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车载自组网络中的新传播预警服务设计与仿真研究
⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线ScienceDirectICT Express 3(2017)193www.elsevier.com/locate/icte一种新的特鲁克Nguyen,Thanh-Van Le,Hoang-AnhPham越南胡志明市胡志明市技术大学计算机科学与工程学院接收日期:2017年9月16日;接受日期:2017年11月15日在线提供2017年摘要为了提高智能交通系统中的交通安全性,一旦发生危险情况,由车辆自组织网络(VANESCO)形成的车辆通常就向其附近的车辆传播警告消息在本文中,我们提出了一种新的计划,采用一种新的在Veins仿真框架下的实验结果表明,相对于其他方案,该SCF方案能够显著减轻广播风暴,并在各种流量密度下保持良好的覆盖。c2017韩国通信信息科学研究所。出版社:Elsevier B.V.这是一篇开放获取的文章,CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:虚拟主机;消息传播;广播风暴;网络分区1. 介绍近年来,车载自组网已经成为学术界和行业协会的研究热点。VAN与其他类型的网络明显不同,表现出网络拓扑的快速变化,频繁的碎片化和可变的网络密度[1,2]。此外,VANGELT具有广泛应用的潜力,从关键安全服务到信息娱乐应用[3]。在这项工作中,我们的目标是贡献一个研究的传播预警信息的发展下的紧急预警服务的VANESTO。这样的警告消息将警告附近的车辆危险情况,这将改善智能运输系统中的交通安全目前,广播风暴和网络分区问题是设计广播协议*通讯作者。电子邮件地址:51304505@hcmut.edu.vn(T.D.T. Nguyen),ltvan@hcmut.edu.vn(T.-诉Le),anhpham@hcmut.edu.vn(H.- A.Pham)。同行评审由韩国通信信息科学研究所负责本文是《智能交通通信系统专刊》的一部分顾宗华吴,丹达·拉瓦特教授,金东均教授。https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.11.009对于凡妮莎。当大量的消息传播使传输信道过载时,会出现广播风暴问题当区域中参与广播消息传播的节点数量不足时,会出现网络分区问题[4]。而且,流量密度也是一个重要的问题,因为密集的流量容易出现广播风暴问题,而稀疏的流量通常会遇到网络分区问题。例如,道路可能在高峰时段经历高交通量,但在深夜经历稀疏交通量。因此,一个有效的数据传播方案应该适应各种交通密度[5]。对 于车 辆 来说 , 为了 实现 与 附近 节 点的 协 作感 知(即,邻居)在典型的车辆联网环境中,车辆使用称为信标的周期性单跳广播消息来然而,由于上述网络拓扑的快速变化,关于邻居位置的信息迅速变得过时。这可能导致一些需要关于邻居的精确信息的协议失败[4,6为了解决这个问题,车辆通常会增加发送信标的频率。这种解决方案可以保持位置信息的准确性,但它消耗了大量的网络带宽,并导致许多消息冲突,特别是在高车辆密度的环境中。2405-9595/c2017韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。194TD Nguyen等人/ICT Express 3(2017)193我们提出了一个新的方案, 在温哥华,旨在管理广播风暴和网络分区问题,同时仍然保持良好的覆盖。我们的目标是开发一个计划,将在密集和稀疏的交通。该方案采用了一种新的SCF计划预计以低开销和高传递率分发警告消息。在这项工作中,我们假设所有的车辆都配备了传感器和无线通信设备。2. 相关工作已经提出了许多方案用于在温哥华传播警告信息。泛洪是一种传统的方案,并且是用于传播消息的最简单的协议。通过采用水浸,每辆车立即将收到的信息重新广播给附近的车辆。这导致了严重的广播风暴问题。Wisitpongphan等人[9]提出了三种广播抑制技术:加权p-持久性,时隙1-持久性和时隙p-持久性。这些方案在处理广播风暴问题时非常有效,因为它们只依赖于发送者和接收者之间的距离然而,这些方案没有解决网络分区问题,因此只能在连接良好的网络中工作。Sanguesa等人[6]提出了邻居存储和转发(NSF)和最近结点定位(NJL)方案。NSF被设计为在低交通密度下工作,而NJL被开发为管理高交通密度。每种方案都能很好地解决相应的问题。NSF被证明可以很好地处理网络分区问题,但没有任何缓解广播风暴问题的相比之下,NJL只专注于解决广播风暴问题。然而,NSF和NJL都没有同时解决广播风暴和网络分区问题。已经提出了许多其他方案来缓解广播风暴和网络分区问题,例如如DV-CAST [4]、TrAD [7]和DRIVE [8],它们使用邻居信息来检测网络拓扑状态并选择适当的传播过程。这些方案依赖于基于信标的机制,但是它们使用固定的间隔(例如,1 s),这使得它们在缓解广播风暴问题方面效率较低。该方案通过采用一种新的存储-携带-转发机制,同时解决了广播风暴和网络分区问题3. The Store–Carry–Forward (SCF)传统上,每辆车都使用信标来交换本地信息,这些信息用于了解周围地区。为了有效地解决广播风暴和网络分区问题,所提出的方案提供了以下特征。• 仅依赖本地单跳邻居信息。Fig. 1. 一种新的消息传播机制。即使出现网络分区问题,也能够在各种流量密度下运行。自适应调整信标间隔,以减少不必要和冗余的广播消息。车辆之间交换的信息包括位置、速度、前进方向和最近接收到的警告消息的散列在图1中描述了所提出的方案中用于消息传播的新颖机制。收到新警告信息的车辆将采用时隙1-持久性[9]方案来决定是否应重播该信息。时隙1-持久性方案作为核心广播抑制技术,其基于发送者和接收者之间的距离来选择转发节点。如果车辆决定重新广播,它们将向其邻居广播消息。然后,他们检查它们是否是合适的SCF车辆。SCF车辆将存储和转发消息,只要它检测到一个新的邻居,以前没有收到该消息。为了确定邻居先前是否已经接收到消息,它将从信标分组接收到的散列与存储消息的散列进行比较。每个SCF交通工具通常以预定义的间隔(例如,2分钟)。之后,它会丢弃该消息。为了克服网络分区问题,驻留在集群边缘的车辆应该诉诸SCF determina- tion。换句话说,如果车辆相对于其航向方向不位于源和任何相邻车辆之间,则 图 2说明了基于SCF机制的SCF车辆分配策略。紫色节点是发起警告消息的源车辆(S),而红色节点被分配为SCF车辆。本地邻居信息将用于确定位于集群边缘的SCF车辆。由于车辆可能会朝各个方向行驶,因此必须有一个···TD Nguyen等人/ICT Express 3(2017)193195={− −×T=XX=-fv=due()- −XXXXXXX()下一页通过收集邻居的速度,节点可以通过等式(1)计算收集的速度之间的变化系数(CV)(4)、CVσ。(四)µCV的高值表示群中的车辆速度之间的差高。也就是说,拓扑变化更频繁。为了管理这些变化,信标间隔应该很小。否则,CV的低值意味着稳定的簇,其中信标间隔应该高以减少信道负载。因此,信标间隔T可以通过等式(1)获得。(五)、Tmax(Tmax1)CV(如果CV 1)<1例其他情况(五)图二. 在SCF方案中分配SCF车辆的策略。机制来比较他们的位置。在SCF方案中,我们使用坐标旋转相对于航向方向归一化坐标将S表示为源车辆,A表示为分配给转播的节点,α表示为A的前进方向,B表示为A的邻居(与A朝向相同的方向),我们使用等式(1)计算它们的新x坐标。(一).′=Ax×cos(−α)−Ay×sin(−α)其中Tmax是预设的最大信标间隔(例如,3 s)。从Eq可以看出。(5),间隔值为[1,Tmax],并随CV减小而增大。4. 性能分析所提出的SCF方案的性能进行了评估,通过仿真实验。我们使用Veins 4.4框架[11],它提供了离散的基于事件的网络模拟器OMNeT++v.5.0和交通模拟器SUMO v.0.25。另夕hB′=Bx×cos(−α)−By×sin(−α)S′= S x× cos(−α)− S y× sin(−α)。当且仅当:(一)SCF方案与洪泛和其他基于信标的方案(例如DV-CAST [4]和NSF [6])进行比较。4.1. 方法B∈N B,B′ < A′ < S′(B′ >A′ >S′)(2)其中NB是A的邻居的列表请注意,在SCF方案中,如果两辆车的航向之间的差异小于π/6,则称两辆车具有相同的方向。此外,该方案还具有自适应调整信标间隔的机制。从SCF车辆分配策略可以看出,SCF方案在很大程度上依赖于邻居信息来操作,因此,该信息必须高度准确。简单地增加广播信标的频率有助于保持邻居信息的准确性,然而,它也加剧了广播风暴问题。我们提出了一种策略,用于自适应调整信标间隔的基础上相邻车辆的速度例如,在密集的交通中,车辆通常以稳定的集群移动,车辆速度之间几乎没有差异在这种情况下,拓扑不会快速变化。因此,以高频率交换信标是没有效率的。通过观察这种情况,车辆可以获得邻居Abuelenin等人。[10]证明车辆速度遵循高斯分布,分布的概率密度函数方程。(三)、所有模拟参数总结见表1。选择位于苏格兰邓弗里斯和加洛韦的A712高速公路的一段作为模拟区域。地理数据来自OpenStreetMap。这条双向高速公路长2.5公里,双向两车道,限速27.78米/秒。实验在五个不同的交通流量,这代表了插入新的车辆进入网络的速率的模拟场景进行。这些流量范围从非常稀疏到密集的交通,值为500,800,1000,3000和5000辆/小时。此外,为了实现真实的车辆跟随行为,每辆车都有自己的预期速度,每车道,基于分配的速度因子。此速度系数是车道速度限制的倍数,遵循正态分布,µ 0。8和σ0。2.这种配置导致95%的车辆在限速的60%和100%之间行驶的速度分布仿真时间为200 s。在前100秒,车辆产生并在该区域周围移动然后,任意车辆将启动并广播警告消息。我们的目标是及时向尽可能多的车辆传播这一信息。我们评估的SCF计划的性能的基础上,如下五个指标。12πσ2(vµ)22σ2(3)覆盖率是收到警告信息的车辆的百分比。这表明,其中v是车辆阴谋一·196TD Nguyen等人/ICT Express 3(2017)193表1模拟参数。参数值地图A712高速公路,苏格兰交通流量(车辆/小时)500、800、1000、3000、5000道路长度2.5公里车道数4(每个方向2条)速度限制27.78 m/s模拟时间200 s[12]第十二话MAC/PHY 802.11p频率5.890 GHz传播模型FSPL损失指数3比特率6 Mbps发射功率300 mW接收器灵敏度−100dBm传输距离<$366 m传播延迟≤ 5.120msTmax3 s信标间隔(DV-CAST和NSF)1 s数据包超时120 s运行次数32见图4。延迟方面的实验结果冲突、低开销和各种业务流下的短延迟。效率CV2=C R×D×OV。(六)图三. 覆盖率方面的实验结果延迟测量发送警告消息与其他车辆接收警告消息之间的平均延迟(端到端延迟)。延迟也与覆盖范围有关,因为高覆盖范围意味着更远的车辆可以接收到消息。因此,平均延迟很高。碰撞率是所有车辆在MAC层接收的总数据包中碰撞的百分比冲突主要发生在太多的数据包使信道过载时,这表明存在广播风暴问题。高冲突比率值意味着严重的广播风暴。每辆车收到的消息数是在传播过程后每辆车收到的警告消息数。此度量指示方案的开销。使 用 Eq. ( 6 ) 基 于 所 实 现 的 覆 盖 ( CV ) 、 碰 撞 率(CR)、每辆车接收的消息数量(OV)和延迟(D)。一个有效的计划应该有高覆盖率,··TD Nguyen等人/ICT Express 3(2017)1931974.2. 实验结果如图3所示,SCF和NSF方案实现了相同且最高的性能,在各种业务场景中具有大约100%的覆盖。此外,在非常稀疏的交通(500辆/小时),洪水方案是最差的DV-CAST方案更好,大约90%的节点被通知。这是因为洪泛方案缺乏SCF机制来克服通常在稀疏环境中发生的网络分区问题。在800和1000辆/小时时,洪水和DV-CAST方案达到90%以上的节点。对于3000和5000辆/小时,所有方案都实现了100%的覆盖率,表明网络在这些交通流量下连接良好。基于此结果,可以得出结论,SCF方案是非常可靠的,因为它可以适当地处理断开的网络问题,以实现在不同的业务密度下的高交付率在500、800和1000辆/小时的所有方案中,洪泛方案具有最小的平均端到端延迟,如图所示。四、然而,在这些流量下,泛洪方案也具有最小的覆盖率。这意味着其他方案中的较高延迟主要来自解决网络划分问题。此外,可以观察到SCF方案具有比NSF和DV-CAST方案更高的延迟与DV-CAST方案相比,更高的延迟来自更高的覆盖。相比之下,与NSF方案相比,更高的延迟是由于SCF方案选择的SCF车辆比NSF方案少对于连接良好的场景,所有方案都可以实现几乎相同的性能。图5示出了根据碰撞比的实验结果。正如预期的那样,洪水计划产生了许多198TD Nguyen等人/ICT Express 3(2017)193图五. 碰撞比方面的实验结果。相对于其他方案,它具有更多的冲突,因为它缺乏广播抑制技术。随着流量的增加,广播风暴在洪泛方案中的影响也越来越严重。具体而言,在5000辆/小时的情况下,高达70%的数据包无法接收。其他计划的比例低于10%。SCF和DV-CAST方案实现了最佳性能,在不同的业务密度下,冲突值低于1%。这意味着SCF方案中的分组传递比NSF和洪泛方案中的分组传递更有效。图6总结了每个车辆成功接收的消息的数量(即,每个方案的开销泛洪方案具有最低的开销,因为根据碰撞率,分别在3000和5000车辆/小时时,只有50%和30%的数据包被成功接收。在该图中,还观察到NSF方案具有最高开销。因此,NSF方案由于缺乏广播抑制技术而容易出现广播风暴问题。SCF方案实现了该度量的最佳性能,而与流量无关。图 7 示 出 了 根 据 等 式 ( 1 ) 的 每 个 方 案 的 效 率 。(六)、由于该度量考虑了以前的结果,因此预计所提出的SCF方案的性能优于其他方案。NSF方案是最糟糕的方案,因为它遇到了严重的广播风暴。在交通流量从500到3000辆/小时时,SCF方案的效率增加,因为随着网络变得更密集,延迟变得更短然而,效率在5000辆/小时时下降;由于车辆数量更多,产生的消息更多,延迟更高,碰撞更多,但覆盖范围仍然相同。5. 结论在这项研究中,我们提出了一个新的计划,在温哥华传播警告信息。该方案采用了一种新的SCF机制来解决广播风暴和网络分区问题,同时保持了较高的邻居信息准确性。见图6。每辆车收到的消息数量的实验结果。见图7。效率方面的实验结果仿真结果表明,SCF方案在缓解广播风暴方面优于其他方案,并且在各种业务密度下都具有较高的投递率。这意味着SCF方案在密集和稀疏业务中都能很好地工作。进一步的研究将集中在减少延迟所引入的广播抑制技术和SCF机制。致谢这 项 研 究由 胡 志 明 市 科 技大 学 资 助 , 资 助号 为T-KHMT-2016-56。引用[1] P. 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