Platoon架構下VANETs車間通信過程及性能分析*

郭紅葉,趙 海,司帥宗,彭海霞

(東北大學 計算機科學與工程學院,遼寧 沈陽 110819)

為了解決高速公路上車流密集以及由之帶來的交通擁堵、交通事故多發等問題,有發達國家提出了智能交通系統(intelligent traffic system,簡稱ITS)的概念,旨在將信息、通信和控制等技術應用于交通管理,實現車輛的智能駕駛,道路的高效利用.而最初為自動高速公路系統(automated highway systems,簡稱 AHS)提出的 platoon車輛編組成為近幾年研究的熱點.Platoon架構是由若干智能駕駛車輛按照一定幾何隊形組成的車隊,通過車載雷達等傳感器和車間無線通信實現以恒定間距穩定地跟隨前方車輛,車隊成員通常具有相同目的地,且行駛速度較普通車輛要快,車間間距可以達到很小(幾米),故而有效提高了道路容量,而特殊的編組協同駕駛有助于減少空氣阻力、節約燃料,提高道路安全性.Platoon系統穩定運行的關鍵在于車載智能控制系統對platoon中車輛成員的加速/減速和變道等駕駛行為的實時控制,以保證車輛的運動狀態誤差不沿縱向方向放大,即滿足隊列穩定性[1].而控制策略的準確實施由車輛間的有效實時通信來保證.車載環境下的通信網絡稱為車載自組織網絡(vehicular Ad Hoc networks,簡稱 VANETs),包括車車通信(IVC/V2V)和路車通信(RVC/V2I).通信網絡采用DSRC/WAVE協議架構,即專用短程通信技術(dedicated short range communication,簡稱DSRC)和車載環境中的無線接入(wireless access in vehicular environment,簡稱WAVE)標準,在物理層和MAC層采用適用于高速車載環境的IEEE 802.11p協議標準.而DSRC采用IEEE 1609.4作為對MAC層的改進,增加了多信道切換功能[2].

關于車載自組網通信協議和通信技術的研究大多基于普通駕駛車輛,其存在通信距離遠、路由困難、通信鏈路不穩定且網絡拓撲高度動態變化的問題[3].大量研究主要是對上述問題進行改進,從而探討通信節點間的路由算法、MAC層接入技術以及物理層技術等等[4-7].而將道路上的車輛組成穩定platoon編組的形式能夠有效地改善VANETs通信網絡的連通性[8],保證platoon中傳遞信息時效性和可靠性的車間無線通信會顯著影響整個車輛編組的協調控制和安全行駛,但是車載環境下不穩定的通信信道、復雜的道路環境和車輛節點的高速運動都會影響信息的有效實時傳輸,從而將包投遞延時、誤碼、丟包等不確定性引入到platoon的控制系統中.所以有必要對 platoon中車輛之間的通信過程及通信網絡性能進行分析,但到目前為止仍然沒有較全面的相關理論研究.現有研究platoon系統的相關工作對車間通信過程的處理方法大致可以分為以下幾類:假定車輛間通信近似理想,設置通信性能度量為典型分布,僅考慮車輛編組中成員通信失敗的情況對platoon的控制模型和協作管理策略造成的影響或者通過platoon控制指標和運行條件評估相應的通信網絡性能閾值.

有相當一部分文獻都不考慮通信過程的不確定影響,將車間通信設定為理想狀態,即假定車載控制系統能夠實時、準確地獲取到所需的全部信息[9,10].但是車輛間傳遞信息的丟包現象和延時等通信網絡特性對車輛的協調和控制具有非常顯著的影響.Ploeg等人雖然在設計基于不同信息流拓撲的 CACC(cooperative adaptive cruise control)控制器時考慮了通信延時,但是所有車輛的延時都相同且為固定值[11].而實際通信網絡的時延等特性是可變的,這種不確定性會對控制因子等產生不同程度的影響,從而破壞 platoon的隊列穩定性[12],很多學者考慮到車輛間不容忽視的通信狀況,將呈不同分布的通信參量加入到platoon的控制研究中.Guo等人考慮了VANETs網絡容量限制和通信數據包的隨機丟包概率滿足伯努利分布的情況,提出通信網絡接入調度和platoon控制聯合設計的算法[13].Segata等人同樣基于通信信標遭遇伯努利分布隨機損失的情形來研究platoon車間協調策略[14],但在實際場景下,丟包率是由通信機制和信道狀況等共同決定的,并不是隨機分布的,而且上述文獻均未考慮通信延時.Bernardo等人提出在platoon協調控制問題建模時引入呈隨機分段函數的可變通信延時,其下界為0,上界低于典型IEEE 802.11p車載網絡的平均端到端延時(數量級為10–2s)[15,16].但車輛的通信延時不太可能表現為一種規則的分布,而且這種延時無法用來改進通信算法.Amoozadeh等人在研究基于VANETs的platoon上層管理協議時,僅討論了信息更新時間間隔內未接收到信標信息導致通信失敗的情況[17].除此之外,更多的文獻集中在研究 platoon控制策略或者運行性能時估計或仿真通信網絡性能閾值.Xu等人在研究信息獲取方式和內容對platoon避免車輛追尾碰撞安全性的影響時,推導了安全距離下的最大容忍通信延時[18].但是文獻中設定的 platoon車間間距太大,故而導出的通信延時和實際情況相差甚遠.Shao等人在設計platoon的VANETs網絡MAC層協議時采用多優先級馬爾可夫模型推導了基于連通概率的網絡飽和吞吐量[19].但他們并沒有對通信延時和丟包概率給出相應的分析.Fernandes等人在車輛間的信息更新算法中,通過網絡仿真軟件得到典型場景的延時分布[20].雖然能夠得到較為準確的通信性能度量的數值,但卻沒有相應理論上的研究,也無法從算法上改進車間通信性能.Du等人基于確定路段間斷性多跳數據傳輸以及車輛運動狀態導致的動態交通流,推導了車載環境下通信網絡中的數據傳輸延時[21].但是網絡中的車輛并不是 platoon編組的形式.Jia等人基于4-D Markov模型建?？紤]信道條件的CSMA/CA退避過程,通過加入數據幀單位塊的數量、數據處于發送還是轉發狀態這兩個變量,對2-D Markov模型進行了改進,推導了網絡飽和吞吐量和傳輸延時[22].Jia等人此項工作的不足之處在于假設的通信網絡流量是飽和的,且僅研究車輛向路邊單元傳輸信息的上行鏈路,而沒有考慮platoon內部車間通信的丟包現象.

上述多數工作對于 platoon交通流場景下的車間通信模型和網絡性能的處理方法太過理想或考慮不夠全面,而且鮮有文獻專門對platoon架構下車輛間的通信過程以及通信延時和丟包概率等通信性能進行理論研究,定量地推導platoon編組中車輛間傳遞信息的通信不確定性度量指標.從而從車輛的有效通信角度入手,通過控制協同策略和通信機制來減弱不穩定通信對platoon構建和運行的影響,提高 platoon架構的安全性和穩定性.針對現有研究工作中的缺陷,本文提出一種 platoon架構下智能車輛間通信的網絡性能分析方法,其中,車車通信依靠專用短程通信(DSRC)技術實現,且在分析數據包傳輸過程時,除了爭用信道的退避階段外,還分析了數據包在 MAC層緩沖區的排隊過程以及兩者間的聯系.本文的通信模型設定緩沖區長度有限,信道存在干擾誤碼現象,且可能沒有數據包到達網絡,故而所研究的車間通信更接近實際的車載環境.文中分別對 platoon組內車間通信和多個 platoons組間通信進行了分析,并且在后者的分析中區分了處于車隊不同位置處的車輛特性.最終得到 platoon編組關鍵參數及通信網絡相關參數對數據包傳輸總延時和包丟失概率等通信性能度量的影響,同時驗證了DSRC技術支持的車間通信的端到端延時可以滿足platoon編組干擾不放大的隊列穩定性需求.

本文第1節介紹platoon智能車輛編組系統的組成及成員車輛間的通信機制.第2節給出platoon組內車間通信過程及性能分析方法.第3節給出platoons組間通信過程及性能分析方法.第4節對提出的分析方法進行數值仿真及可行性驗證.第5節是本文的總結.

1 Platoon智能車輛編組系統

1.1 Platoon系統結構

Platoon中擔任不同角色的車輛在隊列的組建和運行過程中負責不同的功能.Platoon系統結構如圖1所示,其中,領導車輛(leader vehicle)是整個platoon的管理者,主要負責:存儲和管理platoon配置信息,比如成員目的地信息、platoon ID、platoon成員數量等;為其他車輛傳遞控制信息并且收集成員車輛的狀態信息;協調編組中車輛的動態加入或退出、platoon編組的分離和融合等操作.跟隨車輛(follower vehicle)負責向領導車輛發送加入、退出和變道請求,得到確認信標后即可完成相應操作;在車載控制系統的協調下保持以期望間距和速度跟隨前方車輛.而且跟隨車輛可以在到達目的地或者完成信息獲取后隨時離開,而不會影響整個 platoon的正常運行.隊尾車輛(tail vehicle)主要負責道路上不同platoon編組之間的信息傳輸,即和下一個platoon智能車隊的領導車輛通信.在道路上行駛的其他車輛分為普通車輛和free agent,后者一般具有成為platoon成員的必要設備,比如車載協同控制器,可以在感知到合適的platoon編組靠近時,向該車隊領導車輛發送請求,加入該車隊.

Fig.1 The system structure of platoon圖1 Platoon系統結構

Platoon系統的參數包括platoon組內車間距(intra-platoon spacing)、platoon組間間距(inter-platoon spacing)和platoon成員數量(platoon size)[23].Intra-platoon spacing由車載自適應控制系統設定,其最小值應保證車輛不發生碰撞,最大值低于通信網絡限定的信息有效投遞范圍,保證編組內部的連通性.Inter-platoon spacing是兩個相鄰 platoons之間的距離,一般由前方隊列中的隊尾車輛和后方隊列中的領導車輛界定,該值應能保證當后一個 platoon編組感知到前方 platoon的減速或車輛變道等事件后,有足夠的時間調整自身狀態,避免發生碰撞.Platoon的隊列穩定性要求干擾沿著車輛隊列傳播時是衰減的,所以設置間距時不僅要考慮道路上的車輛容量，還要不違背platoon系統對干擾的魯棒性.Platoon成員數量隨著車輛動態加入或退出而不斷發生變化,其上界是保證組內單跳通信連通性和隊列穩定性的最低要求.

Platoon系統中的車輛之間通過無線通信傳遞速度、加速度以及駕駛行為等信息,將其輸入到車載自適應控制系統后,通過控制協調算法得到當前車輛期望的加速度,從而控制車輛的加/減速維持和前方車輛的期望間距和期望的速度.下面是針對車輛控制增益和間距參數相同的均勻platoon的線性增益控制算法[13]:

其中,i是車輛的編號,若platoon中車輛數量為n,則i∈[0,n–1],領導車輛編號為0;ui(t)是車輛控制器的輸出期望加速度,ke(t)是車輛間距誤差控制增益,h是間距控制策略設定的車間恒定時間間距;vi–1(t)、ai–1(t)、kv(t)和ka(t)分別表示當前車和前方相鄰車的速度差、加速度差以及相應的控制增益;v0(t)、a0(t)、kv0(t)和ka0(t)分別表示當前車和領導車輛的加速度差、速度差以及控制增益.vi–1(t)、ai–1(t)、v0(t)和a0(t)即為車間無線通信傳輸的實時信息.

1.2 Platoon通信機制

車載自組織網絡采用專用短程通信(DSRC)技術支持車輛間通信以及車輛與路邊基站之間的通信,該技術工作在5.9GHz頻段,包括1個控制信道(CCH)和7個服務信道(SCH),帶寬均為10Hz.控制信道傳遞安全信息和控制信息,其他非安全信息或者娛樂信息在服務信道中傳輸,DSRC技術的高數據速率和 100m～1000m的傳輸范圍等特性適合platoon架構中車輛的信息傳播和共享.道路上多個platoons之間的通信過程包括platoon內部成員間的通信和不同platoons組間的通信.前者一般通過單跳實現,通信站點為platoon內部所有成員車輛;而后者可以通過單跳或者多跳實現,由每個platoon的領導車輛和隊尾車輛負責信息傳遞.兩種通信的信息交換在不同服務信道上實現,這種信道的協調和標定在控制信道時隙廣播給成員車輛.

本文主要研究platoon編組架構下基于IEEE 802.11p協議的車間通信網絡傳輸延時和包丟失概率等MAC層性能,將通信過程分為緩沖隊列的排隊階段和爭用信道資源的傳輸階段.接入機制采用 RTS/CTS(request to send/clear to send)握手機制,有效減少了阻塞間隔.MAC層服務的基礎是分布式協調功能(DCF)接入方式,DCF基于沖突避免的載波檢測多路訪問(carrier sense multiple access with collision avoidance,簡稱CSMA/CA)機制,使用二進制指數退避算法避免沖突.發送數據包前先確定信道空閑并持續 DIFS時間再發送,若信道忙,則從[0～CWi]中選擇隨機退避時間等待信道空閑,其中,CWi=2iCWmin,CWi代表競爭窗口值,與傳輸失敗次數和退避階數有關,i是退避階數.當達到最大退避次數時,數據傳輸成功或者達到最大重傳限制都將回到CWmin,退避計數器在每個信道空閑時隙都會減1,若信道忙,則計數器停止計數.當退避計數器值減為0時,開始發送數據.

2 Platoon組內車間通信

本節對platoon編組內部的車間通信過程及通信性能進行分析,參與通信的車輛為platoon組內所有成員車輛,每輛車的通信性能相同.

2.1 組內通信的退避過程

本文所研究的通信過程的無線信道是非理想的,即在信道中傳輸的數據包可能出現誤碼,且車輛站點并不總是有數據包發送,此時網絡處于非飽和流量狀態,這里用通信系統處于空閑狀態來表示這種情況.當緩沖隊列為空且沒有新的數據包到達時,系統進入空閑等待狀態,等到需要發送數據時,再開始競爭信道資源.車輛在通信過程中數據包傳輸失敗可能是因為網絡中多輛車同時發送信息出現信道阻塞,也可能是不穩定的無線信道受到干擾導致了誤碼.假設最大重傳次數為M,最大退避階數為M′,若數據包重新發送次數達到M+1次時仍然傳輸失敗,則認為數據包丟失.設車載環境中的信道比特誤碼率為perror,傳輸一幀數據的總比特數包括物理層和MAC層頭部信息、有效數據長度以及握手機制的數據開銷等.故傳輸數據幀出錯的概率可以計算為

在二維Markov過程{s(t),b(t)}中加入系統空閑的情況,其中,s(t)和b(t)代表在時隙t內退避狀態和退避計數器取值的隨機變量.車輛在任何一個時隙由于發生誤碼和信道阻塞數據包傳遞失敗的概率pm以及發送數據包的概率p可推導為

其中,pp代表某一時隙超過一輛車發送信息使得信道發生阻塞的概率,N是 platoon成員數量.pna是新數據包的到達概率,qem代表MAC層緩沖隊列為空的概率,即車輛沒有數據包發送的可能性大小.

2.2 組內通信MAC層排隊過程

Platoon編組中的車輛向其他成員傳遞信息進入 MAC層時,多個數據包首先在緩存隊列中排隊等待,到達隊列頭部時再偵聽信道獲取通信資源的使用權.而由于實際情況中車輛傳輸數據包的時刻和數量是無法預知的,可以將該行為看作是隨機事件,故由概率性可知,車輛節點在某時刻發送數據包的次數服從參數為λ的泊松分布,λ表示單位時間內到達的數據包個數.數據包在排隊系統中滿足先進先出的原則,即先到達的先被服務.排隊過程用M/G/1/K模型來近似[24,25],排隊隊列的長度有限,當緩存隊列滿隊時,無法繼續接收數據包.排隊系統在某時刻的狀態表示為信道被占用時緩存隊列中的數據包數目,設定MAC層的緩存隊列存放數據包的上限為K.為了得到排隊系統的穩定狀態概率,需要先計算 MAC層的服務時間分布,數據包服務時間表示為從排隊結束爭用信道資源開始到傳輸成功或者達到最大重傳次數為止的時間[26],一般設定為空閑時隙τ的整數倍.假設取不同倍數的概率分布為,其中,T表示倍數,且T∈[0,Tm],則最大服務時間表示為Tmτ.用一維變量X(t)來描述排隊系統的狀態,X(t)是在完成排隊的數據包離開時,排隊系統中剩余的數據包個數,緩存隊列在第j個數據包離開排隊系統時刻之前所處狀態的分布可以用無記憶的嵌入式馬爾可夫鏈建模.故而在一個服務時間內有k個數據包到達的概率表示為

其中,Ts、Te分別表示數據包發送成功所需要的時間和由于信道誤碼傳輸失敗所經歷的時間,可以表示為Ts=Te=DIFS+RTS+SIFS+CTS+ SIFS+Hphy+Hmac+l+SIFS+ACK,而Tc表示與其他車輛的數據包發生沖突時占用通信資源的時間,表示為Tc=DIFS+RTS+SIFS+CTS.

處于排隊等待狀態的剩余數據包數量X(t)的排隊系統穩態概率分布可推導為

根據M/G/1/K排隊模型可以得到緩存隊列為空的概率,即車輛在某個時隙沒有數據包發送的概率為.其中,是信道被占用的概率,是通信過程的MAC層服務時間分布的均值.

車輛數據包在 MAC層緩沖區排隊結束后,進入發送階段,將 MAC層對數據包的處理過程稱為服務系統,系統輸入設為概率 1.若數據包偵聽到信道忙,則進行指數退避,產生退避延時,該過程結束后,數據包以概率pp再次偵聽到信道忙,進入沖突退避過程,也可能由于幀錯誤需要重新發送,概率為pm–pp,上述過程直到達到重傳限制結束傳輸或者檢測到信道空閑成功傳輸數據,其概率為1–pm.將每個行為都看作是服務系統的子系統,其在時域產生的延時t在z域用zt傳遞函數來表示.數據包的整個服務系統即為多個子系統的級聯,也是多個延時量的疊加,系統的輸出即為相應概率取值下的延時因子zt疊加的結果.各項的概率系數為數據包傳輸過程中不同服務時間對應的概率分布.由上述分析得出,服務系統可看作是線性系統,系統的傳遞函數即為包服務時間概率分布的生成函數,記為H(z),可以得到其表達如式(8)所示.圖2所示為服務系統的框圖.

Fig.2 MAC service time linear system diagram圖2 MAC層服務時間線性系統框圖

Hc(z)表示數據包發送過程中產生沖突導致傳輸失敗的時間分布傳遞函數,表示為是數據包傳輸成功的時間分布傳遞函數,He(z)是數據包由于信道誤碼造成傳輸失敗的時間分布傳遞函數,表示為是競爭信道的退避過程所占用時間分布的傳遞函數,在本文場景條件下計算為

公式中的zτ項系數表示信道處于空閑時隙的概率;zTs項系數表示其他N–1輛車中某一輛成功傳輸數據包的概率;zTc項系數表示多輛車發送數據包導致信道沖突的概率.退避機制隨機地在競爭窗口中選擇初值,若檢測到信道空閑,則計數器減 1,每次偵聽到的信道可能處于空閑狀態,也可能發生多個數據包沖突或者出現傳輸誤碼的現象,所以退避時間為單個時隙、發生沖突消耗的時間和成功傳輸數據包的時間三者的概率平均.在概率生成函數中,取[0～CWi]的平均值作為計數器初值,其中,0≤j≤M.

由數據包傳輸過程中 MAC層的服務時間分布概率表示的概率生成函數為,結合上述傳遞函數方法的式(8)和式(9),可以得到離散概率psT t.

2.3 Platoon組內車間通信性能度量

基于上述platoon組內車間通信過程的分析,下面給出通信過程的數據包丟失概率和通信延時等網絡性能指標.數據包整個傳輸過程中的延時包括緩沖隊列中的排隊延時和競爭接入信道的退避延時.本文忽略了數據包在無線信道中的傳輸時延,也就是車輛成功競爭到資源后發送數據包到達接收方的時間不予考慮.其中,排隊的延時由非滿隊情況下的隊列平均長度與包到達速率的比值得到.

在成功傳輸情況下,數據包競爭信道的退避過程產生的延時為平均時隙長度乘以退避過程中可能占用的時隙個數,表達如下:

則platoon中車輛之間傳遞信息的總傳輸延時為Tdelay=T+Tque;數據包投遞過程失敗的概率表示為.

為了得到車輛站點間通信的延時和數據包丟失概率等性能度量指標,首先假設通信節點始終有數據包發送,即緩沖區空閑概率qem為0,聯立式(2)～式(4)及式(6),計算每輛車發送數據包的概率p以及由于信道誤碼或者競爭沖突導致數據包發送失敗的概率pm;然后利用MAC層服務時間概率分布生成函數H(z),得到離散概率,將其代入式(5),結合迭代方程(7)求得排隊系統穩態概率分布pkque,進而得到空閑概率qem,若其大于10–6(設定的容限值),則更新p和pm為緩沖區可能為空情況下的概率,最后聯立式(10)、式(11)計算排隊延時、退避延時等性能指標,同時可獲得包丟失概率及傳輸延時;若qem≤10–6,則說明當前網絡負載條件下,緩沖區空閑的可能性很小,則不更新概率p和概率pm,得到通信網絡接近飽和狀態的性能度量.

3 Platoons組間通信

本文在分析了 platoon內部通信的基礎上,進一步對 platoons組間通信過程進行了研究.假設總共有m個platoons駕駛車隊,由于車輛的通信范圍有限,前方platoon編組中的車輛想要給后方platoon中的車輛傳遞信息,需要進行多跳中繼.Platoons組間通信模型中作為通信站點的車輛是每個駕駛車隊的領導車輛leader和隊尾車輛tail,而由于參與通信的車輛角色和位置不同,所以組間通信更為復雜.這里只研究多個platoons組間的單跳通信.所以通信網絡中共有2m輛通信車輛,即leader1,tail1,leader2,tail2,…,leader6,tail6,而且參與通信的tail車輛只能與相鄰的下一個編組中的leader車輛直接傳遞消息,同一platoon編組內部的leader車輛和tail車輛可以直接通信,位于 platoons架構中間位置的 platoon leader車輛和 tail車輛可以與前方 platoon的 tail車輛以及跟隨platoon的leader車輛通信.下面給出多個platoons組間通信情形下的通信過程及性能分析.

3.1 組間通信的退避過程

在組間通信中,車輛的通信特性不僅與其在 platoon中的成員類型有關,而且與所在 platoon編組相鄰的platoons的數量有關.參與platoons組間通信的2m輛車,無論是領導車輛leader還是隊尾車輛tail,它們作為通信站點的地位相同,所以形成的通信網絡中第i輛車和第2m+1-i輛車的特性相似[23].考慮緩存隊列可能為空的情況,在某一給定時隙中,當前車輛發送的數據包與其他相關通信車輛發生沖突的概率如式(12)所示.

其中,i=1,2,3,…,2m–1,2m,表示通信車輛的位置編號.那么數據包一次傳輸失敗的概率為

根據 MAC層數據包傳輸的信道競爭、指數退避過程的 Markov模型以及上述概率性計算,可以得到platoons組間通信架構中不同通信車輛在某個時隙發送數據包的概率pi為

3.2 組間通信MAC層排隊過程

Platoons組間通信車輛的數據包在發送之前,仍需在緩沖隊列中進行排隊.仍然用M/G/1/K排隊模型來建模MAC層緩沖區的排隊過程,則參與通信的所有platoons領導車輛和隊尾車輛的排隊系統分析與platoon組內車間通信模型相似,區別在于 platoon組內通信模型中的所有成員車輛在通信網絡中是對等的,通信性能相同,排隊行為也沒有區別.但是,由于 platoons組間通信的關鍵車輛只可以與相鄰的通信站點傳遞信息,所以通信特性與車輛的空間位置有關,從而針對特定通信車輛的排隊行為也有所差異.

位置編號為i(i∈[1,2m])的通信車輛在某數據包服務時間內有k個數據包到達的概率ak,i、不同車輛的包服務時間離散概率分布、排隊系統中剩余數據包數量的平穩概率分布以及緩沖區為空的概率q的分em,i析方法同第 2.2節.但是,值得注意的是,公式中的各參量比如發包概率和沖突概率都是針對不同位置的車輛而言的.不同車輛傳輸數據包時MAC層服務時間分布的概率生成函數如式(15)所示.聯立.即可得到不同車輛對應的離散概率分布

顯著差異在于platoons組間通信的退避過程時間概率生成函數與車輛通信范圍內的其他車輛有關,且在同一時隙內,當前車輛通信范圍之外的數據包投遞不會對該車造成影響.若檢測到信道非空閑,則可能是爭用同一信道資源的其他多輛車發送數據產生了沖突,也可能是僅有一輛車傳輸數據包到達接收車輛.Platoons組間通信的每個車輛站點檢測到信道成功傳輸通信覆蓋范圍內某車輛數據包的概率為

由此重寫退避過程的延時概率生成函數為

3.3 Platoons組間通信性能度量

Platoons組間通信過程比組內單跳通信更為復雜,涉及到的通信車輛為不同 platoon編組內的成員.參與通信的每輛platoon leader車輛和tail車輛的排隊延時有如下計算公式:

其中,第i輛車的服務時間平均值為.

由于車輛的空間位置不同,所以同時爭用相同信道資源的周圍車輛不同.從而由于信道忙而進入退避過程產生的延時也應該對不同的車輛分別計算.通信網絡中和車輛i爭用同一信道資源的其他車輛中僅有一輛車成功投遞數據包的概率pc,i和某時隙有車輛發送數據包的概率pt,i的表示如下:

Platoons組間通信的車輛發送數據包時爭用信道的退避延時為

可以得到從首端platoon發出的數據包經過多跳傳輸到達尾部platoon所經歷的延時為

而在首端platoon和尾部platoon之間多跳通信的數據包丟失概率可以計算為

Platoons組間通信過程的網絡性能度量計算流程與 platoon組內車間通信過程的流程相似,先假設緩沖區空閑概率qem,i=0,聯立式(12)～式(14)求得車輛發送數據包的概率pi和數據包發送失敗的概率pm,i;然后結合式(15)～式(17)計算離散概率,再利用排隊模型的穩態分布,得到空閑概率qem,i.同樣地,若qem,i>10–6,則更新概率pi和概率pm,i,最后結合概率pt,i、pc,i,利用式(18)～式(23)計算不同通信范圍的車輛的數據包傳輸延時、包丟失概率等性能指標;若qem,i≤10–6,則不更新概率pi和概率pm,i,得到近似飽和狀態的通信網絡各性能指標.

4 實驗分析與討論

對上述提出的platoon組內車間通信過程和platoons組間通信過程的網絡性能分析方法進行數值仿真,并采用NS2網絡仿真軟件進行對比實驗.車載環境下通信網絡的負載流量表示為Rb=Nλl,其中,N是通信網絡中的車輛數目,在 platoon組內車間通信模型中,N代表智能車輛總數,在多個 platoons組間通信模型中,N代表所有platoon的leader車輛和tail車輛總數;λ是單位時間車輛需要傳輸的數據包個數,稱作包到達速率;l為數據包長度,單位是比特.假設車輛節點的通信范圍為150m,platoon內部穩定車輛間距為6m,platoon組間間距為40m,車長5m,車輛穩定運動速度為30m/s.本文設定MAC層的最大服務時間Tm為5 000個時隙,系統空閑時隙為20μs,故可表示的最大時間值為 100ms.指數退避過程中的最小競爭窗口尺寸設置為 32,最大退避階數為 4.其他參數設置見表1.

Table 1 Simulation parameter setting表1 仿真參數設置

通過輸入platoon編組車輛成員數量、通信網絡各關鍵參數,利用platoon組內車輛間通信過程和platoons組間通信過程的網絡性能指標的計算方法可以得到以下數值結果,并將其與仿真軟件得到的結果進行對比.

圖3(a)和3(b)分別是platoon組內車間通信的排隊等待延時、數據包傳輸總延時和包丟失概率在不同信道條件下隨編組內成員數量變化的數值和仿真結果.觀察到兩者曲線基本一致.同時可以看到,數據包在緩存隊列中的排隊延時雖然隨著成員數量的增多呈上升趨勢,但是幅度很小,而包傳輸總延時隨著車輛數量的增加明顯上升.這是由于,通信延時主要由排隊等待延時和競爭信道的退避延時組成,其中排隊延時由 MAC層服務時間概率分布和排隊長度決定,而平均排隊長度在車輛數量增加幅度不太大時變化并不明顯,且車輛站點數量是通過沖突概率的增大間接影響排隊延時的,但是接入信道的退避延時和參與競爭資源的通信站點數量直接相關.同時在圖 3(a)觀察到:信道誤碼率越高,數據包傳輸失敗的可能性越大,MAC層平均服務時間越長,從而排隊延時迅速增加,傳輸延時也相應增大.圖3(b)表明,信道條件對數據包丟失概率的影響非常顯著,傳輸信道誤碼率越高,包丟失概率隨platoon尺寸的變化趨勢越陡峭.對一個由8輛車組成的platoon智能車輛隊列,當誤碼率是10–6時,達到最大重傳次數數據被丟棄造成的包丟失概率約為0.11%,此時,傳輸一幀數據出錯的概率為7.41×10–6;但當信道誤碼率高達 3×10–4時,包丟失概率達到了 0.65%.數據包沖突概率是影響包丟失概率的另一個因素,沖突概率被鄰居車輛站點傳輸數據包的總數所影響,故而platoon組內的成員數量越多,導致數據包傳輸過程中由于和其他車輛發送數據包產生沖突的概率越大,包傳輸失敗的可能性越高.

圖4(a)和圖4(b)分別呈現了當車輛編組成員是6輛車、8輛車和10輛車的情形下,排隊等待延時、包傳輸總延時和包丟失概率隨數據包到達速率λ的變化趨勢.在仿真軟件中設置發送數據包間隔為均值是 1/λ的指數分布,得到泊松分布的網絡負載,進而獲取不同包到達速率時的網絡性能.設定排隊系統的緩沖隊列長度為 50,也就是最大可容納的數據包數量,信道誤碼率固定為10–4.數據包到達速率即單位時間(1s)內車輛需要傳輸的數據包個數,在數據包長度一定時,該值和通信車輛的數量共同決定了車載通信網絡的數據流量負載.由圖 4(a)可知:隨著包到達速率的增加,開始排隊延時和包傳輸總延時明顯增加,但當λ超過150時,兩者都逐漸趨于平緩,最終到達上限,此時通信網絡近似達到負載飽和狀態,而λ=150之后的數據包傳輸總延時主要取決于車輛數目,和圖3一樣的理由,排隊等待時延受車輛數目的影響不大.由圖4(b)得到:隨著包到達速率的增大,數據包到達概率pna增大,需要傳輸的數據包數量增加,通信車輛間發送的數據包更容易產生沖突,從而包丟失概率增大,而當網絡達到飽和時趨于不變,此時沖突概率取決于車輛數目.在λ=150且誤碼率為 10–5、10–4、3×10–4時,得到的8車platoon組內通信延時數值約為11.30ms、12.75ms、13.44ms.仿真結果約為11.506ms、13.079ms、13.810ms.

Fig.3 The performance metrics of intra-platoon communication network are affected by BER圖3 誤碼率對platoon組內通信網絡性能的影響

Fig.4 The performance metrics of intra-platoon communication network are affected by packet arrival rates圖4 包到達速率對platoon組內通信網絡性能的影響

為了對 platoons組間通信性能進行分析,將 platoon數量設置為 6,那么參與通信的車輛為 leader1,tail1,leader2,tail2,…,leader6,tail6.圖 5(a)和圖 5(b)分別是 platoons組間通信的每個車輛站點在不同信道誤碼率條件下的包傳輸總延時以及包丟失概率的數值和仿真結果.考慮到通信半徑的限制,只有位置相鄰的車輛才可以直接傳遞數據.圖 5(a)表明,隨著信道誤碼率的增大,每輛車的數據包被丟棄的概率都顯著增大.相同的傳輸信道條件下,車輛tail1和leader6的丟包率最低,兩端的車輛反而更容易丟包.這是因為,首尾端的車輛只能與其通信范圍內相鄰的tail1和leader6車輛傳遞數據,所以發送數據包的沖突概率較高.而tail1和leader6車輛將數據包發送給 leader1和 tail6時,不存在具有相同接收者的其他車輛站點的隱藏終端問題,所以沖突概率較其他車輛要低.同理,由于接入信道的退避時延和發包的失敗概率正相關,并且當前車輛的沖突概率還被隱藏終端的發包概率所影響,若隱藏終端在某個時隙內發送數據包的可能性很小,那么當前通信車輛更容易將數據包傳輸到目的車輛,所以車輛 leader1、tail1以及 leader6、tail6與其他靠近中間位置的車輛相比,包傳輸總延時較低,tail1和leader6的數據包成功傳輸的延時最低.

Fig.5 The performance metrics of inter-platoon communication under different channel conditions圖5 不同信道條件下platoons組間通信的性能度量

圖 6(a)表明,在 platoons組間通信架構中,當數據包到達速率發生變化時傳輸數據總延時的變化.隨著包到達速率的增大,等待發送的數據包增多,平均排隊長度變長,緩沖區排隊等待時間增加,而且隨著網絡流量的增加,接入信道的檢測和退避行為更加頻繁,故而通信延時增加,但當網絡流量達到飽和后,延時的上升幅度減小.通過對比不同車輛的包傳輸延時,可以發現車輛 leader2,tail2,leader5,tail5的延時比中間車輛略長,因為這些車輛更傾向于作為數據傳遞的中繼節點,發送數據包更頻繁,而越靠近中心的車輛越可能是數據包的目的車輛.圖6(b)對比了最大重傳次數和退避階數不同數值關系下的包傳輸延時和包丟失概率.若重傳次數大于退避階數,當退避機制到達最大退避階數時,數據包再次發送失敗,通信機制仍會在最大退避狀態下重新傳輸數據,所以,數據包成功傳輸的概率更高,丟失概率更低,MAC服務時間分布隨著沖突概率的減小逐漸向短時間區域集中,緩沖區排隊時延下降,但是此時數據包的傳輸總延時反而會隨著重傳次數而增加,當M=4時,12輛參與platoons組間通信的車輛中tail2和leader5的數據包傳輸延時最大,約為13.02ms,排隊等待延時約為6.27ms,但當M=6時,tail2車輛和leader5車輛的延時約為14.53ms,相應的排隊時延為6.03ms.

設定最大退避次數和最大重傳次數都為4,數據包到達速率為150包每秒,信道誤碼率為10–4,platoon內部成員為 8輛車,其他參數保持不變,得到 6個 platoon組成的車輛編組隊列中尾端 platoon車輛接收來自首端platoon通信車輛發送的數據包需要經歷的通信延時約為 0.146s.為了驗證分析得到的傳輸數據包時延是否能夠滿足 platoon的隊列穩定性,將最大延時量帶入基于前車信息的 platoon線性控制模型中[9].將公式(1)中的kv(t),kv0(t),ka0(t)增益函數都設為0,利用求Hinf控制器的基于線性矩陣不等式的方法對增益函數ke(t)和ka(t)的拉氏變換函數進行求解,并且對期望加速度做拉氏變換,得到如下由加速度誤差表示的隊列穩定性傳遞函數:

其中,h是 platoon中車間恒定時間間隔,θ是通信延時,φ是車載制動裝置的滯后量.設定h=1s,φ=0.2s,θ=0.146s,可得傳遞函數的頻率響應幅度曲線如圖7所示.可以看到,傳遞函數頻率響應的幅度始終小于1,即表示platoon智能車輛編隊的加速度誤差沿著platoon中車輛傳播的幅度是衰減的,保證了行駛隊列的穩定性.

Fig.6 The performance metrics of inter-platoon communication are affected byλ andM圖6λ和M對platoons組間通信性能度量的影響

Fig.7 The frequency response amplitude of platoon acceleration error transfer function under 0.146s communication delay圖7 通信延時為0.146s時的platoon加速度誤差傳遞函數的頻響幅度

5 總 結

本文基于IEEE 802.11p協議對platoon智能車輛編組的DSRC車間通信網絡性能進行了分析,通過對DCF爭用信道退避機制和MAC層緩沖區排隊模型的概率性分析和推導得到platoon組內智能車輛間通信過程和多個platoons組間通信過程的理論分析模型.研究了不同信道比特誤碼率、網絡數據流量負載、退避機制參數以及排隊模型對于車間通信的數據包傳輸延時和數據包傳輸失敗的概率的影響.并且,比較了理論數值結果和仿真實驗結果,證明了研究方法對 platoon場景下車間通信網絡性能評估的準確性和可行性.最后,通過將分析模型得到的延時帶入到一種 platoon控制模型的加速度誤差傳遞函數中,驗證了得到的最大延時量可以保證platoon車輛編組的穩定運行.通過分析仿真結果可以得出如下結論:(1) platoon組內或platoons組間車輛站點間通信的數據包傳輸總延時主要由MAC層緩沖區的排隊等待時延和爭用信道的退避時延組成,其中排隊時延由MAC層服務時間概率分布和平均排隊長度決定,受數據包到達速率影響較大,退避時延主要取決于網絡數據流量未飽和時的包到達速率和車輛站點數量;(2) 數據包丟失概率在信道誤碼率一定時,受通信車輛數量和包到達概率的影響較大;(3) 對于platoons組間通信模型,首端和尾端platoon相鄰編組中的車輛較其他位置車輛的數據包沖突概率要小得多,故而包丟失概率更小,傳輸延時也更低,而靠近中間位置的platoon中車輛的數據包傳輸延時相對較高.

通過上述研究可以得到:platoon中成員車輛數量應該適當地加以選擇,既要考慮道路容量,又不能超出leader車輛的通信范圍,而且成員過多會導致通信延時和包丟失概率過大,影響信息的有效投遞.當 VANETs通信網絡中車輛間信息傳輸較頻繁時,可以通過限制同時接入網絡的車輛站點數量,減小重傳次數和最大退避階數,以提高通信的時效性.接下來的工作會進一步研究包含中繼車輛的 platoons編組多跳通信模型,同時對車間動態通信模型如何影響platoon的控制算法進行探討.