车载自组织网络交通特性建模与仿真

王江卫，党建武

车载自组织网络交通特性建模与仿真

王江卫，党建武

车载自组织网络是一种自组织、结构开放的车辆间通信网络，它能满足车联网发展的需求。根据车载自组织网络环境下车辆交互通信模式，采用元胞自动机方法对车载自组织网络中交通行为进行建模分析，仿真得到了时走时停的交通波现象，并进行定量与定性分析。研究了车载自组织环境下交通流的复杂特性，从而为后期车联网交通系统的运营与管理提供科学的理论依据。

车载自组织网；交通;元胞自动机;仿真

0 引言

车载自组织网络（Vehicular Ad-Hoc Networks，VANET）是一种自组织、结构开放的车辆间通信网络。随着无线通信技术的迅速发展，越来越多的汽车制造商为汽车安装了智能计算和无线通信设备以及车载传感器和 GPS 系统，用于部署大规模的车载网络，以提供安全、有效、方便的驾驶。基于 VANET 及相关技术（如传感器技术、智能处理技术等），可以实现对车辆运行状态和交通状况的全面感知，进而实现车辆主动安全、智能交通管理、车载娱乐等应用[1]。此外，VANET 部署方便、费用低廉、结构开放，利用它可以实现事故告警、辅助驾驶、道路交通、信息查询、应急救援等。国内已有众多学者对 VANET 进行了研究，VANET 是近年来智能交通研究的热点问题[2-7]，但目前对车与车网络可靠性、通信协议研究较多，关于车载自组织网络里交通特性研究较少。

本文 运用微观 交 通流研究 工 具元胞自 动机(Cellular Automata，CA )理论对 VANET 多车交互通信行驶场景进行了建模研究，建立了 VANET 环境下车辆交互行驶动力学模型，分析了 VANET 场景下交通特性化，并进行了定量定性分析。

1 车载自组织网络介绍

车载自组织网络是一种特殊的移动自组织网络，以配备了无线互连接口设备的车辆为节点。车载网络是一种融合了车辆与车辆之间直接互连、间接互连以及车辆与路边固定设施互连的混合体系结构的网络。车载网络的整体框图如图1所示：

VANET 通过车与车、车与路边基站相互通信来构成统一的无线通信网络。通过专用短程通信技术(Dedicated ShortRange Communications，DSRC)，DSRC 技术可以实现在特定小区域内对高速运动下的移动目标的识别和双向通信，例如车辆的“车-路”、“车-车”双向通信，实时传输图像、语音和数据信息，将车辆和道路有机连接。车载自组织网是基于 IEEE802.11p 无线局域网标准的，IEEE 802.11p(wireless access in the vehicular environment, WAVE)是由 802.11 标准所扩充的通信协定，802.11p 主要用于车上用户与路边基站之间，汽车与汽车之间的通行[8]。

2 元胞自动机简介

元胞自动机（(Cellular Automata，CA）也称为细胞自动机、点格自动机或单元自动机等，是一种离散型自动机模型。元胞自动机是描述自然界复杂现象的简化数学模型，作为生命科学和计算机科学交叉的结果，CA一方面可以进行细致的数学分析，另外一方面可以表现出复杂的物理现象[9]。

定义一个元胞自动机是一个四元组{n，S，N，f}，其中:

①n 为元胞空间的维数;

②S 为元胞的有限状态集，S={s1，s2…sk}；

③N为离散空间Zn的矢量组成的v元组，即元胞的邻居，N={x1，x2，…，xv}，xi 是邻居元胞相对给定中心元胞的位置；如图2所示：

图2 元胞自动机常用邻居类型

元胞是元胞自动机的最基本的组成部分，按定义，在元胞自动机演化规则是局部的，演化规则在局部时间空间范围内起作用，即一个元胞下一时刻的状态仅取决于其本身和它邻居元胞此时刻的状态。在元胞自动机模型中，时间和空间都是离散的，并且具有良好的并行性，可以很好的实现城市交通现象的仿真与模拟[10,11]。

3 基于 CA 的车载自组织网交通建模模和验证

3.1 VANET 环境下通信模型

VANET 环境下道路上的汽车高速移动，网络拓扑结构变化快，车辆与车辆之间通过车载无线设备通过 WiFi等其他短程通信 DSRC 技术与其他车辆实时通信，在前方车辆距离都比较远的情况下，驾驶员结合 DSRC 信息采取自由驾驶，并尽可能达到所容许的最大行驶速度。当车辆之间车头距比较近的情况下，车辆之间存在相互影响，此时驾驶员采取跟驰驾驶。VANET 下单车行为模型如图3所示：

图3 VANET 下单车行为模型

它涉及到的驾驶员行为和车辆间 DSRC 信息，DSRC 信息主要包含两部分一部分是车辆之间通信的速度与位置信息，该信息可以实现车辆之间的交互通信；另外，一部分为路边基站交通发布的路况信息，这类信息主要是为了给驾驶员提供交通状况查询，如道路交通拥堵情况、车辆密度、线路地理环境等信息。

VANET 下车辆与车辆交互通信，车辆与车辆相互作用，最终车辆的群体运动再现了路网中交通的实际情况，该系统是典型的复杂非线性系统。在车载自组织网交通建模过程中，如图4所示：

图4 车载自组织网交通建模过程

首先，根据车辆间 DSRC 信息和道旁 DSRC 信息，建立车辆的动力学运行规则，最终通过多车交互实现 VANET下道路交通的分析。

3.2 模型建立

复杂系统具有离散性、强耦合、多变量等特点，具有一种非秩序的非线性特点。元胞自动机作为复杂系统的研究工具已经在复杂系统建模等方法进行了广泛的应用[8]。在数学上，元胞自动机演化规则可以理解为根据当前元胞状态及其领域状态确定下一时刻元胞状态的动力学函数，或者可以称为系统状态转移函数，这些演化规则构造了一种简单的离散时空局部物理系统。本文将用元胞自动机理论应用车载自组网VANET，实现VANET 环境下交通行为进行建模与仿真。具体 VANET 环境下车辆运行规则如下：

上述规则中，规则(1)反映了 VANET 环境下驾驶员倾向于以尽可能大的车速行驶的特点；规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞；规则(3)引入随机慢化规则来体现车载自组织网 IEEE802.11p 无线局域网协议通信过程中，信道拥塞、通信端到端延时等因素对交通造成的减速，这样既可以反映随机行为，又可以反映减速过程中司机的过度反应行为。

3.3 仿真与分析

在定义车辆动力学交互规则后，下面进行 VANET 交通行为分析，在VANET 环境下，根据元胞自动机建模方法，首先将道路离散化，将长度为 L的道路划分为若干个离散的元胞，每个元胞在某个时刻或者为空或被一辆车占据。结合实际车辆物理长度每个元胞长度取 7.5m，系统模拟迭代演化的时间步为 1s，为了能够表示 VANET 车辆实际的物理速度，取车辆 i在 t时刻的状态由车辆本身的行驶速度 vi(t)表示，vi(t)∈[0，vmax]，其中 vmax 为车辆行驶的最大速度，例如 vmax =1，对应的实际速度为 27km/h，vmax =3，对应的实际速度为 81 km/h，vmax =5，对应的实际速度为135km/h，这样通过 CA 的车载自组织网交通行为仿真就具有实际的物理意义。

进行CA的车载自组织网交通行为仿真分析时，模型采用周期型边界元胞自动机模型。VANET 系统演化仿真时间为 103 时间步。下面进行仿真分析，取道路长度 L=7500m，被分成 1000 个元胞，车速取值范围是[0，vmax]，其中vmax=5，即 vmax=135km/h。系统仿真分析开始时，所有车辆随机的分布在公路上。根据交通流基本概念，在宏观角度来看，人工道路上行进的机动/非机动车辆都具有类似气体或液体的整体流动性，类似于流体力学的研究，交通流理论中最为关心的3个特征量为：流量、速度和密度。模拟中取仿真时间 T=1000，在 Visual S2008 中编程实现。仿真运行结果界面截图，如图5所示：

图5 VANET 环境下仿真运行界面图

图中数字表示道路上车辆的行驶速度，可以看出VANET 环境下大量车辆交互行驶，车辆有加速运动、也有停止的。

首先，仿真得到了不同初始化车辆密度条件下，VANET环境下车辆的不同时刻车辆在不同位置的时空轨迹图，如图6所示：

图6 VANET 环境下车辆时空轨迹图

图6显示了VANET交通流特性，其中图中时间轴为纵轴，方向从上向下，距离轴为横轴，方向从左向右，图中黑色的点表示在VANET环境下某一时刻道路上某位置有车占据，白色表示没有车辆占据，(a)图为 p=0.02，vmax=5，q=0.08条件下得到的时空演化轨迹图，p=0.02 说明此时道路上有20 辆车，交通密度很低；vmax=5，即 vmax=135km/h，此时车速较快；q=0.08 表明该条件下 VANET 通信网络状况较好，道旁 BTS 基站与车辆通信状况较好，(a)图中可以看出整个道路未出现拥塞现象，道路车辆之间的影响非常小，车辆行驶基本处于自由流状态，车辆行驶速度较快，相互制约作用较小。(b)图为 p=0.1，vmax=5，q=0.4 条件下得到的时空演化轨迹图，p=0.1 说明此时道路上有 100 辆车，交通密度很大，车辆之间的相互影响较大；q=0.4 表明该条件下VANET 通信网络状况较差，网络传输延时较大，信道拥塞严重，(b)图中可以看出大量黑色密集区，说明整个道路出现了大量车辆聚集导致了拥堵现象的发生，并产生了时走时停的交通波现象，道路车辆基本处于拥挤流状态，车辆行驶速度较慢，相互制约作用较大。

接着仿真得到了 VANET 环境下道路交通密度与车速、路网交通流量的关系，如图7、图8所示：

图7 VANET 环境下密度与速度关系图

图8 VANET 环境下密度与流量关系图

在图7中可以看出随着道路密度的增大，车速在不断的减小，在密度为 0.1 时，此时整个交通车速较快，平均车速为 4.676，此后速度开始逐步减小，当密度为 1 时，此时平均车速为0，说明此时道路已经出现了严重的交通拥堵。图8也验证了上述结论，可以看出在 VANET 环境下，随着交通密度的逐步增大，路网交通流量在逐渐下降，说明随着车辆数的增大，此时车辆间制约作用加剧，交通状况逐渐转向拥挤流，这一结论也符合实际交通状况。

4 结束语

本文使用元胞自动机方法为车载自组织网络交通行为进行了建模与仿真，根据 VANET 环境下车辆交互场景，建立了车辆交互式动力学规则，引入随机慢化概率表示VANET 通信网络对车辆运行的影响，并 VANET 框架下交通特性进行建模和验证，实现了车辆交互及 VANET 交通流特性的定量与定性分析。本文提出的方法可以实现对车联网环境下车辆运营管理有一定的借鉴意义。

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Modeling and Simulation of Traffic Characteristics of Vehicular Ad-hoc Network

Wang Jiangwei, Dang Jianwu
（1. School of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou730070, China; 2. School of Physics and Electronic Engineering, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China）

Vehicular ad-hoc network is a communication network of self-organization and opening structure, which meets the needs of the development of Internet of Vehicles. Modeling and analysis of traffic behavior is done based on the method of cellular automata. According to vehicle interactive communication under vehicular ad-hoc network environment, simulation results show the traffic wave phenomenon is stopping and going. It is analyzed in quantitative and qualitative ways. By researching on complex characteristics of Vehicular ad-hoc network transit traffic system by modeling and simulation，it can provide scientific theory for Internet of Vehicles transit Operation and management later.

TP391.9

A

1007-757X(2014)02-0012-04

2014.02.20)

新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（2012211A051）。

王江卫（1967-），女，兰州交通大学，博士研究生，研究方向：智能交通与信息系统，兰州，730070党建武（1963-），男，兰州交通大学，教授，博士生导师，研究方向：智能信息处理，兰州，730070