基于稳定的车联网最佳中继节点选择

李广耀，李　飞 ，荣雪芳

(成都信息工程大学信息安全工程学院， 四川　成都　610225)



基于稳定的车联网最佳中继节点选择

李广耀，李飞 ，荣雪芳

(成都信息工程大学信息安全工程学院， 四川成都610225)

[摘要]在车联网中，用户节点通过中继节点与Sink节点建立连接并传输信息时，存在端对端吞吐量较小的问题.本文提出了一种基于稳定的车联网最佳中继节点选择方案，在对车辆节点的位置建立模型的基础上，结合车辆在运行中的稳定性因素，最终通过选取最佳中继节点来提高节点之间的吞吐量，并对该方案进行了仿真实验.实验证明了该方案的有效性，提高了节点间的吞吐量.

[关键词]中继节点；Sink节点；用户节点；稳定性；吞吐量

车联网(Vehicle Ad Hoc Networks)融合了通信、IT、汽车等领域的先进技术，是科技发展的重要产物，也是目前学术界和商界的重要研究对象.VANETs中的节点具有强大的计算和存储能力，这些节点通过与路边设置的Sink节点的连接实现车辆与Internet的连接.车辆通过Sink节点将自身的数据传输到最近的网关上，并由网关将数据传输到Internet网络中[1-3]，最终实现车辆与车辆之间的通信.研究表明，当车辆将自身的数据发送给Sink节点后，在Sink节点的覆盖范围内，整个车载自组网中只能得到一个较低的端到端的服务性能.为解决这个问题，基于无线传输的多跳中继技术被应用到上述的环境当中，对最佳中继节点的选择至关重要.

在对车联网中继节点选择的研究方面，众多学者提出了在不同场景下的研究成果[4,5].Lin对IEEE 802.11 网络的研究提出了一种通过有效介质访问控制协议来解决中继吞吐量的效益问题，赵海等在前人的基础上提出了基于确认机制的中继节点选择.但这些方案中端到端的吞吐量普遍较低且不稳定.

在综合考虑链路稳定性、端到端吞吐量和通信距离这3个因素之间的关系后，本文提出一种基于稳定性的最佳中继节点选择OINS(optimal immobile node selection)方案.本方案首先将车辆节点、中继节点和Sink节点构建成车联网的集合模型，并根据端到端的吞吐量进行评估，然后再根据稳定性的算法最终确定出最佳的中继节点的选择，最后通过仿真实验证明本方案比不使用中继节点或者随机选择中继节点的方案大大提高了车联网中端到端的吞吐量.

1OINS方案步骤

1.1模型的建立

首先定义T为两节点间的吞吐量，以节点A、B为例，若A、B两节点传递Nb字符数据所用时间为t秒，那么两节点间的TA-B值为N/t(单位b/s).图1、图2、图3分别对应车联网的3种情况，其中A为车辆用户节点，B为中继节点，H为Sink节点在所在公路上的投影，选取H为参考点.车辆A节点如果要接入Internet必须通过中继节点B才能与Sink节点建立连接.从图1、图2、图3可以看出，中继节点在Sink覆盖范围内有3种情况：

1)图1中继节点B在H节点的左侧；

2)图2中继节点B刚好在H节点的位置上；

3)图3中继节点B在H节点的右侧.

图1　情况一(节点B在节点H左侧)

图2　情况二(节点B和节点H重合)

图3　情况三(节点B在节点H右侧)

以图1为例进行详细说明.假设L1，L2，…，LN对应的吞吐量为T1，T2，…，TN,且L1>L2>…>LN,T1

1.2期望吞吐量

为了减少数据误差，本文选用期望吞吐量ET(expect throughput)，即中继节点B在Sink节点覆盖范围内的平均吞吐量.计算图1中B节点吞吐量，设pi为吞吐量为Ti时的概率，则有：

(1)

关于pi的计算具体如下：

1)设L为Sink节点到中继节点之间的距离，根据图1并结合概率知识可得：

(2)

2)根据参考文献[6]的研究结果，上述公式(2)可以具体表达为：

当i≠N时，有

(3)

当i=N时，有

(4)

其中ai,ai+1,aN-1,aN为吞吐量的变更点.

1.3OINS算法描述

图1和图3是关于H点对称的两种情况，故本文在计算Sink节点对中继节点的吞吐量时只需要对图1和图2的模型进行分析，并确定最佳中继节点的位置.

设d1,d2分别是两个中继节点B1,B2到Sink节点的距离,x1,x2分别为中继节点B1,B2到参考节点H的距离，如图4所示.求解中继节点距离参考节点H的距离x*为最佳中继节点的位置.

图4　求解x*的分析

参考文献[7]研究包的接收率q和距离d的函数关系，并根据接收率求得最佳中继节点的位置，则接收率q可以表示为：

(5)

其中：r表示接收节点的信噪比(SNR)，f表示帧长.使用文献[8]的研究结果，根据整体阴影模型可以得到包接收率为：

(6)

本文假设数据发送的数据帧长为6，确认帧长为1，结合公式(6)可以得到q=q(d)和p=p(d).公式如下：

(7)

(8)

假设节点与节点之间不存在干扰，用户节点通过中继节点把数据传给B2节点，再由B2节点将数据传给B1节点，最终B1节点把数据传给Sink节点，实现双跳传输.根据文献[9]分析结果可以得到，在双跳传输的情况下端到端的吞吐量表达式为：

(9)

可以看出，TST= T(x1)，TTA= T(x2-x1).从TST和TTA可以看出，Tete= T(x1,x2)即Tete是关于x1和x2的函数，则求解出T(x1,x2)的最大值[10]就是本文所提出的OINS算法所求得的最佳中继节点.

1.4链路稳定性

在车联网链路中，只要有一个节点出现断裂则整个链路就会出现断裂，信息不能正常传递.本文结合图5对车辆节点A通过中继节点B达到对Sink节点的通信稳定性进行说明.

图5　通过中继节点的模型图

设Sink节点到中继节点的距离为d，车辆节点到中继节点的距离为x，车辆A的保持速度VA不变，中继节点保持速度VB不变且VB>VA，且A，B为同向行驶.设链路断开所经历的相对路程为[11-13]：

D=d+x

(10)

链路的稳定性值为：

L(A,B)=D/(VB-VA)=(d+x)/(VB-VA)

(11)

若路径由N辆车组成，标记为1到N，而稳定性由一条链路中稳定性最小的值来决定，则系统稳定性高低由公式(12)进行判断：

S(d,D)=min{L(i,i+1),i∈[1,N-1]}(12)

2系统仿真

2.1性能改进

本文考虑了一种实际状况，即当车辆要接入Internet而自身又不在Sink节点覆盖范围内时，只有通过中继节点实现与Sink节点的通信.但在Sink节点范围内又存在很多中继节点，必须选择出一个最佳中继节点去完成与不在Sink节点覆盖范围内节点的通信.本文提出的OINS算法通过求解公式(9)非线性优化问题，取出了Sink节点覆盖区域内各个车辆节点的最佳节点，以保证该节点能够使车辆节点通过Sink节点达到端到端的最大吞吐量，并根据其稳定性确定最佳的中继节点.

本文从以下两个方面做了重点改进：

1)由于到单一的节点吞吐量不能精确地描述吞吐量，因此本文引入节点吞吐量的期望值，使吞吐量的期望值与节点所在位置以及参考位置的距离产生联系.

2)由于位置不同，参考距离不同，速度也不同，稳定性也会随之变化.因此，本文对速度和节点间的距离进行综合考虑以选出最稳定且吞吐量最高的节点.

2.2性能测试

为了评估OINS算法的性能，使用NS2进行仿真.NS2环境下建立单向双车道的高速模型，在长度为5 km的公路上平均分布100辆车.为了更接近现实，让中继节点和原车辆节点速度相差为10 km/h.本文将TST和Tete进行对比，由图6可以看出，在区域[56.022 2,143.977 8]范围内使用单跳进行数据传输吞吐量比较大，而在其他区域则是最佳节点的吞吐量较大.

图6　期望吞吐量

在每个位置上取10次求出其稳定值最后取其平均值得出图7.因为求的是最小链路稳定性，因此在相对距离下节点多则相对距离就越小，稳定性越高，但当达到一定距离后这种优势就不存在了.因此可以看出，在[0,42.753]区域内OINS算法求出的稳定性相对比较高，其他区域单跳的稳定性比较高.从上文可以得出在[0,42.753]区域内使用OINS算法计算的最佳中继节点，其他区域可以使用单跳中继节点.

图7　传输信息稳定性

3结语

本文基于VANETs网络，结合一些特殊环境，同时也参考其他研究者的模型，提出了一种最佳的中继节点选择算法.该算法充分考虑到节点通信时的吞吐量，并在此基础上利用链路的稳定性最终确定最佳的中继节点，为车联网在选择中继节点问题上给出了一个较好的解决方法.

[1]ZHAO J, ARNOLD T, ZHANG Y, et al. Extending driver-thru data access by vehicle-to-vehicle relay [C].Proceedings of the Fifth International Workshop on Vehicular Ad Hoc Networks，2008,72(21):66-75.

[2]FAZIO P, DE RANGE F, SOTTILE C.A new interference aware on demand routing protocol forvehicular network [J].Performance Evaluation of Computer & Telecommunication Systems,2011,3(4):98-103.

[3]ZHOU L, ZHANG Y, SONG K. Distributed mediaservices in P2P-based vehicular networks [J].IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011,60(2):692-703.

[4]LIN B, HO P, XIE L, et al. Optimal relay station placement in IEEE 802.16j networks [C].The ACM international Wireless Communications and Mobile Computing Conference, 2007,99(26):24-30.

[5]赵海，彭海霞，朱剑，等. 基于确认机制的车联网中最佳中继节点的选择 [D]. 沈阳：东北大学,2013.

[6]YU G, SU W, ANG Y H, et al. Optimal relay selection in IEEE802.16j multihop relay vehicular networks [J].IEEE Transactions on Vehicular Technolog,2010,59(5):2198-2206.

[7]ZUNIGA M, KRISHNAMACHARI B. Analyzing the transitional region in low power wireless links [C].The First Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks. Santa Clara，2004,70(4): 517-526.

[8]张希元. WSN中基于跨层策略的生存周期优化问题研究[D].沈阳：东北大学，2008.

[9]KIM Y, LIU H. Infrastructure relay transmission with cooperative MIMO [J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2007,56(4):2180-2188.

[10]陈纯锴，谢红.改进的协作中继节点选择策略[J].哈尔滨工程大学学报，2012，33(2):240-243.

[11]陆克中,刘刚,陶耀东.无线传感器网络中继节点的最小功耗布置算法[J]. 小型微型计算机系统,2011,32(6):1035-1040.

[12]吴谋,张晴.自适应的移动Ad hoc 网络贪婪地理路由协议[J]. 计算机应用研究,2010,27(8):3124-3126.

[13]BHARDWAH M, GRANETT T, CHANDRAKASAN A P. Upper bounds on the lifetime of sensor networks[J]. Proc IEEEICC,2001,99(26):785-790.

(责任编辑穆刚)

Choosing the optimal relay node based on the stability

LI Guangyao，LI Fei, RONG Xuefang

(School of Information Security Engineering, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan 610225, China)

Abstract：In the vehicle ad hoc networks, user nodes transmit information to each other by establishing a connection between relay nodes and sink nodes, but the end-to-end throughput in the connection is always lower. To solve this problem, the method of choosing the optimal relay node based on the stability is proposed. Modeling the position of vehicles,then combining the factor of stability and selecting the best relay node, the throughput would be improved as soon as the nodes are selected by calculating.Finally, the simulation experiment is carried out, and the result shows that themethod is correct and effective, and this method improves the throughput between the nodes.

Key words：relay nodes; Sink nodes; user nodes; stability; throughput

[中图分类号]TP393

[文献标志码]A

[文章编号]1673-8004(2016)02-0140-05

[作者简介]李广耀(1990—)，男，河南漯河人，硕士，主要从事物联网安全技术方面的研究.

[收稿日期]2015-11-04