LTE？V2V中资源池的信道检测机制设计与优化

张刚 胡恒 陈婉

摘 要： 由于车车通信（V2V）在基于终端直通技术（D2D）实现时对可靠性和时延要求更加严格，D2D的无线资源分配需要重新设计，因此，对一种基于竞争的资源池资源分配方式进行讨论和改进。设计了一种在授权频段下的信道检测机制，通过对不同检测窗口的设计与分析，实现了车载终端（V?UE）通过信道检测，尽可能避免在选择资源池资源时发生资源碰撞导致信道质量下降。同时通过对时延要求不同的业务设定不同窗口，实现了对信道资源不同优先级的占用。通过系统级仿真，证明了该机制在提高信道质量的同时，能够实现对不同业务占用信道的时延差异。

关键词： V2V； 资源分配； 资源池； 信道檢测机制； 资源碰撞； 时延

中图分类号： TN929.5?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）07?0140?07

Design and optimization for channel detection mechanism

of resource pool in LTE?V2V

ZHANG Gang， HU Heng， CHEN Wan

（School of Communication and Information Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China）

Abstract： Since the vehicle?to?vehicle （V2V） communication based on device?to?device （D2D） communication technology has higher requirement for reliability and time delay， it is necessary to redesign the wireless resource allocation of D2D. A resource allocation mode based on competition is discussed and improved. A channel detection mechanism at authorized frequency band was designed. The different detection windows are designed and analyzed to realize the channel detection of vehicle?user equipment （V?UE）， and avoid the channel quality reduction caused by resource collision when the resource is selected in resource pool. The different windows are set for the time delay requirement according to different services to occupy the channel resource with different priorities. The result of system?level simulation shows that the mechanism can realize the time delay diffe?rence for channel occupation in different services while improving the channel quality.

Keywords： V2V； resource allocation； resource pool； channel detection mechanism； resource collision； time delay

0 引 言

V2V（Vehicle?to?Vehicle，V2V）通信被认为是实现智慧交通系统的重要技术，其优势在于能够提高车辆行驶安全性和交通效率，减小能量消耗，支持智能交通系统的新业务等[1]。然而实现V2V通信对时延和可靠性提出了更高的要求[2?5]。因此，3GPP立项研究车联网（Vehicle?to?Everything，V2X）标准化，并分别对车车通信、车路通信（Vehicle?to?Infrastructure，V2I）、车人通信（Vehicle?to?Pedestrian，V2P）进行标准制定。根据3GPP目前达成的共识，V2V技术将基于D2D（Device?to?Device，D2D）技术实现，并输出标准报告TR36.885[6]。在文献[6]中提出，为了满足V2V的时延和可靠性，需要对V2V的调度方式和资源分配进行重新设计。本文就对目前资源分配方式进行了研究并做出改进。

1 相关工作

目前，已有一些文献研究基于D2D的V2V的调度问题和资源分配方式。由于V2V的一个重要应用场景是紧急业务通信，比如急刹车、前方有事故等，所以优先考虑广播或组播的业务，且用户V?UE（Vehicle?User Equipment）是随时移动的，很有可能移动到基站覆盖范围之外或者边缘小区，根据文献[7]对D2D场景的标准制定，V2V更适合D2D中communication过程的Mode2方式进行资源分配（discovery过程不适合广播和组播业务[7]），也就是给V?UE半静态或者预配置资源池的资源分配方式。

V2V资源池分配示意图如图1所示，车辆[k]和[k]分别通过信道[Gk]和[G′k]将信道状态信息传给基站，基站根据所有车辆的信息进行调度分析，再通过信道[Hk]和[H′k]给其覆盖范围内的车辆分配一个预配置或半静态分配的资源池。当车辆有业务发生时，在这个资源池中自主选择资源，并且通过调度任务（Scheduling Allocation，SA）的方式告知周围的用户。图2是该方式的一种资源池内的结构[8]。V?UE通过SA告知周围用户自己选择的资源，其他用户则会结合资源池和接收到的SA信息分析出空闲资源，再自主选择资源占用。

然而，V?UE在资源池中选择资源不可避免地会出现冲突。图3以V?UE在一个周期内占用两组连续4个RB为例，有两种情况会出现无法检测到对方的SA信息：一种情况是，如果两个V?UE同时需要分析其他V?UE的SA并进行资源选择发送SA信息时，则不会收到对方的SA信息，出现SA信息缺失；另一种情况是，如果由于链路衰落等原因导致其他V?UE的SA信息解调失败，也会出现无法检测到对方的SA信息。这样，由于无法成功接收到其他V?UE的SA信息，两个V?UE则可能选择相同的资源，出现资源碰撞。

为了解决此问题，文献[9]提出可以用冲突检测的方式避免资源碰撞。如图4所示，在V?UE发送信息前，可以进行冲突检测。V?UE0检测到空闲并占用，當V?UE1检测时，由于V?UE0已经占用，检测到信道忙，则V?UE1需重新在资源池中选择资源。

V2V通信对时延和可靠性要求高，并且对于不同业务和信息，时延和可靠性要求也不一样，而优先占用到信道的业务，其时延肯定会比检测到忙后再重新选择资源的业务的时延低。那么如何进行冲突检测，实现让高优先级的业务优先占用到资源，并且同等优先级的业务公平竞争资源，是一个亟待解决的问题，本文利用LBT技术，将三种不同方案作为检测窗口，对不同优先级竞争的问题进行研究和设计。

2.1 LAA信道检测机制

图5是LAA Cat 3的LBE方式的检测机制[10?11]。首先用CCA进行检测，时间长度为24 μs，如果检测成功则立即发送最大长度为13 ms的数据；如果检测为忙，则进入扩展的CCA检测过程（Extended CCA，ECCA），ECCA的检测时间单元为9 μs。首先，系统设定一个[q]值，[q]值从4，16，32，…中选择，然后在[1～q]值中随机取一个值为[N，]每检测到一个ECCA为闲，则[N]减1，直到[N]减为零时发送数据。

2.2 V2V信道检测设计与模型

与LAA不同，LTE?V2V是工作在授权频段的，根据V?UE的选择，V?UE会在SA信息所指示的资源块上开始进行信道检测并发送数据。也就是说，如果两个V?UE选择了同一资源，则会同时进行检测，24 μs的CCA过程很可能同时检测到闲并发送，这样则会产生资源碰撞。这样的检测在时域同步的LTE系统中无法解决资源碰撞问题，所以应该去掉CCA过程。

图6是本文设计的信道检测方式。首先，每个V?UE在一定范围内随机等待[n]个时间片（ECCA的时长[tslot]），例如，[n]从[1，10]中随机选出。然后直接进入ECCA状态。当满足条件时开始发送数据。

由于资源池中的资源由UE自行选择，所以超过一定范围的V?UE，当检测到干扰在门限值以下，可以复用资源。所以就会出现多个V?UE同时占用资源但没有达到门限值，而每多一个V?UE，对还没占用到V?UE的用户就会多一份干扰，因此，检测到信道空闲是一个概率性事件，且概率在随时变化。

为了实现让高优先级的业务优先占用资源，并且同等优先级的业务公平竞争到资源，重点研究ECCA所需满足的条件。本文主要讨论三种不同方案以及相对应的三种不同参数作为检测窗口，为了便于分析，分别做了数学建模，通过马尔科夫链进行状态分析，并分别讨论它们的性能。

2.2.1 信道检测方案一

首先类似LAA C3方案，用CW表示信道检测的窗口，从[0，CW-1]中随机选择一个数作为[W，]当检测到一个ECCA是空闲时，[W]减1，当[W]减到0时发送数据。其马尔科夫链模型如图7所示。

整个马尔科夫链可以概括为：

式中：CW是计数器的最大值；[p]为信道检测到空闲的概率；[PXY]是指从状态[Y]到状态[X]转化的概率；[ai]指计数器的值为[i]的状态；[T1]指缓冲中最近一个文件的状态。

2.2.2 信道检测方案二

用CW表示信道检测的窗口，当连续检测到CW次ECCA信道空闲时，发送数据，否则一直不发送数据。其马尔科夫链模型如图8所示。

整个马尔科夫链可以概括为：

式中：[aij]表示计数器的值为[i]时，已经连续检测到[j]次信道空闲的状态。

2.2.3 信道检测方案三

用CW表示信道检测的窗口，从[[0，CW-1]]中随机选择一个数[q，]并在[[0，q-1]]中随机选择一个数作为[N，]当连续检测到[X]个ECCA是空闲时，[N]减1（[X]为滑动窗口，例如，连续检测到第[X+1]个ECCA也是空闲，则[N]再减1），当[N]减为0时发送数据。其马尔科夫链模型如图9所示。

整个马尔科夫链可以概括为：

3 退避方案的分析与优化

文献[10]中对2.2.1节所提到的方案一做了比较详细的数学分析。由于2.2.1节所建立的数学模型属于M/M/1的排队模型，因此，可知系统的平均等待时间为：

式中：[λ]为平均到达率；[μ]为服务速率。这里的[μ]可以表示为：

式中：[ttransmission]表示传输时间；[tAll?wait]表示从开始检查到占用信道的平均等待时间。由式（1），式（2）可知，假设其他参数都是固定的，[tAll?wait]是影响系统平均等待时间的重要因素，所以对其进行进一步研究。

3.1 信道检测方案一的平均等待时间

根据方案一的策略，将CW作为优先级窗口，由于每次检测都是独立的，检查次数在[[0，CW-1]]中随机产生，所以：

式中[t1-wait]表示检测到一次空闲的平均等待时间。由方案一可知，假设检测一次为闲的概率是[p，]则忙的概率是[1-p，]由于当信道很好时，也就是[p]值较大时，UE之间可能没有发生资源重叠（碰撞），或者因为衰落或距离比较大导致UE之间干扰较小，不需要进行干扰避免；另外，当[p]值过小时，说明信道情况很差，也没有必要做干扰避免。所以关心更多的是[p]值在一定范围内的情况，比如[0.3，0.7]的范围内。这样，可以得到方案一的平均等待时长为：

由图10可以看出，该方案有以下缺点：首先，CW差距不大的话，平均等待时间差距不会很大，也就是不同优先级业务占用的可能性相差不大；其次，如果CW跨度足够大，如CW为10，20，30，则当信道很好时，优先级低的业务还得等待至少30个[tslot]才能占用，这样就浪费了很大一部分资源。

3.2 信道检测方案二的平均等待时间

由于等待时间根据优先级出现差异的关键是[tAll?wait，]所以按照方案二的策略，采用连续检测到空闲的次数作为优先级的窗口。如何计算其等待时间的期望[tAll?wait]是一个关键问题。首先来讨论计算连续两次概率的方法。

假设每次检测都是独立的，检测到闲的概率为[p，]忙的概率为[1-p，]设进行了[k]次信道检测，没有出现连续检测到闲的概率为[f（k），]第一次出现连续检测到两次闲发生在第[m-1]和第[m]次检测的概率为[g（m），]则有以下递推方程：

这样，等待时间的期望可以表示为：

同理，连续检测到3次、4次和5次的等待时间期望也可以通过以上相同的递推得出。

图11是方案二关于不同连续检测次数的[tAll?wait]与检测概率[p]的函数关系图。

由图11可知，将连续检测次数作为窗口CW，且[p]在一定范围内，例如[0.3，0.7]，当CW取[1，5]时，对应的等待时间期望有明显差异，且都在0～100个[tslot]内，很适合作为检测窗口。

3.3 信道检测方案三的平均等待时间

下面研究关于采用滑动窗口的方案。

首先，设滑动窗口[X]为2，优先级窗口为[N，]也就是[N]次检测到连续两次空闲（滑动检测，例如连续检测到三次空闲算作两次）时，认为信道空闲并占用。为了计算该方案等待时间的期望[tAll?wait，]先设每次检测都是独立的，检测到闲的概率为[p，]忙的概率为[1-p，]设进行[k]次信道检测，没有出现连续检测到闲的概率为[f（k），]设第一次出现连续检测到[N]次闲发生在从第[m-N+1]到第[m]次检测的概率为[gN（m），]优先级窗口为[i，][X]为2时，占用到信道的概率为[pi（m），]则有下面的关系：

方案三相当于方案一与方案二的结合，可以理解为方案一属于方案三的一种特殊情况，即方案三中[x]取1的情况。由图12可知，方案三会出现类似方案一的缺点。即CW差距不大时，平均等待时间的差距不会很大，也就是不同优先级业务占用的可能性相差不大。

通过对三种方案平均等待时间的讨论，本文认为通过方案二进行信道检测可以有效地让高优先级的业务优先占用信道。

4 系统级仿真与结果分析

4.1 仿真平台搭建

为了研究本文提出的根据业务优先级占用信道资源以及信道检测窗口设计，本文假设V?UE在一个周期内随机选择其他V?UE在上一个周期发送的SA信息没有占用的某个TTI频域连续的8个RB进行占用并发送SA信息，该周期为100 ms。选择资源的时间间隔是200 ms，即每次选择到的资源可以占用两个周期。带宽选择20 MHz，即每个TTI有25个资源可以选择。当V?UE选择完资源后，即刻发送SA信息。为了研究方便，本文假设业务为周期性产生的业务，即到达率为每100 ms占用8个RB。

本文通过Matlab搭建系统级仿真平台。首先，参考3GPP研究报告TR36.885的仿真假设[2]，按照V2X的仿真要求，例如信道建模、信道衰落以及移动模型等进行系统级仿真平台搭建。由于本次仿真基于LAA系统的CCA信道检测，因此，参数配置必须参考LAA仿真系统的参数配置，特别是CCA检測的门限配置等参数，即参考3GPP研究报告TR36.889的仿真参数[9]。

仿真平台的模块包括参数初始化、网络生成、路损计算、快衰模型生成、车辆移动模型、数据发送、数据接收及性能结果输出等。图13为仿真平台的车道与车辆撒点模型。本平台采用时间驱动的动态仿真机制，在信道检测时，按照时间片工作（9 μs），更新信道检测结果；在占用信道时，按照时隙计算接收成功或失败。表1是具体的参数配置。

本文首先以成功接收率（Packet Receive Ratio， PRR）和等待发送时间作为两个性能指标，比较直接采用V?UE通过SA随机选择资源的方式和采用方案二进行信道竞争避免冲突的资源选择方式的性能；然后通过对比采用不同信道检测方案和不同优先级业务的资源选择的平均等待时间，分析性能的优劣。

这里的PRR表示每个V?UE传输成功次数与总传输次数的比值，等待发送时间指发送调度信息到开始传送的等待时间。为了验证本文的推理，周期性占用资源不计入等待时间的考虑范围。

由于不同拥挤程度对信道质量的影响较大，对不同优先级，特别是低优先级的业务信道选择的影响也会较大，所以需要讨论不同拥挤程度的系统性能。根据TR36.885的仿真假设，对于15 km/h的场景，平均车间距为10.41 m，于是本文设置的平均车距为10 m。

4.2 仿真结果及分析

图14和图15分别为直接采用V?UE通过SA选择资源的方式和采用方案二进行信道竞争避免冲突的资源选择方式对系统的PRR性能和等待时间的影响。方案二选择检测窗口CW为2和4的竞争方式，即连续检测2次和连续检测4次，分别代表高优先级业务和低优先级业务。

从图14和图15中可以看出，方案二中优先级高的业务传输成功率明显高于没有经过竞争的方案，且两种方案的等待时间差异并不明显；然而对于优先级较低的业务，其等待时间相较没有经过竞争的方案有一定增大，但传输成功率仍然高于没有经过竞争的方案。因为当一个周期内资源池中的空闲资源很少时，V?UE随机选择的资源很难不发生碰撞，所以一旦发生碰撞，优先级低的业务有很大概率检测不到资源空闲，就需要进行重新选择，进而等待时间增大。

这里要指出，等待时间会随着周期的缩短而缩减，但资源碰撞概率会随着周期的缩短而增大。

图16是分别用方案一、方案二和方案三的信道检测方案进行传输时的平均等待时间的对比。

从图16可看出，方案一和方案三在检测窗口CW差距较小时，如检测窗口为2，3，4，5，平均时延差距并不明显，而在CW差距较大时，如2，10，20，30，平均时延差异才比较明显，但这样会出现如第3节所述的问题，对低优先级的业务占用到信道的时间过长，浪费了较多资源；而方案二的检测窗口CW为2，3，4，5时，平均时延差距已经比较明显，所以在仿真中也证明了本文的观点。

5 结 语

本文对文献[9]提出的通过信道检测避免V2V资源池资源碰撞的方案进行优化，首先对不同检测窗口进行讨论和分析，实现了时延要求较高的业务在发生资源碰撞时优先占用信道，未占用信道的业务重新选择资源，这样尽可能减少了车辆之间资源碰撞的概率，并且实现对不同业务占用信道的时延差异。最后，依据3GPP的研究报告TR36.885的仿真假设和要求，搭建Matlab环境的系统级仿真平台，并按照关于TR36.889的仿真要求实现信道竞争。通过与无信道检测方案的PRR对比，证明了该机制能够提高系统整体的可靠性。同时，通过对比不同优先级业务的平均等待时间，证明了以连续检测空闲的ECCA次数作为信道检测窗口能够有效实现对不同业务占用信道的时延差异。此结论对V2V通信的标准化研究具有较大的意义。

参考文献

[1] 郑鑫，徐慧娟.VANET中基于分布式的分簇的路由机制[J].现代电子技术，2016，39（4）：16?20.

ZHENG X， XU H J. Routing mechanism based on distributed clustering in VANET [J]. Modern electronics technique， 2016， 39（4）： 16?20.

[2] SUN W， STROM E G， BRANNSTROM F， et al. D2D?based V2V communications with latency and reliability constraints [C]// 2014 Globecom Workshops. [S.l.]： IEEE， 2014： 1414?1419.

[3] SUN W， STROM E， BRANNSTROM F， et al. Radio resource management for D2D?based V2V communication [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2016， 65（8）： 6636?6650.

[4] DUBEY B B， CHAUHAN N， CHAND N， et al. Priority based efficient data scheduling technique for VANETs [J]. Wireless networks， 2016， 22（5）： 1641?1657.

[5] DEY K C， RAYAMAJHI A， CHOWDHURY M， et al. Vehicle?to?vehicle （V2V） and vehicle?to?infrastructure （V2I） communication in a heterogeneous wireless network： performance eva?luation [J]. Transportation research part C： emerging technologies， 2016， 68： 168?184.

[6] 3GPP. 3GPP TR36.885： study on LTE?based V2X services， V1.0.0 [S]. France： 3GPP， 2016.

[7] 3GPP. 3GPP TR36.843： study on LTE device to device proxi?mity services， V12.0.1 [S]. France： 3GPP， 2014.

[8] Huawei， HiSilicon. R1?156428： resource pool design for V2V [R]. [S.l.]： Huawei， HiSilicon， 2015.

[9] Huawei， HiSilicon. R1?156629： details of sensing procedure and resource （re） selection triggering mechanisms [R]. [S.l.]： Huawei， HiSilicon， 2016.

[10] TAO T， HAN F， LIU Y. Enhanced LBT algorithm for LTE?LAA in unlicensed band [C]// 2015 IEEE 26th Annual International Symposium on Personal， Indoor， and Mobile Radio Communications. [S.l.]： IEEE， 2015： 1907?1911.

[11] 王爽，张萌，董宏峰，等.基于Licensed Assisted Access技术的退避算法设计与优化[J].电信工程技术与标准化，2015，28（12）：83?87.

WANG S， ZHANG M， DONE H F， et al. Design and optimization of back?off algorithm based on Licensed Assisted Access [J]. Telecom engineering technics and standardization， 2015， 28（12）： 83?87.

[12] 3GPP. 3GPP TR36.889： study on licensed?assisted access to unlicensed spectrum， V13.0.0 [S]. France： 3GPP， 2015.