CN110933646B - 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法 - Google Patents

车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110933646B
CN110933646B CN201911123138.XA CN201911123138A CN110933646B CN 110933646 B CN110933646 B CN 110933646B CN 201911123138 A CN201911123138 A CN 201911123138A CN 110933646 B CN110933646 B CN 110933646B
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
aci
backoff
probability
queue
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.)
Active
Application number
CN201911123138.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110933646A (zh
Inventor
李正权
夏思洋
吴琼
葛红梅
刘汉旭
董晓丹
武贵路
李宝龙
刘洋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangnan University
Original Assignee
Jiangnan University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangnan University filed Critical Jiangnan University
Priority to CN201911123138.XA priority Critical patent/CN110933646B/zh
Publication of CN110933646A publication Critical patent/CN110933646A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110933646B publication Critical patent/CN110933646B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/48—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for in-vehicle communication
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其数据包时延计算方法中考虑了连续退避冻结情况，依据本发明的技术方案，可以计算出更准确、与实际更接近的数据传输时延。本发明的技术放啊中，先将马尔可夫退避过程转化为Z域中的线性系统，对紧急信息与常规信息进行优先级分类，对两中队列利用退避时间的概率母函数、传输时间的概率母函数进行MAC层服务过程建模，然后采用梅森公式建立连续退避冻结Z域模型，计算退避计数器减一所需平均时间，最后基于迭代方法计算出性能参数：数据包的时延。

Description

车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法
技术领域
本发明涉及车用无线通信技术领域，具体为车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法。
背景技术
车载通讯中，为了成功及时地传输与安全相关的信息，车辆之间使用IEEE802.11p标准相互通信。在IEEE 802.11p中，增强型分布式协调功能(EDCF)媒体访问控制(MAC)将与安全相关的消息定义为事件驱动(紧急)消息，将其他消息定义为包含车辆状态信息的定期(例行)消息，例如速度和位置。在IEEE 802.11p采用的增强型分布式信道访问(EDCA)机制中，定义了访问类别(AC)，紧急消息具有最高的传输优先级(AC0)，而常规消息也具有较高的传输优先级(AC1)。由于这两个消息都具有较高的传输优先级，因此应保证对数据包延迟的严格要求。
数据包在MAC层的传输过程包含排队与服务两部分过程。在服务过程中，为了避免两个及以上车辆或者AC同时占用信道导致数据包传输发生碰撞，IEEE 802.11p协议规定车辆进入服务过程后需进行退避过程。每个AC都会赋予一个退避计数器，该退避计数器初始会随机在规定的竞争窗口大小内随机取值，当该AC监测到信道空闲时，计数器就会减一；当计数器减至零时，该AC才能发送数据包；当车辆监测到有其他车辆正在占用信道传输数据或者同一车辆高优先级队列正在占用信道传输数据，该退避计数器就会停止减一，保持当前数字，直至信道空闲，该状态被称为退避冻结。
现有技术中，针对数据包时延的研究内容中，并未考虑802.11p服务过程可能发生连续退避冻结的情况，这就导致通过现有方法计算出来的数据包时延与实际所需的数据包时延相比数值偏低，也即是说依据此种时延计算方法得出的数据包传输所需时间小于实际的数据包传输所需时间，进而导致车载通讯中数据传输出错概率变大。
发明内容
为了解决现有技术中针对数据包时延计算的研究没有考虑退避冻结的情况，导致计算结果不准确的问题，本发明提供车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其数据包时延计算方法中考虑了连续退避冻结情况，依据本发明的技术方案，可以计算出更准确、与实际更接近的数据传输时延。
本发明的技术方案是这样的：车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其包括以下步骤：
S1：建立紧急信息与常规信息的传输队列模型，其中紧急信息对应802.11p中最高优先级队列AC0，常规信息对应次优先级队列AC1；
其特征在于：
S2：建立数据包进入MAC层AC0与AC1到完成传输过程的Z域模型，该过程包括排队过程与服务过程两部分；其中MAC层服务时间
Figure BDA0002276002220000011
可表示为：
Figure BDA0002276002220000012
式中：μi表示ACi的服务率，ρi表示ACi的利用率，λi表示ACi的包到达率，i为0或1；
S3：用
Figure BDA0002276002220000013
代表ACi的服务时间的概率母函数，则有：
Figure BDA0002276002220000014
其中：Bi,j(z)代表ACi在j阶的退避时间的概率母函数，
Figure BDA0002276002220000021
代表AC1的内部碰撞概率，Ml代表最大重传次数，Ttr(z)代表传输时间的概率母函数；
S4：数据包的退避过程中，退避时间的概率母函数Bi,j(z)可由退避计数器减一的平均时间Hi(z)和当前ACi的竞争窗口大小Wi,j来表示：
Figure BDA0002276002220000022
其中：M表示最大退避阶数，退避计数器减一的平均时间Hi(z)由退避冻结时间Fi(z)和一个时隙σ组成；
S5：根据梅森公式计算退避计数器减一的平均时间Hi(z)：
Figure BDA0002276002220000023
其中：
Figure BDA0002276002220000024
表示ACi的退避计数器被冻结的概率；
S6：根据退避冻结的定义，
Figure BDA0002276002220000025
可表示为：
Figure BDA0002276002220000026
其中：Ncs表示目标车辆的通信范围内的车辆数，τi表示ACi的传输概率；
S7：所述MAC层服务时间
Figure BDA0002276002220000027
可以计算为：
Figure BDA0002276002220000028
S8：假设ACi的利用率设置为ρi的初始值为ρ0；
将计算出的MAC层服务时间
Figure BDA0002276002220000031
带入公式，得出ACi的利用率设置为ρi：
Figure BDA0002276002220000032
S9：预先设置误差界限ε；
如果|ρi-ρ0|≥ε，则将ρi的值赋值给ρ0，通过迭代的方法计算ρi，直至|ρi-ρ0|<ε；
S10：基于ACi的利用率设置为ρi的计算方法计算得出AC0、AC1的利用率ρ0、ρ1；
S11：基于AC0、AC1的利用率ρ0、ρ1计算出AC0、AC1队列中的平均数据包数
Figure BDA0002276002220000033
S12：计算数据包的时延PDi：
Figure BDA0002276002220000034
其中，
Figure BDA0002276002220000035
表示ACi队列中平均数据包的数量。
其进一步特征在于：
步骤S1中，AC0队列包的到达率服从泊松分布，AC1队列包定期到达；
Figure BDA0002276002220000036
其中：pa0代表包到达AC0的概率，pa1代表包到达AC1的概率，σ代表一个时隙的长度；
因此，将AC0队列建模为M/G/1排队模型，将AC1队列建模为D/G/1排队模型；
步骤S11中，对于M/G/1队列AC0的平均数据包数
Figure BDA0002276002220000037
计算，根据Pollaczek-Khintchine(P-K)公式得出AC0队列中的平均数据包数如下：
Figure BDA0002276002220000038
其中：
Figure BDA0002276002220000039
步骤S11中，对于D/G/1队列AC1的平均数据包数
Figure BDA00022760022200000310
计算，采用Kramer和Lagbenbach-Belz(KLB)公式来求
Figure BDA00022760022200000311
的近似解：
Figure BDA0002276002220000041
其中：
Figure BDA0002276002220000042
步骤S3中，传输时间的概率母函数Ttr(z)表达式为：
Figure BDA0002276002220000043
所有数据包的大小统一为E[P]，则有：
Figure BDA0002276002220000044
其中：PHYH是物理层中的标头长度，MACH是MAC层中的报头长度，Rb是基本速率，Rd是数据速率，δ是传播延迟；
步骤S5中，梅森公式计算退避计数器减一的平均时间Hi(z)，Hi(z)中梅森公式各项参数表示如下：
Figure BDA0002276002220000045
步骤S6中，根据马尔科夫退避过程，ACi的传输概率τi的表达公式为：
Figure BDA0002276002220000046
假设ACi的退避冻结概率设置为
Figure BDA0002276002220000047
的初始值为pb；
将计算出的ACi的传输概率τi带入公式，得出ACi的退避冻结概率
Figure BDA0002276002220000051
Figure BDA0002276002220000052
预先设置误差界限ε；
如果
Figure BDA0002276002220000053
则将
Figure BDA0002276002220000054
的值赋值给pb，通过迭代的方法计算
Figure BDA0002276002220000055
直至
Figure BDA0002276002220000056
步骤S7中，所述MAC层服务时间
Figure BDA0002276002220000057
的方差
Figure BDA0002276002220000058
计算公式为：
Figure BDA0002276002220000059
步骤S4中，退避冻结时间Fi(z)的计算公式为：
Fi(z)＝Ttr+AIFSi
其中：AIFSi是仲裁帧间间隔，它表示必须等待以获得传输机会的信道空闲时间；
基于802.11p协议规定：
AIFSi＝AIFSNi×σ+SIFS
其中：AIFSNi是ACi的仲裁帧间间隔数，SIFS表示短帧间间隔。
本发明提供的车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，先将马尔可夫退避过程转化为Z域中的线性系统，对紧急信息与常规信息进行优先级分类，对两中队列利用退避时间的概率母函数、传输时间的概率母函数进行MAC层服务过程建模，然后采用梅森公式建立连续退避冻结Z域模型，计算退避计数器减一所需平均时间，最后基于迭代方法计算出性能参数：数据包的时延PDi；在本发明的技术方案中，通过计算退避计数器减一所需平均时间这一过程，通过
Figure BDA00022760022200000510
代表ACi的退避计数器被冻结的概率，Fi(z)代表退避冻结时间，把连续退避冻结的情况考虑在内，基于此计算出的数据包数据包的时延PDi中涵盖了持续退避冻结的时间；本发明的技术方案中，系统模型简单合理，计算复杂度适中，所得计算结果更准确。
附图说明
图1为本发明的技术方案基于的系统模块组成示意图；
图2为本发明技术方案中，MAC层AC0队列服务过程Z域系统示意图；
图3为为本发明技术方案中，MAC层AC1队列服务过程Z域系统示意图；
图4为本发明技术方案中，数据包在退避阶数为j时的退避过程示意图；
图5为本发明技术方案中，退避计数器减一的过程示意图；
图6为针对连续退避冻结发生时，时延性能分析方法的性能对比图。
具体实施方式
如图1所示，车载网中包括基站、车辆，车辆间通过V2V(Vehicle-to-Vehiclecommunication，车与车)通信传输数据，车辆与基站间通过V2I(Vehicle toInfrastructure，车与基础设施)通信传输数据。目标车辆2向通信范围内的所有车辆(暴露终端1)以广播形式发送数据，而通信范围外的车辆(隐藏终端3)虽然接收不到目标车辆1发送的数据，但会向其通信范围内的暴露终端1发送数据，此时传输会发生碰撞，即：两个及以上车辆或者AC同时占用信道导致数据包传输发生碰撞，根据IEEE 802.11p协议规定车辆进入服务过程后需进行退避过程，此时启用本发明的技术方案计算数据包的时延。每辆车的即时速度、加速度、行驶时间、及时时刻、地理位置(坐标)等等运动学相关数据，通过车辆内部的车载传感器(雷达、激光雷达、红外探测仪、数码相机等)采集、计算后共享到通网络中；所有的数据分为紧急信息和常规信息，若数据量过大，车辆会将部分数据发送给基站等路侧单元或者云端进行处理。
本发明的技术方案一种针对连续退避冻结的802.11p时延性能分析方法，其详细步骤如下所示。
首先，建立紧急信息与常规信息的传输队列模型，其中紧急信息对应802.11p中最高优先级队列AC0，常规信息对应次优先级队列AC1。规定AC0队列包的到达率服从泊松分布，AC1队列包定期到达：
Figure BDA0002276002220000061
其中，pa0代表包到达AC0的概率，pa1代表包到达AC1的概率，σ代表一个时隙的长度。因此，将AC0队列建模为M/G/1排队模型，将AC1队列建模为D/G/1排队模型。
其次，建立数据包进入MAC层AC0与AC1到完成传输过程的Z域模型。该过程包括排队过程与服务过程两部分；其中MAC层服务时间可表示为：
Figure BDA0002276002220000062
其中将μi表示为ACi的服务率，将ρi表示为ACi的利用率，将λi表示为ACi的包到达率。用
Figure BDA0002276002220000063
代表ACi的服务时间的概率母函数，具体可表示为：
Figure BDA0002276002220000064
其中Bi,j(z)代表ACi在j阶的退避时间的概率母函数，
Figure BDA0002276002220000065
代表AC1的内部碰撞概率，Ml代表最大重传次数。当重传次数超过Ml时，该数据包就会被丢弃。Ttr(z)代表传输时间的概率母函数，其表达式为
Figure BDA0002276002220000066
为方便计算，本方案中设计所有数据包的大小统一为E[P]，那么Ttr可表示为：
Figure BDA0002276002220000067
其中PHYH是物理层中的标头长度；MACH是MAC层中的报头长度；Rb是基本速率；Rd是数据速率；δ是传播延迟。
如说明书附图的图2所示，其中
Figure BDA0002276002220000068
代表AC0的服务时间的概率母函数，B0,0(Z)代表AC0的退避时间的概率母函数，Ttr(Z)代表传输时间的概率母函数，数字1表示进入该状态的概率为1；MAC层AC0队列服务过程由退避过程与传输过程两部分组成；图2为在Z域中AC0队列服务过程的系统图。
如附图的图3所示，其中
Figure BDA0002276002220000071
代表AC1的服务时间的概率母函数，B1,j(z)代表AC1在j阶的退避时间的概率母函数，
Figure BDA0002276002220000072
代表AC1的内部碰撞概率，Ml代表最大重传次数；当重传次数超过Ml时，该数据包就会被丢弃；Ttr(Z)代表传输时间的概率母函数，数字1表示进入该状态的概率为1；MAC层AC1队列服务过程由退避过程与传输过程两部分组成；图3为在Z域中AC1队列服务过程的系统图。
Bi,j(z)可由退避计数器减一的平均时间Hi(z)和当前ACi的竞争窗口大小Wi,j来表示：
Figure BDA0002276002220000073
其中M表示最大退避阶数；退避计数器减一的平均时间Hi(z)由退避冻结时间Fi(z)和一个时隙σ组成：一旦检测到其他节点正在传输或同一节点中具有更高优先级的AC正在传输，退避计数器就会冻结，并保持Ttr+AIFSi的持续时间，即：
Fi(z)＝Ttr+AIFSi
AIFSi是仲裁帧间间隔，它表示必须等待以获得传输机会的信道空闲时间；802.11p协议中规定：
AIFSi＝AIFSNi×σ+SIFS
其中AIFSNi是ACi的仲裁帧间间隔数，SIFS表示短帧间间隔。
如说明书附图的图4所示，Wi,j代表ACi在退避阶数为j时的竞争窗口大小，
Figure BDA0002276002220000074
代表在Wi,j中随机取一个数的概率，数字1表示进入该状态的概率为1，Bi,j(z)代表ACi在j阶的退避时间的概率母函数，Hi(z)代表退避计数器减一的平均时间，Hi(z)时间由退避冻结时间Fi(z)和一个时隙σ组成。
根据梅森公式
Figure BDA0002276002220000075
计算z域退避计数器减一所需平均时间，可以得到Hi(z)的表达式如下：
Figure BDA0002276002220000076
其中梅森公式各项参数表示如下：
Figure BDA0002276002220000081
其中，ACi的退避计数器被冻结的概率表示为
Figure BDA0002276002220000082
对于AC0，
Figure BDA0002276002220000083
是在AIFS0后的下一个时隙中检测到信道繁忙的概率；
对于AC1，AC1需要比AC0多等待Ad个时隙才能检测信道；
其中Ad＝AIFSN1-AIFSN0；
因此，根据定义，
Figure BDA0002276002220000084
可表示为：
Figure BDA0002276002220000085
其中Ncs表示目标车辆的通信范围内的车辆数，τi表示ACi的传输概率，根据马尔科夫退避过程，具体表达式如下：
Figure BDA0002276002220000086
假设ACi的退避冻结概率设置为
Figure BDA0002276002220000087
的初始值为pb，根据上述公式计算ACi的传输概率τi，再将τi代入
Figure BDA0002276002220000088
的定义公式，得出一个新的
Figure BDA0002276002220000089
值；
检查新的
Figure BDA00022760022200000810
值与初始值之间的差，如果差异小于预定义的误差界限ε，则认为
Figure BDA00022760022200000811
的值是正确的；否则，将当前
Figure BDA00022760022200000812
变为初始值，并重复上述迭代，直到
Figure BDA00022760022200000813
的误差满足预定义的误差界限ε；
然后MAC层的服务时间可以计算为
Figure BDA00022760022200000814
其方差可计算为
Figure BDA0002276002220000091
将计算得出的
Figure BDA0002276002220000092
代入
Figure BDA0002276002220000093
可以得出一个新的ACi的利用率ρi。
如说明书附图的图5所示，Hi(z)代表退避计数器减一的平均时间，
Figure BDA0002276002220000094
代表ACi的退避计数器被冻结的概率，Fi(z)代表退避冻结时间，σ代表一个时隙，数字1表示进入该状态的概率为1；位于退避冻结时间Fi(z)下方的反馈
Figure BDA0002276002220000095
表示该队列一直处于Fi(z)状态的概率，在本发明的技术方案中，计算Hi(z)的时候把位于Fi(z)下方的反馈
Figure BDA0002276002220000096
也考虑进来，进而获得更准确的计算结果。
检查新的ρi值与初始值之间的差，如果差异小于预定义的误差界限ε，则认为达到了理想的MAC层服务时间；否则，将当前ρi变为初始值，并重复上述迭代，直到ρi的误差满足预定义的误差界限ε。
最后，计算数据包的时延PDi：
对于M/G/1队列，可以根据Pollaczek-Khintchine(P-K)公式得出AC0队列中的平均数据包数如下：
Figure BDA0002276002220000097
其中
Figure BDA0002276002220000098
对于D/G/1队列，由于要求出平均数据包数的闭环解相当困难，因此采用Kramer和Lagbenbach-Belz(KLB)公式来求
Figure BDA0002276002220000099
的近似解如下：
Figure BDA00022760022200000910
其中
Figure BDA00022760022200000911
数据包的时延PDi表达式如下：
Figure BDA00022760022200000912
其中
Figure BDA00022760022200000913
表示ACi队列中平均数据包的数量。
本发明的技术方案中，在计算ACi的退避冻结概率
Figure BDA00022760022200000914
以及ACi的利用率ρi时，分别通过误差界限ε的设置控制计算结果的精度，误差界限ε的设定是根据算法实施的硬件环境，以及计算对象所在的系统对于数据精度的要求而预先设置的，利用这种方法控制结果的精度，使本发明的技术方案适用于不同的环境，更具实用性；然后通过迭代的方式求解ACi的退避冻结概率
Figure BDA00022760022200000915
以及ACi的利用率ρi，通过迭代方法求解降低了技术方案的复杂度，容易理解，且降低了开发难度，使发明的计算方案更适于应用。
如说明书附图的图6所示，图中包含三条曲线，理论值为基于本发明技术方案得出的曲线，仿真值为通过软件模拟的连续退避冻结发生时真实的时延曲线，标记为Yuan Yao的曲线为基于现有的时延计算方法获得的时延曲线；图中的横坐标为车辆密度(单位车数/米)，纵坐标为数据包时延的时间(单位为：毫秒)；从图中可以看出，AC0和AC1的理论值(本发明技术方案曲线)与仿真值基本吻合，而基于现有技术的时延曲线距离仿真值的距离更远(低于实际的数值)，而现有的方法不考虑连续退避冻结，若按照这种方法设计车载传感器等通信设备，由于实际数据包传输所需时间是超过设备规定的时延的，这些数据包可能会被丢弃，导致数据传输不完整。车辆接收不到完整的数据，无法对可能存在的危险进行及时反应从而发生交通事故；综上可见，基于本发明技术方案获得的数值更准确。
另外，从曲线的趋势，可以看出随着车辆密度的增加，AC0和AC1的数据包传输时延都有明显的提升。因为通信范围内车辆数的增加会导致碰撞概率的增加，从而导致传输时延的增加。与不考虑连续退避冻结的模型对比可以发现，对于AC0而言，考虑了连续退避冻结后时延几乎没有增加，对于AC1而言，由于竞争窗口大小增加，连续退避冻结会对时延产生一定的影响；从图中可以看出基于本发明计算方法得出的AC1的时延相比现有方法计算得出的时延有了轻微的增加。802.11p协议规定车载无线通信时延必须小于等于100ms，从图中可以看出即使在密度最大的情况下，时延也远低于100ms，因此可知本发明技术方案的合理性、有效性也得到了验证。
说明书附图的图6中，标记为标记为Yuan Yao的曲线使用的现有方法是基于以下文献进行构建的：
Yao,Y.；Rao,L.；Liu,X.；Zhou,X.Delay analysis and study of IEEE 802.11pbased DSRC safety communicationin a highway environment.In Proceedings of2013 Proceedings IEEE INFOCOM,Turin,Italy,14-19 April2013.

Claims (3)

1.车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S1：建立紧急信息与常规信息的传输队列模型，其中紧急信息对应802.11p中最高优先级队列AC0，常规信息对应次优先级队列AC1；
AC0队列包的到达率服从泊松分布，AC1队列包定期到达；
Figure FDA0003138111090000011
其中：pa0代表包到达AC0的概率，pa1代表包到达AC1的概率，σ代表一个时隙的长度；
因此，将AC0队列建模为M/G/1排队模型，将AC1队列建模为D/G/1排队模型；
S2：建立数据包进入MAC层AC0与AC1到完成传输过程的Z域模型，该过程包括排队过程与服务过程两部分；其中MAC层服务时间
Figure FDA0003138111090000012
可表示为：
Figure FDA0003138111090000013
式中：μi表示ACi的服务率，ρi表示ACi的利用率，λi表示ACi的包到达率，i为0或1；
S3：用
Figure FDA0003138111090000014
代表ACi的服务时间的概率母函数，则有：
Figure FDA0003138111090000015
其中：Bi,j(z)代表ACi在j阶的退避时间的概率母函数，
Figure FDA0003138111090000016
代表AC1的内部碰撞概率，Ml代表最大重传次数，Ttr(z)代表传输时间的概率母函数；
传输时间的概率母函数Ttr(z)表达式为：
Figure FDA0003138111090000017
S4：数据包的退避过程中，退避时间的概率母函数Bi,j(z)可由退避计数器减一的平均时间Hi(z)和当前ACi的竞争窗口大小Wi,j来表示：
Figure FDA0003138111090000021
其中：M表示最大退避阶数，退避计数器减一的平均时间Hi(z)由退避冻结时间Fi(z)和一个时隙σ组成；
退避冻结时间Fi(z)的计算公式为：
Fi(z)＝Ttr+AIFSi
其中：AIFSi是仲裁帧间间隔，它表示必须等待以获得传输机会的信道空闲时间；
基于802.11p协议规定：
AIFSi＝AIFSNi×σ+SIFS
其中：AIFSNi是ACi的仲裁帧间间隔数，SIFS表示短帧间间隔；
S5：根据梅森公式计算退避计数器减一的平均时间Hi(z)：
Figure FDA0003138111090000022
其中：
Figure FDA0003138111090000023
表示ACi的退避计数器被冻结的概率；
梅森公式计算退避计数器减一的平均时间Hi(z)，Hi(z)中梅森公式各项参数表示如下：
Figure FDA0003138111090000024
S6：根据退避冻结的定义，
Figure FDA0003138111090000025
可表示为：
Figure FDA0003138111090000031
其中：Ncs表示目标车辆的通信范围内的车辆数，τi表示ACi的传输概率；
根据马尔科夫退避过程，ACi的传输概率τi的表达公式为：
Figure FDA0003138111090000032
假设ACi的退避冻结概率设置为
Figure FDA0003138111090000033
的初始值为pb；
将计算出的ACi的传输概率τi带入公式，得出ACi的退避冻结概率
Figure FDA0003138111090000034
Figure FDA0003138111090000035
预先设置误差界限ε；
如果
Figure FDA0003138111090000036
则将
Figure FDA0003138111090000037
的值赋值给pb，通过迭代的方法计算
Figure FDA0003138111090000038
直至
Figure FDA0003138111090000039
S7：所述MAC层服务时间
Figure FDA00031381110900000310
可以计算为：
Figure FDA00031381110900000311
S8：假设ACi的利用率设置为ρi的初始值为ρ0；
将计算出的MAC层服务时间
Figure FDA00031381110900000312
带入公式，得出ACi的利用率设置为ρi：
Figure FDA00031381110900000313
S9：预先设置误差界限ε；
如果|ρi-ρ0|≥ε，则将ρi的值赋值给ρ0，通过迭代的方法计算ρi，直至|ρi-ρ0|<ε；
S10：基于ACi的利用率设置为ρi的计算方法计算得出AC0、AC1的利用率ρ0、ρ1；
S11：基于AC0、AC1的利用率ρ0、ρ1计算出AC0、AC1队列中的平均数据包数
Figure FDA0003138111090000041
对于M/G/1队列AC0的平均数据包数
Figure FDA0003138111090000042
计算，根据Pollaczek-Khintchine(P-K)公式得出AC0队列中的平均数据包数如下：
Figure FDA0003138111090000043
其中：
Figure FDA0003138111090000044
对于D/G/1队列AC1的平均数据包数
Figure FDA0003138111090000045
计算，采用Kramer和Lagbenbach-Belz(KLB)公式来求
Figure FDA0003138111090000046
的近似解：
Figure FDA0003138111090000047
其中：
Figure FDA0003138111090000048
S12：计算数据包的时延PDi：
Figure FDA0003138111090000049
其中，
Figure FDA00031381110900000410
表示ACi队列中平均数据包的数量。
2.根据权利要求1所述车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其特征在于：所有数据包的大小统一为E[P]，则有：
Figure FDA00031381110900000411
其中：PHYH是物理层中的标头长度，MACH是MAC层中的报头长度，Rb是基本速率，Rd是数据速率，δ是传播延迟。
3.根据权利要求1所述车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法，其特征在于：步骤S7中，所述MAC层服务时间
Figure FDA00031381110900000412
的方差
Figure FDA00031381110900000413
计算公式为：
Figure FDA0003138111090000051
CN201911123138.XA 2019-11-16 2019-11-16 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法 Active CN110933646B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911123138.XA CN110933646B (zh) 2019-11-16 2019-11-16 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911123138.XA CN110933646B (zh) 2019-11-16 2019-11-16 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110933646A CN110933646A (zh) 2020-03-27
CN110933646B true CN110933646B (zh) 2021-09-28

Family

ID=69853150

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911123138.XA Active CN110933646B (zh) 2019-11-16 2019-11-16 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110933646B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111524355A (zh) * 2020-04-30 2020-08-11 江南大学 一种交通路口处基于802.11p的实时车队通信性能分析方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120097222A (ko) * 2011-02-24 2012-09-03 광운대학교 산학협력단 Ｉｔｓ 통신에서의 핸드오버 수행 방법 및 이를 위한 노변장치
CN103857059A (zh) * 2014-02-24 2014-06-11 上海大学 Ieee802.11p车载自组网络协议的edca机制优化方法
WO2015017483A1 (en) * 2013-07-30 2015-02-05 Ist International, Inc. Peer to peer vehicle ad hoc network with bandwidth bonding, seamless mobility and flow-based routing
CN105245358A (zh) * 2015-08-30 2016-01-13 中南大学 基于马尔可夫模型的智能电网mac层多业务性能分析方法
CN108200595A (zh) * 2017-12-28 2018-06-22 长安大学 面向车联网IEEE802.11p协议的车-路及车-车通信测试方法
CN109889994A (zh) * 2019-01-30 2019-06-14 江南大学 一种车联网ieee 802.11广播性能分析方法及应用
CN109933427A (zh) * 2019-02-19 2019-06-25 广东工业大学 一种车辆雾计算中基于方向的车联网任务迁移方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120097222A (ko) * 2011-02-24 2012-09-03 광운대학교 산학협력단 Ｉｔｓ 통신에서의 핸드오버 수행 방법 및 이를 위한 노변장치
WO2015017483A1 (en) * 2013-07-30 2015-02-05 Ist International, Inc. Peer to peer vehicle ad hoc network with bandwidth bonding, seamless mobility and flow-based routing
CN103857059A (zh) * 2014-02-24 2014-06-11 上海大学 Ieee802.11p车载自组网络协议的edca机制优化方法
CN105245358A (zh) * 2015-08-30 2016-01-13 中南大学 基于马尔可夫模型的智能电网mac层多业务性能分析方法
CN108200595A (zh) * 2017-12-28 2018-06-22 长安大学 面向车联网IEEE802.11p协议的车-路及车-车通信测试方法
CN109889994A (zh) * 2019-01-30 2019-06-14 江南大学 一种车联网ieee 802.11广播性能分析方法及应用
CN109933427A (zh) * 2019-02-19 2019-06-25 广东工业大学 一种车辆雾计算中基于方向的车联网任务迁移方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于车联网的广播MAC协议性能分析;聂淑珍;《计算机应用与软件》;20191031;第36卷(第10期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110933646A (zh) 2020-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yao et al. Delay analysis and study of IEEE 802.11 p based DSRC safety communication in a highway environment
Song et al. APDM: An adaptive multi-priority distributed multichannel MAC protocol for vehicular ad hoc networks in unsaturated conditions
Yang et al. Modelling and performance analysis of dynamic contention window scheme for periodic broadcast in vehicular ad hoc networks
Han et al. Throughput analysis of the IEEE 802.11 p enhanced distributed channel access function in vehicular environment
Wu et al. Time-dependent performance modeling for platooning communications at intersection
Wu et al. Time-dependent performance analysis of the 802.11 p-based platooning communications under disturbance
CN112350852B (zh) 一种基于车联网架构的区块链网络的性能计算方法
Gallardo et al. Mathematical Analysis of EDCA's Performance on the Control Channel of an IEEE 802.11 p WAVE Vehicular Network
Sun et al. Analytical study of the IEEE 802.11 p EDCA mechanism
Yao et al. On MAC access delay distribution for IEEE 802.11 p broadcast in vehicular networks
Xu et al. Time-dependent performance analysis of IEEE 802.11 p vehicular networks
KR101199577B1 (ko) 차량 통신에서 충돌 윈도우 조정 장치 및 그의 조정 방법
CN110933646B (zh) 车载通讯中针对连续退避冻结的时延性能分析方法
Hu et al. A comprehensive analytical model for IEEE 802.11 e QoS differentiation schemes under unsaturated traffic loads
Wael et al. Analysis of IEEE 802.11 P MAC protocol for safety message broadcast in V2V communication
Almohammedi et al. A Comprehensive Performance Analysis of IEEE 802.11 p based MAC for Vehicular Communications Under Non-saturated Conditions.
Almohammedi et al. An Accurate Performance Analysis of Hybrid Efficient and Reliable MAC Protocol in VANET under Non-Saturated Conditions.
Wang et al. Performance analysis of the IEEE 802.11 p EDCA for vehicular networks in imperfect channels
Nasrallah et al. A realistic analytical model of IEEE 802.11 p for wireless access in vehicular networks
CN111031512B (zh) 交通干扰下无人驾驶车队通信实时性能分析方法
Zhang et al. Improving EDCA for efficient channel access in vehicular communications
Prakash et al. Throughput analysis of IEEE 802.11 e EDCA under non saturation condition
Pathak et al. Modelling of communication reliability for platooning applications for intelligent transport system
Pang et al. A distributed congestion control strategy using harmonic search algorithm in internet of vehicles
Chien et al. Controlling Adaptive Contention Window to Improve Safe Message Received Rate in VANET

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant