基于心跳消息的VANET安全应用性能分析

吕虎猛，叶雪梅，安 利，王 渊

(1.第二炮兵工程学院401教研室，陕西西安 710025;2.空军工程大学理学院，陕西西安 710025)

车载自组织网络(Vehicle Ad hoc Network，VANET)因其具有提升道路安全、减少道路拥堵等优点，越来越引起人们的关注。将VANET应用于智能交通系统中(Intelligent Transport System，ITS)可以更好地帮助驾驶员提高行驶安全性。ITS在欧洲、日本和北美已进行了多年的广泛研究，主要目的是探索新技术来提高道路交通的安全和效率。之前大部分系统是集中式的，包括以路边单元或基础设施为依托的车辆与道路基础设施通信系统［1－2］。近来年越来越多的公众开始关注VANET，把它作为智能交通系统的补充或独立部分。大量的研究项目已经集中于车辆间的通信，车辆通信与互联网的互通，例如欧洲的PReVENT［3］，日本的 InternetITS［4］，德国的 Network on Wheels［5］等，这些项目极大地推动了VANET的发展。

VANET面临着巨大的挑战［6］，针对VANET在通信方面的挑战进行了详细描述。尽管该领域的很多问题都还不确定，但根据之前的研究可以将VANET的主要应用分为两类:辅助驾驶应用和安全应用。辅助驾驶应用的目标是给驾驶者提供舒适、高效的驾驶环境，如交通信息系统、导航系统、道路电子收费系统、地图下载、视频下载、道路游戏、互联网访问等，这些应用在未来将快速发展。安全应用的目标是通过车辆间安全相关信息的交换，提高驾驶者的安全水平。安全信息以文字或声音的方式提供给驾驶者，或者用于安全系统的输入，进行安全性能分析。该方面的应用有:前方车辆事故报警、左右转弯辅助提示、车道变更警告、紧急刹车预警、道路状况提示等。由于该类应用对数据的时延敏感度要求较高，因此要求车辆与车辆间要采用直接进行通信的模式。

1 问题描述

1.1 安全信息分类

任何一种安全应用都要求车辆间信息的交互。将这些消息分为两类:心跳安全消息(Heartbeat Safety Message，HSM)和紧急报警安全消息(Emergency Alarm Safety Message，EASM)。这两类消息对提升道路安全方面起着不同的作用，因此它们所采用的消息分发机制也不同。HSM从其名字中可以看出采用的是一种周期性消息发送机制，主要用于通知车辆状态信息(Vehicle Status Information，VSI)，如车辆位置、行驶速度、行驶方向、加速度等，可以避免近距离的车辆车道变更、紧急刹车、错误的左右转弯等带来的危险，同时HSM也用辅助路由寻径。紧急报警安全消息则用于已发生紧急事件的通报如:道路上特定路段上的交通事故、冰面、道路塌方等。从事故发生的时效性来看，通过HSM的发送可以在近距离事故发生前避免，而EASM是在交通事故发生后通知更多的其他车辆来避免事故的进一步恶化和扩大。EASM是对已有事故的反应，因此其关键是在数据传输方面有着更高的优先级。HSM和EASM相互协同，共同提升道路的安全性，文中对HSM及其发送频率进行探讨，为表述简单，文中所指的安全消息均指心跳安全消息。

1.2 安全水平分析

假设当车辆及时、正确地接收到安全消息后，驾驶员或者安全应用系统能够采取正确措施避免事故的发生，从而达到安全的目的。从安全应用的角度考虑，应当关注的是系统的安全水平(Safety Performance Level，SPL)，即能否通过获得安全消息避免事故的可能性。之前很多文章中对都单跳周期性信息的传输可靠性问题进行了探究［9－11］，从多方面不同的场景中对数据传输率进行了分析，但并没有探讨数据传输率和心跳消息发送频率对安全水平的影响，文中对两者的影响进行分析。

在实际应用中，安全应用的QoS要求和通信层面的QoS有一定区别，下面从宏观的角度将对安全性能和数据传输率之间的关系进行讨论。EASM和HSM的传输对安全的影响不一样，因为丢失一个EASM可能会导致事故，但对HSM来说，它是对先前车辆状态信息的更新，即使丢失一个，仍然可以根据上次的状态信息推测出下一时刻的车辆大致的状态情况。只要能接收到新的HSM，即使丢失一些之前的状态信息也不会影响安全性能。另外，接收方可以根据以前的状态信息建立模型来推测当前信息，作为信息丢失的一种补偿。在进行理论分析后，下面将以交通理论模型中的Free－low阶段中车辆行驶时基于心跳消息的安全应用性能进行分析。

2 模型分析

2.1 场景描述

为说明研究场景，首先引入交通流理论(Traffic Flow Theories，TFT)［12－13］。其主要探讨 3 个参数之间的关系:车辆密度(Vehicle Density)、流量(Flow)和车速(Speed)。流量f代表单位时间通过观测者的车辆数目;车辆密度k代表单位距离上的车辆数目;车速v是车辆单位时间内通过的距离。通常情况下，交通流不统一，会随着时间和空间的变化而变化，因此讨论的只是平均值或者随机变量的样本值［13］。3个变量平均值之间的关系由以下基础交通流关系表示［12］

图1反应了典型的流量密度关系，从图中可以看出当道路上没有车时车流量为0，达到最大车辆密度时即造成交通拥堵，车辆停止前进，当车辆密度超过一定界限时，交通开始拥堵。

图1 交通理论流量密度关系

研究高速公路车辆行驶情况时，路上车辆交通可分为两个不同阶段，当车辆密度低时，车辆行驶速度可以非常快。这种状态一直持续到车辆密度增加到一定程度，也就是所谓的临界交通密度k'。这一阶段叫做自由行驶交通阶段(Free－flow Traffic)，如图1左侧线段所示阶段。当车辆密度超过k'后，一些车辆就要控制它们的车速来确保安全行驶距离。这一阶段被称为强制车流(也被称为交通拥挤阶段，Congested Traffic)，如图1右侧线段所示。此时，如果车辆密度再增加，交通就会陷入阻塞状态，在最糟糕的情况下车辆会完全的停止。在交通理论中每个阶段都有不同的处理方式。从通信的角度看，在自由行驶阶段，维持连通性和多跳路径确立方面是具有挑战性的［8］。然而，在车辆密度大的强制车流的情况下，共享的介质访问方式和避免冲突方面则需要更好的技术来解决。文中只考虑Free－flow阶段，即图1中的左侧线段表示的阶段。

2.2 模型假设

文中考虑在车辆密度较小的情况下，即Free－flow阶段。文献［15～17］对稀疏场景下车辆通信连通性的问题进行了探讨，提出了相应的连通性维持策略，假设在其研究的基础上，考虑在整个移动过程中车辆密度足以满足维持节点之间的连通性。为便于计算，假设车辆速度恒定不变。值得强调的是虽然假设车速恒定不变，但也不能避免交通事故的发生，因此安全消息的传输在此类背景下也有着重要的意义。网络中的节点可以通过一定的手段侦测到网络的负载情况，各个节点正确接收数据包是相互独立的。在该场景中整个网络的负载假设是不会超过门限值造成网络拥塞的情况，在车辆密度稀疏的情况下，采用侦听网络负载和功率控制策略是可以实现这种状态的［14］)。数据传输率可以采用式(2)进行求解，即一个周期内接收数据包的数目与发送数据包数目之比

根据上述安全水平分析，安全水平可以用一个安全周期t内至少接收到一个心跳消息的概率来表示

根据上述假设各个数据包丢失的概率是相互独立的，得出数据包全部丢失的概率

将式(4)代入式(3)得

因此在安全周期t，心跳安全消息发送频率f下的安全水平可以表示为

表1 模型参数

2.3 仿真分析

从式中可以看出，在假设数据传输率不变的情况下，安全水平随着tf的增大而增大，在确定的安全应用中安全周期是固定的，因此可以考虑的参数只有心跳消息频率f。为便于仿真，将tf作为整体的参数值进行设置考虑。仿真综合考虑了Psafety和Ptransmission相等的特殊情况，然后再进行3组可能的数值下的仿真，即tf分别为1，2，3，4。仿真结果如图2所示。

图2 安全水平分析

(1)安全水平高于数据传输率。从曲线中可以看出，在给定数据传输率的情况下，安全概率均高于数据传输率。验证了基于心跳安全消息的应用中，只要在一个周期内至少成功接收到一个心跳消息即可保证安全性。

(2)在不超过网络负载造成网络拥塞的情况下，Free－flow阶段可以尽可能地提高心跳消息的发送频率。根据假设，在t不变的情况下，相同数据传输率下，较大的f可以获得更高安全概率。

(3)高数据传输率可以提供更好的安全性保证。仿真结果显示，安全概率是数据传输率的单调增函数。从这个层面可以反映出，基于VANET的安全应用的重点集中在如何提高数据的传输率上。

在实际应用中，对式(6)需要给出特定的t和f两个参数，以确定具体的安全性能，为确保道路上整体上的安全性能，应给出安全性能的下限，Pthreshold，使所有车辆都满足Psafety≥Pthreshold。

3 结束语

对基于心跳消息的安全应用性能进行了分析，考虑了单跳数据传输率和心跳消息发送频率两方面因素，建立数学模型并给出了仿真分析。仿真中的参数值仅用于理论分析，具体的安全周期和频率值的设定将用真实的道路场景和VANET相应通信协议来验证。文中只考虑了 Free－low阶段的情况，今后将结合Congestion Traffic场景进行分析，即根据道路交通状况，动态调节心跳消息的发送频率，以更好的提高安全水平。

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