0.004、0.006、0.008。链路的维持时间也是考虑链路质量的一个重要因素，根据发射节点与邻居节点的相对速度计算出各邻居节点与发射节点的维持时间，若V_1,0、V_1,1、V_1,2、V_1,3节点的速度分别为80km/h、95km/h、100km/h、90km/h根据公式(7)(8)计算出各邻居节点的维持时间分别为15.51s、8.60s、17.92s。若维持时间小于数据包的端到端延迟时，则该链路不稳定。根据公式(10)将链路维持时间归一化为一个度量，其中最大维持时间T_max为20s。通过对链路的稳定性、包错误率、包维持时间的计算根据公式(11)可以得出发射节点与各邻居节点的链路质量为0.39、0.22、0.45。根据链路的稳定性即节点间的相对位移以及链路的质量求出发射节点与邻居节点V_1,1、V_1,2、V_1,3的链路状态分别为0.34、0.19、0.38。

第2、节点间距离计算：

通过以上对一跳节点链路稳定性以及链路质量的考虑，当我们利用贪婪的方式去选择下一跳转发节点时，能够保证所选择的节点是具有最高质量的节点，计算节点间的距离度量的公式如下：

式中，d(s)为发送节点距离目的节点的距离，d(i)为邻居节点i到目的节点的距离。

第3、邻居节点密度计算：

由于网络分割或障碍物问题所引起的局部最大化问题，为了能够有效的避免这种问题，有效的评估下一跳节点的邻居节点数能够有效的避免局部最优化问题。评估下一跳邻居节点度数公式如下：

式中，U_i表示邻居节点i的集合，U_s表示发送节点s的集合。

第4、转发节点选择策略：

如果在选择下一跳转发节点时，只考虑到了一跳节点间链路的质量以及链路的稳定性，这样就容易导致局部最大化问题，并且使得跳数增多。因此，我们在选择下一跳转发节点时，考虑到了有效节点密度这一度量去避免以上提到的问题。在选取下一跳节点时，充分考虑了节点的距离、链路状态以及有效节点数这3个度量不仅能够有效的提高数据包的递交率，同时也能极大的减小数据包传输的延迟时间。

我们定义一个Rank作为下一跳转发节点选择的衡量指标，具有最大Rank的节点成为下一跳转发节点，计算公式如下：

式中，dis(s,i)为发送节点与邻居节点的距离,L_state(s,i)为发送节点与邻居节点的链路状态，ρ_avail(i)为邻居节点i的有效邻居节点密度，α、β、γ为权重。根据以上公式可以求出dis(s,i)、L_state(s,i)、ρ_avail(i)这3个值且α+β+γ＝1。当Rank的值大于0的时候，我们选出下一跳转发节点，否则的话，当Rank的值为0的时候，我们认为出现了局部最大化，此时携带数据包，直到下一个候选节点的出现。

本实施例中，发射节点与各邻居节点V_1,1、V_1,2、V_1,3的间距分别为5m、10m、15m，各邻居节点的密度ρ_avail(i)分别为2个、1个、3个。根据公式(15)计算出Rank值，Rank值最大的为下一跳转发节点，本实施例中V_1,3的Rank值最大，因此V_1,3为下一跳节点。

第5、贪婪机会转发GOF方法：

第5.1、输入发射机，计算出参考节点与最近层内节点间距，间距的累积分布函数如下：

计算出参考节点与最近层间节点间距，间距的累积分布函数如下：

式中，R为层内传输的范围，R'为层间传输的范围。根据上面两个累积分布函数分别计算出参考节点与最近层内节点间距和参考节点与最近层间节点间距。

第5.2、最远的层内邻居节点(V_intra)，最远的层间邻居节点(V_inter)；如果当前节点和两种邻居节点之间的距离分别为X₁和Y₁，当Y₁＞X₁+σ时，则(V_inter)是下一个中继，否则(V_intra)是下一个中继，式中R₁为广播半径，λ₁、λ₂分别为车辆间距的分布指数；

第6、自适应路由算法(RAR)：

本文设计的自适应路由方法(RAR)，通过考虑节点间的距离，链路的状态，以及转发节点有效邻居节点密度这3个指标来选取下一跳转发节点，通过保证每一跳的可靠性来达到整条路由路径的可靠性。作为场景的路由，RAR考虑在路段上分别对路段进行路由决策，以规避路口的独特挑战。因此，所提出的协议中存在两种转发模式。RAR功能层次组织结构图，如图1所示。当发射机位于交点上时，会发生交叉模式，在交叉模式下设计了连通概率的新计算方法。然后，转到段模式进行转发，如果变送器位于路段上，则使用段模式，在路段模式上提供了一种用于中继选择的贪婪机会转发(Greedy Opportunity Forwarding(GOF))算法。特别是为了处理间歇连接的问题，当发射机没有可用的邻居时，我们采用进位转发算法。

第6.1、输入源节点和目的节点，源节点初始化路由进程发射机检查位置是否为第一步，Transmitter_id＝Source_id，跳数hop＝1，分别计算跳数增加概率(由p_Gh表示)和递交率(由p_Gd表示)。跳数增加概率的计算公式如下：

式中，X₁为Lane₁的第一个一跳进度，X₂为Lane₁的第二个一跳进度，Y₁为Lane₂的第一个一跳进度，Y₂为Lane₂的第二个一跳进度，Transmitter_id为发射机id,Source_id源节点id。式中，Pr{X₂＞Y₂,Y₁＞X₁}由下式给出：

式中，Pr{Y₁＞X₁}＝E[F_X(Y)],β＝α(λ₁/(λ₁+λ₂)),和

递交率的计算公式如下：

式中，Pr{X₂≠0,Y₂＝0,Y₁＞X₁}有下式给出

第6.2、如果发射机通过一跳触发目的地，直接将数据发送到目的地，Relay_hop,id＝Destination_id和Transmitter_id＝Relay_hop,id。否则，如果在交叉路口则进入交叉模式，发射机将计算所有连接路段的权重，并选择最小权重来传输数据包。我们考虑计算的距离和连通概率。权重基于以下计算：

ω＝κD_{segment,destinatio n}+(1-κ)C_real (22)

其中，D_{segment,destination}描述段与目的地之间的距离，C_real是定义段的连通概率，0≤κ＜1是权重因子，Relay_hop,id为中继的跳数id，Destination_id为目的节点id。然而，考虑到多层结构的影响，我们用RAR中的3-D欧几里德距离来定义距离。

本发明提出了新的计算连通概率的方法，该方法依据参数节点和它的最近节点的间距，然而，节点可能在网络中具有两种邻居节点。它导致两种间距，参考节点和其最近层内节点之间间距(即X_near)，参考节点和其最近层间节点之间间距(即Y_near)。两种间距的累积分布函数如下式：

第6.3、然后，转到段模式进行转发。如果变送器位于路段上，则使用段模式，段模式始终遵循交叉模式。在这种模式下，我们提出一个GOF算法来选择下一跳。根据下面公式计算出递交率：

式中Pr{X₂≠0,Y₂＝0,Y₁＞X₁+σ}由下式给出

第6.4、如果在分组生存期内，发送方携带数据包，直到它满足可用的相邻Relay_hop，否则，丢弃包，将报文发送给中继跳，Transmitter_id＝Relay_hop,id，++hop，根据下面公式计算出跳数(由p_Th表示)：

式中，Pr{Y₁＞X₁+σ}＝E[F_X(Y-σ)|Y＞σ]

直到Transmitter_id＝Source_id，输出：{Source_id}∪{Relay_i,id,i＝1,...,hop}，式中，Relay_hop为中继跳。

本实施例中，发射节点的速度为80km/h，车辆节点数为20个，数据包大小512byte,CBR链接对为3对，根据公式(25)(26)计算出此时包的递交率为75％，根据公式(27)(28)计算出跳数为3，延迟时间为0.18s。本发明提出的RAR路由算法在递交率、平均跳数以及端到端的延时等方面均表现出很好的效果，显著的提高了车联网的性能。

以上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域技术人员还可以做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.面向高速路车联网场景的自适应路由方法，其特征在于该方法主要包括如下关键步骤：

第1、节点间链路状态评估：

第1.1、通过车间相对位移变化来衡量节点间链路的稳定性，变化量越小链路越稳定；

第1.2、为了能够使得节点间链路质量能够满足数据包传输的要求，加入包的错误率以及链路维持时间来对链路的质量进行评估；

第2、节点间距离计算：

通过链路状态评估后还要对下一跳节点的距离进行计算，以保证所选节点是具有最高质量的节点；

第3、邻居节点密度计算：

通过计算下一跳节点的邻居节点数能够有效的解决网络分割或障碍物问题引起的局部最大化问题；

第4、转发节点选择策略：

在选取下一跳节点时，充分考虑了链路状态、节点间距离以及有效节点数这3个度量，不仅能够有效的提高数据包的递交率，同时也能极大的减小数据包传输的延迟时间；当出现了局部最大化问题时，携带数据包，直到下一个候选节点的出现；

第5、贪婪机会转发GOF方法：

第5.1、输入发射机，计算出参考节点与最近层内节点间距和参考节点与最近层间节点间距；

第5.2、最远的层内邻居节点(V_intra)，最远的层间邻居节点(V_inter)；如果当前节点和两种邻居节点之间的距离分别为X₁和Y₁，当Y₁＞X₁+σ时，则(V_inter)是下一个中继，否则(V_intra)是下一个中继，式中R₁为广播半径，λ₁、λ₂分别为车辆间距的分布指数；

第6、自适应路由算法(RAR)：

第6.1、输入源节点和目的节点，源节点初始化路由进程，计算跳数增加概率和递交率；

第6.2、如果发射机通过一跳触发目的地，直接将数据发送到目的地；否则，如果在交叉路口则进入交叉模式，使用新连通概率计算方法计算连接段的权重，选择权重最小的片段；

第6.3、进入分段模式，若发射机有可用的邻居使用贪婪机会转发GOF算法选择中继跳转，计算递交率；

第6.4、如果没有可用邻居，则发射机将携带分组直到它接触到可用中继，重复6.3步骤直到目的地接受包。