車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad Hoc Networks，VANET)是WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments，WAVE)中通信設(shè)備、車(chē)輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施通過(guò)自組織無(wú)線通信共同組成的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。作為智能交通系統(tǒng)(Intelligence Transport System，ITS)的重要組成部分，VANET在交通安全預(yù)警、城市交通監(jiān)控、車(chē)內(nèi)娛樂(lè)等方面有著重要作用。

由于車(chē)對(duì)車(chē)(Vehicle to Vehicle，V2V)通信距離有限，車(chē)速較快，使得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇焖僮兓?，但?chē)輛只能在現(xiàn)有道路上行駛，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)具有一定的限制[3]。鑒于這些特點(diǎn)，對(duì)車(chē)輛采取分簇的策略是增加車(chē)輛通信時(shí)間、提高通信成功率的重要方法[4]。文獻(xiàn)[5]提出了一種以公交為簇頭的車(chē)聯(lián)網(wǎng)路由方法，該方法充分利用了公交車(chē)輛的特殊性，有良好的投遞性能，缺點(diǎn)是在沒(méi)有公交車(chē)的路段難以形成簇結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[3]提出了一種基于運(yùn)動(dòng)一致性的車(chē)輛分簇方法，該方法考慮了車(chē)輛相對(duì)速度和預(yù)計(jì)在當(dāng)前道路的行駛距離，復(fù)雜度較低，且有效延長(zhǎng)了車(chē)輛的通信時(shí)間。

對(duì)道路上的車(chē)輛進(jìn)行分簇，一定程度上增加了車(chē)輛通信成功率，但是車(chē)輛的快速移動(dòng)導(dǎo)致信道不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)連接中斷頻繁等問(wèn)題依然使車(chē)輛間通信質(zhì)量難以達(dá)到要求。KHLASS A等指出當(dāng)車(chē)輛與路側(cè)單元(Rode Side Unit，RSU)的信道變差時(shí)可利用中繼來(lái)提高通信質(zhì)量，但未具體分析中斷性能[6]。文獻(xiàn)[7]研究了協(xié)作中繼系統(tǒng)中采用放大轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify-and-Forward，AF)和解碼轉(zhuǎn)發(fā)(Decode-and-Forward，DF)方案的性能，AF方案在高信噪比情況下其性能不如DF方案，因?yàn)楹笳咴谥欣^處重新產(chǎn)生了發(fā)送信號(hào)的干凈版本，然而在低信噪比環(huán)境下，若中繼處解碼錯(cuò)誤則會(huì)造成錯(cuò)誤傳播，使目的節(jié)點(diǎn)接收錯(cuò)誤信息。近年來(lái)兼顧AF和DF兩者優(yōu)勢(shì)的混合譯碼方法轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議(Hybrid Decode Amplify Forward，HDAF)成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]提出了一種在多源多中繼智能交通系統(tǒng)中采用HDAF協(xié)議在最小化中斷概率的情況下減少總能量消耗的車(chē)輛功率分配方式。文獻(xiàn)[9]在AF網(wǎng)絡(luò)中，提出了一種低復(fù)雜度的PPRS(Pre-Power allocation and Relay Selection)中繼選擇方法，但只限于傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)采用AF協(xié)議的情況，并未考慮采用HDAF方式及應(yīng)用在VANET中的情況。

本文提出了一種基于簇穩(wěn)定的車(chē)輛分簇方法。該方法優(yōu)先選擇公交車(chē)作為簇頭，在無(wú)公交車(chē)區(qū)域選取簇頭因子最小的車(chē)輛作為簇頭，既盡量利用了城市環(huán)境中公交車(chē)輛的特殊優(yōu)勢(shì)，又保證了簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)簇內(nèi)車(chē)輛協(xié)作，基于文獻(xiàn)[9]提出了應(yīng)用于協(xié)作車(chē)聯(lián)網(wǎng)的功率預(yù)分配中繼車(chē)輛選擇方法。該方法采用HDAF轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議，在中繼選擇之前先計(jì)算源車(chē)輛和潛在中繼車(chē)輛的功率分配因子，具有較小的中斷概和較低的復(fù)雜度。

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基于簇穩(wěn)定的分簇方法

1.1 系統(tǒng)模型

車(chē)輛分簇及簇內(nèi)協(xié)作通信示意圖如圖1所示。假設(shè)每輛車(chē)都裝有衛(wèi)星定位裝置，能實(shí)時(shí)地確定自己的位置、速度和方向信息。駕駛?cè)硕疾捎脤?dǎo)航地圖，車(chē)輛能夠獲知自己的行駛路線與目的地。車(chē)輛可通過(guò)與周?chē)?chē)輛交換信息，計(jì)算出與臨近車(chē)輛的距離[10]。當(dāng)前路段共N輛車(chē)，分別用ui表示，i=1，…N。這N輛車(chē)共可以分為M≤N個(gè)簇，用Sk表示，k=1，…，M。簇內(nèi)車(chē)輛用uk，j表示，j=1，…，wk，wk為簇中車(chē)輛個(gè)數(shù)。

定義車(chē)輛信息Vinf，包含車(chē)輛此刻的速度v、車(chē)輛此刻的位置、當(dāng)前道路預(yù)計(jì)行駛距離S、與附近簇頭的距離d。定義車(chē)輛入簇因子ηk，i：

1.2 分簇方法

車(chē)輛分簇方法分為兩個(gè)過(guò)程，分別為簇生成過(guò)程與簇維護(hù)過(guò)程。其中，簇維護(hù)過(guò)程又包括對(duì)已在簇車(chē)輛處理和對(duì)簇外入簇車(chē)輛處理。

在初始階段，道路上的車(chē)輛均為孤立節(jié)點(diǎn)，這些孤立車(chē)輛通過(guò)導(dǎo)航衛(wèi)星等獲得自身車(chē)輛信息，包括位置、速度、方向等信息。將一定范圍內(nèi)的N輛車(chē)隨機(jī)分成M個(gè)簇，分別為Sk，k∈1，…，M。簇內(nèi)車(chē)輛個(gè)數(shù)為wk，然后進(jìn)行簇頭選取，具體過(guò)程為：若簇內(nèi)無(wú)公交，則選擇簇頭因子最小的車(chē)輛作為簇頭；若簇內(nèi)只有一個(gè)公交，則選擇該公交為簇頭；若簇內(nèi)有多于一輛公交，則選擇簇頭因子最小的公交為簇頭。

當(dāng)車(chē)輛簇形成后，計(jì)算各個(gè)簇的簇平均速度kj相比較，如果簇內(nèi)車(chē)輛的速度與簇平均速度相差過(guò)大，就將該車(chē)輛從簇內(nèi)剔除。對(duì)于簇外車(chē)輛，簇頭車(chē)輛周期性廣播簇頭信息，周?chē)醇尤肴魏未氐能?chē)輛上報(bào)自身車(chē)輛信息Vinf，計(jì)算其入簇因子，若結(jié)果滿(mǎn)足此簇的入簇門(mén)限ηth，則允許車(chē)輛加入此簇，否則自身成為一簇。

上述基于簇穩(wěn)定的車(chē)輛分簇方法用以提高VANET中車(chē)輛通信可靠性。該方法優(yōu)先采用公交車(chē)作為簇頭，在一定范圍內(nèi)，若無(wú)公交車(chē)，則選擇簇頭因子最小的車(chē)輛作為簇頭；很好地考慮了車(chē)輛行駛過(guò)程中的關(guān)鍵因素d、v和s，使簇的結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，同時(shí)具有較小的復(fù)雜度。

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簇內(nèi)協(xié)作數(shù)據(jù)分發(fā)

2.1 協(xié)作過(guò)程

在圖1所示系統(tǒng)中存在一個(gè)源車(chē)輛Si、一個(gè)目的車(chē)輛D，以及n個(gè)中繼車(chē)輛Ri(i=1，…，n)。其中，源車(chē)輛和中繼車(chē)輛的發(fā)射功率分別為Ps、Pi，參與協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)的中繼車(chē)輛集合為G={1，2，…，g}。車(chē)輛之間的信道是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，且服從頻率平坦衰落，車(chē)輛通信工作在半雙工狀態(tài)。協(xié)作過(guò)程分為兩個(gè)步驟：第一個(gè)步驟是源車(chē)輛廣播消息，中繼車(chē)輛和目的車(chē)輛同時(shí)接收該消息；第二個(gè)步驟是中繼車(chē)輛轉(zhuǎn)發(fā)信息，目的車(chē)輛接收信息。

2.2 中斷概率分析

若潛在的中繼車(chē)輛都采用HDAF方案進(jìn)行協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)。假設(shè)有N個(gè)中繼車(chē)輛，則源車(chē)輛到目的車(chē)輛的鏈路容量可以用互信息量[12]表示為：

2.3 功率優(yōu)化

總功率一定，設(shè)法找到最佳的源車(chē)輛和中繼車(chē)輛的功率分配因子，使得系統(tǒng)總的中斷概率最小，約束模型如下[9]：

在通信環(huán)境確定以后，上式有幾項(xiàng)結(jié)果為常數(shù)，對(duì)優(yōu)化結(jié)果無(wú)影響，可以忽略。因此，可定義拉格朗日代價(jià)函數(shù)為：

2.4 中繼選擇算法

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數(shù)值仿真與分析

本節(jié)對(duì)前面所提的車(chē)輛分簇方法和簇內(nèi)數(shù)據(jù)分發(fā)時(shí)中繼選擇方法進(jìn)行仿真，以下結(jié)果均為隨機(jī)運(yùn)行1 000次后取平均值的結(jié)果。仿真所考慮的場(chǎng)景如下：道路行駛車(chē)輛個(gè)數(shù)為100個(gè)，車(chē)輛行駛速度0~30 m/s，車(chē)輛通信范圍150 m，仿真時(shí)間為50 s。

圖2表示的是隨時(shí)間的增加，簇內(nèi)車(chē)輛剩余百分比。從圖中可以看出，本文所提分簇方法比基于地理位置分簇方法車(chē)輛剩余比下降得更慢，在15 s以后一直高于后者，且保持在50%左右，具有更穩(wěn)定的簇結(jié)構(gòu)。

圖3比較了采用本文方法在不同中繼車(chē)輛個(gè)數(shù)時(shí)的中斷概率情況。由于式(12)是在高信噪比的條件下導(dǎo)出的，故在低信噪比的情況下中斷概率會(huì)大于1。從圖中可知當(dāng)信噪比低于16 dB時(shí)，兩個(gè)中繼車(chē)輛參與協(xié)作可使系統(tǒng)的中斷概率最小；信噪比大于16 dB且小于23.2 dB時(shí)，3個(gè)中繼車(chē)輛參與協(xié)作可使系統(tǒng)中斷概率最??；當(dāng)信噪比大于23.2 dB時(shí)，4個(gè)中繼車(chē)輛參與協(xié)作可使系統(tǒng)的中斷概率最小。

圖4、圖5分析了車(chē)聯(lián)網(wǎng)分簇系統(tǒng)中簇內(nèi)車(chē)輛數(shù)據(jù)分發(fā)時(shí)，采用HDAF協(xié)議的功率預(yù)分配中繼車(chē)輛選擇方法與其他中繼方法的中斷概率情況。這里設(shè)中繼個(gè)數(shù)為3，信息速率R為0.5 bit/s，圖4對(duì)比了采用AF協(xié)議[9]和采用HDAF的功率預(yù)分配中繼選擇的中斷概率性能；圖5分析了SAF中繼選擇方法、AAF中繼選擇方法[14]與該方法的中斷概率的性能對(duì)比。

從圖4可以看到，采用HDAF協(xié)議的功率預(yù)分配方法在信噪比等于13 dB時(shí)與采用AF協(xié)議的功率預(yù)分配方法具有相同的中斷該率，隨著信噪比的增加采用HDAF協(xié)議的方法的中斷概率始終小于后者。從圖5可以看出本文提出的采用HDAF協(xié)議的功率預(yù)分配中繼選擇方法始終比傳統(tǒng)的SAF中繼選擇方法具有更小的中斷概率，而當(dāng)信噪比高于13 dB時(shí)其信噪比也小于AAF方案，符合前文推導(dǎo)的在高信噪比條件下本文所提方案具有最優(yōu)的中斷性能。

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結(jié)論

本文針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇焖僮兓瘜?dǎo)致車(chē)輛通信不穩(wěn)定的問(wèn)題，提出了基于簇穩(wěn)定的車(chē)輛分簇算法，充分利用了城市公交的優(yōu)勢(shì)，又有效增加了簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。針對(duì)簇內(nèi)車(chē)輛的協(xié)作數(shù)據(jù)分發(fā)情況，提出了采用HDAF協(xié)議的功率預(yù)分配的中繼車(chē)輛選擇方法。仿真結(jié)果表明，基于簇穩(wěn)定的車(chē)輛分簇方法比基于地理位置的分簇方法具有更穩(wěn)定的簇結(jié)構(gòu)；所提中繼選擇方法在高信噪比條件下中斷概率始終小于采用AF協(xié)議的功率預(yù)分配方法，以及SAF、AAF算法。