適應(yīng)城市交通環(huán)境的改進(jìn)型車載路由優(yōu)化方法設(shè)計(jì)適應(yīng)城市交通環(huán)境的改良型車載路由優(yōu)化辦法設(shè)計(jì)

中圖分類號：TN926《34；TP393文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004《373X〔2022〕14《0100《06

Designofimprovedvehicle《mountedroutingoptimizationmethodsuitingfor

citytrafficenvironment

XUEMing，HUYan

〔HenanUniversityofTechnology，Zhengzhou450001，China〕

Abstract：Inordertooptimizetheperformanceindexesofroutingprotocollinksurvivaltimeandthroughputinvehicle《mountedAdHocnetworkofcitytrafficenvironment，andonthebasisofthetopologyreactiveroutingprotocol，thepositioninformationofthevehicle《mountednetworknodesisintroducedtodesignthevehicle《mountedroutingprotocoloptimizationmodel〔M《AODV〕basedonthedynamicchangeofreal《timelocationinformation.Thismodelisbasedonthepriorityforwardingprincipleofthecrossroadvehiclesandtherelativelocationasthenodesinthesamedirection，andusedtodistinguishtheforwardingcontrolpacketsaccordingtothepositioninformationinroutinginformationtable.TheUMLmodelinggraphoftheroutingalgorithmandalgorithmflowchartorientedtoC++languagearegiven.ThesimulationresultsobtainedfromNS2simulationplatformshowthat，incomparisonwiththetraditionalroutingmodel，theproposedmodelcanoptimizetheperformanceindexesinVANETs，suchasnetworklinksurvivaltime，timedelay，throughput，etc.

Keywords：routingprotocol；M《AODV；crossroad；UMLmodeling；NS2simulation

隨著道路數(shù)目和車輛數(shù)目的比例嚴(yán)重失衡的情況愈發(fā)嚴(yán)重，中國的交通擁堵難題亟待解決，車載自組織網(wǎng)絡(luò)〔VANETs〕應(yīng)運(yùn)而生。VANETs作為智能交通系統(tǒng)的信息傳送平臺，可以獲得即時的交通信息和道路狀況等信息，很大程度上提高駕駛過程中的平安性，繼而進(jìn)一步地減少交通問題[1]。但是目前作為VANETs中的核心工作內(nèi)容的認(rèn)證平安、路由協(xié)議等仍然存在一定問題，比方網(wǎng)絡(luò)負(fù)載過大、自私節(jié)點(diǎn)拒絕合作、間斷性等[2《3]。

這里所設(shè)計(jì)的路由協(xié)議M《AODV〔ImprovedAdHocon《demandDistanceVectorRouting〕主要是在基于拓?fù)涞姆答伿铰酚蓞f(xié)議AODV原理，引入動態(tài)實(shí)時相對位置信息，通過路由表中的位置信息辨別轉(zhuǎn)發(fā)，辨別分類轉(zhuǎn)發(fā)的原那么是根據(jù)車輛間相對位置進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分類，采用十字路口車輛優(yōu)先和相對位置為同方向節(jié)點(diǎn)優(yōu)先轉(zhuǎn)發(fā)的方式實(shí)現(xiàn)控制包的尋路，進(jìn)而優(yōu)化VANETs網(wǎng)絡(luò)中鏈路存活時間、時延、吞吐量等性能指標(biāo)。

1車載優(yōu)化路由模型建立與分析

1.1車載網(wǎng)路由優(yōu)化模型的根本原理

不同拓?fù)涞奈恢?、?jié)點(diǎn)方向、速度等在很大程度上會影響路由性能，越是臨近車輛的方向，其連通度的制約性越強(qiáng)[4]。這一模型按照各個節(jié)點(diǎn)位置關(guān)系進(jìn)行劃分，主要波及到[α]類、[90°α]類、[β]類三種節(jié)點(diǎn)，其中，對于它們的相對位置關(guān)系，第一種是同一路段同向/異向；第二種是同一路段夾角[90°]；第三種是在某角度的偏離節(jié)點(diǎn)。具體情況見圖1，自E開始，其第一種節(jié)點(diǎn)主要是包括A，C，F(xiàn)，I，它的第二種節(jié)點(diǎn)主要是波及到B，D，G，H。對于C來說，其屬于十字路口節(jié)點(diǎn)〔或者稱做協(xié)調(diào)交叉節(jié)點(diǎn)，專指處在十字交叉路口范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，其特殊地方在于，其同時擁有[α]類、[90°α]類節(jié)點(diǎn)〕，B，D是它的第二種，而A，E，F(xiàn)，I屬于它的第一種類型。在這里通過三個參數(shù)進(jìn)行敘述〔M，N，K〕，其中字母M代表的意思是路段，而字母N主要代表的是行駛方向，而字母K主要代表是否是十字路口，各節(jié)點(diǎn)利用位置效勞器得到其所在處所的相關(guān)數(shù)據(jù)資料。假定所有車均配備了GPS導(dǎo)航，則它就能夠非常輕松的將自己的地址得到，各節(jié)點(diǎn)也會將自己的路段告知臨近節(jié)點(diǎn)。劃分路段過程中，分界點(diǎn)主要是十字路口的節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)僅僅對其位置與路段ID進(jìn)行播送，十字路口節(jié)點(diǎn)信標(biāo)的播送信息將以“[+]〞號表示十字路。其具體的轉(zhuǎn)發(fā)步驟如下：某節(jié)點(diǎn)接到路由包，第一步需要判定自身到底屬于哪一種節(jié)點(diǎn)，要是屬于普通節(jié)點(diǎn)，則將會先轉(zhuǎn)向十字路口鄰居節(jié)點(diǎn)，然后才開始先[α]后[β]類鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行；要是自己屬于十字路口節(jié)點(diǎn)，在這種情況下，將會先[α]和[90°α]節(jié)點(diǎn)，完成之后，接著選擇第二類實(shí)施轉(zhuǎn)發(fā)。主要操作步驟如圖2所示。轉(zhuǎn)發(fā)過程按照這個順利進(jìn)行，旨在充沛確保十字路口優(yōu)先、同路段同向/反向優(yōu)先、最后是各個路段與本地節(jié)點(diǎn)非[0°]或[90°]的節(jié)點(diǎn)。這樣有助于路由包以相對較高的速度進(jìn)行傳送，在一定程度上增加了鏈路存活時間，同時能夠在一定程度上降低端到端時延。

1.2[α]類節(jié)點(diǎn)鏈路存活時間

VANETs中，兩節(jié)點(diǎn)不間斷連接的時間即為鏈路存活時間。假定沒有包喪失率，時間[t0=0]，在[i]與[j]間有某鏈路，假定[X]所指代的是在建立鏈路過程中兩節(jié)點(diǎn)的距離，其值處于[0，300]這一個區(qū)間之中。通常而言，[X]合乎對數(shù)正態(tài)分布[5]，假定[μ∈-∞，+∞，σ≥0]，同時一切節(jié)點(diǎn)均沒有出現(xiàn)超速。在這里通過[vt]和[at]分別指代節(jié)點(diǎn)在[t≥0]的速度與加速度，這樣就能夠得出：

[at=0，a0=0at=a0，a0>0，t≤vmax-v0a00，otherwiseat=a0，a0對于式〔1〕，其節(jié)點(diǎn)速度比[vmax]小，同時在零以上。假定節(jié)點(diǎn)剛開始是[v0]，則就得出下面的公式：

[vt=v0+0taxdx]〔2〕

式中：[ax]是[t=x]的加速度，則就會得出式〔3〕：[vt=v0，a0=0vt=v0+a0《t，a0>0vmax，otherwisevt=v0+a0《t，a0通過上文中對于加速度與速度的界定，那么[0，t]范圍中的行駛距離[st]可以表示如下：

[st=0tvxdx]〔4〕

對[i]，[j]節(jié)點(diǎn)，[t]時刻的行駛距離、速度和加速度三者依次可以通過下面的方式進(jìn)行敘述：也就是[sit]，[vit]，[ait]與[sjt]，[vjt]，[ajt]，則就能夠得出：

[sit=0tvixdx，sjt=0tvjxdx]〔5〕

所以，[i]與[j]兩者距離就能夠通過下式進(jìn)行敘述：

[Δs=sjt-sit+X]〔6〕

在這里，只有正、逆向行駛兩種，對于第一種，此時的[st≥0]，[vt≥0；]而對于第二種，此時的[st≤0]，[vt≤0]，沿正方向，[j]在[i]之前時[X≥0]，即：

[p〔t〕=1，Δs≥0-1，otherwise]

對鏈路存活概率計(jì)算，因[vt=v0+at《t]，所以就能夠得：

[st=0tvxdx=0tv0+a0《xdx=v0《t+12a0t2]〔7〕

假定[sjt-sit=at2+bt+c]，所以就能夠得到下面的方程：

[at2+bt+c+X-300=0]

由于鏈路在[t]時刻將斷開[6]，要是[a≠0]，則對上面的方程求解，那么能夠得出：[t=-b±b2-4ac+X-3002a]，即解[t1]，[t2]。在這里，要是[a=0]，則就能夠求出：[t=300-c-Xb]。[X]合乎對數(shù)正態(tài)分布，其累計(jì)分布函數(shù)可通過下式敘述：

[Fxx=12+12erflnx-μσ2]〔8〕

所以就能夠求出它的概率分布函數(shù)，具體為：

[Ptt0=Pt≤t0=P-b±b2-4ac+X-3002a≤t0=X≥-at20+bt0+c-300，a>0X≤-at20+bt0+c-300，a0FX-at20+bt0+c-300，a當(dāng)[a=0]時，在這種情況下，就能夠獲得下列結(jié)果：

[Ptt0=Pt≤t0=P300-c-Xb≤t0=1-FX-bt0+c-300，b>0FX-bt0+c-300，b繼而求出其分布函數(shù)具體如式〔11〕所示：

[Ptt0=1-FX-at20+bt0+c-300，a>0，b∈-∞，∞FX-at20+bt0+c-300，a0FX-bt0+c-300，a=0，b給定[t0]，那么能夠?qū)Ptt0]進(jìn)行計(jì)算。按照對數(shù)正態(tài)分布均值是[eμ+σ22]，那么能夠得出相應(yīng)的存活時間。

1.3[90°α]和[β]類節(jié)點(diǎn)鏈路存活時間

在移動過程中，[90°α]與[β]類節(jié)點(diǎn)位置關(guān)系，存在大量不同的情況，此處僅僅對以下幾種場景進(jìn)行闡述。

1.3.1場景1：單節(jié)點(diǎn)移動

假定有節(jié)點(diǎn)[i]與[j]，對于[j]來說，其保持固定，它的起始距離是[d0]，對于[i]來說，其速度是[vi]，首次自[I]傳至[I′]的時間是[t1，]兩者之間間距是[s1]，第二次所用的時間和距離分別是[t2]和[s2，]同時[I′]和[I″]為同向，具體情況如圖3所示。

圖中，[α=180°-β]，通過余弦定律就能夠得到：

式中：[s1=vi《t1]，[s2=vi《t2]，按照文獻(xiàn)[7]能夠得出[vi]，[st]是二次多項(xiàng)式，基于[vi〔t〕=v〔0〕+a〔t〕《t]就能夠得出式〔14〕，如下：

假定[sjt-sit=at2+bt+c]，合乎：[at2+bt+c+X-][300=0]，根據(jù)[α]與[90°α]類節(jié)點(diǎn)鏈路存活時間的求解步驟，就能夠計(jì)算出[Ptt0]。1.3.2場景2：雙節(jié)點(diǎn)同時異向等速移動

[i]與[j]在同一個時間內(nèi)移動，假定[vi=vj=v，]見圖3〔b〕。[i]從[I]傳至[I′]，[j]從[J]傳至[J′]的時間是[t1]；[i]從[I′]傳至[I″]，[j]從[J′]傳至[J″]歷時[t2]；[I′]和[J′]兩者距是[a1]，[I″]和[J″]兩者距[a2]；因此，可得到：

[s1=vj《t1]，[s2=vi《t2]且存在[vi=vj，]按照文獻(xiàn)[8]就能夠解出[vi]與[vj]。按照[α]與[90°α]類節(jié)點(diǎn)鏈路存活時間的求解步驟，就能夠計(jì)算出[Ptt0]。

1.4M《AODV模型的UML結(jié)構(gòu)及算法實(shí)現(xiàn)流程圖

圖4中Routing_model為接口，其中定義Get_routng_model〔〕，Create_Location〔〕等抽象辦法。類AODV_routing_model繼承Routing_model接口，實(shí)現(xiàn)接口的抽象辦法。其中AODV_routing_model〔〕、～AODV_routing_model〔〕為自身的構(gòu)造函數(shù)和析構(gòu)函數(shù)。接口Forward_mode與類M_AODV_forward_mode，還有Node_informatio與Get_node_information類似于接口Routing_model與類AODV_routing_model的關(guān)系。類Routing_table，Location，Attribution用于作為類AODV_routing_mode，M_AODV_forward_mode，Get_node_information的屬性成員。類MainClass為整個程序的入口，其中包括一些變量的定義與賦值、對其他類的辦法的調(diào)用等操作。M《AODV算法流程如圖5所示。以上UML建模圖及算法流程圖可供下一步通過C++語言在NS2仿真平臺進(jìn)行建模仿真實(shí)驗(yàn)分析使用。

2仿真實(shí)驗(yàn)及性能比擬

本文的仿真主要在NS2仿真平臺上進(jìn)行。為了盡可能模仿真實(shí)的城市環(huán)境，在NS2上的移動模型是節(jié)點(diǎn)隨機(jī)于沒有障礙的平面中移動，與具體移動情況不一致，特別是與城市場景存在著很大的差別，無法真正體現(xiàn)路由協(xié)議的性能。所以通過MOVE軟件快速生成真實(shí)運(yùn)動模型。MOVE這款軟件有三項(xiàng)模型生成功能，分別是地圖模型、交通模型和移動模型。通過該軟件平臺，可以利用其三項(xiàng)功能較好地模擬城市場景。對應(yīng)三項(xiàng)功能[6]，在該辦法中最后得到城市地圖、車輛移動模型、NS2交通模型。結(jié)合SUMO和NS2的模擬城市場景的框架圖，見圖6。

本文的十字路口覆蓋范圍參照文獻(xiàn)[7]，設(shè)定了一個包含十字路口由4段1000m長路段組成的簡單路網(wǎng)，其主要波及到場景與車輛運(yùn)動模型的生成這兩個方面內(nèi)容。本文所用的仿真模型具體如表1所示。

在表1中，應(yīng)用環(huán)境在NS2中的仿真模擬是通過上文提到的MOVE實(shí)現(xiàn)，在運(yùn)動模式上本文是采用IDM[9]，該模型是一種微觀交通流模型，在仿真中將車輛視為移動的節(jié)點(diǎn)，因此能夠在任意時刻獲取仿真中任意車輛的狀態(tài)，即車輛所處的位置、速度、加速度、所處車道等。

此處仿真主要是通過拓?fù)浞答伿降腁ODV，DSR發(fā)展，將模型M《AODV下AODV，DSR性能表現(xiàn)和其在業(yè)內(nèi)常用模型[10]的表現(xiàn)加以比照分析，其中波及到：傳輸率、鏈路存活時間等。

2.1鏈路存活時間和時延仿真

考慮到車載自組織網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)實(shí)時變化特性，其網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍不是一個靜態(tài)參數(shù)，而是一個與節(jié)點(diǎn)行駛速度密切相關(guān)的變量，在節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率一定的情況下，決定節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍的是節(jié)點(diǎn)速率與自組織網(wǎng)絡(luò)鏈路存活時間。所以本文在這里著重分析網(wǎng)絡(luò)鏈路存活時間與節(jié)點(diǎn)速率之間的關(guān)系，以此來表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍對本文所設(shè)計(jì)計(jì)劃的影響。圖7〔a〕是平均鏈路存活時間和速度關(guān)系的仿真結(jié)果，通過這個圖形能夠看出傳統(tǒng)模型的AODV，DSR鏈路存活時間比M《AODV的小，但是其AODV，DSR值不存在顯著的不同。究其根由：因M《AODV中，同路段、同直線方向的鏈路優(yōu)先級高，該情況是由城市特殊應(yīng)用環(huán)境所決定的，路由包傳至十字路口時，在這種應(yīng)用環(huán)境下，一定比例的[β]類變成[90°α]節(jié)點(diǎn)，這樣就在很大程度上提高了輸送質(zhì)量，正是由于這個原因，其存活時間有所增加。

圖7〔b〕是端到端時延和數(shù)據(jù)發(fā)送速率關(guān)系的仿真結(jié)果，在這里速率被歸一化了，假定原值是[xKb/s]，則歸一化后為[x800]。通過圖7〔b〕能夠看出：傳統(tǒng)DSR的端到端時延比傳統(tǒng)AODV大，而對于M《AODV來說，前者性能指數(shù)同樣比后者要好，其相同路由協(xié)議端到端平均時延比傳統(tǒng)的模型要大。究其根由：M《AODV主要是通過屢次轉(zhuǎn)發(fā)進(jìn)行，這就在一定程度上使得端到端時延有所增加。DSR協(xié)議對一個路由中到的一切路由請求RREQ分組做應(yīng)答。所以源節(jié)點(diǎn)了解抵達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的假設(shè)干個路由。AODV里面，目的節(jié)點(diǎn)僅對首個抵達(dá)的路由請求分組RREQ應(yīng)答，對其他RREQ可以忽略，所以DSR時延比AODV大。

2.2路由開銷仿