CN110290505B - 一种车联网可预测信道中v2v链路参数的分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法，包括：(1)有利于路侧基站之间进行信道预估计的策略：将基于交通流预测的信道预估计方法加入到车联网系统中，通过RSU的回程级联方法，实现通信信道质量预估计的工作；(2)基于信道预估计的链路参数分配方法：在信道预估计策略控制下，利用RSU与OBU之间的V2I通信对信道质量进行预测，并根据预测的信道状况信息，自适应的分配广播频率、发送功率和调制编码方式等通信参数，以达到避免与缓解信道拥塞、提升信息传输质量的目的。

Description

一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法

技术领域

本发明属于C-V2X通信技术领域，具体涉及一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法。

背景技术

近年来，车联网(internet of vehicles，IoV)成为国内外新一轮科技创新和产业发展的必争之地，进入产业爆发前的战略机遇期，正在催生大量新技术、新产品、新服务。其中以蜂窝通信为基础的车用无线通信技术C-V2X(cellular vehicle-to-everything)作为实现车辆与一切事物连接的载体，是推动车联网产业发展的关键技术之一，具有广阔的市场应用前景。C-V2X支持实现车与车(vehicle to vehicle，V2V)、车与路侧基础设施(vehicle to infrastructure，V2I)、车与人(vehicle to pedestrian，V2P)、车与云平台(vehicle to network/cloud，V2N/V2C)的全方位连接和信息交互。

V2V技术是通过任意车载终端(on board unit，OBU)之间进行数据交换与广播的直联通信方式。OBU可以实时获取周围车辆的车速、车辆位置、行车情况等信息。V2V通信主要应用于预警和避免交通事故的主动安全应用。V2I是指车载设备与路侧基础设施(如红绿灯、交通摄像头、路侧单元(road side unit，RSU)等)进行通信，路侧基础设施也可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息。然而，由于交通环境中车辆拓扑结构快速变化的特性，复杂的交通环境以及地理特性对无线通信过程的影响，会产生较大的通信干扰，导致通信链路质量下降甚至中断。动态变化的交通流特性更造成了信道负载的频繁变化，相关研究表明，交通流密度每10s就会进行一次改变，这种改变对通信过程所产生的影响不容忽视。

对于车联网系统来说，当道路上的交通流密度达到一定规模时，进行交通安全数据交互的周期性beacon消息会使无线信道的负载增加。而这些beacon消息是IoV安全应用中车辆或路侧单元相互感知、智能协作和检测潜在危险的基本消息，不能简单丢弃或者延缓。

为了确保其传输的实时性和可靠性，业内尝试研发了一些缓解信道拥塞的策略或方法，比如广播速率调整、调制编码方法选择和发送功率控制等链路自适应方法。这些方法在车辆对车联网信道环境能准确检测时有缓解信道拥塞的效果，但是在实际交通环境中避免信道拥塞的效果并不显著。

本发明设计的应用环境为ITS道路交通中的智能车联网通信系统，在该系统中，车辆通信信道的空间拓扑分布，与传统蜂窝移动网络中的信道空间拓扑分布，有着较大的区别。主要区别有两方面：一方面是道路的几何拓扑形状，限制了车辆的运动范围和趋势。另一方面是车联网的信道特点，车载通信终端比行人在一般的移动蜂窝网中，具有更快的移动性；这种快速变化的移动性，使得对于ITS下的信道建模与系统通信容量计算的研究工作，比普通运营的蜂窝移动通信网络，显得更加复杂。

综上所述，虽然目前在车联网的链路自适应技术研究与实际应用中，已经有了一些学术与工程界公认的抗信道拥塞技术和应用方案，但这些方案没有充分利用ITS信道的可预测性，显然需要根据实际的道路环境下信道可预测的特点与OBU的实时运动特性，进行合理的链路参数预分配和链路自适应技术优化。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种新型的简单高效的V2V通信系统模型的技术方案，即为一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法，该方法能够使得D2D这项新型的协同又直通的通信技术，在ITS实际交通道路的实际应用场景中，变得更加普及与高效。在引入本发明方法下的信道预测技术和链路参数预分配技术之后，系统中RSU会根据收集到的信道状态信息计算出下一时间段中的信道质量预测值，然后将建议的链路参数分配给OBU用于beacon消息广播。其总体策略为：在ITS应用环境中的C-V2X通信方式下，OBUs间广播信标信息，RSUs收集这些信息分析信道负载、信道传输质量和交通流的变化趋势等，通过信道预估计预测下一时间间隔内的信道质量，根据链路参数分配方法为OBUs自适应的预分配通信参数。本发明的主要创新内容有两个方面：第一点为有利于路侧基站之间进行信道预估计的方法；第二点为基于信道预估计的链路参数分配方法。第二点链路参数分配方法是基于第一点信道预估计策略的。

一)有利于路侧基站之间进行信道预估计的方法

ITS车联网自组通信系统具备如下3个具体特点：

1)在直线道路场景中，每个路侧单元RSU通常只有两个相邻RSUs；

2)车载节点OBUs的运动位置具备可预测性；

3)交通流密度每10s就会进行一次改变。

根据上述特征，本发明将基于交通流预测的信道预估计方法加入到车联网系统中，通过RSU的回程级联方法，实现通信信道质量预估计的工作。

首先，基于车辆速度和位置信息的变化，每个RSU预测其覆盖范围内网络拓扑结构的变化情况，并且预测与其关联的即将从覆盖范围内离开的通信节点情况。然后，这种预测通过回程网络，传递给相邻的RSUs，即其他的RSUs都能可靠的预测其范围内OBUs密度的变化趋势。

当OBUs周期性的广播安全数据时，V2V信道实时质量会受到交通流变化的影响。信道质量Q_c可使用三个互补的参数进行评估，分别为：

1)信道最近的负载K：

其中#collisions为检测到的冲突次数；

2)当前传输质量的评估值S：

其中SINR为上一次传输中信号与干扰加噪声比，SINR_max＝30dB；

3)下一时间间隔内拥塞的概率N：

其中#vehicles_cr为通信范围内的节点数，#vehicles_sr为载波侦听范围内的节点数。

所述通信范围和载波侦听范围由OBUs间通信过程中接收信号功率P_r推出，具体如下：

OBUs间通信过程中接收信号功率P_r计算模型如下，

其中P_t为发送功率，G_t和G_r分布为发送端和接收端的天线增益，λ为工作波长，R为收发端间的距离。

通信范围是接收节点能够成功解析并接收消息的最大范围。当OBUs接收到的信号功率P_r超过天线的灵敏度γ时，才能成功解析并接收消息，通信范围的计算模型如下，

载波侦听范围是接收节点能感知到无线信号并成功解析物理层帧头的最大范围，即P_r＝P_cs时，载波侦听范围的计算模型如下，

其中P_cs为物理层载波感知门限。

最后，信道质量Q_c可用下式计算：

其中敏感因子ω_c>1，即该方法评估信道质量对冲突和较差信道状态更加敏感，同时Q_c越小代表信道质量越高。

二)基于信道预估计的链路参数分配方法

基于信道预估计的链路参数分配方法是一种V2V与V2I协同优化方法，由信道预估计策略控制，具体分配方法如图1所示：

1)上一时间周期(10s)内，利用RSU与OBU之间的V2I通信，统计冲突出现次数、感知传输信噪比并收集车辆位置变化信息等；

2)分析收集到的信息，评估信道负载状况K和传输质量S，预测下一时间周期内拥塞发生概率N，并计算信道质量Q_c；

3)分析K、S、N三个预测值，预测下一时间周期内影响通信质量的问题，包括高误码率、高数据包丢失率和信道拥塞等；

针对不同问题，提前分配广播频率F_broadcast、发送功率P_t和调制编码方式MCS等通信参数，避免与缓解拥塞等情况。

本发明的有益效果：

本发明针对车联网中信标广播通信在交通流密度较大时易发生拥塞这一问题，提出了一种基于可预测信道的V2V链路参数分配方法。相比于其他方法，不仅能缓解信道的拥塞，更能对信道拥塞提前预测并加以控制，能够降低端到端的延迟，减少MAC层碰撞概率，提升数据包传输成功率，提升信标的传输质量，保证安全应用的准确性和实时性。

附图说明

图1基于信道预估计的链路参数分配方法；

图2车联网通信系统应用模型。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

在如图2所示的车联网通信系统中，首先，RSUs收集OBUs间广播的信标信息，并分析上一时间间隔内信道负载、信道传输质量和交通流的变化趋势等；然后通过信道预估计计算下一时间间隔内的信道质量的预测值；最后分析可能出现的影响beacon传输质量的问题，并根据方法二中分配策略，为OBUs自适应的分配通信参数，包括：

1)广播频率F_broadcast：信标广播频率的分布如式8所示，随信道质量的改变动态变化，F_broadcast∈[0.1，1]，

F_broadcast＝max{0.1；Q_c}； (公式8)

2)发送功率P_t(dBm)：OUBs发送功率的分布如式9所示，发送功率受信道质量的影响以指数形式表现，

其中P_min＝17dBm(50mW),P_max＝33dBm(2W)；

3)调制编码方式MCS：在对应的SINR阈值范围内使用相应的MCS，如表1所示。当物理层处于搜索状态时，物理层检测每一个无线信道上传输的数据帧，如果该数据帧达到一定的信号能量，比如SINR达到BPSK的阈值，即达到BPSK的门限，物理层进入预接收状态并接收前导码和PLCP头，若前导码和PLCP成功接收，则进入接收状态接收整个数据帧。

表1不同MCS及其对应的SINR范围

具体实施例

根据上述车联网可预测信道中V2V链路参数的分配算法，通过基于SUMO的OMNET网络仿真平台建立实际道路环境中的V2X通信模型，采用信道预估计策略和基于信道预估计的链路参数分配方法，对应2500m(长)—2500m(宽)的城区环境。随着车辆密度的不断变化，信道占有率稳定在80％以下(即没有出现信道拥塞)，平均传输时延低于40ms，数据传输成功率大于95％。说明本发明的信道预测与链路参数分配方法缓解与避免了信道拥塞，优化了beacon消息的传输质量，保障了V2X通信的实时性和可靠性。

综上，本发明提出一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法，在V2V的beacon广播通信中，利于交通流可预测的特性，通过RSUs收集和分析当前信道状态信息，预测未来信道质量，并为OBUs自适应的预分配广播频率、发送功率和调制编码方式等链路参数。

文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种车联网可预测信道中V2V链路参数的分配方法，其特征在于，所述V2V链路参数的分配方法由信道预估计方法控制实现，具体如下：

步骤1，上一时间周期内，利用RSU与OBU之间的V2I通信，统计冲突出现次数、感知传输信噪比并收集车辆位置变化信息；

步骤2，分析收集到的信息，评估信道负载状况K和传输质量S，预测下一时间周期内拥塞发生概率N，并计算信道质量Q_c；

步骤3，分析K、S、N三个预测值，预测下一时间周期内影响通信质量的问题，包括高误码率、高数据包丢失率和信道拥塞，提前分配广播频率F_broadcast、发送功率P_t和调制编码方式MCS；

所述信道预估计方法基于交通流预测实现，包括如下：

首先，基于车辆速度和位置信息的变化，每个RSU预测其覆盖范围内网络拓扑结构的变化情况，并且预测与其关联的即将从覆盖范围内离开的通信节点情况；

然后，将这种预测通过回程网络，传递给相邻的RSUs，即其他的RSUs都能可靠的预测其范围内OBUs密度的变化趋势；

最后，当OBUs周期性的广播安全数据时，V2V信道实时质量受到交通流变化的影响，预估出信道质量Q_c；

所述信道质量Q_c的预估是基于三个互补的参数实现，所述三个参数分别是信道最近的负载K、当前传输质量的评估值S、下一时间间隔内拥塞的概率N；

所述信道最近的负载K的式子为：

其中#collisions为检测到的冲突次数；

所述当前传输质量的评估值S的式子为：

其中SINR为上一次传输中信号与干扰加噪声比，SINR_max＝30dB；

所述下一时间间隔内拥塞的概率N：

其中#vehicles_cr为通信范围内的节点数，#vehicles_sr为载波侦听范围内的节点数；

所述通信范围是指接收节点能够成功解析并接收消息的最大范围，当OBUs接收到的信号强度超过天线的灵敏度γ时，才能成功解析并接收消息，通信范围的计算模型如下，

其中P_t为发送功率，G_t和G_r分布为发送端和接收端的天线增益，λ为工作波长；

所述载波侦听范围是指接收节点能感知到无线信号并成功解析物理层帧头的最大范围，载波侦听范围的计算模型如下，

其中P_cs为物理层载波感知门限；

所述信道质量Q_c可用下式计算：

其中敏感因子ω_c>1，即该方法评估信道质量对冲突和较差信道状态更加敏感，同时Q_c越小代表信道质量越高；

所述广播频率F_broadcast分配为：F_broadcast＝max{0.1；Q_c}；

所述发送功率P_t分配为：

其中P_min＝17dBm(50mW),P_max＝33dBm(2W)；

所述调制编码方式MCS分配为：

在数据速率为3.0，SINR为5～14时，调制方式为BPSK，编码率为1/2；

在数据速率为4.5，SINR为16～18时，调制方式为BPSK，编码率为3/4；

在数据速率为6.0，SINR为14～16时，调制方式为QPSK，编码率为1/2；

在数据速率为9.0，SINR为18～20时，调制方式为QPSK，编码率为3/4；

在数据速率为12.0，SINR为20～24时，调制方式为16QAM，编码率为1/2；

在数据速率为18.0，SINR为24～27时，调制方式为16QAM，编码率为3/4；

在数据速率为24.0，SINR为27～28时，调制方式为64QAM，编码率为2/3；

其中数据速率的单位是Mb·s^-1，SINR的单位是dB,调制方式为OFDM调制中的子载波调制方式，编码方式为卷积码。

Images