摘要：為了提高無人駕駛車輛自組織網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)傳輸速率，提升無人駕駛車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量，提出了一種協(xié)作資源分配的無人駕駛車載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法。該算法首先構(gòu)建了基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng)，采用價值函數(shù)來描述鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系，進一步提出無人駕駛車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大吞吐量方程。接著，為了對通信資源進行合理分配，基于多選擇性背包問題，對鏈路速率進行了調(diào)度，并采用窮舉搜索法求解無人駕駛車輛節(jié)點數(shù)量的最佳值。實驗仿真結(jié)果表明，該算法相比基于分散感知和聚類的車輛網(wǎng)絡(luò)以及基于信道傳輸模型優(yōu)化的車輛網(wǎng)絡(luò)，在鏈路速率上分別提升了8.7%和7.4%，網(wǎng)絡(luò)總吞吐量分別提升了10.6%和12.8%，能夠更好地滿足無人駕駛車輛網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率要求。

0 引言

隨著車輛用戶對多媒體服務(wù)的需求不斷增加，如何實現(xiàn)VANETs的高吞吐量和低延遲性成為了VANETs領(lǐng)域的研究熱點[1-5]。然而VANETs的拓撲結(jié)構(gòu)變化迅速，且高速移動性使得車輛與路邊單元的之間的鏈路間歇性中斷，這些問題給研究VANETs帶來了巨大的挑戰(zhàn)。何鵬等[6]提出一種基于分簇的多信道車載網(wǎng)MAC協(xié)議，根據(jù)專用短程通信標(biāo)準(zhǔn)中控制信道和服務(wù)信道的分配，考慮車輛間的無線通信干擾和不同應(yīng)用的QoS需求, 采用基于競爭的CSMA/CA機制，相鄰簇采用不同的服務(wù)信道，提升網(wǎng)絡(luò)延遲及吞吐量性能。

王力等[7]提出一種基于多智能體分群同步的城市路網(wǎng)交通控制，以路段的空間占有率為狀態(tài)建立交通網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間模型， 描述路網(wǎng)中車流的傳遞關(guān)系，提出路網(wǎng)多智能體分群一致算法，可使各路段的空間占有率達到均衡， 減輕局部擁堵， 減少車輛延誤時間。廖丹等[8]提出一種車載自組織網(wǎng)絡(luò)單接口多信道的切換方法，采用不同的報文發(fā)送模式，并且給出3種模式之間的動態(tài)判定和切換方法，避免了信道切換帶來的開銷，能夠更好地利用信道。

GORRIERI A[9]等提出一種基于分散感知和聚類的車輛ad hoc網(wǎng)絡(luò)，提出一種新型的集群廣播協(xié)議，通過集群拓撲進行分散感知，并且考慮到實際情況中的不同移動模型，對網(wǎng)絡(luò)誤碼率和生命周期的性能進行分析，從而得到性能更佳的車輛網(wǎng)絡(luò)聚類方案。KARADIMAS P等[10]提出一種車載無線網(wǎng)絡(luò)信道傳輸模型，采用非廣義平穩(wěn)非相關(guān)散射無線信道，并根據(jù)信道的二階統(tǒng)計特征時空變化，對車載無線網(wǎng)絡(luò)的傳播模型進行優(yōu)化，提高車載網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)達到率及傳輸效率。

為了滿足VANET在提高多媒體服務(wù)時的高吞吐量需求，需要提高V2R和V2V鏈路的實時通信速率，在本文中針對V2R和V2V鏈路建立了協(xié)作中繼通信場景，并對鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系進行了討論，提出了吞吐量優(yōu)化方程。

1 無人駕駛車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

在車輛自組網(wǎng)絡(luò)中，2跳（2-Hop，2-H）的協(xié)作中繼車載網(wǎng)絡(luò)不僅信令開銷較小且鏈路控制更簡單，因此在本文中采用的車輛網(wǎng)絡(luò)模型為基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng)，如圖1中場景1和場景2所示。在場景1和場景2中，都是結(jié)合V2V 和V2R兩種通信類型，但場景1中一個源車輛節(jié)點只能轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)給一個車輛節(jié)點(簡稱為1T1模型)，場景2中一個源車輛節(jié)點可以轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)給多個車輛節(jié)點（簡稱為1TM模型）。1T1模型和1TM模型滿足以下要求：(1)都采用IEEE802.11p無線技術(shù)的3G LTE（3G Long-Term Evolution）規(guī)范[11-12]；(2)每個源車輛節(jié)點都有與路邊單元建立通信鏈路的能力，并且通過V2V與其他車輛進行通信。(3)V2V和V2R兩種通信不會互相干擾。通過1T1模型和1TM模型，當(dāng)車載網(wǎng)絡(luò)中某一車輛節(jié)點遠離路邊單元無法與其直接通信時，其數(shù)據(jù)可通過靠近路邊單元的源車輛節(jié)點進行轉(zhuǎn)發(fā)，從而成功接收數(shù)據(jù)，并且在車載網(wǎng)絡(luò)中每一個車輛節(jié)點都有機會充當(dāng)源節(jié)點。

如圖2所示的基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng)，包含了1T1模型和1TM模型的情況，假設(shè)源節(jié)點有Ns個，普通節(jié)點有Np個，且在車載網(wǎng)絡(luò)存活期間數(shù)據(jù)分組的傳輸不中斷，則源節(jié)點i的數(shù)據(jù)速率vi為：

其中，BW表示在V2V通信鏈路中總的無線電資源單元，BWi，j表示在節(jié)點i和節(jié)點j之間的V2V通信鏈路中所分配的無線電資源單元，1≤BWi，j≤BW。Hi，j表示在節(jié)點i和節(jié)點j之間的V2V通信鏈路中所占用的帶寬，SINRi，j表示當(dāng)i作為發(fā)射節(jié)點時j的信號與干擾加噪聲比。

對于普通節(jié)點j，其速率集合為Vi，j={vi，j|1≤BWi，j≤BW，1≤j≤Np}，包括了BW×Np個元素，每一個元素表示對應(yīng)于所分配資源單元的V2V鏈路速率，采用一個價值函數(shù)Cost(·)表示鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系：

反過來在所分配資源單元為BWi，j時速率為vi，j，則用以下關(guān)系式表示：

并以最大化所有節(jié)點的吞吐量為目標(biāo)，可以將優(yōu)化問題建模為：

對于最大化吞吐量的優(yōu)化問題，如何對V2V鏈路進行中繼節(jié)點選擇及資源分配，將在下一節(jié)中采用動態(tài)優(yōu)化算法進行討論。

2鏈路調(diào)度算法

為了優(yōu)化資源分配進行鏈路調(diào)度，本節(jié)提出采用多選擇性的背包問題來提升整體網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。根據(jù)多選擇性的背包問題[10]，本節(jié)通過3個步驟來進行V2V鏈路的資源分配：

(1)對于普通節(jié)點，構(gòu)造速率集合Vi，j：

其中，vi，j表示在源節(jié)點i和普通節(jié)點j之間的V2V鏈路中當(dāng)分配BWi，j資源單位時普通節(jié)點j的數(shù)據(jù)速率。考慮所有的速率作為一個組，BW作為資源單位總數(shù)量。對于普通節(jié)點j，最多只能從集合Vi，j選擇一個速率，對于每個Vi，j的元素，都具有相應(yīng)的價值BWi，j，為了最大化數(shù)據(jù)吞吐量，提出吞吐量優(yōu)化方程：

(2)通過基于多選擇背包問題的調(diào)度算法來求解優(yōu)化問題。算法的偽代碼為：

最佳的Np值可以通過窮舉搜索法求得。

3 實驗結(jié)果

在實驗中，對車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的模擬采用的是OPNET Modeler14.5通信仿真實驗平臺，該平臺在主頻4.0 GHz、內(nèi)存4 GB的DELL計算機上運行。在仿真平臺上同時采用交通和通信模擬器，并且交通模擬器實時發(fā)送車輛信息到通信模擬器。表1列出了車載網(wǎng)絡(luò)的主要參數(shù)與配置。模擬的道路場景如圖3所示，在一個半徑為2 km的圓形區(qū)域內(nèi)，3條道路進入交叉路口，兩條道路離開交叉路口，道路的寬度均為18 m。假設(shè)在該網(wǎng)絡(luò)空間中車輛的運動是無事故、連續(xù)且離散性的，根據(jù)經(jīng)典的跟馳理論，在仿真實驗中車輛的運動采用了車輛穩(wěn)定跟馳行駛時的車頭間距模型。

圖4顯示了在車輛節(jié)點數(shù)量變化條件下的車輛節(jié)點平均數(shù)據(jù)速率。從圖中可以看出，隨著車輛節(jié)點數(shù)量的增多，平均數(shù)據(jù)速率逐漸降低。由于路邊單元的數(shù)量固定，并且路邊的發(fā)射功率不變，數(shù)據(jù)傳輸速率不變，而隨著車輛節(jié)點數(shù)量的增加，源節(jié)點和普通節(jié)點同時增多，V2R和V2V鏈路的平均速率都會逐漸下降。本文采用基于協(xié)作資源分配的車載網(wǎng)絡(luò)鏈路調(diào)度算法，通過對資源單元分配的優(yōu)化以及普通節(jié)點數(shù)量的最佳選擇，提升網(wǎng)絡(luò)總的數(shù)據(jù)速率。文獻[9]提出的分散感知和聚類的廣播協(xié)議通過優(yōu)化拓撲結(jié)構(gòu)來提升網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量，但聚類的方法使得V2V鏈路的平均傳輸速率降低。文獻[10]提出了車載無線網(wǎng)絡(luò)信道傳輸模型，但該模型提出的非相關(guān)散射的數(shù)據(jù)傳輸方案在提高V2R和V2V鏈路的平均數(shù)據(jù)速率上并沒有起到作用。從實驗結(jié)果來看，本文算法的平均數(shù)據(jù)速率相比另外兩種算法提高了5%以上。

圖5顯示了在車輛節(jié)點數(shù)量變化條件下的網(wǎng)絡(luò)吞吐量情況，從圖中可以看出，隨著車輛節(jié)點數(shù)量的增多，網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量逐漸增大。其中，本文算法為了最大化數(shù)據(jù)吞吐量，通過吞吐量優(yōu)化方程對不同數(shù)據(jù)速率的資源單位進行配置，再基于多選擇背包問題的調(diào)度算法對普通節(jié)點數(shù)量的選擇進行優(yōu)化，因此對提高網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量具有明顯的增益作用。文獻[9]的算法通過集群拓撲結(jié)構(gòu)提高了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的流通量，但平均的數(shù)據(jù)傳輸速率低于本文算法，因此網(wǎng)絡(luò)總吞吐量約為本文算法的89.4%，而文獻[10]的算法提升了信道傳輸?shù)恼`碼率性能，但對提升網(wǎng)絡(luò)總吞吐量的增益來說較小。

4 結(jié)論

為了提高無人駕駛車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)速率和吞吐量，本文基于對網(wǎng)絡(luò)V2R和V2V通信鏈路的模擬中繼通信場景的構(gòu)建，提出了2-H的協(xié)作通信系統(tǒng)。在該系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，以最大化所有節(jié)點的吞吐量為目標(biāo)，對系統(tǒng)V2V鏈路進行了中繼節(jié)點選擇及資源分配的分析，提出了吞吐量優(yōu)化方程。為了進一步求解出優(yōu)化方程中的節(jié)點速率和最佳普通節(jié)點數(shù)量，根據(jù)求解多選擇性背包問題的思路，采用了調(diào)度算法和窮舉搜索法得到最佳值。通過采用OPNET Modeler14.5通信平臺進行仿真實驗所得出的結(jié)果可以看出，在提高鏈路數(shù)據(jù)速率和網(wǎng)絡(luò)總吞吐量上，基于協(xié)作資源分配的車載網(wǎng)絡(luò)鏈路調(diào)度算法發(fā)揮出了較好的效果。