CN111313989B - 一种基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于车载自组网的可靠性研究技术领域，提供一种基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法。与以往的研究方法对比，该方法可以显著提高评估的速度和精度。本发明专利属于车载自组网的研究领域。该可靠性分析方法包括计算在给定通信参数和给定信噪比阈值情况下的干扰区域，分别计算在三种不同干扰情形下SINR的分布，计算在衰减信道和碰撞影响下SINR的分布，计算点对点包接收概率PRP、计算成功接收包的接收节点数占总接收结点数的比例PRR。

Description

一种基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法

技术领域

本发明属于车载自组网的可靠性研究技术领域，主要是对一维情形下，车载网环境中的广播过程进行建模，并分析其常见的可靠性指标PRP和PRR。PRP表示点对点的包成功接受率；PRR表示在给定接收范围内成功接收数据包的比例。

背景技术

车载自组网作为智能交通系统的重要组成部分，通过车辆之间自主通信的方式提供道路安全预警等安全应用，减少交通事故的发生。受到衰减信道、隐藏终端等问题的影响，车载自组网的广播消息不保证能被邻居节点成功接收，因此车载自组网的可靠性研究是学术界的一个研究热点。目前已经有许多研究给出估计其MAC层可靠性指标的方法，但是调查表明目前研究中假设隐藏终端区域是固定的，造成了估计不准确的问题，同时现有的基于信噪干扰比的评估模型存在计算量大的问题。针对上述问题，本发明设计一种新的基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法，显著提高评估的速度和精度。

发明内容

针对目前车载自组网可靠性评估方面的不足，本发明提供一种新的基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法。

本发明的技术方案：

一种基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法，步骤如下：

一、首先对该分析模型做出如下假设：

假设1、所有的车辆都有DSRC通信装置，且发送功率和车长均相等；

假设2、车辆服从泊松分布；

假设3、衰减信道和碰撞对可靠性的影响是相互独立的；

假设3、衰减信道采用Nakagami模型；

假设4、干扰节点和发送节点之间的距离不大于给定的I_max，通常I_max＞＞r_E，其中r_E表示节点的感知距离；

二、基于上述假设，构建一维车载网广播分析模型，步骤如下：

步骤1.计算只考虑碰撞情况下信噪干扰比SINR小于阈值θ的概率，由于噪声与干扰功率相比较小，因此，SINR弱化为SIR(信干比)；

步骤1.1.根据给定的通信参数和信干比阈值θ，计算使得SIR小于阈值的最大干扰距离，但是最大干扰距离不超过给定上限I_max；干扰分三种情况考虑，第一种情况是在发送节点感知范围之外的左右两边至少一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ；第二种情况是在发送节点感知范围之外的左右两边至少同时有一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ；第三种情况是在发送节点感知范围之内的左右两边至少一个干扰节点发送会导致SIR小于阈值θ；

步骤1.2.根据计算出来的最大干扰距离，计算在发送节点感知范围之外的左右两边至少一个干扰节点发送的情况下，SIR小于阈值θ的概率；

步骤1.3.根据计算出来的最大干扰距离，计算在发送节点感知范围之外的左右两边至少同时有一个干扰节点发送的情况下，SIR小于阈值θ的概率；

步骤1.4.根据计算出来的最大干扰距离，计算在发送节点感知范围之内的左右两边至少一个干扰节点发送的情况下，SIR小于阈值θ的概率；

步骤2.计算只考虑Nakagami衰减信道影响下SINR小于阈值θ的概率，在不考虑干扰的情况下，SINR弱化为SNR(信噪比)。

步骤3.计算同时考虑信道衰减和信号碰撞影响时，SINR小于阈值θ的概率。

步骤4.基于上述模型，我们对车载网的可靠性指标PRP进行评估，具体过程如下：

步骤4.1.计算在接收功率大于接收阈值条件下，SINR小于阈值θ的概率；

步骤4.2.计算在接收功率大于接收阈值条件下，SINR的概率密度函数(PDF)；

步骤4.3.根据实际测量中获取的帧错误率FER，计算单个节点成功接收一个车辆发送的数据包的概率PRP。

步骤5.基于上述模型，我们对车载网的可靠性指标PRR进行评估。

本发明的有益效果：本发明提供一种新的基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法，与以往的研究方法对比，该方法可以显示提高车载自组网可靠性评估的速度和精度。

附图说明

图1是本发明设计的基于信噪干扰比的车载网分析模型。

具体实施方式

图1示出了本发明设计的基于信噪干扰比的车载自组网分析模型，图中，O是发送节点，U是接收节点。下面将结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。详述如下：

步骤1.计算只考虑信号碰撞情况下信噪干扰比SINR小于阈值θ的概率，此时不考虑底噪的影响，SINR弱化为信干比SIR。分三种情况考虑干扰，第一种情况是在发送节点感知范围r_E之外的左右两边至少一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ；第二种情况是在发送节点感知范围r_E之外的左右两边至少同时有一个干扰节点发送会导致SIR小于阈值θ；第三种情况是在发送节点感知范围r_E之内的左右两边至少一个干扰节点发送则会导致SIR小于阈值θ。

步骤1.1.第一种情况，干扰节点位于左右两侧“/”阴影区域的任意一侧(如图1中任意一个I₁)。D_Imax-1表示接收者和阴影区域中最远的干扰者之间的距离。D_Imax-1推导如下：

其中，P_t是信号发送功率，η是发送者确定的常量，d₀是通信中给定参考距离，d_s是发送节点O和接收节点U之间的距离，α是路径丢失指数。最大干扰距离不超过给定上限I_max，因此，D_Imax＝min(D_Imax-1，I_max)。

此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，p_t表示稳态下阴影区域(即隐藏终端区域)中节点发送数据包的概率，β表示车辆密度(节点数量/米)，e是自然数，N_ht是隐藏终端区域的长度。

其中，r_E是发送节点的感知范围。

步骤1.2.第二种情况，干扰区域(“\”表示的阴影区域)中有两个节点(如图1中左右两边的I₂)同时发送造成SIR小于阈值θ。D_Imax-2是接收者和最远的干扰者之间的距离，推导方式如下：

此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，

是右边隐藏终端区域的长度，

是左边隐藏终端区域的长度，如下：

步骤1.3.第三种情况是在发送节点感知范围r_E之内的左右两边至少一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ。此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，π₀表示稳态时一个节点发送数据包的概率，N_cc表示在发送节点感知范围r_E之内干扰区域的长度，如下：

N_cc＝min(D_Imax，r_E-d_s)+min(D_Imax，r_E+d_s)

步骤2.计算只考虑Nakagami衰减信道影响下SINR小于阈值θ的概率，在不考虑干扰的情况下，SINR弱化为SNR。已知

其中，P_r是接收功率，N是底噪的平均功率。

步骤2.1.把SNR的公式应用到Nakagami衰减的分布中，SNR小于阈值θ的概率为：

其中，m是Nakagami衰减模型的衰落参数，Γ(m)是伽马函数，ω是在接收距离d_s处的平均接收功率。

步骤2.2.根据路径衰减法则，有：

其中，P_th是载波监听阈值，α是路径丢失指数。

步骤2.3.因此，得到只考虑Nakagami信道衰减情况下SNR小于阈值θ的概率为：

步骤3.计算同时考虑信道衰减和碰撞影响下，SINR小于阈值θ的概率如下：

步骤4.基于上述模型，我们对车载网的可靠性指标PRP进行评估，具体过程如下：

步骤4.1.计算在接收功率大于阈值条件下，SINR小于阈值θ的概率为：

步骤4.2.计算在接收功率大于阈值条件下，SINR的概率密度函数(PDF)：

其中，变量s表示信噪干扰比。

步骤4.3.根据实际测量中获取的帧错误率FER，FER是信噪比的函数，计算单个节点成功接收一个车辆发送的数据包的概率PRP：

步骤5.基于上述模型，我们对车载网的可靠性指标PRR进行评估，具体过程如下：

Claims (1)

1.一种基于信噪干扰比的车载网可靠性分析方法，其特征在于，步骤如下：

一、首先对分析模型做出如下假设：

假设1、所有的车辆都有DSRC通信装置，且发送功率和车长均相等；

假设2、车辆服从泊松分布；

假设3、衰减信道和碰撞对可靠性的影响是相互独立的；

假设3、衰减信道采用Nakagami模型；

假设4、干扰节点和发送节点之间的距离不大于给定的I_max，通常I_max＞＞r_E,其中r_E表示节点的感知距离；

二、基于上述假设，构建一维车载网广播分析模型，步骤如下：

步骤1.计算只考虑碰撞情况下，信噪干扰比SINR小于阈值θ的概率，由于噪声与干扰功率相比较小，因此，SINR弱化为SIR；

步骤1.1.根据给定的通信参数和信干比阈值θ，计算使得SIR小于阈值的最大干扰距离，但是最大干扰距离不超过给定上限I_max；

干扰分三种情况：

第一种情况，在发送节点感知范围之外的左右两边至少一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ；D_Imax-1表示接收者和阴影区域中最远的干扰者之间的距离；D_Imax-1计算如下：

其中，P_t是信号发送功率，η是发送者确定的常量，d₀是通信中给定参考距离，d_s是发送节点O和接收节点U之间的距离，α是路径丢失指数；最大干扰距离不超过给定上限I_max，因此，D_Imax＝min(D_Imax-1,I_max)；

此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，p_t表示稳态下阴影区域中节点发送数据包的概率，β表示车辆密度，e是自然数，N_ht是隐藏终端区域的长度；

其中，r_E是发送节点的感知范围；

第二种情况，在发送节点感知范围之外的左右两边至少同时有一个干扰节点发送就会导致SIR小于阈值θ；D_Imax-2是接收者和最远的干扰者之间的距离，D_Imax-2的计算如下：

此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，

是右边隐藏终端区域的长度，

是左边隐藏终端区域的长度，如下：

第三种情况，在发送节点感知范围之内的左右两边至少一个干扰节点发送会导致SIR小于阈值θ；此时，SIR小于阈值θ的概率如下：

其中，π₀表示稳态时一个节点发送数据包的概率，N_cc表示在发送节点感知范围r_E之内干扰区域的长度，如下：

N_cc＝min(D_Imax,r_E-d_s)+min(D_Imax,r_E+d_s)

步骤2.计算只考虑Nakagami衰减信道影响下SINR小于阈值θ的概率，在不考虑干扰的情况下，SINR弱化为SNR；

已知

其中，P_r是接收功率，N是底噪的平均功率；

步骤2.1.把SNR的公式应用到Nakagami衰减的分布中，SNR小于阈值θ的概率为：

其中，m是Nakagami衰减模型的衰落参数，Γ(m)是伽马函数，ω是在接收距离d_s处的平均接收功率；

步骤2.2.根据路径衰减法则，有：

其中，P_th是载波监听阈值，α是路径丢失指数；

步骤2.3.因此，得到只考虑Nakagami信道衰减情况下SNR小于阈值θ的概率为：

步骤3.计算同时考虑信道衰减和信号碰撞影响下，SINR小于阈值θ的概率如下：

步骤4.基于上述模型，对车载网的可靠性指标PRR 进行评估，具体过程如下：

步骤4.1.计算在接收功率大于阈值条件下，SINR小于阈值θ的概率为：

步骤4.2.计算在接收功率大于阈值条件下，SINR的概率密度函数(PDF)：

其中，变量s表示信噪干扰比；

步骤4.3.根据实际测量中获取的帧错误率FER，FER是信噪比的函数，计算单个节点成功接收一个车辆发送的数据包的概率PRP：

步骤5.基于上述模型，对车载网的可靠性指标PRR进行评估，具体过程如下：

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