摘要:為了提高無(wú)人駕駛車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸速率,提升無(wú)人駕駛車(chē)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,提出了一種協(xié)作資源分配的無(wú)人駕駛車(chē)載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法。該算法首先構(gòu)建了基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng),采用價(jià)值函數(shù)來(lái)描述鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系,進(jìn)一步提出無(wú)人駕駛車(chē)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大吞吐量方程。接著,為了對(duì)通信資源進(jìn)行合理分配,基于多選擇性背包問(wèn)題,對(duì)鏈路速率進(jìn)行了調(diào)度,并采用窮舉搜索法求解無(wú)人駕駛車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量的最佳值。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該算法相比基于分散感知和聚類(lèi)的車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)以及基于信道傳輸模型優(yōu)化的車(chē)輛網(wǎng)絡(luò),在鏈路速率上分別提升了8.7%和7.4%,網(wǎng)絡(luò)總吞吐量分別提升了10.6%和12.8%,能夠更好地滿(mǎn)足無(wú)人駕駛車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率要求。
0 引言
隨著車(chē)輛用戶(hù)對(duì)多媒體服務(wù)的需求不斷增加,如何實(shí)現(xiàn)VANETs的高吞吐量和低延遲性成為了VANETs領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1-5]。然而VANETs的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化迅速,且高速移動(dòng)性使得車(chē)輛與路邊單元的之間的鏈路間歇性中斷,這些問(wèn)題給研究VANETs帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。何鵬等[6]提出一種基于分簇的多信道車(chē)載網(wǎng)MAC協(xié)議,根據(jù)專(zhuān)用短程通信標(biāo)準(zhǔn)中控制信道和服務(wù)信道的分配,考慮車(chē)輛間的無(wú)線通信干擾和不同應(yīng)用的QoS需求, 采用基于競(jìng)爭(zhēng)的CSMA/CA機(jī)制,相鄰簇采用不同的服務(wù)信道,提升網(wǎng)絡(luò)延遲及吞吐量性能。
王力等[7]提出一種基于多智能體分群同步的城市路網(wǎng)交通控制,以路段的空間占有率為狀態(tài)建立交通網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間模型, 描述路網(wǎng)中車(chē)流的傳遞關(guān)系,提出路網(wǎng)多智能體分群一致算法,可使各路段的空間占有率達(dá)到均衡, 減輕局部擁堵, 減少車(chē)輛延誤時(shí)間。廖丹等[8]提出一種車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)單接口多信道的切換方法,采用不同的報(bào)文發(fā)送模式,并且給出3種模式之間的動(dòng)態(tài)判定和切換方法,避免了信道切換帶來(lái)的開(kāi)銷(xiāo),能夠更好地利用信道。
GORRIERI A[9]等提出一種基于分散感知和聚類(lèi)的車(chē)輛ad hoc網(wǎng)絡(luò),提出一種新型的集群廣播協(xié)議,通過(guò)集群拓?fù)溥M(jìn)行分散感知,并且考慮到實(shí)際情況中的不同移動(dòng)模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)誤碼率和生命周期的性能進(jìn)行分析,從而得到性能更佳的車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方案。KARADIMAS P等[10]提出一種車(chē)載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道傳輸模型,采用非廣義平穩(wěn)非相關(guān)散射無(wú)線信道,并根據(jù)信道的二階統(tǒng)計(jì)特征時(shí)空變化,對(duì)車(chē)載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的傳播模型進(jìn)行優(yōu)化,提高車(chē)載網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)達(dá)到率及傳輸效率。
為了滿(mǎn)足VANET在提高多媒體服務(wù)時(shí)的高吞吐量需求,需要提高V2R和V2V鏈路的實(shí)時(shí)通信速率,在本文中針對(duì)V2R和V2V鏈路建立了協(xié)作中繼通信場(chǎng)景,并對(duì)鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系進(jìn)行了討論,提出了吞吐量?jī)?yōu)化方程。
1 無(wú)人駕駛車(chē)載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型
在車(chē)輛自組網(wǎng)絡(luò)中,2跳(2-Hop,2-H)的協(xié)作中繼車(chē)載網(wǎng)絡(luò)不僅信令開(kāi)銷(xiāo)較小且鏈路控制更簡(jiǎn)單,因此在本文中采用的車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)模型為基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng),如圖1中場(chǎng)景1和場(chǎng)景2所示。在場(chǎng)景1和場(chǎng)景2中,都是結(jié)合V2V 和V2R兩種通信類(lèi)型,但場(chǎng)景1中一個(gè)源車(chē)輛節(jié)點(diǎn)只能轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)給一個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)(簡(jiǎn)稱(chēng)為1T1模型),場(chǎng)景2中一個(gè)源車(chē)輛節(jié)點(diǎn)可以轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)給多個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)(簡(jiǎn)稱(chēng)為1TM模型)。1T1模型和1TM模型滿(mǎn)足以下要求:(1)都采用IEEE802.11p無(wú)線技術(shù)的3G LTE(3G Long-Term Evolution)規(guī)范[11-12];(2)每個(gè)源車(chē)輛節(jié)點(diǎn)都有與路邊單元建立通信鏈路的能力,并且通過(guò)V2V與其他車(chē)輛進(jìn)行通信。(3)V2V和V2R兩種通信不會(huì)互相干擾。通過(guò)1T1模型和1TM模型,當(dāng)車(chē)載網(wǎng)絡(luò)中某一車(chē)輛節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)離路邊單元無(wú)法與其直接通信時(shí),其數(shù)據(jù)可通過(guò)靠近路邊單元的源車(chē)輛節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),從而成功接收數(shù)據(jù),并且在車(chē)載網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)都有機(jī)會(huì)充當(dāng)源節(jié)點(diǎn)。
如圖2所示的基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng),包含了1T1模型和1TM模型的情況,假設(shè)源節(jié)點(diǎn)有Ns個(gè),普通節(jié)點(diǎn)有Np個(gè),且在車(chē)載網(wǎng)絡(luò)存活期間數(shù)據(jù)分組的傳輸不中斷,則源節(jié)點(diǎn)i的數(shù)據(jù)速率vi為:
其中,BW表示在V2V通信鏈路中總的無(wú)線電資源單元,BWi,j表示在節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的V2V通信鏈路中所分配的無(wú)線電資源單元,1≤BWi,j≤BW。Hi,j表示在節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的V2V通信鏈路中所占用的帶寬,SINRi,j表示當(dāng)i作為發(fā)射節(jié)點(diǎn)時(shí)j的信號(hào)與干擾加噪聲比。
對(duì)于普通節(jié)點(diǎn)j,其速率集合為Vi,j={vi,j|1≤BWi,j≤BW,1≤j≤Np},包括了BW×Np個(gè)元素,每一個(gè)元素表示對(duì)應(yīng)于所分配資源單元的V2V鏈路速率,采用一個(gè)價(jià)值函數(shù)Cost(·)表示鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系:
反過(guò)來(lái)在所分配資源單元為BWi,j時(shí)速率為vi,j,則用以下關(guān)系式表示:
并以最大化所有節(jié)點(diǎn)的吞吐量為目標(biāo),可以將優(yōu)化問(wèn)題建模為:
對(duì)于最大化吞吐量的優(yōu)化問(wèn)題,如何對(duì)V2V鏈路進(jìn)行中繼節(jié)點(diǎn)選擇及資源分配,將在下一節(jié)中采用動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法進(jìn)行討論。
2鏈路調(diào)度算法
為了優(yōu)化資源分配進(jìn)行鏈路調(diào)度,本節(jié)提出采用多選擇性的背包問(wèn)題來(lái)提升整體網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。根據(jù)多選擇性的背包問(wèn)題[10],本節(jié)通過(guò)3個(gè)步驟來(lái)進(jìn)行V2V鏈路的資源分配:
(1)對(duì)于普通節(jié)點(diǎn),構(gòu)造速率集合Vi,j:
其中,vi,j表示在源節(jié)點(diǎn)i和普通節(jié)點(diǎn)j之間的V2V鏈路中當(dāng)分配BWi,j資源單位時(shí)普通節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)速率??紤]所有的速率作為一個(gè)組,BW作為資源單位總數(shù)量。對(duì)于普通節(jié)點(diǎn)j,最多只能從集合Vi,j選擇一個(gè)速率,對(duì)于每個(gè)Vi,j的元素,都具有相應(yīng)的價(jià)值BWi,j,為了最大化數(shù)據(jù)吞吐量,提出吞吐量?jī)?yōu)化方程:
(2)通過(guò)基于多選擇背包問(wèn)題的調(diào)度算法來(lái)求解優(yōu)化問(wèn)題。算法的偽代碼為:
最佳的Np值可以通過(guò)窮舉搜索法求得。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
在實(shí)驗(yàn)中,對(duì)車(chē)載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的模擬采用的是OPNET Modeler14.5通信仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),該平臺(tái)在主頻4.0 GHz、內(nèi)存4 GB的DELL計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。在仿真平臺(tái)上同時(shí)采用交通和通信模擬器,并且交通模擬器實(shí)時(shí)發(fā)送車(chē)輛信息到通信模擬器。表1列出了車(chē)載網(wǎng)絡(luò)的主要參數(shù)與配置。模擬的道路場(chǎng)景如圖3所示,在一個(gè)半徑為2 km的圓形區(qū)域內(nèi),3條道路進(jìn)入交叉路口,兩條道路離開(kāi)交叉路口,道路的寬度均為18 m。假設(shè)在該網(wǎng)絡(luò)空間中車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)是無(wú)事故、連續(xù)且離散性的,根據(jù)經(jīng)典的跟馳理論,在仿真實(shí)驗(yàn)中車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)采用了車(chē)輛穩(wěn)定跟馳行駛時(shí)的車(chē)頭間距模型。
圖4顯示了在車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化條件下的車(chē)輛節(jié)點(diǎn)平均數(shù)據(jù)速率。從圖中可以看出,隨著車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多,平均數(shù)據(jù)速率逐漸降低。由于路邊單元的數(shù)量固定,并且路邊的發(fā)射功率不變,數(shù)據(jù)傳輸速率不變,而隨著車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加,源節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)同時(shí)增多,V2R和V2V鏈路的平均速率都會(huì)逐漸下降。本文采用基于協(xié)作資源分配的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)鏈路調(diào)度算法,通過(guò)對(duì)資源單元分配的優(yōu)化以及普通節(jié)點(diǎn)數(shù)量的最佳選擇,提升網(wǎng)絡(luò)總的數(shù)據(jù)速率。文獻(xiàn)[9]提出的分散感知和聚類(lèi)的廣播協(xié)議通過(guò)優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量,但聚類(lèi)的方法使得V2V鏈路的平均傳輸速率降低。文獻(xiàn)[10]提出了車(chē)載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道傳輸模型,但該模型提出的非相關(guān)散射的數(shù)據(jù)傳輸方案在提高V2R和V2V鏈路的平均數(shù)據(jù)速率上并沒(méi)有起到作用。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,本文算法的平均數(shù)據(jù)速率相比另外兩種算法提高了5%以上。
圖5顯示了在車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化條件下的網(wǎng)絡(luò)吞吐量情況,從圖中可以看出,隨著車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多,網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量逐漸增大。其中,本文算法為了最大化數(shù)據(jù)吞吐量,通過(guò)吞吐量?jī)?yōu)化方程對(duì)不同數(shù)據(jù)速率的資源單位進(jìn)行配置,再基于多選擇背包問(wèn)題的調(diào)度算法對(duì)普通節(jié)點(diǎn)數(shù)量的選擇進(jìn)行優(yōu)化,因此對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量具有明顯的增益作用。文獻(xiàn)[9]的算法通過(guò)集群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提高了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的流通量,但平均的數(shù)據(jù)傳輸速率低于本文算法,因此網(wǎng)絡(luò)總吞吐量約為本文算法的89.4%,而文獻(xiàn)[10]的算法提升了信道傳輸?shù)恼`碼率性能,但對(duì)提升網(wǎng)絡(luò)總吞吐量的增益來(lái)說(shuō)較小。
4 結(jié)論
為了提高無(wú)人駕駛車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)速率和吞吐量,本文基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)V2R和V2V通信鏈路的模擬中繼通信場(chǎng)景的構(gòu)建,提出了2-H的協(xié)作通信系統(tǒng)。在該系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,以最大化所有節(jié)點(diǎn)的吞吐量為目標(biāo),對(duì)系統(tǒng)V2V鏈路進(jìn)行了中繼節(jié)點(diǎn)選擇及資源分配的分析,提出了吞吐量?jī)?yōu)化方程。為了進(jìn)一步求解出優(yōu)化方程中的節(jié)點(diǎn)速率和最佳普通節(jié)點(diǎn)數(shù)量,根據(jù)求解多選擇性背包問(wèn)題的思路,采用了調(diào)度算法和窮舉搜索法得到最佳值。通過(guò)采用OPNET Modeler14.5通信平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)所得出的結(jié)果可以看出,在提高鏈路數(shù)據(jù)速率和網(wǎng)絡(luò)總吞吐量上,基于協(xié)作資源分配的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)鏈路調(diào)度算法發(fā)揮出了較好的效果。
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通信系統(tǒng)
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無(wú)人駕駛
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原文標(biāo)題:【學(xué)術(shù)論文】協(xié)作資源分配的無(wú)人駕駛車(chē)載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法
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