车载自组织网络安全信息传输机制研究

陈 冬 曾令秋 叶 蕾

(1.重庆大学计算机学院， 重庆 400044； 2.重庆大学通信工程学院， 重庆 400044)

车载自组织网络(VANET)支持车辆间直连通信，组网速度快，能避免因中心节点故障而导致全网瘫痪的问题。车载自组织网络中的节点为高速移动的车辆，网络拓扑变化快，其信息交互表现往往会随着参与车辆数量的增加而快速恶化。

目前，针对传输机制的研究主要集中在合理划分和使用多信道资源问题上。安全信息传输机制大致可分为基于竞争的MAC协议、基于非竞争的MAC协议和基于混合机制的MAC协议。根据美国的DSRC(Dedicated Short Range Communication)系列标准，VANET有7个信道。DSRC系列标准就是基于竞争的MAC协议，协议中安全信息和控制信息在CCH(Control Channel)上基于竞争的方式进行传输。有关研究表明，该标准在实际应用中表现欠佳。Zhe Wang等人研究认为，当车辆密度较高时易导致CCH信道冲突率升高，而在SCH(Service Channel)信道采用TDMA机制则能有效避免冲突，改善传输表现[1]。Chong Han等人提出了一种AMCMCA协议，车辆节点通过CCH信道预约SCH时隙，预约成功后通过SCH完成信息交互，可有效降低信道冲突率[2]，但该方式缺乏管理能力。较为流行的方式是采用分簇结构，簇头具备资源分配调度能力。文献[3]介绍的CM — MAC协议就是首先对车辆进行分簇，由簇头统一管理周围车辆的信道接入，规划簇成员的接入时隙，但该协议未涉及簇间信息交互问题。

下面，提出一种面向分簇的安全信息交互机制。

1 基于车辆密度与位置的分簇算法

在此，重点关注簇内和簇间信息交互问题。分簇的重点问题是簇头选择。下面，提出一种基于车辆位置关系与密度的簇头选择算法。

首先，计算车辆的邻居数量。簇头的稳定性与车辆的邻居数量有关。定义车辆i的邻居数为Ni。Ni越高，车辆对网络的控制能力越强，但是Ni过高，簇内通信需求高，信道资源竞争激烈。设邻居的理想数目为N，车辆的邻居数量合适程度为Ni_Suitable。Ni_Suitable越大，车辆邻居数与理想数量越接近，该车辆越适合充当簇头。

(1)

其次，计算车辆与邻居车辆的距离。簇头稳定性跟它与邻居车辆的距离有关，距离越小，网络拓扑结构越稳定。假设在计算车间距离时忽略道路宽度的影响，将道路抽象为一维，车辆i与车辆j的位置分别为xi、xj，车辆i与车辆j的归一化距离为Mij。

Mij=(xi-xj)TR

(2)

其中，TR指通信半径。Mij越小，则车间的距离越小。

设SNi为车辆i的邻居集合，车辆i与邻居车辆的平均距离为Di。

(3)

综合考虑车辆的邻居数量和车辆间的位置关系，设车辆i的簇头权重为Wi，W1、W2分别为车辆i的邻居数量和车辆间距离的权重因子。

Wi=W1Ni_Suitable+W2(1-Di)

(4)

最后，根据车辆各自的簇头权重，在邻居节点中选取Wi最大的车辆充当簇头，其余车辆为簇成员。

2 基于分簇的安全信息传输机制

2.1 信道分配

DSRC标准将75 MHz带宽均匀地划分为7个信道，每个信道频宽10 MHz。前5 MHz带宽作为安全保留；中间的CH178为控制信道CCH，负责安全与控制信息的传输；剩余6个为服务信道SCH，用于传输安全信息和非安全信息，其中两端的边缘信道为预留信道，留作车辆避险和长距大功率通信使用(见图1)。

图1 美国DSRC的频谱带宽和信道划分

我们仅考虑相同方向车辆分簇问题。将6个服务信道中的2个(SCHi，i=2，3)用于左车道车辆，另外2个(SCHi，i=4，5)用于右车道车辆，进行簇内安全信息通信，且相邻簇使用不同的SCH。

2.2 传输周期

将时间按100 ms分为一个周期，前50 ms进行簇的维护和簇间通信，后50 ms进行簇内通信(见图2)。

(1) 簇的维护阶段。所有车辆将信道调至CCH，簇头广播成员的BSM发送时隙、簇头权重及簇内通信时本簇使用的SCH。若其他簇头收到该信息，则进行簇的合并；若不属于任何簇的车辆收到该信息，则进行成员的添加；若成员i发现其自身簇头权重Wi高于当前簇头，则进行簇头的转移。为了确保簇的稳定性，设定阈值TH。当成员的簇头权重Wi与其当前簇头的簇头权重Wc，满足Wi-Wc>TH，才进行簇头的更换。

(2) 簇间通信阶段。簇间通信由簇头发起。此时所有车辆保持在CCH信道，簇头筛选簇内的安全信息，增大发射功率，将信息广播至其他簇；其他簇头接收到该信息之后，根据信息内容判断是否需要继续转发。

(3) 簇内通信阶段。车辆将信道调至本簇SCH，采用TDMA机制。车辆持续监听本簇内的安全信息，直到分配的时隙到来，以组播的方式发送自己的安全信息。

图2 时间划分

簇间通信可通过建立路由表进行[4-6]。但是，由于车辆的高速移动，网络的拓扑结构不稳定，路由表的维护会消耗宝贵的信道资源，影响网络的通信性能。现提出一种基于区域的泛洪转发机制 — RFP(Regional flooding protocol)，簇间转发时不建立路由信息。

(1) 簇头Ci筛选簇内安全信息，提高通信功率。利用CCH信道，将簇内安全信息广播至其他簇。

(2) 其他簇的成员CMj收到簇头Ci广播的安全信息后，保存该信息。

(3) CMj将对本簇有影响的安全信息转发至本簇的簇头Ci+1。

(4) 簇头Ci+1将接收到的安全信息进行筛选，并转发至其他簇。

2.2.1 安全信息的筛选机制

簇间转发前，簇头会对簇内安全信息进行筛选。可根据车辆的危险程度(如车辆的类型、驾驶员信息等)来筛选，但这种方法无法反映车间关系及车辆密度信息。可以根据车间碰撞概率来筛选，文献[7][8]对车辆碰撞概率进行了模型分析，但利用碰撞概率评价信息的重要性，计算量较大。现提出一种基于异常行为影响范围和车辆密度的安全信息筛选机制。

首先，确定各异常行为的影响范围。各种异常行为的影响范围，可从交通统计数据得到，也可用算法分析。文献[9-10]对此有相关研究，这里不再赘述。

假定车辆M具有异常行为，其影响范围为s，车辆在道路的分布满足泊松分布，车辆的密度为ρ，则s范围内存在k辆车的概率f(k,s)用式(5)计算。

(5)

异常行为的危害程度与其影响范围内车辆的数目有关，影响范围内车辆越多，则其危害性越大。另外，异常行为的危害程度还与其破坏性有关。定义：车辆j的异常行为的危险程度为G(j)，其破坏性为Lrisk(j)；车辆j异常行为的影响范围sj内，车辆数目期望为E[k]，则G(j)可由式(6)计算得到。簇头根据车辆异常行为的危险程度来筛选安全信息。

G(j)=WsE[k]+Lrisk(j)

=Wsρsj+WlLrisk(j)

(6)

式中，Ws、Wl分别为异常行为影响的车辆数量和异常行为破坏性的权重因子。

2.2.2 转发半径自适应机制

簇头转发半径FR(Forwarding radius)的自适应机制是簇间通信的重点。可基于异常车辆的影响范围和车辆密度信息，来确定FR。

设簇内有N辆车的安全信息需要转发，各车影响范围分别为S1-SN，与簇头的距离为SC1-SCN。

当影响范围较小，簇头加大通信功率，便可覆盖所有影响区域时，簇头的FR可由公式(7)计算得到(上述距离均为矢量)。

FR=max(S1+SC1，S2+SC2，…，SN+SCN)

(7)

若簇头加大通信功率仍然无法覆盖所有影响区域时，则进行簇间转发。忽略道路宽度，将道路抽象为一维场景(见图3)。

图3 簇间转发

假设M1与簇头C1为簇1，M2为其相邻簇的成员，且M1是簇头C1最边缘的车辆，C1与M1的距离为SCM，M2为距离C1最近的转发车辆，则簇头C1的转发半径必须大于SCM+S。此时，S长度的路段没有车辆。设簇头C1的信息无法转发到簇2的概率为F(S)，根据式(5)可得：

F(S)=e-ρS

(8)

规定：信息无法转发到相邻簇的概率F(S)必须小于THf。不考虑丢包时，有

FR≥SCM-lnTHfρ

(9)

根据式(9)，可求出给定THf时，不同车辆密度下FR的取值。

3 仿真结果与分析

3.1 分簇算法性能分析

为了验证上述基于车辆密度与位置的分簇算法(简称“CBLD”)的稳定性，在仿真实验中，将其与基于单跳的经典分簇算法Lowest-ID[11]做对比。因为CBLD算法仅考虑相同方向成簇，为了比较的公平性，在Lowest-ID算法(简称“S-LID”算法)中也做此假设。交通环境利用Simulation of Urban Mobility[12]生成。

实验主要参数：(1) 道路设置为3 km的单向3车道；(2) 公交车每100 s进入一辆，停站时间为20 s，最大车速为24 ms，速度偏差0.1；(3) 通信半径250 m；(4) 仿真开始时间为120 s，结束时间为220 s；(5)N=12，W1=W2=0.5，TH=0.3。公交车(涉及停站时间)以外的车辆参数设置见表1(速度偏差为无量纲参数)。

表1 车辆参数设置

通过实验，测试不同车辆密度条件下，簇头以及簇成员的变化次数，由此评价簇稳定性。实验结果如图4所示。

在低密度情况下，车辆稀疏，车辆之间的距离较远，网络的拓扑结构较为稳定。两种算法得到的结果，簇头和簇成员的变化次数都很少。随着车辆密度的增加，网络拓扑结构变化的加快，发生了簇头更换，簇成员变化的概率增大。本文所提算法的稳定性明显优于S-LID算法，因为S-LID仅利用节点的ID筛选簇头，没有考虑节点间的位置、密度关系等重要因素。

图4 节点角色变化次数

3.2 传输机制性能分析

利用重庆大学的无线传感器平台CatFly，对通信机制进行验证。该平台上的50个节点呈网格状分布，射频芯片为AT86RF231。实验通信速率为250 kbs，安全信息大小为39 B。

首先，验证簇内TDMA机制的通信性能。测试不同节点密度下信息的丢包率和时延，与随机(Random)选择发送时隙机制做对比。实验结果如图5、图6所示。

图5 簇内信息传输成功率

采用TDMA机制能有效避免信道冲突，减少信息的丢包率和时延。特别是在中等节点密度时，其性能远优于Random发送机制。

然后，验证簇间通信机制的性能。受限于硬件平台的规模，我们将节点划分为2个簇。簇头1每次发送具有4个BSM信息的数据包。测试在不同车辆密度条件下，簇头2接收信息的丢包率和时延。与泛洪(Flooding)做对比。实验结果如图7、图8所示。

图6 簇内信息传输时延

图7 簇间信息传输成功率

图8 簇间信息传输时延

提出的基于区域泛洪的簇间传输机制，可明显减少信息丢包和时延。由图7可知，两种算法的信息传输成功率都是随着节点的增多先增高后降低。在低密度条件下，节点的连通性较差，无法保证信息成功转发到目标节点。随着节点密度的增加，节点间的连通性变好，丢包率降低，而随着节点密度的继续增高，信道冲突会使丢包率增加。

4 结 语

充分考虑车载自组织网络的多信道特点，设计了基于分簇的多信道安全信息传输机制。安全信息的簇内通信采用TDMA机制，簇间通信由簇头利用转发半径自适应算法，采用CSMACA机制完成数据交互。实验结果表明，设计的传输机制能有效减少信息丢包和时延。