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      車載自組織網(wǎng)絡(luò)安全信息傳輸機(jī)制研究

      2019-06-24 11:21:04曾令秋
      關(guān)鍵詞:間通信信道密度

      陳 冬 曾令秋 葉 蕾

      (1.重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院, 重慶 400044; 2.重慶大學(xué)通信工程學(xué)院, 重慶 400044)

      車載自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET)支持車輛間直連通信,組網(wǎng)速度快,能避免因中心節(jié)點(diǎn)故障而導(dǎo)致全網(wǎng)癱瘓的問題。車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)為高速移動(dòng)的車輛,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?,其信息交互表現(xiàn)往往會(huì)隨著參與車輛數(shù)量的增加而快速惡化。

      目前,針對傳輸機(jī)制的研究主要集中在合理劃分和使用多信道資源問題上。安全信息傳輸機(jī)制大致可分為基于競爭的MAC協(xié)議、基于非競爭的MAC協(xié)議和基于混合機(jī)制的MAC協(xié)議。根據(jù)美國的DSRC(Dedicated Short Range Communication)系列標(biāo)準(zhǔn),VANET有7個(gè)信道。DSRC系列標(biāo)準(zhǔn)就是基于競爭的MAC協(xié)議,協(xié)議中安全信息和控制信息在CCH(Control Channel)上基于競爭的方式進(jìn)行傳輸。有關(guān)研究表明,該標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)欠佳。Zhe Wang等人研究認(rèn)為,當(dāng)車輛密度較高時(shí)易導(dǎo)致CCH信道沖突率升高,而在SCH(Service Channel)信道采用TDMA機(jī)制則能有效避免沖突,改善傳輸表現(xiàn)[1]。Chong Han等人提出了一種AMCMCA協(xié)議,車輛節(jié)點(diǎn)通過CCH信道預(yù)約SCH時(shí)隙,預(yù)約成功后通過SCH完成信息交互,可有效降低信道沖突率[2],但該方式缺乏管理能力。較為流行的方式是采用分簇結(jié)構(gòu),簇頭具備資源分配調(diào)度能力。文獻(xiàn)[3]介紹的CM — MAC協(xié)議就是首先對車輛進(jìn)行分簇,由簇頭統(tǒng)一管理周圍車輛的信道接入,規(guī)劃簇成員的接入時(shí)隙,但該協(xié)議未涉及簇間信息交互問題。

      下面,提出一種面向分簇的安全信息交互機(jī)制。

      1 基于車輛密度與位置的分簇算法

      在此,重點(diǎn)關(guān)注簇內(nèi)和簇間信息交互問題。分簇的重點(diǎn)問題是簇頭選擇。下面,提出一種基于車輛位置關(guān)系與密度的簇頭選擇算法。

      首先,計(jì)算車輛的鄰居數(shù)量。簇頭的穩(wěn)定性與車輛的鄰居數(shù)量有關(guān)。定義車輛i的鄰居數(shù)為Ni。Ni越高,車輛對網(wǎng)絡(luò)的控制能力越強(qiáng),但是Ni過高,簇內(nèi)通信需求高,信道資源競爭激烈。設(shè)鄰居的理想數(shù)目為N,車輛的鄰居數(shù)量合適程度為Ni_Suitable。Ni_Suitable越大,車輛鄰居數(shù)與理想數(shù)量越接近,該車輛越適合充當(dāng)簇頭。

      (1)

      其次,計(jì)算車輛與鄰居車輛的距離。簇頭穩(wěn)定性跟它與鄰居車輛的距離有關(guān),距離越小,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)越穩(wěn)定。假設(shè)在計(jì)算車間距離時(shí)忽略道路寬度的影響,將道路抽象為一維,車輛i與車輛j的位置分別為xi、xj,車輛i與車輛j的歸一化距離為Mij。

      Mij=(xi-xj)TR

      (2)

      其中,TR指通信半徑。Mij越小,則車間的距離越小。

      設(shè)SNi為車輛i的鄰居集合,車輛i與鄰居車輛的平均距離為Di。

      (3)

      綜合考慮車輛的鄰居數(shù)量和車輛間的位置關(guān)系,設(shè)車輛i的簇頭權(quán)重為Wi,W1、W2分別為車輛i的鄰居數(shù)量和車輛間距離的權(quán)重因子。

      Wi=W1Ni_Suitable+W2(1-Di)

      (4)

      最后,根據(jù)車輛各自的簇頭權(quán)重,在鄰居節(jié)點(diǎn)中選取Wi最大的車輛充當(dāng)簇頭,其余車輛為簇成員。

      2 基于分簇的安全信息傳輸機(jī)制

      2.1 信道分配

      DSRC標(biāo)準(zhǔn)將75 MHz帶寬均勻地劃分為7個(gè)信道,每個(gè)信道頻寬10 MHz。前5 MHz帶寬作為安全保留;中間的CH178為控制信道CCH,負(fù)責(zé)安全與控制信息的傳輸;剩余6個(gè)為服務(wù)信道SCH,用于傳輸安全信息和非安全信息,其中兩端的邊緣信道為預(yù)留信道,留作車輛避險(xiǎn)和長距大功率通信使用(見圖1)。

      圖1 美國DSRC的頻譜帶寬和信道劃分

      我們僅考慮相同方向車輛分簇問題。將6個(gè)服務(wù)信道中的2個(gè)(SCHi,i=2,3)用于左車道車輛,另外2個(gè)(SCHi,i=4,5)用于右車道車輛,進(jìn)行簇內(nèi)安全信息通信,且相鄰簇使用不同的SCH。

      2.2 傳輸周期

      將時(shí)間按100 ms分為一個(gè)周期,前50 ms進(jìn)行簇的維護(hù)和簇間通信,后50 ms進(jìn)行簇內(nèi)通信(見圖2)。

      (1) 簇的維護(hù)階段。所有車輛將信道調(diào)至CCH,簇頭廣播成員的BSM發(fā)送時(shí)隙、簇頭權(quán)重及簇內(nèi)通信時(shí)本簇使用的SCH。若其他簇頭收到該信息,則進(jìn)行簇的合并;若不屬于任何簇的車輛收到該信息,則進(jìn)行成員的添加;若成員i發(fā)現(xiàn)其自身簇頭權(quán)重Wi高于當(dāng)前簇頭,則進(jìn)行簇頭的轉(zhuǎn)移。為了確保簇的穩(wěn)定性,設(shè)定閾值TH。當(dāng)成員的簇頭權(quán)重Wi與其當(dāng)前簇頭的簇頭權(quán)重Wc,滿足Wi-Wc>TH,才進(jìn)行簇頭的更換。

      (2) 簇間通信階段。簇間通信由簇頭發(fā)起。此時(shí)所有車輛保持在CCH信道,簇頭篩選簇內(nèi)的安全信息,增大發(fā)射功率,將信息廣播至其他簇;其他簇頭接收到該信息之后,根據(jù)信息內(nèi)容判斷是否需要繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)。

      (3) 簇內(nèi)通信階段。車輛將信道調(diào)至本簇SCH,采用TDMA機(jī)制。車輛持續(xù)監(jiān)聽本簇內(nèi)的安全信息,直到分配的時(shí)隙到來,以組播的方式發(fā)送自己的安全信息。

      圖2 時(shí)間劃分

      簇間通信可通過建立路由表進(jìn)行[4-6]。但是,由于車輛的高速移動(dòng),網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不穩(wěn)定,路由表的維護(hù)會(huì)消耗寶貴的信道資源,影響網(wǎng)絡(luò)的通信性能。現(xiàn)提出一種基于區(qū)域的泛洪轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制 — RFP(Regional flooding protocol),簇間轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)不建立路由信息。

      (1) 簇頭Ci篩選簇內(nèi)安全信息,提高通信功率。利用CCH信道,將簇內(nèi)安全信息廣播至其他簇。

      (2) 其他簇的成員CMj收到簇頭Ci廣播的安全信息后,保存該信息。

      (3) CMj將對本簇有影響的安全信息轉(zhuǎn)發(fā)至本簇的簇頭Ci+1。

      (4) 簇頭Ci+1將接收到的安全信息進(jìn)行篩選,并轉(zhuǎn)發(fā)至其他簇。

      2.2.1 安全信息的篩選機(jī)制

      簇間轉(zhuǎn)發(fā)前,簇頭會(huì)對簇內(nèi)安全信息進(jìn)行篩選??筛鶕?jù)車輛的危險(xiǎn)程度(如車輛的類型、駕駛員信息等)來篩選,但這種方法無法反映車間關(guān)系及車輛密度信息??梢愿鶕?jù)車間碰撞概率來篩選,文獻(xiàn)[7][8]對車輛碰撞概率進(jìn)行了模型分析,但利用碰撞概率評價(jià)信息的重要性,計(jì)算量較大?,F(xiàn)提出一種基于異常行為影響范圍和車輛密度的安全信息篩選機(jī)制。

      首先,確定各異常行為的影響范圍。各種異常行為的影響范圍,可從交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到,也可用算法分析。文獻(xiàn)[9-10]對此有相關(guān)研究,這里不再贅述。

      假定車輛M具有異常行為,其影響范圍為s,車輛在道路的分布滿足泊松分布,車輛的密度為ρ,則s范圍內(nèi)存在k輛車的概率f(k,s)用式(5)計(jì)算。

      (5)

      異常行為的危害程度與其影響范圍內(nèi)車輛的數(shù)目有關(guān),影響范圍內(nèi)車輛越多,則其危害性越大。另外,異常行為的危害程度還與其破壞性有關(guān)。定義:車輛j的異常行為的危險(xiǎn)程度為G(j),其破壞性為Lrisk(j);車輛j異常行為的影響范圍sj內(nèi),車輛數(shù)目期望為E[k],則G(j)可由式(6)計(jì)算得到。簇頭根據(jù)車輛異常行為的危險(xiǎn)程度來篩選安全信息。

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

      =Wsρsj+WlLrisk(j)

      (6)

      式中,Ws、Wl分別為異常行為影響的車輛數(shù)量和異常行為破壞性的權(quán)重因子。

      2.2.2 轉(zhuǎn)發(fā)半徑自適應(yīng)機(jī)制

      簇頭轉(zhuǎn)發(fā)半徑FR(Forwarding radius)的自適應(yīng)機(jī)制是簇間通信的重點(diǎn)??苫诋惓\囕v的影響范圍和車輛密度信息,來確定FR。

      設(shè)簇內(nèi)有N輛車的安全信息需要轉(zhuǎn)發(fā),各車影響范圍分別為S1-SN,與簇頭的距離為SC1-SCN。

      當(dāng)影響范圍較小,簇頭加大通信功率,便可覆蓋所有影響區(qū)域時(shí),簇頭的FR可由公式(7)計(jì)算得到(上述距離均為矢量)。

      FR=max(S1+SC1,S2+SC2,…,SN+SCN)

      (7)

      若簇頭加大通信功率仍然無法覆蓋所有影響區(qū)域時(shí),則進(jìn)行簇間轉(zhuǎn)發(fā)。忽略道路寬度,將道路抽象為一維場景(見圖3)。

      圖3 簇間轉(zhuǎn)發(fā)

      假設(shè)M1與簇頭C1為簇1,M2為其相鄰簇的成員,且M1是簇頭C1最邊緣的車輛,C1與M1的距離為SCM,M2為距離C1最近的轉(zhuǎn)發(fā)車輛,則簇頭C1的轉(zhuǎn)發(fā)半徑必須大于SCM+S。此時(shí),S長度的路段沒有車輛。設(shè)簇頭C1的信息無法轉(zhuǎn)發(fā)到簇2的概率為F(S),根據(jù)式(5)可得:

      F(S)=e-ρS

      (8)

      規(guī)定:信息無法轉(zhuǎn)發(fā)到相鄰簇的概率F(S)必須小于THf。不考慮丟包時(shí),有

      FR≥SCM-lnTHfρ

      (9)

      根據(jù)式(9),可求出給定THf時(shí),不同車輛密度下FR的取值。

      3 仿真結(jié)果與分析

      3.1 分簇算法性能分析

      為了驗(yàn)證上述基于車輛密度與位置的分簇算法(簡稱“CBLD”)的穩(wěn)定性,在仿真實(shí)驗(yàn)中,將其與基于單跳的經(jīng)典分簇算法Lowest-ID[11]做對比。因?yàn)镃BLD算法僅考慮相同方向成簇,為了比較的公平性,在Lowest-ID算法(簡稱“S-LID”算法)中也做此假設(shè)。交通環(huán)境利用Simulation of Urban Mobility[12]生成。

      實(shí)驗(yàn)主要參數(shù):(1) 道路設(shè)置為3 km的單向3車道;(2) 公交車每100 s進(jìn)入一輛,停站時(shí)間為20 s,最大車速為24 ms,速度偏差0.1;(3) 通信半徑250 m;(4) 仿真開始時(shí)間為120 s,結(jié)束時(shí)間為220 s;(5)N=12,W1=W2=0.5,TH=0.3。公交車(涉及停站時(shí)間)以外的車輛參數(shù)設(shè)置見表1(速度偏差為無量綱參數(shù))。

      表1 車輛參數(shù)設(shè)置

      通過實(shí)驗(yàn),測試不同車輛密度條件下,簇頭以及簇成員的變化次數(shù),由此評價(jià)簇穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

      在低密度情況下,車輛稀疏,車輛之間的距離較遠(yuǎn),網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定。兩種算法得到的結(jié)果,簇頭和簇成員的變化次數(shù)都很少。隨著車輛密度的增加,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化的加快,發(fā)生了簇頭更換,簇成員變化的概率增大。本文所提算法的穩(wěn)定性明顯優(yōu)于S-LID算法,因?yàn)镾-LID僅利用節(jié)點(diǎn)的ID篩選簇頭,沒有考慮節(jié)點(diǎn)間的位置、密度關(guān)系等重要因素。

      圖4 節(jié)點(diǎn)角色變化次數(shù)

      3.2 傳輸機(jī)制性能分析

      利用重慶大學(xué)的無線傳感器平臺(tái)CatFly,對通信機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證。該平臺(tái)上的50個(gè)節(jié)點(diǎn)呈網(wǎng)格狀分布,射頻芯片為AT86RF231。實(shí)驗(yàn)通信速率為250 kbs,安全信息大小為39 B。

      首先,驗(yàn)證簇內(nèi)TDMA機(jī)制的通信性能。測試不同節(jié)點(diǎn)密度下信息的丟包率和時(shí)延,與隨機(jī)(Random)選擇發(fā)送時(shí)隙機(jī)制做對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5、圖6所示。

      圖5 簇內(nèi)信息傳輸成功率

      采用TDMA機(jī)制能有效避免信道沖突,減少信息的丟包率和時(shí)延。特別是在中等節(jié)點(diǎn)密度時(shí),其性能遠(yuǎn)優(yōu)于Random發(fā)送機(jī)制。

      然后,驗(yàn)證簇間通信機(jī)制的性能。受限于硬件平臺(tái)的規(guī)模,我們將節(jié)點(diǎn)劃分為2個(gè)簇。簇頭1每次發(fā)送具有4個(gè)BSM信息的數(shù)據(jù)包。測試在不同車輛密度條件下,簇頭2接收信息的丟包率和時(shí)延。與泛洪(Flooding)做對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7、圖8所示。

      圖6 簇內(nèi)信息傳輸時(shí)延

      圖7 簇間信息傳輸成功率

      圖8 簇間信息傳輸時(shí)延

      提出的基于區(qū)域泛洪的簇間傳輸機(jī)制,可明顯減少信息丟包和時(shí)延。由圖7可知,兩種算法的信息傳輸成功率都是隨著節(jié)點(diǎn)的增多先增高后降低。在低密度條件下,節(jié)點(diǎn)的連通性較差,無法保證信息成功轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。隨著節(jié)點(diǎn)密度的增加,節(jié)點(diǎn)間的連通性變好,丟包率降低,而隨著節(jié)點(diǎn)密度的繼續(xù)增高,信道沖突會(huì)使丟包率增加。

      4 結(jié) 語

      充分考慮車載自組織網(wǎng)絡(luò)的多信道特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于分簇的多信道安全信息傳輸機(jī)制。安全信息的簇內(nèi)通信采用TDMA機(jī)制,簇間通信由簇頭利用轉(zhuǎn)發(fā)半徑自適應(yīng)算法,采用CSMACA機(jī)制完成數(shù)據(jù)交互。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的傳輸機(jī)制能有效減少信息丟包和時(shí)延。

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