CN108712768A - 一种车联网中基于移动性与mac层竞争接入的路由选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，该策略的实现方法如下：首先，发送端车辆收集一跳通信范围内邻居车辆的速度和方向信息，计算相应的链路持续时间和距离，其次，通过MAC层的退避次数估计，得到邻居车辆的MAC层平均退避次数，再次基础上通过加权的方式得到每辆车的权重，以此为依据进行路由的选择。本发明通过结合车辆速度、方向的移动特性和车辆MAC层竞争接入的退避机制来优化路由选择的策略。仿真结果表明，与传统的GPSR方案相比，所提出的策略具有更好的系统性能。

Description

一种车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法。

背景技术

随着车辆保有数量的不断增多，应用于车辆通信的车联网技术不断得到发展，车联网技术作为未来5G网络中极具应用前景的通信技术能够为车辆之间、车辆与基站之间以及车辆与路边设施之间提供通信能力。然而，不同于传统的蜂窝网络的集中式的网络架构，车联网是无中心控制开放式自组织的网络架构，在高速的车辆移动速度，多变的车辆运行方向以及复杂的道路状况的影响下，车联网中路由选择的难度非常大。因此，如何实现可靠、稳定、低时延的车辆路由协议至关重要。已有的车联网路由方案主要使用车辆自身的移动性和道路状况作为参考标准来制定路由策略，然而这种策略的不足之处在于车辆的移动性和道路状况本身就具有很大的变化性，而且车联网通信对低时延的要求非常高，只考虑车辆本身特性很难满足对于超低时延和超高可靠数据传送率的要求。车辆网MAC层协议主要使用基于竞争退避接入机制，主要的退避算法是二进制指数退避算法，通过对车联网MAC层协议的通信机制的了解，根据实际车辆接入的特点，将MAC层退避分析与实际车辆的移动特性结合可以进一步优化路由选择策略。

发明内容

本发明的目的是为了优化车联网路由的选择策略，提供了一种车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法。通过估算车联网MAC竞争接入所需要的退避次数并结合车联网自身的移动性，改策略能够为车联网通信提供可靠、稳定、低时延的路由选择方法。

为达到上述目的，本发明所采用如下技术方案予以实现：

车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，包括以下步骤：

1)在数据包传输开始之前，发送端车辆通过车载GPS装置收集在一跳通信范围R_range内的车辆的移动信息；

2)根据所述得到的车辆移动信息，计算发送端车辆到一跳通信范围内车辆的链路持续时间，记做LET，计算一跳通信范围内发送端车辆到接收端车辆的距离，记做d_ij；

3)使用泊松分布模型，根据附近车辆所在簇中的车辆数目，计算得出平均的车辆MAC层竞争接入的退避次数B；

4)根据所述得到的链路持续时间LET，距离d_ij以及车辆的平均退避次数B，按照计算权重比例的方法，得到发送端车辆在一跳通信范围内的具有最大权重的邻居车辆作为下一跳的转发节点。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中，根据一跳通信范围R_range的大小，得到一跳通信范围内所有邻居车辆的集合M,对所述的集合中的车辆，得到每辆车的移动速度v和移动方向θ。

本发明进一步的改进在于，步骤2)中，发送端车辆i与接收端车辆j之间的距离为d_ij：

其中：x_i为车辆i的横坐标，x_j为车辆j的横坐标，y_i为车辆i的横坐标，y_j为车辆j的纵坐标；则发送端车辆i与邻居车辆j之间的夹角θ_ij为：

则发送端车辆i与邻居车辆j之间的链路持续时间LET_ij为：

其中：w_ij表示两辆车之间的纵向距离，v_i和v_j分别是车辆i和车辆j的速度，R表示车辆的通信范围。

本发明进一步的改进在于，在步骤3)中，车辆i在时间间隔t内有n个数据包需要发送的概率表示为：

其中：t表示时间间隔，λ表示数据包的到达速率。则当车辆所在簇有C(j)辆汽车时，数据包到达的总速率为：

λ(j)＝C(j)×λ (5)

本发明进一步的改进在于，车辆i所在的簇中其他车辆都没有数据包到达的概率为：

P_i(t,0)＝e^-λ(j)×t (6)

则车辆i在该簇中成功发送数据包之前所需要的MAC层退避次数为：

其中，k表示退避次数。

本发明进一步的改进在于，步骤4)中，车辆的权重W_i表示为：

其中：α、β、γ分别为权重系数，是簇中车辆的最大退避次数，是车辆i的平均退避次数，LET_i是车辆i的链路持续时间，LET_max是簇中车辆的最长链路持续时间，d_max是簇中车辆到接收端车辆最长的距离，d_i是车辆i到目的节点的距离。

基于公式(8),发送端车辆可以获得在一跳通信范围内所有邻居车辆的转发权重，从而确定权重最大的邻居车辆作为中继节点，当链路断开时，重新寻找中继节点的过程完成相同。

本发明所提出的车联网中基于移动性和MAC层竞争接入的路由选择方法具有如下优点：

本发明所述的车联网路由选择方法，在进行下一跳路由选择时，不仅考虑到了移动性的影响，还通过对MAC层接入退避次数的分析，优化了MAC接入的时延，从而使得选择的路由具有较低的时延和较高的可靠性，从而能提高整个车联网系统的性能。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：

图1为车联网路由选择示意图；

图2为车辆簇中不同车辆数下平均的MAC退避次数曲线图；

图3为不同车辆数与不同车辆速度下的平均时延对比图；

图4为不同车辆数与不同车辆速度下的数据包传送率对比图；

图5为不同车辆数与不同车辆速度下的链路中断次数对比图。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如图1所示，本发明所述的车联网中基于移动性和MAC层竞争接入的路由选择方法，车辆网场景拓扑包含一条双向六车道的高速公路，60辆汽车，在数据包传输开始之前，发送端车辆通过车载GPS装置收集在一跳通信范围R_range内的车辆的移动信息，根据通信范围R_range的大小，得到一跳通信范围内所有邻居车辆的集合M,对所述的集合中的车辆，得到每辆车的移动速度v和移动方向θ。因此发送端车辆i与邻居集合中接收端车辆j之间的距离d_ij为：

其中：x_i为车辆i的横坐标，x_j为车辆j的横坐标，y_i为车辆i的横坐标，y_j为车辆j的纵坐标。则发送端车辆i与邻居车辆j之间的夹角θ_ij为：

则发送端车辆i与邻居车辆j之间的链路持续时间LET_ij为：

其中：w_ij表示两辆车之间的纵向距离，v_i和v_j分别是车辆i和车辆j的速度，R表示车辆的通信范围。我们希望能够得到车辆MAC层竞争接入的平均次数，为此，根据泊松过程车辆i在时间间隔t内有n个数据包需要发送的概率表示为：

其中：t表示时间间隔，λ表示数据包的到达速率。则当车辆所在簇有C(j)辆汽车时，数据包到达的总速率为：

λ(j)＝C(j)×λ (5)

通过公式(4)和公式(5)可得，对于车辆i所在的簇中其他车辆都没有数据包到达的概率为：

P_i(t,0)＝e^-λ(j)×t (6)

则车辆i在该簇中成功发送数据包之前所需要的MAC层平均退避次数为：

其中，k表示退避次数。

通过对链路持续时间、车辆距离以及车辆MAC层平均退避次数的分析可得车辆的权重表示为：

其中：α、β、γ分别为权重系数，是簇中车辆的最大退避次数，是车辆i的平均退避次数，LET_i是车辆i的链路持续时间，LET_max是簇中车辆的最长链路持续时间，d_max是簇中车辆到接收端车辆最长的距离，d_i是车辆i到目的节点的距离。基于公式(8),发送端车辆可以获得在一跳通信范围内所有邻居车辆的转发权重，从而确定权重最大的邻居车辆作为中继节点，具体算法如表1所示：

表1

当链路连接成功后，在收发端进行数据传输的情况下，相应的链路保持策略检测链路是否断开，断开之后重新寻找路由的方法完成相同，具体算法如表2所示：

表2

为验证本发明的性能，我们进行如下仿真：

在长为1000m的双向六车道的高速公路上，车辆随机分布，详细的仿真参数如表3所示：

表3

参数	数值
		仿真场景	高速公路
车道数	6
		数据包大小	512bytes
最小退避窗口(CWmin)	31
		最大退避窗口(CWmax)	1023
α	1/3
		β	1/3
γ	1/3
		数据包到达速率(λ)	10packets/ms
车辆速度	30-80km/h
		车辆数	12-60
通信范围	250m
		仿真时间	500TTI

图2为车辆簇中不同车辆数下的MAC层退避次数曲线图，从图2中可以看出，当一个车辆簇中的车辆数增加时，车辆成功发包之前所需要的MAC层竞争接入的退避次数会增多，意味着时延会增大；同时当数据包的到达率增大时，退避的次数也会增多。因此，通过MAC退避次数估计，能够优化路由选择方案。

图3为不同车辆数与不同车辆速度下的平均时延对比图，从图3中可以看出，在GPSR方案和本发明提出的方案下随着车辆数目的增多，平均时延会增大，这是因为车辆数增多导致簇中竞争的车辆增多，然而，本发明提出的方案的时延显然小于GPSR方案的时延，这是由于本发明在选择路由时考虑了MAC退避次数，选择的路由车辆具有较小的退避次数，因此降低了时延。当汽车速度提升到80km/h时，本发明提出的方案和GPSR方案的时延都会比速度在30km/h时高，这是由于车辆速度提高会导致链路持续时间较短，然而本发明提出的方案性能依然比GPSR方案出色。

图4为不同车辆数与不同车辆速度下的数据包传送率对比图，从图4中可以看出，在GPSR方案和本发明提出的方案下随着车辆数目的增多，数据包的传送率会增大，这是因为车辆数增多使得可供选择的路由车辆增多，路由性能会更好，在这种情况下，本发明提出的方案的数据包接受率比GPSR方案高，体现出了明显的优势。当车辆的速度增大时，链路断开的情况增多，但本发明方案仍然具有优势。

图5为不同车辆数与不同车辆速度下的链路中断次数对比图，从图5中可以看出，在GPSR方案和本发明提出的方案下随着车辆数目的增多，链路中断的次数会显著减少，这是因为随着车辆数增多，在进行路由选择时可以选择条件更好的车辆作为转发节点，同时提高了链路的连接时间。与GPSR方案相比，本发明提出的方案链路中断的次数比GPSR方案要小，说明本发明提出的方案具有更好的链路可靠性。当车辆的速度增加时，链路持续时间减少，但是本发明提出的方案仍然具有更小的链路中断次数，具有更好的性能。

本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在数据包传输开始之前，发送端车辆通过车载GPS装置收集在一跳通信范围R_range内的车辆的移动信息；

2)根据所述得到的车辆移动信息，计算发送端车辆到一跳通信范围内车辆的链路持续时间，记做LET，计算一跳通信范围内发送端车辆到接收端车辆的距离，记做d_ij；

3)使用泊松分布模型，根据附近车辆所在簇中的车辆数目，计算得出平均的车辆MAC层竞争接入的退避次数B；

4)根据所述得到的链路持续时间LET，距离d_ij以及车辆的平均退避次数B，按照计算权重比例的方法，得到发送端车辆在一跳通信范围内的具有最大权重的邻居车辆作为下一跳的转发节点。

2.根据权利要求1所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，步骤1)中，根据一跳通信范围R_range利的大小，得到一跳通信范围内所有邻居车辆的集合M,对所述的集合中的车辆，得到每辆车的移动速度v和移动方向θ。

3.根据权利要求1所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，步骤2)中，发送端车辆i与接收端车辆j之间的距离d_ij为：

其中：x_i为车辆i的横坐标，x_j为车辆j的横坐标，y_i为车辆i的横坐标，y_j为车辆j的纵坐标；

则发送端车辆i与邻居车辆j之间的夹角θ_ij为：

则发送端车辆i与邻居车辆j之间的链路持续时间LET_ij为：

其中：w_ij表示两辆车之间的纵向距离，v_i和v_j分别是车辆i和车辆j的速度，R表示车辆的通信范围。

4.根据权利要求2所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，在步骤3)中，车辆i在时间间隔t内有n个数据包需要发送的概率表示为：

其中：t表示时间间隔，λ表示数据包的到达速率，则当车辆所在簇有C(j)辆汽车时，数据包到达的总速率为：

λ(j)＝C(j)×λ (5)。

5.根据权利要求4所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，车辆i所在的簇中其他车辆都没有数据包到达的概率为：

P_i(t,0)＝e^-λ(j)×t (6)

则车辆i在该簇中成功发送数据包之前所需要的MAC层退避次数为：

其中，k表示退避次数。

6.根据权利要求5所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，步骤4)中，车辆的权重W_i表示为：

其中：α、β、γ分别为权重系数，是簇中车辆的最大退避次数，是车辆i的平均退避次数，LET_i是车辆i的链路持续时间，LET_max是簇中车辆的最长链路持续时间，d_max是簇中车辆到接收端车辆最长的距离，d_i是车辆i到目的节点的距离。

7.根据权利要求1所述的车联网中基于移动性与MAC层竞争接入的路由选择方法，其特征在于，发送端车辆可以获得在一跳通信范围内所有邻居车辆的转发权重，从而确定权重最大的邻居车辆作为中继节点，当链路断开时，重新寻找中继节点的过程完成相同。