车载网中一种新的紧急消息转发方案

张建东

(吉林铁道职业技术学院,吉林 132000)

0 引 言

作为智能交通系统 (Intelligent Transportation System，ITS)的最有前景技术，车载网络(Vehicular Ad Hoc Networks，VANETs)[1-2]受到广泛关注。VANETs使车辆能够与周围车辆或其他路边设备进行通信。通过车间 (Vehicle-to-Vehicle, V2V)通信和车与路边设施(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)通信实现道路信息、娱乐信息的交互，如图1所示。路边设备(Roadside Unit, RSU)就属于路边设施，车辆通过RSU可接入外网，或者连通离自己较远的车辆。

图1 VANETs的网络结构

尽管VANETs面临了多项技术挑战，但数据分发仍是亟待解决的问题[3]。通常，周期性的消息并非时延-苛刻的。相反，安全或紧急消息是时延-苛刻消息，其要求尽快在极短时间内将消息分发出去。例如，当车辆发现一个事故，它就需要快速将此消息向外分发，致使后方车辆能够避开此事故。这类消息就属紧急消息(Emergency Messages, EMs)[4]。

广播是分发EMs的最简单、快速的机制。但是广播机制容易形成风暴，导致网络拥塞，降低了消息传输成功率。此外，若只是简单，粗暴地转发自己所接收的EMs，而不考虑此EMs的可信度是存在安全风险。任意一辆车可以谎报EMs，甚至发动一些恶意攻击。

为了解决这些问题，基于簇的消息分发机制得到了广泛关注。车辆依据自己属性形成簇，每个簇产生一个簇头(Cluster Head, CH)，簇内其他车辆称为簇成员(Cluster Members, CMs)。引用簇机制有利于识别攻击者，防止它们发送虚假的广播预警消息。

为此，提出基于簇结构的紧急消息传输策略(Clustering-based Emergency Message Transmission, CEMT)。CEMT策略先依据车辆属性构建簇，然后，再通过簇头分发EMs。同时，为了抑制广播风暴问题，通过设置定时器只允许离发送节点远的接收节点转播EMs。仿真结果表明，提出的CEMT策略能够有效提高EMs的传输率，并降低了传输时延。

1 网络模型

图2 基于簇的V2V通信结构

车辆依据专用短程通信技术(Dedicated Short Range Communications, DSRC)完成数据传输。DSRC主要工作于2.4 GHz频段[5]。

2 CMET策略

2.1 簇形成

2.1.1兴趣相似度

考虑车辆的兴趣点。令车辆ϑi有m个兴趣点，它的兴趣矢量可表示为：

(1)

其中t表示时刻。

CMET策略依据车辆兴趣相似性构建簇。兴趣信息包括停车、事故和交通拥塞。常通过两个矢量角度测量两个矢量的相似性。由于CMET策略强调从车辆方向角度获取簇信息。因此，车辆ϑi与车辆ϑj的兴趣相似性可表示为：

(2)

假定车辆ϑi有N个邻居车辆。则依据式(2)，车辆ϑi可以计算它与N邻居车辆的兴趣的平均相似度，如式(3)所示。

(3)

2.1.2平均距离

(4)

其中(xi,yi)表示车辆ϑi的位置，相应地，(xj,yj)表示车辆ϑj的位置。

2.1.3平均车速

(5)

最后，依据车辆兴趣均值，平均距离和平均车速构成车辆成为簇头资格(Cluster Head Eligibility, CHE)。车辆ϑi的CHE可依式(6)计算：

(6)

具有最高CHE的车辆成为簇头。一旦成为簇头，就广播簇头通告消息(Cluster Head Advertisements, CHA)。一旦收到CHA消息，就回复消息(Cluster Association Request, CAR)，成为CM。

2.2 EM消息的分发

提出CMET策略的主要目的就是减少分发EM的时延，提高EM消息的覆盖率[6]。相比于EM，非时延-苛刻消息可以容忍一定的传输时延。此外，若采用广播方式分为EM，则容易导致网络拥塞。一旦收到EM，节点(车辆)就确认其状态。如果是CH，就立即将所接收的EM分发至它的所有成员CMs。

当一个CM接收到EM消息后，它就设置定时器。定时时间与它离EM发送节点的距离成反比。距离越远，定时时间越短。因此，离发送节点远的车辆能够转播EM。通过该策略提高了EM的覆盖区域，并避免因广播风暴而产生的时延，提高了数据包传递率[7]。

在传统分发EM的策略中，CM是向CH转发它接收的消息。而CH也是将消息分发至它的CMs。该策略增加了传输跳数[8]，最终，延长了传输时延。为此，CMET策略依据离EM的发送距离设置定时器。

假定车辆ϑi收到车辆ϑj发送的EM，且车辆ϑi为CM。一旦收到EM，车辆ϑi就依据式(7)设置定时器Tij：

(7)

其中T表示定时时间的基准值，dij为车辆ϑi与车辆ϑj的欧式距离。⎣·」表示向下取整函数。

一旦定时完毕，并且在定时时间内没有收到其他CM转播的EM，就立即转播EM。若在定时时间内，收到其他CM转播的EM，则车辆就立即取消定时，并不转播此EM。通过此策略，缓解广播风暴问题。分发EM的整个流程如图3所示。

图3 转发EM的流程图

3 性能分析

3.1 仿真平台

利用OMNeT++[9]建立仿真平台，分析CMET策略的性能。考虑城市区域应用场景，车辆随机分布于十字路口，车辆密度从20～125辆车/公里(vehicles/km)。仿真时间为500 s。具体的仿真参数如表1所示。

表1 仿真参数

为了更好地分析CMET策略性能，选择同类的基于簇的概率广播(Clustering based probabilistic broadcasting, CPB)[10],基于簇的EM分发(Cluster-based EM dissemination, CEMD)[11]和简单的泛洪(Flooding)[12]策略。CPB是基于概率转播，而CEMD策略是依据车辆状态以及它的兴趣区域转发数据。并选择EM的覆盖、传输时延以及消息传递率作为性能指标。

3.2 数据分析

3.2.1EM的覆盖率

覆盖率是指EMs分发的区域与仿真区域面积之比，其反映了EM达到率。图4显示了EM覆盖率随车辆密度的变化情况，其中车辆密度从20～125 vehicles/km变化。

从图4可知，在低密度环境，CMET策略的覆盖率与CPB相近，但Flooding算法的覆盖率最高。但随着车密度的增加，Flooding算法的覆盖率随之快速下降。原因在于：当车辆密度低时，Flooding算法并不容易形成广播风暴，能够使EM快速在网络内分发。相反，CMET策略的覆盖率逐渐上升。并且随着车密度的增加，覆盖率也趋于稳定。这也说明，CMET策略能够有效地控制广播风暴，有效地分发EMs。

图4 EM的覆盖率

3.2.2传输时延

图5显示了EM的传输时延，其中传输时延是指将EM传输至目的节点的时间。

图5 传输时延

从图5可知，在车密度的变化期间，CMET策略的平均传输时延优于CPB、CEMD和Flooding。然而，Flooding算法在低车辆密度环境时，它的时延最低，但是随着车辆密度的增加，Flooding算法的传输时延反而最高，这也证实广播风暴对数据传输性能的影响。

3.2.3消息传递率

最后，分析CMET策略的消息传递率。消息传递率等于目的节点所接收的消息数与总体传输的消息数之比。

图6 消息传递率

从图6可知，相比于CPB、CEMD和Flooding算法，提出的CMET策略的消息传递率最高。这归功于：CMET策略通过车辆的属性，包括位置、移动速度以及兴趣点，构建簇，再依据簇结构分发EM消息。而Flooding算法的消息传递率最低。这主要因为：在Flooding算法中，车辆只是简单地转发其所接收的消息，其极容易形成网络拥塞，导致数据包碰撞，最终，降低了消息传递率。

4 总 结

部署车载网络的根本目的在于共享安全消息，提高车辆行驶安全以及交通管理效率。安全消息属于紧急消息，具有时延-苛刻特性。相比于广播策略，基于簇结构的消息传输策略具有一定的优势。为此，本文提出基于簇结构的紧急消息传输算法CMET。CMET策略先构建稳定的簇，然后，再依据簇结构传输消息。同时，对消息的转播节点进行限制，只允许满足条件的车辆转播消息。仿真结果表明，提出的CMET策略能够有效地提高消息传递率，并降低了传输时延。