车路协同系统信息交互仿真方法_蔡伯根
第14卷 第3期2014年6月
交通运输工程学报
JournalofTrafficandTransortationEnineerin pgg
Vol.14 No.3
June2014
()文章编号:16301109172014031167---
车路协同系统信息交互仿真方法
2
,王丛丛1,上官伟1,张树忠1蔡伯根1,
(北京交通大学轨道交通控制与北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044;2.1.
)安全国家重点实验室,北京 100044
摘 要:为提高车路协同系统信息交互网络通信质量,在规定延时范围内实现数据的准确交互,构建了基于O应用最ET的车路协同系统信息交互平台。研究了多种车辆自组织网络路由协议,PN小距离路由竞争机制设计了基于车辆位置的分簇路由协议优化方法。基于OET对基于车辆位PN置的分簇优化路由协议和传统的路由协议进行仿真对比,分析了不同路由协议对车路协同系统通基于车信性能的影响。对DCF两种不同的信道接入协议进行仿真比较。仿真结果表明:CF和P
-1
;在信息延时方面,辆位置的分簇路由协议中簇头变化率为1.较AO7次·sV、DSR分别减少4D
较基于最高节点度和基于I在网92%、26.90%,20%、21.54%;18.D的分簇路由协议分别减少14.
络负载方面,较AOV、DSR分别减少283%、22.92%;PCF较DCF信道接入协议延时效果优D0.越,延时减少了约260%。9.
关键词:交通工程;车路协同系统;分簇路由协议;信息交互;信道接入协议;ET仿真OPN中图分类号:3.2 文献标志码:U28A
SulationmethodofinformationinteractioninCVISim
11121
,WANGenCAIBconzhoSHANGZHANGaiConGUAN WeiShun -g-- , g,gg
,
;,,(100044,ChinaBeiinJiaotonUniversitBeiinchoolofElectronicandInformationEnineerin1.S jgygggjg ,),100044,ChinaUniversitBeiinJiaotonBeiinLaboratorofRailTrafficControlandSafet2.StateKe jgyjggyyy
:AbstractInordertoimrovethecommunicationualitofinformationinteractionnetworkin pqy
,acooerativevehicleinfrastructuresstem(CVIS)ndrealizeaccurateinformationinteraction py,twithinthelimitedraneoftimedelaheinformationinteractionlatformofCVISwas gypconstructedbasedonOPNET.Differentkindsofvehicularadhocnetworkroutinrotocolswere gp basstudied,andtheotimizedmethodofclusteredroutinrotocolbasedonvehicleositionwas- pgpp desinedbusintheminimumdistanceroutincometitionmechanism.Thesimulationresults gyggp basedroutinrotocolbasedonvehiclelocationandthetraditionaloftheotimizedcluster- pgp
routinrotocolwerecomaredbasedonOPNET,andtheinfluencesofdifferentroutin gppg ,rotocolsonthecommunicationerformancesofCVISwereanalzed.Atthesametimetwo ppytesofchannelaccessrotocolsincludinDCFandPCFweresimulatedandcomared. yppgp heabasderchanerateofclusteredroutinrotocolSimulationresultindicatesthatthecluster-- ggp
-1·s.Thbasbasedonvehicleositionis1.47timesetimedelasofclusteredroutinrotocol- pygp basedonvehicleositionresectivelreduceb18.92%and26.90%comaredtoAODVand ppyyp
basDSR,andresectiveledroutinrotocolreduceb14.20%and21.54%comaredtocluster- pygpyp
收稿日期:12093201--
;;基金项目:国家自然科学基金项目(国家8中央高校基本科研业务费专项资金项目1AA110405)63计划项目(20161104162,61273089)
()22JBZ009,2013JBM00701
,男,江苏如皋人,作者简介:蔡伯根(北京交通大学教授,工学博士,从事交通信息工程、导航制导与控制研究。6196-)
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bbaseasedonthehihestdereeandnodeID.Thenetworkloadsofroosedclusterdroutin- ggppgrotocolresectivelreduceb20.83%and22.92%comaredtoAODVandDSR.Thechannel ppyyp
,accessrotocolofPCFerformsbetterthanDCFb29.60%intheasectoftimedela.4tabs ppypy ,13fis16refs.g
:;basedroutinKewordstrafficenineerincooerativevehicleinfrastructuresstem;cluster- gggpyy ;;;rotocolinformationinteractionchannelaccessrotocolOPNETsimulation pp
,,(:,,86105168maleren196AuthorresumeCAIBai6ofessorPhD,+7111bcaitu.edu.cn.-g-)-- @bpgj
自组织、无中心等特点,提T的需求与多跳、VANE
出了基于车辆位置的分簇路由协议优化算法,并进行仿真测试,着重分析了网络负载与信号延时等参数对车路协同系统性能的影响,并与传统移动车辆自组织网络的路由协议进行比较,同时,对比不同信道接入协议对车辆自组织网络通信的影响,完成车路协同信息交互仿真。
0 引 言
车辆自组织网络(cularAdHocNetwork,Vehi 是车路协同系统(VANET)ativeVehicleCooer p
)安全信息分发的主要InfrastructureSstem,CVIS y
]12-
。信息交互过程是车路协同系统中重要的方式[
组成部分,通信的质量直接影响行车策略制定与行车安全。针对VANT的不稳定拓扑结构等特点,E
泛传统的VANT最常用的信息传送方式为泛洪,E洪的方式易于实现,而且在拓扑结构不断动态变化的情况下,能够有效地将信息传递到目的节点。然而泛洪广播过程中,很多节点不必要地参加了信息的转发,增加了节点的计算负担和网络的传输负担,
]53-
。容易造成信息爆炸,降低网络传输效率[
1 车路协同信息交互仿真平台构建
车路协同信息交互建模可以为实际的车路协同系统技术的研究提供良好的技术和策略支持。车路协同系统信息交互过程见图1
。
良好的路由协议对于整个信息交互系统也是至关重要的。由于VANT的复杂性与信息爆炸等E
问题,国内外学者积极开展了关于VANT路由协E蚁群算议算法的研究:ouh等将智能粒子算法、Tout法等加入到最优化链路状态路由协议,通过大量真实的试验场景进行评估,发现优化后的协议能够提
6]
;供更好的性能[Khokhar等提出了一种基于最优
化设计的车辆自组织网络自选举分簇算法,使用车载设备与其他节点进行通信,采用最优化算法评价
7]
;周通信指标,将车辆节点合理分割到不同的分组[
图1 车路协同系统信息交互FformationinteractionofCVISi.1 In g
本文车路协同仿真系统是基于高层体系结构(,HL搭建的。HLHelArchitectureA)ihLevA g
11]
,通过运行支撑是一种分布式的开放性体系结构[
,)实现仿真管环境(meInfrastructureRTIRunTi
信息交互理器、测试案例管理、mics交通仿真、Para仿真、三维视景仿真等联邦成员之间的交互,将具体的仿真功能实现、仿真运行管理和底层通信分开,降低复杂系统仿真的复杂性,并实现组件间的相互独立性。车路协同系统中的信息交互仿真主要研究车车、车路之间的交通信息传播问题。本文中信息交互环节依托O对PT网络仿真软件,mics产生araPNE的交通流所构成的V系统仿真ANET进行模拟再现,场景为以河北省廊坊市清华科学研究院为中心的路
连科等提出了一种基于综合权值的VANT分簇E
广播协议,综合考虑了车辆节点的交通特性,以产生
[]适合VANT交通场景下的稳定分簇结构8;E
Rawashdeh等通过研究高速公路环境下车辆相对速度差进行车辆自组织网络稳定簇的划分,同时选
9]
;取簇头,提高了簇的稳定度[Cheng等结合元胞自
动机和车辆对不同交互信息的兴趣程度,提出了
[0]
。T分群算法1VANE
以上研究方法均未能充分考虑车辆自身地理位置与道路信息,不能直接与交通场景信息进行动态匹配。为寻找更优的路由协议和信道接入协议,本文通过分析车路协同的信息交互特点,结合
第3期蔡伯根,等:车路协同系统信息交互仿真方法113
网,车辆和路侧节点的交通流信息由Pmics产生,ara在OPNET的仿真场景中进行信息交互仿真。车路。协同仿真系统联邦成员信息交互流程见图2
NET建模接口设计1.3 OP
/”的声明管理机ublishSubscribeHLA采用“P制来控制联邦成员的信息交互。HLA中数据以交互类和对象类2种形式存在,各联邦成员只需订购自己感兴趣的数据信息,发布自身声明或者其他联
13]
。邦成员所需的交互类或对象类信息[
本文要求在OT仿真环境中的数据具有时PNE间标记性,因此,采用交互类与其他联邦成员进行通
图2 信息交互流程
ocessofinformationinteractionFi.2 Pr g
信。交互类中的参数是用于说明联邦成员间进行数据交互的命名数据。而在Pmics与仿真管理器中ara的数据都是以对象类的属性形式长期存在的,因此,上文中提到的信息交互中转软件还应该完成车路协同信息由对象类到交互类的转换,并且能够将数据存放到数据库中以便查询并回放数据包具体信息。
/在OTHLA结构中,HLPNEA的交互类参数对应O本文中车辆与路侧T中数据包的属性,PNE信息对应关系在联邦FPT的Maed文件与ONEp
文件中进行了详细说明,具体对应关系见表1,其中左列为F右列为Med文件中声明的交互类属性,ap文件中与交互类对应的OT数据包参数。PNE
表1 交互类属性与数据包参数
Tab.1 Interactionsattributesandarametersofdataacket pp交互类属性meim_tis _nfotei yp_vehte yp_cleIDvehi itudelat lonitude gvelocity _vhfilureea _vehavoid distance lane _accvertical _acchorizontal headlihts g_recedinveh pg_followinveh gdestination
数据包参数arametersim_time p
_earameterinfot pyp_earameterveht pyp_arametervehicleID p
arameterlatitude p
iarameterlonetud pgarametervelocit yp
_failarametervehure p
_avoiarametervehd p
eterdistancearam p
arameterlane p
_verticalarameteracc p
_zontalhoriarameteracc p
htsarameterheadli pg_veharameterrecedin ppg_veharameterfollowin pgeterdestinationaram p
1.1 OPNET网络仿真机制
通过事T采用离散事件驱动的模拟机理,OPNE件驱动器以先进先出的方式对事件和事件时间列表进行维护,每当有一个事件出现后,仿真时间推进,仿真中各个模块之间通过事件中断方式传递事件信息。
]12
。与时间驱动相比,这种机制的计算效率更高[
事件是指网络状态的变化,本文中OT内PNE部仿真节点的事件主要由维持路由协议的自中断事件与HLA接口发送的车辆信息流中断组成。在车路协同系统中VANT主要由以下3层建模机制E
组成。
()网络层。网络层为主要由车辆节点和路侧1
设备构成的移动自组织网络拓扑结构,所有节点集合由其初始位置形成初始网络拓扑结构。
()节点层。OT节点模型库中有Mt节2PNEane点,其拥有描述交通网络特性与节点信息的多种属性,为不同的网络协议仿真提供接口。HterfaceLA_in节点也相应地提供HLA接口。
()进程层。在进程层完成Mt节点的事件3ane处理过程,即在进程层完成车辆信息的转发、路由选择、行为决策与通信性能指标统计反馈等行为的具体实现。
1.2 信息交互仿真时间管理
T仿真机制拥有良好的时间管理策略,OPNE
因HLA体系架构需要维护全局的时间逻辑正确性,
此,HLA定义联邦成员的时间管理策略分为时间控制和时间受限2种。在本文仿真系统中,TOPNE采用仅时间受限的管理策略,即OT联邦成员PNE时间推进受其他联邦成员影响,而自身并不影响其他联邦成员时间推进。根据车路协同仿真系统需,也就是说各个联邦成求,系统仿真周期为5s00m员每5由于Os更新一次数据,T软件自身00mPNE开发的局限性,需要设计基于车路协同的信息交互中转软件对联邦时间进行推进。
1.4 OPNET模型节点构建
根据车路协同系统信息交互过程的特殊性,选取OT模型库中的Mt模型作为车辆和路anePNE
侧设备进行仿真试验。除此之外,由于整个系统是所以还应加入HL基于HLterfaceA平台的,A_in节点。另外,也应加入用于控制车辆广播信息距离
114
控制的广播距离控制节点。
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和按需路由协议2种:在表驱动路由协议中,无论是否有通信需求,每个节点维护一个包含到达其他节点的路由信息的路由表,同时采用周期性的路由分组广播,交换路由信息;按需路由协议包括路由发现和路由维护2个过程,当有节点需要发送数据时,路由发现过程被激活,节点采用泛洪的方式,向整个该路由协议可以T网络广播路由请求分组,VANE
降低路由开销,提高网络吞吐量。T中的Manet节点模型提供了多种成熟OPNE的路由协议,包括按需距离向量路由(nAdHoco ,AO、动态源路由DemandDistanceVectorDV)
,D(cSourceRoutinSR)与地理路由Dnami gy,(等。icRoutinProtocolGRP)Georah ggp
作为VANT中的主要信息载体,t节点EMane的设计对整个网络环境仿真起到决定性作用。车辆信息从WL如实线箭头所示,经过AN收信机进入,
路由层、应用层,然后经虚P层、MAC层、IP层、UD线箭头逆向传输,由WLtAN发信机传出。Mane
节点内部进程模型见图3
。
图3 Mt节点内部进程模型ane
Fi.3 Internalrocessmodelofmanetnode gp
_对信息进行处理的Trc进程模型状态转rafs
移过程见图4,实线箭头描述了状态机转移方向。如图4中虚线所示,该进程模型中的Dch状态isatp有自中断和数据流中断2种条件转移中断事件及其对应的处理函数,分别用于信息转发和接收HLA节点信息
。
2 基于车辆位置的VT分簇优化ANE
路由协议
为解决信息爆炸问题,同时提升网络性能,通过对车路协同系统实际仿真场景特点的研究,本文结合车路协同系统特性与车辆位置信息,充分利用车辆路径规划信息,提出一种基于车辆位置信息的分簇路由协议优化方法,并对其进行仿真试验分析,最后与其他路由协议进行比较。2.1 基于车辆位置的分簇优化算法
车路协同系统所构成的VANT网络为一种E特殊的多跳移动网络,有平面结构和分级结构2种,而分级结构通常是通过将区域内的车辆节点划分成若干个簇而构成分簇结构,每个簇由一个簇头和若干普通节点构成。通过分簇结构可以提高网络的扩
_图4 Trafsrc进程模型内部状态机
_Fi.4 Internalstatemachinesoftrafsrcrocessmodel gp
充性,减小路由和控制开销,并且减少共享相同信道的节点数目,从而降低碰撞效率。
传统的分簇算法根据簇头选举的方式与优化目标的不同主要有基于节点ID分簇算法和基于最高节点度分簇算法:基于节点ID分簇算法选举邻居节点中I其允许有多个簇头,加D最高的节点为簇头,入次高I则亦成为簇头;D未在最高ID覆盖范围内,基于最高节点度分簇算法借鉴Irnet中路由节点nte选择方法,每个节点通过交互控制信息来获得邻居节点的数目,然后向邻居广播自身节点度,选举节点度最高的节点作为簇头。在下文中将通过OT对PNE基于车辆位置的分簇优化算法与上述2种分簇算法进行仿真,比较其稳定性与对系统通信性能的影响。
本文假定车辆节点通过OT获得所有车辆PNE信息且具有自主导航和交通信息处理决策的能力。基于车辆位置的分簇优化算法以复杂的十字交叉口
1.5 车路协同系统的信道接入协议
传统车辆自组织网络是基于I802.11协议EEE的,信道接入协议有分布式访问控制方式(ributedDist,和中心网络控制方式CoordinationFunctionDCF) ,(tCoordinationFunctionPCF)2种Poin
[14]
。
DCF主要基本接入机制与请求发送机制
][516-
。DCF协议的2个特征2种方法进行帧的传输1
是基于分布式竞争公共媒介和采用带冲突检测的载波监听多路访问技术。
PCF是一种可选优先级的无竞争的介质访问方采用轮询方式由中心控制器法,它在DCF的基础上,向各个站点发送数据帧,中心控制器管理所有节点。net节点路由协议1.6 Ma
t节点路由协议主要分为表驱动路由协议Mane
第3期蔡伯根,等:车路协同系统信息交互仿真方法
说,可以根据下式确定该车辆节点所在的簇
115
与周围地区为例进行分析,包含了直行道路与交叉口交通信息交互的情况。
在描述具体算法之前,先描述其前提条件。每个通过U车辆节点拥有自身唯一的UserID识D,serI
别邻居节点和目的节点。本文试验场景为河北省廊坊市某十字交叉路口周围区域,场景北、南、西、东,)、72°39.59°4个方向边界的经纬度坐标分别为(116.(,)、(,)、(,116.76°39.59°1172°39.57°1176°6.6.),,)。交叉口位置为(39.57°74°39.58°116.
基于车辆位置的分簇优化路由算法步骤如下。分簇的原则是定义车辆节点集合为V,Ste1:p
以十字交叉路口为基准,各方向道路中的车辆节点拥有与所在道路相匹配的标志位,北、南、西、东4个方向分别定义为1、此分类对所有路口均适2、3、4,用。各方向的车辆节点集合分别为CCCC1、2、3、4,且具体分类见图5
。V=CCCC1∪2∪3∪4,
}(
)1(,()]/INTF[x,x,r+0.39.58°5}=y)c
(,(]/,11=INTF[x,r+0.5°6.73y)y)c
cc
(,式中:为经纬度坐标为(的车辆节点所xx,y)y)
·)为经在的簇;本文中为4r为通信距离,F(00m;纬度坐标差与距离的转换函数。
通过上述分簇方法得到的分簇结构见表2,表)中的坐标轴原点(位置为十字交叉路口。0,0
表2 分簇结构
2 Clusterinstructuresab.Tg
()-2,2()-2,1()-2,0()-2,-1()-2,-2
()-1,2()-1,1()-1,0)(-1-1,)(-2-1,
()0,2()0,1()0,0()0,-1()0,-2
()1,2()1,1()1,0()1,-1()1,-2
()2,2)(2,1)(2,0()2,-1)(2,-2
簇头的确定。一个簇的簇头数目大于te4: Sp
有上述分簇方法,簇内节点可以直接通信,即通信1,
跳数为1。由于OT仿真环境中每个车辆节点PNE均可以接受所有车辆的信息,所以可以根据簇内所有车辆数据选择簇头。假定本地某簇中的邻居节点,节点i的经纬度坐标为(那么可以数目为n,xyi,i)
为得到该节点的质心(ZZ1,2)/nZ1=i∑x
()2/Z=∑yni
2
然后选择离质心最近的节点作为本簇的簇头,
图5 车辆节点集合分类
Fi.5 Classificationofvehiclesnodecollections g
因为质心到簇内各节点的距离之和是最短的,采用此种方法可以减少簇头与簇内节点直接通信的成本。通过以上步骤初步确定车路协同车辆自组织网络的簇拓扑结构。
2.2 基于车辆位置的分簇优化路由协议
为提高通信效率,在分簇优化算法的基础上,结合车辆地理位置信息,提出了与车路协同系统相适应的自组织路由策略。
,位置辅助路由协议(tionAridRoutinLoca g应用广泛。下文中的路由协议在LLAR)AR中规定RREQ分组携带目标节点和距离参数的机制的基础上,结合实际交通系统中的信息传递特点进行优化。首先介绍基于最小距离的路由竞争机制,其方法通过周期性转发路由请求分组RREQ来实现,流程如下。
:假定源节点S和目的节点D的经纬度坐Ste1p
,S)、(,D),将经纬度坐标转换为源标分别为(xxSyDy
根据道路静态地理范围数据与车辆经Ste2:p
纬度坐标,判断车辆节点所属的道路。上文中已经提到场景经纬度边界与交叉路口经纬度坐标,只需进行简单的判断即可得到车辆所属的道路,路侧节点亦是如此。例如,设某车辆的经纬度坐标为,(当满足1时,车辆属于x,116.74°°6.72<x<1y)
当满足3时,车辆属于CC9.59.58°7°<y<33,2。
对于处于交叉路口的车辆,由于其行驶方向的不确定性,暂时不作考虑,直至s后再作判断,500m车辆驶出路口,再加入所进入道路的节点集合。确定车辆所属道路后,对各道路的车辆Ste3:p
节点进行详细分簇。假定每个簇为正方形,互不重叠且大小相等,簇内暂时不存在簇头,节点的通信范围等于正方形簇的对角线,目的是使簇内节点可以的车辆来单跳进行通信。对经纬度坐标为(x,y)
116
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节点到目的节点的距离DS且加入到RQ列表中RE(,S),()]()3DS=F[xxD,ySyD
计算节点i到当节点i收到RREQ时,te2: Sp
()对于给定的权值系数δ,如果xD,yi,D的距离D则节点i向其临界点转发R并在DS+Q,REδ≥Di,
)用DxD,RREQ分组中重新标记(yi(i代替D和D,并将此次更新存放到路由列表R中。DS)
如果DS+δ<D则节点i丢弃该Ste3:pi, RQ分组。RE
当路由列表R中存在多条可行路径时,Ste4:p 选择距离目的节点最短的那一条。如果此路径被突然中断,则选择次短路径,依次类推。
基于最小距离的路由竞争机制见图6。由于节而点N到目的节点D的距离DN满足DS+δ≥DN,节点M到目的节点距离DM不满足DS+源δ≥DM,
节点S将节点N加入路由表中,而摒弃节点M
。
务是确定目的节点所处的道路,即所属CCC1、2、3、如果遍历4种集合后未发现目的节C4集合的判断,
点,则该目的节点位于交叉路口,暂时不发送消息,路由列表为空。
簇间路由控制由分簇过程中选举出的Ste2:p
簇头负责协调本簇内的路由,由簇头完成与外界其他簇的首次通信。簇头有2个路由列表L1与L2,其中路由列表L路由列表L2负责簇间路由,1负责簇内路由,将所有簇当做若干由簇头代表的质点,然后采用距离竞争机制获得簇间传递最佳路由,并将路由结果加入到路由列表L2中。
判断簇节点移动趋势,分析计算簇中每Ste3:p
个车辆节点的移动方向,通过2次信息更新周期内车辆地理信息变化趋势,判断出车辆的运行方向,然,后在OET中为Manet节点自定义属性DectionPNir进行赋值。
只是簇内节点间路由与簇间路由类似,Ste4:p 目的节点为簇间节点路由发现的最优的邻居簇中的簇头。但是在此之前需要判断车辆运行方向,剔除与信息传播方向相反的车辆节点。设本簇簇头的经,,本簇内其他节点为(最纬度坐标为(xxyy1,1)2,2),优邻居簇头坐标为(本文引入向量的概念,xy3,3)(到(再到(构成的向量夹角小xxxyyy1,1)2,2)3,3)
,大于9时,将(加入于9时,舍弃(xx0°0°yy2,2)2,2)到路由列表L1中。
)目的节点回执,当目的节点(xD,Ste5:py D收
,S)到源节点(发送的信息时,按路由列表LxL1、2Sy同时停止返回回执命令,并且保存路由列表LL1、2,信息广播。
基于最小距离的竞争机制与分簇优化路由协议流程见图7。
图6 基于距离的路由竞争机制
Fi.6 Routincometitionmechanismbasedondistances ggp
权值系数δ与道路车辆数有关,综合考虑试验
路段特点和多次试验的结果,给出合理的经验值。随着路段车辆数增加,导致车辆间隔减小,仅给出路见表3。段车辆数与δ的关系,
表3 车辆数与δ的关系
Tbetweenvehiclenumberandδ.3 Relationshiab p 路段车辆数/veh
100 200 300 500 800 1000
/mδ06503502128
3 仿真结果分析
针对基于车辆位置的分簇优化路由协议,在ET中构建以河北省廊坊市清华科学研究院为OPN
中心的若干路口构成的路网进行仿真。通过比较本文分簇优化路由协议与传统ET仿真,OPN
分簇路由协议的性能差别。仿真车辆数为5eh,00v,路侧设备为1交通流数据更新周期为5s0台,00m仿真总时间为1in。0m
3.1 基于车辆位置的分簇优化路由协议仿真
路由协议存在的意义是为源节点和目的节点的信息交互开辟一条捷径,在5s内的数据更新周00m期内,路网信息交互延时、网络负载与丢包率是评价
eh,OPNET仿真环境00v 仿真场景车辆数为5
中δ取20m。结合上述路由竞争机制得到基于车辆位置的分簇优化路由协议过程如下。
确定目的节点位置。本步骤的主要任Ste1:p
第3期蔡伯根,等:
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图9 信息交互网络负载仿真结果Fi.9 Simulationresultsofnetworkloadof g
informationinteraction
了一条快捷到达目的节点的路由。
表4 信息重发率比较
图7 分簇路由协议流程
Fi.7 Flowofclusterdroutinrotocolbase -ggp
Tab.4 Comarisonofinformationretransmissionrates p
路由协议类型
AODV DSR
分簇优化路由协议
信息重发率/%
7.80506.4.80
通信质量的重要指标。在OT中定义信息交互PNE延时、网络负载、丢包率等参数进行验证分析,其中信息延时和丢包率容易理解,网络负载是指在定额的通信速率情况下,单位时间内尚未到达目的节点的数据分组的数量,即当前占用资源的数据量。
关于信息交互延时与信息交互网络负载的仿真结果分别见图8、可以看出:较传统的AO9,DV
和
本文分簇优化路 通过以上仿真结果可以看出,
由协议考虑了车辆的运动特性,通过分簇优化算法形成的簇合理且与交通状态相对应,避免了不必要的信息重发,抑制了信息冗余,减少了信息的重广播
率,更加有效地利用了通信介质。3.2 分簇算法性能仿真比较
簇头变化率反映了分簇算法的稳定性,定义为单位时间内簇头的变化频率。应用基于节点ID分簇路由协议、基于最高节点度分簇路由协议与本文基于车辆位置的分簇路由协议,对簇头变化率进行仿真,结果见图10。
图8 不同路由协议信息延时仿真结果Fi.8 Simulationresultsofinformationdelasof gy
differentroutinrotocols gp
基于车辆信息的分簇优化路由协议DSR路由协议,
的效果明显更好;在信息延时方面,较AODV和维持在SR协议分别减少了12%、26.90%,D8.9
在网络负载方面,较AO19s上下;SR3mDV和D协议分别改进了23%、22.92%。由于系统设定0.8完成指定额度的通信任务,在相对范围内,网络负载小说明通信效率较高,通信网络的压力不会过大。信息重发率的仿真结果见表4,可以看出基于车辆位置的分簇优化路由协议的信息重发率较传统的路为交互信息开
辟由协议也有所减少,仅为4.80%,
图10 簇头变化率仿真结果
0 SimulationresultsofchaninratesofclusterFi.1header -ggg
由仿真结果可以看出:当传输距离较短时,节点跳数较少,网络负载远未达到饱和,各类分簇算法结
-1
左右;随着传输距果差别不大,维持在1.5次·s
118
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离的增大,由于通信范围的限制,基于节点ID和最高节点度形成的簇直接逐渐分离,可能产生一个峰值;随着传输距离的继续增大,簇内成员变化不大,由于道路结构与行驶速度的限制,簇头变化率进一步下降,且趋势趋于平稳。由于基于车辆位置的分簇优化路由算法将车辆位置、车辆运行方向、道路结构考虑进去,与本文车路协同的实际情况相适应,因此,该分簇路由协议稳定度相对较高。
分析簇头变化率的意义在于簇头变化率与车路协同系统的信息延时有直接的关系。当簇头变化时,管理簇头的路由列表需要更新,还需要广播簇头变化的信息,整个簇接收到的新信息也都要通过新的簇头重新转发,加大了系统信息交互的负担和延时。为了直观地分析不同分簇算法对车路协同信息交互延时的影响,应用不同分簇协议进行信息交互仿真,仿真。基于车辆位置的分簇优化路由协议的结果见图11延时效果最突出,较基于最高节点度和基于节点ID的分簇路由协议分别减少了120%、21.54%
。4.
图12 DCF、PCF信息延时仿真结果Fi.12 Simulationresultsofinformation g
delaofDCFandPC
F y
图13 DCF、PCF信息吞吐量仿真结果Fi.13 Simulationresultsofinformation g
throuhutofDCFandPCF gp
量差别不大,这是由于车辆数为5eh构成的路00v网未达到网络媒介的饱和,也不存在严重的信息爆炸问题。PCF的缺点是需要增加额外的软硬件设
图11 不同分簇路由协议信息延时仿真结果Fi.11 Simulationresultsofinformationdelasof gy
differentclusterbasedroutinrotocols - gp
备,比如路侧设备,如果将路侧设备加入通信过程,采用就近原则加入簇,完成通信辅助转发,因此,在ET网络负载较少且满足实时性指标要求的情VAN
采用P况下,完全可以采用DCF方式。当然,CF方式效果更突出。
综合以上仿真结果可以看出,基于车辆位置的分簇优化路由协议与车路协同系统的路网特性相适应,且拥有稳定的簇结构,能够提供信息交互过程的各项性能指标,尤其满足系统的实时性要求,并且PCF信道接入协议较DCF协议更适合车路协同信
息交互过程。
3.3 信道接入协议仿真比较
ET中Manet节点自带DCF两种不同OPNCF、P的MA只需进行简单的参数设置C层信道接入协议,便可进行仿真。OET仿真收集的统计量包括信息PN延时和吞吐量2个参数,对路网内车辆数为5eh00v所构成的VET网络进行仿真,AN2种信道接入协议、。的信息延时和吞吐量仿真结果分别见图1213
车路协同系统要求车辆实时地获取交通信息,即实时性要求是本系统的根本目标。由图12可以看出,PCF效果差,CF信息DCF的信息延时要比P延时相比D这是因为P60%,CF减少了29.CF采用无竞争中心节点调节控制技术,当信息负载越大,其优点越突出,DCF丢包率也会随之上升。由图13可以看出,CF两种信道接入协议的吞
吐DCF和P
4 结 语
本文通过OET对基于HLPNA的车路协同系
统中的信息交互过程进行深入研究,并且通过应用路由竞争机制的基于车辆位置的分簇优化路由协议对河北省廊坊市中心某交叉路口及其周围路段构成
第3期蔡伯根,等:车路协同系统信息交互仿真方法119
的路网进行了VANET网络信息交互仿真。仿真结果表明较传统的信息交互过程中采用的路由协议,本文协议在延时性与网络负载方面的性能有明显提高;同时对DCF等不同的无线信道接入CF、P协议对信息交互过程的影响进行了仿真研究,PCF但成本较高。以上仿真也存在局限性,例效果更好,
如车路协同系统中车辆构成的多交叉口复杂通信网络的独特性,同时本文中用到的交通数据均由其随机性较大,真实amics交通仿真软件生成,Par
性、客观性均有待考究。
本文研究为车路协同信息交互过程后续研究找到了切入点,寻找更加高效优化且紧密配合的路由协议和信道接入协议,有效防止信息爆炸问题,进一步提升通信网络性能都将是以后课题的研究重点。参考文献:erences:Ref
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