面向车联网路由的转发链路增强算法

于家培 王萍 祝捷

摘  要： 在未来车联网的设计中，基于安全类消息集对高可靠低时延的要求，可以在车联网路由设计中引入V2V机制。针对V2V链路不稳定的问题，提出了一种基于信道感知的转发链路增强算法FLEA （Forward Link Enh anced Algorithm）。首先，基于对周边车辆的历史位置及速度信息的采集对车辆进行记忆性位置预测，然后结合信道感知计算当前时刻通信覆盖范围，预测位置在通信覆盖范围内的车辆通信链路是可靠的。将贪婪转发算法与FLEA算法结合引入到车联网路由设计中，仿真结果表明所提算法可以提升数据包投递率，并且有效降低端到端时延。

关键词： 车联网路由;V2V;记忆性位置预测;信道感知;贪婪算法

中图分类号： TP393.02    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.01.032

【Abstract】： In the design of the future internet of vehicles， based on the security message set requirements for high reliability and low latency， V2V mechanism can be introduced in the vehicle network routing design. Aiming at the problem of V2V link instability， an environment-aware forward link enhanced algorithm is proposed. Firstly， based on the collection of historical location and speed information of surrounding vehicles， the memory position predic tion is performed， and then the communication coverage of the current time is calculated in combination with radio channel sensing. The vehicle whose position predicted is within the communication coverage is reliable to be chosen. The greedy forwarding algorithm and FLEA algorithm are combined into the routing design of the internet of vehi cles and the simulation results show that the proposed algorithm can improve the packet delivery rate and effectively reduce the end-to-end delay.

【Key words】： VANET routing; V2V; Memory position prediction; Radio channel sensing; Greedy algorithm

0  引言

随着5G时代的到来，人工智能、大数据和深度学习的快速发展，使得低延迟通信、大规模数据存储、交通预测等技术成为可能，新的城市交通控制系统正在渐渐浮现[1]。然而5G异构网络中网络的互联与跨层数据交互有较大困难，为了在解决上述问题的同时满足车联网低时延高可靠的特性，在未来的城市交通网络系统中采用5G与AD HOC网络相融合的方案[2]具有较为明朗的研究前景，并且在基础设施无法接入的情况下，通过OBU（On- Board Unit）設备[3]实现V2V（Vehicle to Vehicle）通信的车载自组织网络会是一种重要的通信方式[4]。但是车载自组织网络拓扑结构变化较快并且链路连接质量不稳定，因此在端与端通信中存在很大的困难[5]。

针对V2V链路不稳定的问题，Menouar等人[6]利用车辆的速度和车辆间的距离提出基于车辆位置的预测算法，分析了邻居车辆驶出车辆通信覆盖范围的概率，将概率小的车辆作为优先转发车辆。Wang Xiufeng等人[7]通过假设同一时刻同一条道路上车辆的速度为正态分布来预测邻居车辆的位置变动。黎阳，王哲等国内研究人员[8]通过分析加速度的分布情况，发现加速度分布较速度分布拥有更明显的正态性，因此提出基于加速度的邻居车辆位置预测模型。以上的研究内容模型较为简单，并不能及时地反映车辆位置的动态变化，并且没有考虑复杂路况下电波损耗对链路稳定性的影响。

鉴于人工智能及图像处理[9]等技术愈渐成熟，环境感知技术开始逐渐应用于车联网中。本文所提FLEA算法根据车辆历史及当前的速度信息与历史位置信息记忆性预测车辆位置的动态变化。进而，考虑到在实际车辆运行中通信覆盖质量发生变化引起通信距离变化的问题[10]，引入对信道的感知，利用信道的路径损耗模型及干扰分量来计算当前运动过程中有效通信距离的变化。将FLEA算法与贪婪算法[11]结合引入到路由设计中，解决了车辆位置的快速变化造成的网络拓扑结构改变的问题及通信覆盖质量变化的问题，提高了链路可靠性，降低了转发失败的概率。本文使用NS-3开源软件[12]设计仿真代码给出了算法设计的仿真结果。

1  问题分析及系统建模

V2V通信中车辆之间可以通过周期性的发送信标Beacon来进行相互感知[13]，Beacon中包含车辆当前时刻的位置及速度信息。频繁发送Beacon会带来较高的路由开销，而Beacon发送周期过长则会降低路由协议的及时性同时增加链路中断的概率，从而影响路由决策。为了在不增加路由开销的基础上，保证链路连接质量及路由协议的及时性，需要及时感知车辆位置的动态变化及通信覆盖质量的变化。