自适应传输范围VANETs车间通信性能分析

杨志强，田进华

（黄淮学院，河南 驻马店 463000）

自适应传输范围VANETs车间通信性能分析

杨志强，田进华

（黄淮学院，河南 驻马店 463000）

动态拓扑结构以及变化的车联网VANETs（vehicular ad hoc networks）给车间通信连接提出挑战。为此，提出基于自适应传输范围建立车间通信方案。首先通过车辆速度、车间距以及车到达率分布知识，推导车辆自适应的传输范围以及传输功率，并得出连接中断的概率；同时，推导同向车间通信连接和反向车间通信连接的分布。最后，通过仿真验证理论推导其正确性。结果表明：车辆自适应传输范围能够有力地提高车间通信连接概率。

车间通信；传输范围；连接；车辆密度；车联网

0　引　言

车联网（vehicular ad hoc networks，VANETs）是移动自组织网络最成功的商业应用之一[1]。在VANETs中，车辆装有OBD设备，与邻居车辆构成车间V2V（vehicle-to-vehicle）通信和与基础设施构成V2I（vehicle-to-infrastructure）通信。依据V2V和V2I通信，传输实时交通信息，从而提高交通安全、交通效率。VANETs的拓扑结构如图1所示。

V2V通信是传递upcoming交通信息、安全消息的最佳选择。若车辆i发现了交通事故，就广播该消息，接收信息的周围车辆采取应对措施。因此，V2V通信连接的可靠以及稳定性是成功转发消息的关键因素。

图1　VANETs的拓扑结构

V2V通信连接性能与车辆密度、车辆间相对速度、传输范围以及车辆使用的通信频带相关。文献[1-11]分析了VANETs中V2V通信连接。然而，现存的文献研究，在分析V2V通信连接时，并没有考虑在VANETs中车辆以随机速度行驶和车辆密度不断变化的情况。另外，也未考虑Spectrum-agile系统。在Spectrum-agile系统中，车辆可根据自身速度以及传输范围，使V2V通信连接频率可在DSRC和ISM频带上切换。

为此，本文讨论Spectrum-agile VANET的车间V2V通信的连接问题，并针对同向车辆构成的通信连接、反向车辆所构成的通信连接两种情况，分析、并推导了这两个连接概率。

1　系统模型及问题描述

依据美国国际交通安全协议（national highway transportation safety administration，NHTSA），假定VANET中的车辆装有计算、通信设备。本文假定这些设备能在5.9GHz DSRC带宽和5GHz或2.4GHz ISM 带宽间切换，并周期地广播车辆状态信息，包括位置、速度以及方向等。针对V2V通信，考虑两类场景：

1）同方向行驶的车辆间通信连接，简称为同向通信连接。

2）反方向行驶车辆间的通信连接，简称为反向通信连接。

车间的通信连接时长T_duration取决于传输范围R及车辆间的相对速度。当相对速度越小，车辆间的通信时长 T_duration越长，反之，通信时长T_duration越短。然而，当车辆反方向行驶，反向通信连接的速度越大，通信时长T_duration很小，这可能不足以完成信息的交互，甚至无法建立通信连接。

为此，本文分析同向通信连接以及反向通信连接，并分析车辆传输范围对通信连接概率的影响。依据车辆密度调整车辆的通信范围，并依据信道情况，将RF频带在DSRC和ISM间进行切换，从而提高车辆间的连接概率。

2　动态通信范围以及传输功率

2.1动态通信范围

将道路分成不同的段，车辆到达路段的时间间隔服从指数分布，且参数为λ。λ表示每秒到达的车辆数[1]。将车辆行驶速度分成M等级，相应地，等级i的速度表示为i，i=1，2，…，M。若每个速度等级行驶车辆的到达率为λi，那么车辆选择速度i的概率Pi=λi/λ。

此外，车辆间距与车辆间到达时间一样，也服从指数分布，参数为ρ：

那么车辆间距X=x的CDF函数：

此外，依据文献[12]，在不同车流中的车辆速度服从高斯分布。为此，假定车辆行驶的最大速度max、最小速度min，且max=μ+3σ，min=μ-3σ。那么，车辆速度的概率密度函数PDF为

式中：μ——平均速度；

σ——速度的标准方差。

其中erf（·）为误差函数[13]。

最后，在路段L上的平均车辆数Ne=Lρ。

如果车辆间距d小于车辆的通信范围R，就认为它们间的通信V2V可以连接。在高速中，任何车辆间距d服从参数为ρ的指数分布，它们的连接概率F（R）：

因此，车辆k能够连接到Ne-1个其他车辆的概率

那么，在长为L的路段上的实时车辆数Nt：

式中：Sd——车辆间的安全距离；

NLn——道路的行车道数。

每个车辆可自适应地调整车辆传输范围，即动态传输范围Rt：

其中α∈（0，1）表示traffic flow constant[12]。DSRC标准中设定L=1000m。获取了动态传输范围Rt后，依据衰落信道，调整传输功率。

2.2传输功率

假定有K个独立信道（在5.9GHz的DSRC频带上，在5.9GHz的ISM频带上有11个独立信道），并且每个信道的频宽Wk，用于VANET的V2V通信。对于给定的传输功率pt，在距离为d的接收功率pr：

式中：ht、hr——发射和接收天线的高度；

Gt、Gr——发射和接收天线的增益；

λw——波长；

αp——路径衰落指数，且αp∈[2，4]。

若车辆传输范围为Rt，其发射功率信噪比SNR（Signal-to-Noise ratio）：

式中N0为噪声的功率谱密度。

因此，传输范围R的累计分布（CDF）函数为

平均传输范围：

其中Γ（·）表示Gamma函数[13]。

综上所述，依据车辆信息的分布知识，计算车辆动态传输范围Rt后，根据Rt推导了传输功率。最后，从功率角度，提出通信连接中断的概率。

3　车间通信连接概率的分布

3.1反向通信连接

假定TA、TB分别表示交联时间（包括信道接入、切换时间）、数据交互时间。Tc表示V2V通信允许的总时间。要成功地传输消息，必须满足TA+TB≤Tc。那么成功传输的概率Ps：

图2　反向通信连接

式中：d——车辆i、j的欧式距离；

Rit、Rjt——车辆i、j的动态传输范围。

接下来，分析总允许的时间C对V2V通信的数据传输影响。C服从泊松分布[14]，且参数为β。那么C的CDF可定义为：FC（C）=1-e-βC，C≥0。相应地，数据传输时间B的CDF函数为

B的PDF函数：fB（B)=βe-（B+A）β。用于数据传输时间的期望值?

为了能够交互大小为S Bit的数据，数据传输时间B应满足假定数据传输率为Dr，要成功传输S比特的数据，那么数据传输的成功与否取决于交联时间、数据传输率、相对速度以及数据尺寸。为此，数据传输的成功概率如果不满足那么就不能成功传输数据。

3.2同向通信连接

由同方向移动车辆构成的连接，若相对速度很小，连接时长越长。时长取决于车辆行驶的距离差和传输范围。如果车辆行驶的距离差大于彼此的传输范围，它们间的连接断裂。假定车辆m、n距离为d，如图3所示。车辆m、n的连接存在的概率分布为

其中X为车间距的随机变量。

图3　同向通信连接

当车间距d≤min{Rtn，Rtm}，车辆m、n的连接存在。连接的时长取决于它们各自的初始速度、加速度。假定，车辆m、n初始速度以及加速度分别为m（0）、n（0）以及am、an。经时间t后，车辆m、n速度分别为

相应地，在时间[0，t]间隔内移动的距离分别为

因此，经时间t后，车辆m、n的距离dt为

其中I（m，n）∈{1，-1}。如果sn（t）＞sm（t），I（m，n）=1，否则I（m，n）=-1。如果dt≤min{Rtn，Rtm}，意味着车辆m、n在彼此的通信范围内。那么它们间的通信时长T_duration=t。

4　数据仿真分析

本节通过理论仿真分析系统提出的理论模型。考虑长为5km的高速公路。车辆到达公路服从泊松分布，参数为λ车/s。

图4　同向车辆的连接概率随到达率λ的变化情况

如图4所示，为连接概率随不同的传输范围的变化情况。对于给定的λ情况下，平均速度μ以及方差σ的提高，连接概率下降。这是因为，当λ固定时，车辆移动越快，即速度越大，车辆密度越小。类似地，对于给定的μ以及σ，连接概率随到达率λ增加而提高。

图5显示了在传输范围R为1000m（DSRC的上限）以及25 m（DSRC的反方向下限）两种情况下的连接时长随相对速度的变化曲线。从图可知，当车辆间以反方向行驶，距离为1 000 m时，相对速度为225 600 m/h时，连接时长为1.596 s；距离为25 m时，连接时长为0.3989s。注意，当相对速度降低时，连接时长也随之增加。因为相对速度越小，车辆的移动间距越小，在彼此通信范围内的时间越长。

图6显示了同向连接通信中的相对速度对传输数据的影响。从图可知，随着相对速度的提高，成功传输的数据量越小。因为相对速度越大，车间距随时间的变化越快，通信连接的时长越短，因此能够传输的数据就越少。

图7显示了传输范围对传输数据的影响。传输的数据尺寸S=6MB。为了分析动态传输范围的性能，在仿真过程中设定3类传输范围：固定传输范围300m，800m，动态传输范围。从图可知，当传输范围R固定为300m时，一段时间（100s）后，概率为0。若R固定为800m时，一段时间（800s）后，概率也为0。而当传输范围为动态时，在整个仿真时间内（0～300s），概率均接近1。这些数据表明，动态传输范围能够提高数据传输的成功率。

图5　反向通信连接时长随相对速度的变化情况

图6　同向通信连接中成功传输数据随相对速度的变化情况

图7　数据传输的成功率

5　结束语

针对Spectrum-agile VANET背景，分析传输范围及相对速度对V2V通信连接性能的影响。考虑了同向车辆构成的通信连接、反向车辆所构成的通信连接两种情况，并推导了这两个连接概率。同时，依据车辆到达率、车辆速度以及车间距的分布知识，计算车辆的动态通信范围，并依据车辆的通信范围，调整发射功率。仿真结果表明，自适应的通信范围能够有效提高V2V通信连接性能。

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（编辑：李妮）

Adaptive transmission range-based vehicle-to-vehicle communication connectivity performance analysis

YANG Zhiqiang，TIAN Jinhua
（Huanghuai University，Zhumadian 463000，China）

Dynamic topology and unstable vehicular density have posed a challenge to connect vehicle-to-vehicle communication in vehicular ad hoc networks（VANETs）.Therefore，a scheme namely adaptive transmission range-based vehicle-to-vehicle communication connection has been proposed in this paper.First，adaptive transmission range and transmission power have been derived by the knowledge about the speed，arrival rate and distance of vehicle;second，the outageprobabilityofconnectivityhasbeencomputed;third，thedistributionexpressionof connectivity between the same-direction vehicle and the opposite-direction vehicle has been derived.Simulation results show that the derivation is correct and the adaptive transmission range can be applied to improve the probability of vehicle-to-vehicle communication connectivity to a large extent.

vehicle-to-vehicle communication；transmission range；connectivity；vehicular density；VANETs

A

1674-5124（2016）03-0140-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.03.031

2015-09-13；

2015-11-21

河南省重点科技攻关项目（142102210335）河南省教育厅重点科技攻关项目（13A520786）

杨志强（1979-），男，河南郑州市人，讲师，硕士，研究方向为数据库。