唐雨龙,傅 明
(长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙 410004)
考虑生存时间的DSRC自适应退避算法
唐雨龙,傅 明
(长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙 410004)
在车辆节点高速移动的专用短程通信(DSRC)网络中易出现拓扑结构频繁变化和信道访问不公平等现象。针对该问题,在媒体访问控制层中,提出一种考虑信道生存时间的 DSRC退避算法。该算法利用车辆节点间位置及速度的相互关系动态调整节点的竞争窗口,实现信道的有序竞争。实验结果表明,与传统的二进制指数退避算法相比,该算法在改善信道访问公平性及优化网络性能方面有较好的表现。
专用短程通信;车载网络;IEEE802.11p协议;信道访问公平性;退避算法
DO I:10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.023
专用短程通信(Dedicate Short Range Communication,DSRC)是一种专门用于车载网络通信的新兴技术,也是未来智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)发展的关键技术。DSRC主要由车载设备(On-board Unit,OBU)、路侧设备(Road-side Unit,RSU)构成,具有实时性强、区域分割等特点[1]。DSRC已经广泛运用在不停车收费、车辆行驶安全、信息服务等领域,并且在车辆识别、驾驶员识别、路网与车辆之间信息交互等方面具备很大优势[2]。
车载通信包括车-车(Vehicle to Vehicle,V2V)、车-路(Vehicle to Infrastructure,V2I)2种方式,广义上的车-路通信是包含这2种类型的通信。在车-路通信中,DSRC中的车辆节点并不是固定或者完全随机地运动,而是具有方向性、一定的规律性、网络拓扑结构快速变化等特点,这就为网络设计带来了较多的考虑因素和困难。
IEEE 802.11p协议是DSRC在MAC层和物理层的关键技术,该协议在IEEE 802.11标准的基础上对连接建立的速度、切换频率作出了优化和增强,使其能适应车-车、车-路的通信环境,满足在高速移动环境下的通信需求,符合智能交通系统的应用的标准[3]。IEEE 802.11p协议在MAC层采用的是分布式协调功能(Distribution Coordinate Function,DCF)访问机制,该机制的核心就是二进制指数退避(Binary Exponential Backoff,BEB)算法。BEB算法
虽实现简单,且已广泛应用,但其存在的问题也比较明显,在不同的通信场景下,BEB算法都不能有效保证节点公平地访问信道。该问题在节点高速移动、网络拓扑结构频繁变化、链路稳定性较差的DSRC网络中更为突出,从而容易导致丢包率增加,通信不公平等问题。为此,本文提出一种考虑生存时间的DSRC自适应退避算法。
许多因素对MAC协议的工作性能有重要影响,如节点数量、数据传输方式和类型、退避机制、节点的信号范围等。而在DSRC网络中,节点的移动特性如速度、方向、位置等也是不可忽视的方面,因此,用于DSRC的MAC协议应当针对网络节点的特征而提供有效的服务。目前,关于优化和改进传统退避算法的研究有很多,但针对车-路通信中节点的移动特性而言,还有进一步研究的空间。
分析IEEE 802.11p协议的特点[4]可以发现,在DSRC网络中竞争窗口值的大小关系到能否满足节点的数据传输需求,经过优化退避机制的M AC层协议对于提高网络吞吐量、公平性以及降低网络负载等方面有重要影响。IEEE 802.11p协议通过载波侦听多路访问(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)的方式,控制各节点的信道访问。在网络负载较高、信道较忙的情况下,该协议采用的BEB算法有可能导致某些节点长时间得不到信道的访问机会。
文献[2]通过模拟仿真指出,在采用IEEE 802.11p协议的网络中,在节点密度高,移动速度快的场景下,传输时延、丢包率等性能会严重下降;文献[5]通过仿真分析说明了车辆节点移动速度对MAC层信道访问有显著影响,指出了该协议在性能上的不足,即在数据传输量较大时,无法保证对时延敏感的信息进行及时传输;文献[6]提出了一种结合时分多址的机制,在该机制中,根据交通密度动态改变控制信道(Control Channel,CCH)和服务信道(Service Channel,SCH)的间隔,以期优化资源分配利用减少冲突,但该机制缺陷在于其前提是每个节点需要知道当前的网络中的车辆密度;文献[7]提出一种优化资源分配来改进信道访问公平性的方法,然而该方法是着重解决能量效率问题并不适用于车载网络;文献[8]对IEEE 802.11p协议的控制信道进行了分析和改进,但只在节点内部优化了其优先级机制,并没有考虑到节点之间的竞争;文献[9]指出在V 2I模式下,同一个RSU范围内不同速度不同数据率的车辆会影响其他车辆的通信,并提出了一种基于速度的按比例分配资源的优化方法,但未考虑车辆所处位置造成的差异性;文献[10]提出根据服务优先级别不同而选择不同的退避算法,实现多优先级业务区分服务,然而当无线网络中没有高优先级业务时,低优先级业务仍需等待较长的退避时间,造成了信道资源的浪费;文献[11]提出了一种基于相对速度的自适应退避算法,对IEEE 802.11p协议做了针对性的优化,但该算法在应用中还存在一些问题,今后将对此进行分析,并提出新的机制。
综上所述,当前关于退避算法的研究工作虽然很多。但针对DSRC网络中节点的移动特征而作出相应改进的成果还比较少,因此,IEEE802.11p协议在这一点上还有进一步优化和改进的需要。
文献[12]描述了因车载通信中不同节点的速度差异而导致的公平性问题,而这个问题在DSRC所采用的IEEE802.11p协议中仍然没有解决。以V 2I模式为例,如图1所示,车辆节点A,B同时进入RSU的信号范围内(虚线圆圈所示),其中,节点A的速度V1大于节点B的速度V2,显然,车辆A将先于车辆B驶出RSU的通信范围,这就意味着车辆A与RSU可用的通信时间(即生存时间)少于 B,按照传统的退避机制,A,B节点若拥有与其移动性无关的信道访问概率,那么在同样距离内节点A所拥有与RSU通信的生存时间小于节点B,即节点A获得信道使用的总次数将低于节点 B,这种差距在相对速度较大的时候尤其明显。这就是速度差异而导致的节点信道访问不公平性,而这种不公平性在V2V模式下同样存在。
图1 V2I模式示意图
由前文的分析可知,拥有较少生存时间的节点应当具有较大的信道访问机会,反之亦然。因此,用于车载网络的MAC层协议应当考虑节点不同的移动特征来提供有区别的信道访问服务。本文算法正是为解决这个问题而提出的。
文献[11]在V 2V模式下提出了基于相对速度
的自适应退避算法(Relative Speed-based Selfadaptive Backoff Algorithm,RSBA),旨在优化和改进车辆节点的速度差异而产生的信道访问不公平的现象。但是该算法还存在一些问题:考虑这样一种很容易出现的情况,如图2所示,节点A,B,C均为行驶中的车辆,A与B在C的通信范围内,Vc<Va<Vb,但是A将先于B驶出C的通信范围,若仅参考相对速度,那么节点A获得信道访问的概率就会低于节点 B,这也是不公平的。此外,该算法只适用于V2V模式,并且只记录同向车道上节点数据,从而无法解决双向车道之间的信道竞争公平性问题。
图2 V2V模式示意图
BEB算法是DCF中的基本退避算法,第i+1次发送数据时用公式表示为:
其中,Cw是竞争窗口;Cwmin是最小竞争窗口;Cwmax是最大竞争窗口。当节点发送数据成功时,竞争窗口Cw值置为最小值Cwmin,发生冲突时,则以指数增加的方式,直到达到最大值 Cwmax。前面的分析已经指出,BEB算法不能很好保证信道访问的公平性,尤其是针对移动场景。
为优化和改进DSRC环境中的信道访问公平性问题,在分析了车辆节点的移动特性后,提出一种同时适用于V2V和V2I这2种模式的退避算法(Life Time Backoff Algorithm,LTBA)。
LTBA算法是基于车辆当前行驶速度和下一跳节点的距离直接影响通信的生存时间这一思想而提出的,生存时间越少则应当拥有更高的优先权。算法中每个节点根据自身的当前速度和下一跳节点的距离及速度,计算在该信号范围内的生存时间,以此调整竞争窗口值,改进传统退避算法从而达到提高公平性和优化网络性能的目的。节点通信采用无线自组网的形式进行数据传输,根据生存时间,动态调整竞争窗口以区分信道接入的优先级。各车辆节点通过车载设备(如GPS终端等)获取自身速度和位置等参数,并周期广播该信息,动态维护一跳邻居节点的信息表。
算法的基本思想是:节点第 i+1次竞争窗口的值与第 i次是否成功无关。设通信设备的信号的传输距离为 L,则车辆节点的当前生存时间为ti=(L±D)/ΔV,其中,ΔV表示节点与下一跳通信节点的相对速度;D为2个节点的距离;正负号表示前后的位置。生存时间的大小能够直接反映出各个车辆节点在该信号范围内所拥有的通信时间,从而以此为依据调整各节点的信道接入的优先级。该算法避免了采用RSBA算法[11]而可能产生的问题,并且能同时适用于V2I和V 2V 2种模式下的通信。
LTBA算法的竞争窗口计算公式如下:
其中,α是影响因子,用于调整生存时间对竞争窗口的影响程度,其取值与实验参数及相邻节点运动情况有关,当相邻节点同方向移动时 0<α<1,反之α≥1。
算法的基本流程为:
(1)准备发送数据;
(2)获取自身的位置及速度;
(3)查找邻居表中下一跳节点的速度和位置;
(4)计算生存时间ti;
(5)计算竞争窗口Cwi;
(6)选择并等待退避时间结束;
(7)发送数据;
(8)若发生冲突,回到步骤(2),发送成功则继续步骤(9);
(9)若还有数据发送,回到步骤(2),否则结束。
采用NS2作为仿真平台比较和评价BEB,RSBA和本文提出的LTBA算法的性能。NS2是一个源代码公开、免费的网络模拟软件,包含的模块涉及到网络的各个层面。节点的运动模型由VANETMobisim产生,该软件是CanuMobiSim的一个扩展,也是一种广泛应用的移动模型软件,并且支持车辆驾驶的超车、减速等实际行为特征。CanuMobiSim是基于JAVA语言开发的移动网络仿真软件,可以产生不同格式的运动文件,而且能够支持各种网络仿真平台,如NS2,GloMoSim等。
模拟场景为5 km长的双向四车道高速公路,每个车道宽为5 m,车辆最小速度为60 km/h,最大速度为120 km/h,车辆节点均设置相同的MAC层参数,所有节点通信距离为250 m,每个数据包的大小为1 KB,仿真时间100 s。在仿真开始之后,车辆节
点即开始随机产生并发送消息。在不同节点数量的情况下,对IEEE 802.11p协议默认的BEB算法、RSBA算法、本文算法进行了比较。
图3、图4比较了3种算法的丢包率和端到端平均时延,LTBA相比另外2种算法在节点数量增加时,丢包率明显减少,且平均时延也有所降低,即链路稳定情况有较好的改善。在车辆节点较少时,网络丢包率较低、时延变化缓慢是因为信道竞争较少,隐藏终端的问题也不明显。随着节点数增加,信道访问的竞争开始增多导致丢包率增加、时延增大。而当节点增加到适当区间时,丢包率变化比较稳定,这是因为节点的适当增加,数据传输更容易找到下一跳节点。当节点数目较多时,由于范围内信道访问竞争激烈,由冲突导致丢包的概率也就会相应增加。
图3 丢包率对比
图4 端到端平均时延对比
图5 公平性指数比较
图6比较了3种算法中平均吞吐量随节点数变化的情况,可以看出,由于公平性的改进,丢包率减少,网络的性能有较好改善。
图6 吞吐量比较
以上实验结果表明,考虑生存时间的退避算法LTBA能较好地提高DSRC中节点访问信道的公平性,减少节点的信道访问冲突,降低网络丢包率,提高吞吐量和链路稳定度。
DSRC网络中的节点大部分是高速移动的,这就意味着网络拓扑结构会频繁变化,导致链路不稳定、通信不公平等问题,因此,优化和改进 V2V,V2I中协议的性能成为近年来备受关注的研究热点。本文分析了DSRC网络的特点和传统退避机制的不足,提出一种考虑生存时间的退避算法。该算法通过计算与下一跳节点的可用通信时间来分配信道访问的优先级进而降低信道竞争程度,并兼容V2I和V 2V 2种通信模式。仿真结果表明,该算法能达到优化网络性能的目的,具有较好的易实现性和扩展性。下一步工作将综合考虑更多与移动性相关的参数,进一步探讨和研究该算法在真实环境中的应用。
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编辑 刘
冰
Adaptive Backoff Algorithm for DSRC Considering Survival Tim e
TANG Yulong,FU Ming
(College of Computer and Communication Engineering,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410004,China)
In Dedicated Short Range Communication(DSRC)network,it has the phenomenon that the topology changes frequently and channel access has unfairness.Am ing at the problem,a backoff algorithm for DSRC considering survival time is proposed in the media access control layer.This algorithm adjusts the congestion window of nodes by the relationships of position and velocity of vehicles,and makes the com petition of channel access reasonable.Experimental results show that compared with the traditional binary index Backoff algorithm,this algorithm has better performance in channel access fairness and network optimization.
Dedicate Short Range Communication(DSRC);vehicular network;IEEE 802.11p protocol;channel access fairness;backoff algorithm
唐雨龙,傅 明.考虑生存时间的DSRC自适应退避算法[J].计算机工程,2015,41(10):121-125.
英文引用格式:Tang Yulong,Fu Ming.Adaptive Backoff Algorithm for DSRC Considering Survival Time[J].Computer Engineering,2015,41(10):121-125.
1000-3428(2015)10-0121-05
A
TP391
国家自然科学基金资助项目(61303043)。
唐雨龙(1988-),男,硕士研究生,主研方向:无线传感器网络,物联网;傅 明,教授、博士。
2014-10-29
2014-12-02E-m ail:281422477@qq.com