车载自组织网络激励机制研究

周永，岳志鹏（西华大学计算机与软件工程学院，成都　610039）

车载自组织网络激励机制研究

周永，岳志鹏
（西华大学计算机与软件工程学院，成都610039）

0　引言

社会经济的迅速发展，使得人们的生活水平不断提高，在城市交通领域，由于近几年车辆数量的大量增加，造成交通安全事故不断上升，为有效减少交通安全事故，保证人们安全出行，近几年兴起的以安全应用通信为主旨的车载自组织网络受到了各界人士的重点关注。尽管到目前为止车载自组织网络被大量的学者所研究，并且有很多的成果问世，例如适用于车辆网络的路由协议、安全应用等。但是，这些研究成果都有一个前提条件，那就是他们假设车载自组织网络之间的车辆节点都是在无私的接收和转发数据。然而，车载自组织网络中的各个节点不是属于相同的个人，也不是属于同一个组织，每个用户会根据自身需求来尽可能节省自身的资源，即自私性。而且车辆节点会在自身利益的驱动下，会表现出尽量不去帮助需要多跳才能完成数据转发的车辆节点，因为那样会占用其自身的资源，如带宽资源、计算存储资源等。假如，大量的车辆节点都不去转发数据，那么车辆节点就只能通过周围一跳的其它节点或者路边单元来完成数据的转发那是不太现实的，那样就不能够实时的获取到周围情况，而且还不能访问远处的车辆，最终形成的整个网络都是分离的，然而，在实际情况下，这样的网络是不存在且没有任何意义的，更不用去分析它的性能。因此，车辆相互之间的合作问题就成了关键问题，也是本文最终要解决的问题。

1　激励机制算法设计

1.1车辆节点的转发能力

（1）车辆节点合作概率

车辆节点的合作概率指的是当车辆节点处于合作状态时的转发概率。为了能更好地体现出车辆当前的转发能力，车辆间的合作问题需要以车辆节点过去的行为表现为依据，充分结合节点的历史信息来解决。

设车辆节点的历史活跃指数集合为Hn={H1，H2，…，Hi，…，Hn}，车辆的合作概率为Ci，则车辆节点的合作概率公式如公式（1）所示。

（2）车辆节点的转发能力

在设计车辆节点的转发能力时，将活跃指数历史归零次数考虑在内，根据每个车辆节点都是理性的，且对自己发布出来的消息不存在欺骗的情况下，若节点的历史归零次数越多，即被惩罚的次数越多，则该车辆节点的转发能力会更弱，由此本文设计出了结合节点的合作概率和活跃度归零次数的转发能力公式。

设活跃指数归零次数为k，车辆节点的转发能力为pi，如公式（2）所示。

其中，RSSI为节点的信号强度。

将公式（1）代入（2）得：

通过公式（3），将车辆节点的主观转发概率和实际的信号强度结合起来，共同决定车辆节点的实际转发能力，这样既能考虑到节点的主观转发概率，又能考虑到车辆节点的实际转发能力。

1.2惩罚时间

在车载网络中，当车辆节点的活跃指数为零时，车辆节点就进入到惩罚状态。为了有效地激励自私节点，使其积极地参与网络协作，在惩罚状态下，车辆节点是不能够获取到其他节点的资源和服务的，除此之外，这类车辆节点必须无偿的为其他节点提供自身资源服务。这里说的无偿指的是为其他节点转发数据信息时，其本身的活跃指数仍然为零，保持不变，直到惩罚时间的结束。

在设计惩罚时间长度的时候应该将车辆节点的历史行为考虑在内。因此，本文采用的基于时间的惩罚机制的思想来源于二进制退避算法。二进制退避算法常用于解决网络冲突的问题，防止在已经产生冲突之后，根据已有的冲突次数计算等待时间来降低再次冲突的情况发生。同样如此，在设计基于时间的惩罚的机制时也必须考虑到同一个车辆节点再次变为自私节点的情况，针对同一节点多次变为自私节点，适当的延长其惩罚时间。因此，自私车辆节点的惩罚时间长度的公式如（4）所示。

其中，T0表示初始惩罚时间，k表示活跃度归零次数，T表示的是第k次的惩罚时间。

1.3激励机制方案

在选择下一跳车辆节点时，首先不仅要考虑到车辆节点的自私性，还要将节点的客观条件，例如通信链路质量等考虑在内。为了激励车辆节点参与转发数据包，每个车载单元都安装有计数器，计数器用于统计车辆节点的活跃指数H和活跃指数归零次数k，且初始值分别设置为H0>0，k=0。车辆在行驶过程中会周期性的发送信标，告知周围节点希望参与数据包的转发。如果某车辆发送信标超过一定时长λ，就将其对应的活跃指数递增，当车辆发送自己的数据包和接收自己的数据包时，其对应的活跃指数递减，当车辆实际参与数据包转发，其活跃指数也会增加。但是，如果车辆被选为下一跳而拒绝转发数据包时，其对应的活跃指数会直接被清零，根据前面提到的，当活跃指数为零时，这样的节点会被判定为自私节点，立即进入惩罚期。又由于节点不能谎报自身的信息，周围的节点通过其发送的信标可以知道这个节点为自私节点。

①激励机制算法实现步骤

设车辆节点S发送消息给车辆节点D，激励机制方案算法的具体实现步骤如下所示：

第一步，车辆周期性地向网络中的周边节点广播信标消息，消息中主要包含自己的ID信息，坐标位置，运行速度，驶往方向和活跃指数。同时，每辆车和路边单元都各自维护并周期性更新自己的邻居列表，车辆节点为了能周期性的获取到周边邻居车辆节点信息，车辆与车辆之间通过信标来传递消息，并在自己的邻居表里添加只有一跳的邻居的ID、活跃指数和坐标信息，最终获得周围网络拓扑。

第二步，当车辆S发送数据时，根据车辆节点S和D的地理位置来获取传输路径经过的路边单元位置信息和车辆D的位置信息，并加入到数据包头部，车辆S通过查找自己的邻居列表，选取驶往路径中路边单元方向且转发能力最强的邻居，将数据包传输给它。

第三步，收到数据包的车辆节点继续通过第二步将数据包发送出去直到数据包到达传输路径的路边单元或附近的车辆节点。当该跳路边单元有驶往下一跳路边单元的车辆节点时则转发到驶往下一跳路边单元的车辆节点，若没有，则直接发送到路边单元，等待驶往下一跳路边单元的车辆，若超时，则丢包，返回到第一步，否则转下一步。

第四步，当路边单元收到转发数据后，将自己的编号和在之前的路边单元编号从数据包头部的传输路径中去除后再转发出去。以此类推，当最后一个路边单元收到数据包后，路边单元会根据位置服务器获取当前目的节点所在位置，在这里主要是通过最近一次间隔更新的运行速度和行驶方向来预测出此时目标节点D的准确位置，继而将消息发送给它。

②车辆节点接收数据包流程

在引入了激励机制之后，车辆间的数据转发行为会变得比引入之前复杂，根据本文设定的规则，处于惩罚期的车辆节点不能够接收属于自己的节点，因此要考虑到节点的活跃指数。以下是本文激励机制算法下车辆节点接收数据包的流程图，如图1所示。

图1　接收流程图

从以上流程图可以看出，车辆节点在接收数据包时具体分了四种情况，首先根据数据包的从属来决定了数据包的不同处理。若数据包的目的节点是当前接收的车辆节点，则进一步要判断该车辆节点此刻是否处于惩罚期，因为在惩罚期内，根据前面提到的规定，这样的节点是不能够接收该数据包的。反之，则接收，并要使其活跃指数递减，因为接收自己的数据包，占用了其他节点的资源；若数据包最终要到达的车辆节点不是当前接收节点，当节点接收数据包后，如果不转发该数据包，则活跃指数清零并立即进入惩罚状态，反之，则更新活跃指数；当节点直接拒绝接收数据包时，则活跃指数也直接清零并进入惩罚期。

③车辆节点发送数据包流程

考虑到激励机制，车辆节点间发送数据包较引入激励机制之前也是更为复杂。因此，发送数据包也就不是简单地发送数据包，这里需要将发送进行细化，必须得考虑到发送是属于源节点发送，还是转发。详细的步骤如流程图2所示。

从图2中可以看出，根据判断当前节点是否是数据包的源节点，将发送流程分为直接发送和转发。如果是直接发送，即当前节点发出自身的消息时，需要判断该车辆节点是否处于惩罚期，若处于惩罚期，则惩罚期的节点是不能够发送自己的消息的。若不是处于惩罚状态，根据邻居列表获取转发能力最强的车辆节点作为下一跳节点，然后发出数据包，同时递减活跃指数。如果是转发消息，即当前节点是消息发送中的一个中继节点时，若节点没有转发消息，则活跃指数清零；若节点转发了数据信息，则和直接发送流程相似。只是，在最后需要判断该节点状态，如果该节点没有处于惩罚期，则需要使其活跃指数递增，反之，则不需要更新活跃指数，因为处于惩罚状态的车辆节点必须无偿的为其他车辆节点提供服务，直到惩罚期结束为止。

图2　发送流程图

2　性能分析

2.1吞吐比例分析

图3　吞吐比率

图4　吞吐比率

为了定向的研究车辆节点转发概率同吞吐比率之间的关系，下面从有激励机制情况和没激励机制情况来分析吞吐比率。

假设中继车辆节点的转发概率pi相同，转发概率下降的梯度Δ的值相同。下面分别给出了相邻节点吞吐比率与转发概率在元组（m，r，n）影响下的关系。其中，r为自私影响度、n为中继节点数和m为通信链路质量。

当r、n固定时，m值不同时，在有无激励机制条件下吞吐比率变化图，如图3所示。

当m、n固定时，r值不同时，在有无激励机制条件下吞吐比率的吞吐比率变化图，如图4所示。

图5　吞吐比率

当m、r固定时，n值不同时，在有无激励机制条件下吞吐比率的实验数据和吞吐比率变化图，如图5所示。

根据图3，图4，图5，详细分析了m、r、n三种因素分别在有无激励机制情况下对吞吐比率的影响，从以上分析结果可以得出，在有激励机制条件下的吞吐比率明显高于无激励机制时的吞吐比率，说明本文设计的激励机制方案能够起到激励机制的效果。

2.2时延分析

图6　时延比值

图7　时延比值

时延是研究无线网络的重要指标之一，分析时延性能是判断方案设计是否可行的重要方面，尤其是在车载自组织网络中，对时延的指标相对较高。因此，下文给出了时延在本文激励机制方案下和无激励机制条件下的具体分析。

假设中继车辆节点的转发概率pi相同，Δ的值相同，下面分别给出了相邻节点的时延比值与成功传输概率在元组（m，r，n）影响下的关系。

当m，r固定时，n不同时，分别给出了同等条件下有激励机制时的时延与没有激励机制时时延的比值随着转发概率的关系图，如图6所示。

当r，n固定时，m不同时，分别给出了同等条件下有激励机制时的时延与没有激励机制时时延的比值随着转发概率的关系图，如图7所示。

当m，n固定时，r不同时，分别给出了同等条件下有无激励机制时时延的比值随着转发概率的实验结果数据和关系图，如图8所示。

根据图6，图7，图8，详细分析了m、r、n三种因素分别在有无激励机制情况下对时延的影响，从整体看来，无论如何，在同样条件下，在有激励机制条件下的时延肯定要比没有激励机制条件下的时延要低，说明本文设计的激励机制方案能够起到激励机制的效果。

图8　时延比值

3　结语

本文针对车载自组织网络中的车辆节点因主观表达出的自私性而不愿意积极的参与网络协作，使得影响其他车辆节点也表现出自私行为，最终导致网络性能严重下降的问题。本文提出了基于节点活跃指数的激励机制，该激励机制简化了自私节点的检测行为，当活跃指数为0时即可判定节点为自私节点，并立即进入惩罚状态。同时采用了网络中检测冲突的退避算法思想设计出了基于时间的惩罚机制，将节点的活跃指数归零次数考虑在内，用来计算惩罚的时间长度。通过对性能指标的理论分析和实验可以知道，本文设计的激励机制能够真正地对网络中的自私节点起到激励的作用，能够有效降低时延，提高吞吐比率。最终得出了本文设计的激励机制方案能够起到激励机制的效果。

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Vehicular Ad Hoc Network;Node Active Index;Incentive Mechanisms;Selfish Node

Research on the Incentive Mechanism of Vehicular Ad Hoc Network

ZHOU Yong，YUE Zhi-peng
（School of Computer and Software Engineering，Xihua University，Chengdu 610039）

1007-1423（2016）07-0047-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.07.011

周永（1989-），男，四川广安人，研究生，研究方向为计算机技术

2016-01-19

2016-02-19

车载自组织网络以车辆为基本信息单元，由于车辆节点属于不同的私人用户或者不同的组织，车辆会因主观因素表现出自私性，导致网络中大量的数据包不能到达目的地，由此给网络性能带来很大影响。为解决车辆节点间的合作问题，提出一种基于节点活跃度的激励机制，并通过建立吞吐率和时延模型进行性能分析，能够真正地对网络中的自私节点起到激励的作用，有效降低时延，提高吞吐比率。

车载自组织网络；节点活跃度；激励机制；自私节点

岳志鹏（1990-），男，四川江油人，研究生，研究方向为计算机网络

Vehicular Ad Hoc network takes vehicle as the basic information unit,however,the vehicle nodes in vehicular networks belong to private different users or different organizations,therefore,the vehicle will show selfish out of subjective factor,resulting in network large amounts of packets which cannot arrive at the destination,thus the network performance brought great adverse influence.In order to solve the problem of vehicle cooperation between nodes,proposes a method based on node active index incentive mechanism,and makes perfor-mance analysis through the establishment of throughput and delay model,which haves the real incentive effect on the network of selfish nodes,effectively reduces the delay and increasing the throughput ratio.