車載網(wǎng)(Vehicular Ad hoc Network,，VANET)是利用無線連接所形成的車輛通信的集合,。在車與車(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信過程中,，通過多跳轉發(fā),，可在廣泛距離內傳遞數(shù)據(jù)包[1]。在VANET中,，廣播技術常用于發(fā)送安全消息,、交通信息及娛樂信息等。在設計廣播策略時,，應考慮無線信道的特性,、節(jié)點的快速移動性以及網(wǎng)絡密度信息。每個節(jié)點依據(jù)自己所處的環(huán)境自主決定是否轉發(fā)數(shù)據(jù)包,。在高密度網(wǎng)絡,，過多節(jié)點轉發(fā)數(shù)據(jù)包會導致數(shù)據(jù)包碰撞的概率、提高了傳輸時延,。然而,，在低密度網(wǎng)絡，若沒有充分的節(jié)點參與數(shù)據(jù)包轉發(fā),，消息就不能廣泛地傳播,。除了考慮網(wǎng)絡密度外，消息的優(yōu)先級也是必須考慮的信息之一,。例如,，緊急消息，如事故預警,，應最快地在源節(jié)點的通信范圍內傳播,。相反，如果是天氣消息,，可以容忍大的傳輸時延,。

　　自組織網(wǎng)絡(Ad hoc)廣播策略主要分為兩類：確定性和隨機性廣播策略。所謂確定性方案是指在廣播過程中,，每個節(jié)點的行為是可預測的,。最簡單的廣播策略就是簡單泛洪(Simple flooding)。每個數(shù)據(jù)包僅被每個節(jié)點轉發(fā)一次,。這種方案的不足之處在于可能會產(chǎn)生過多無用的冗余數(shù)據(jù)包,。另一確定性方案就是基于鄰居列表協(xié)議，一跳鄰居列表用于分布式車輛廣播(Distributed Vehicular Broadcast,，DV-CAST),，二跳鄰居列表用于可擴展廣播算法(Scalable Broadcast Algorithm，SBA)[2],。

　　文獻[3]提出的智能洪泛(Smart-flooding)屬于概率性協(xié)議,，每個節(jié)點包含一些參數(shù)，包括重傳概率和消息重復的次數(shù),。這類方案是假設在VANET的稀疏場景,，當需要發(fā)送數(shù)據(jù)包時，車輛可能沒有鄰居,。因此需要多次發(fā)送數(shù)據(jù)包,，并且可利用遺傳算法優(yōu)化這些參數(shù)。

　　為此,，針對VANET的廣播問題,，提出新的廣播策略。該廣播策略允許每個節(jié)點依據(jù)消息的優(yōu)先級和網(wǎng)絡密度自主決定是否轉發(fā)數(shù)據(jù)包,，其目的在于充分,、有效地利用無線資源。

1 多路廣播問題

　　在VANET中,，廣播問題被認為是NP問題,。一個有效的廣播策略不但需要滿足多個性能指標，而且這些性能指標是相互抵觸的：(1)將消息傳輸?shù)奖M量多的節(jié)點,，并且避免信道的過度使用,；(2)盡量高速傳遞數(shù)據(jù)包，并且該速度不影響無線干擾,。簡而言之,，處理廣播問題策略是一個多目標優(yōu)化問題。廣播策略需要使用的參數(shù)[4-6]：(1)P：數(shù)據(jù)包的轉發(fā)概率,。一旦收到廣播數(shù)據(jù)包,，每個節(jié)點依據(jù)轉發(fā)概率P決定是否轉發(fā)數(shù)據(jù)包；(2)Nr：每個數(shù)據(jù)包被重復轉發(fā)的次數(shù),。當節(jié)點發(fā)送了一個數(shù)據(jù)包,，若在低密度網(wǎng)絡，覆蓋區(qū)域內可能沒有鄰居節(jié)點,，因此,，需要多次轉發(fā)數(shù)據(jù)包[7]；(3)Dr：連續(xù)轉發(fā)數(shù)據(jù)包的時間間隔,，且Dr>1,。若Dr很短，可能會導致多個干擾,；若很長,，可能延緩了廣播過程，降低了傳輸效率,。因此需要謹慎選擇參數(shù)Dr,；(4)TTL：每個數(shù)據(jù)包的有效期或傳輸?shù)淖畲筇鴶?shù),。用于限制數(shù)據(jù)包的轉發(fā)區(qū)域，避免已過期的數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡中傳輸,。

　　1.1 廣播策略的性能評估指標

　　(1)平均碰撞次數(shù)ANC(Average number of collisions),；

　　(2)傳播時間PT(Propagation Time)。PT是指數(shù)據(jù)包發(fā)送時刻t1與被接收時間t2的間隔,，即PT=t2-t1,；

　　(3)每個數(shù)據(jù)包被接收的次數(shù)R(Repetitions)；

　　(4)數(shù)據(jù)包接收率FRR(Full Reception Ratio),。FRR用于評估數(shù)據(jù)包是否被所有節(jié)點接收,。

　　據(jù)上述可知，設計有效的廣播策略應是多目標優(yōu)化問題,，目的在于求即：

　　1.2 優(yōu)化問題

　　針對式(1)的優(yōu)化問題,，本文利用基于擴展算法和仿真的混合優(yōu)化(Hybrid Optimization Platform using Evolu-

　　tionary Algorithm and Simulations，HOPES)平臺對參數(shù)P,、Nr,、Dr、TTL進行優(yōu)化,。HOPES平臺由優(yōu)化模塊,、網(wǎng)絡仿真模塊和跟蹤模塊組成[8]，如圖1所示,。

　　采用aGAME(adaptive Genetic Algorithm with Multiple parEto sets)[9]作為優(yōu)化工具,。在HOPES平臺中，首先利用aGAME產(chǎn)生可能方案集,，然后再將這些方案傳輸?shù)骄W(wǎng)絡仿真模塊內,，再結合其他參數(shù)，網(wǎng)絡仿真模塊產(chǎn)生真實網(wǎng)絡的信息,。通過仿真,，產(chǎn)生跟蹤文件，并將這些跟蹤文件傳輸?shù)礁櫡治瞿K,。然后,，從跟蹤文件提取信息，并計算目標參量值,，形成輸出文件,。最后，將跟蹤分析模塊的輸出文件作為優(yōu)化模塊的輸入,，進而優(yōu)化求解區(qū)域,。經(jīng)過多次循環(huán)，直到滿足條件才終止,。

　　HOPES整體優(yōu)化過程產(chǎn)生求解方案集,，并與不同密度層次網(wǎng)絡匹配的不同廣播策略,，并改變網(wǎng)絡仿真模塊中參數(shù)以及密度不斷優(yōu)化。值得注意的是,，這是一個離線優(yōu)化過程,。可將優(yōu)化的輸出數(shù)據(jù)建立一個知識庫,，從而建立了密度層次與廣播策略的連接關系。因此,，每個車輛依據(jù)網(wǎng)絡的密度層次選擇合適的廣播策略,。

2 自適應的魯棒廣播方案

　　2.1 體系結構

　　采用自我管理策略提高Smart flooding的魯棒性。每個節(jié)點依據(jù)環(huán)境變化自主決定廣播方案,。環(huán)境變化包括網(wǎng)絡的密度層次和消息優(yōu)先級,。為了獲取這些目標，提出自治管理的MAPE-K(Monitor Analyze Plan Execute Knowledge)循環(huán)控制結構,，如圖2所示,。

　　在VANET中，每個節(jié)點具有關于網(wǎng)絡流量信息的監(jiān)控函數(shù)Monitor,。在提出的ADM協(xié)議中,，Monitor決定接收的數(shù)據(jù)包是否廣播。如果廣播,，Monitor提供分析函數(shù)Analyze,。Analyze從數(shù)據(jù)包的頭部提取消息的優(yōu)先級，并且獲取密度層次值,，隨后,，策劃函數(shù)Plan 利用密度、優(yōu)先級值,，從知識庫Knowledge 找到相匹配的廣播策略,，并產(chǎn)生執(zhí)行函數(shù)Execute，函數(shù)Execute結合廣播參數(shù)P,、Nr,、Dr、TTL進去修正移動節(jié)點的行為,。

　　2.2 密度層次估計

　　在ADM中,，節(jié)點依據(jù)所接收的數(shù)據(jù)包的鄰居數(shù)估計局部密度。在通信過程中,，每個節(jié)點建立鄰居觀察表view,。而view依賴于鄰居列表list，鄰居列表list由發(fā)送過或轉發(fā)過數(shù)據(jù)包的節(jié)點組成,。同時,，每個節(jié)點保存一個歷史記錄,，該記錄與發(fā)送過或轉發(fā)過數(shù)據(jù)包的節(jié)點相聯(lián)系。一旦收到數(shù)據(jù)包的第一次復本Copy,，將節(jié)點的身份以及源節(jié)點的地址信息保存在表內的知識庫,，該表被稱為局部view。當收到冗余復本,，則將發(fā)送節(jié)點的身份作為列表地址L的下標,。L被存于局部view表中。每個地址對一數(shù)據(jù)只記錄一次,。因此,，節(jié)點i的節(jié)點鄰居數(shù)Ni等于在L中所有數(shù)據(jù)包被傳輸?shù)钠骄螖?shù)，如式(2)所示,。

　　其中,，n是數(shù)據(jù)包的個數(shù)，|L(i)|表示發(fā)送和轉發(fā)數(shù)據(jù)包的節(jié)點數(shù),。

　　2.3 優(yōu)先級

　　在VANET中,，不同的消息具有不同的優(yōu)先級。因此,，常在廣播消息中引入優(yōu)先級[10],。

　　本文將廣播消息分為三級優(yōu)先級，并且針對每級優(yōu)先級消息采用不同的廣播策略,。

　　(1)最高優(yōu)先級HPL(High-Priority Level)消息,，如安全消息或事故檢測。這類消息需要快速地傳遞,。為此,，針對這些消息，提出的協(xié)議要盡量縮短傳播時延,，并最大化接收率FRR,。

　　(2)中度優(yōu)先級MPL(Medium-priority Level)消息，如道路流量報告,，這些消息不涉及到安全問題,。因此，這類消息應廣泛在網(wǎng)絡內覆蓋,，并減少碰撞次數(shù),。

　　(3)低級優(yōu)先級LPL(Low-Priority Level)，如天氣信息,、旅游景點廣告等,。這類消息為可選消息，優(yōu)先級最低。

3 仿真以及結果分析

　　3.1 仿真場景及參數(shù)

　　考慮雙向雙車道路的高速公路,，134輛車輛在公路長為10 km上行駛,，車輛間的距離為75 m。這就保證每個車輛平均有20鄰居,。采用NS 2.34作為網(wǎng)絡仿真工具,，并選用Shadowing Pattern Propagation模型。

　　為了分析提出的ADM針對每個優(yōu)先級所對應的參數(shù)P,、Nr,、Dr、TTL,，使用HOPES平臺,。(1)若發(fā)送HPL消息，應盡可能快速傳遞消息,，并保證網(wǎng)絡內多數(shù)節(jié)點能收到HPL消息,；(2)若發(fā)送MPL消息,，首先考慮消息到達率FRR,，確保FRR近似為100%；(3)若發(fā)送LPL消息,，只有消息能到達,，并且在信道最空閑時傳輸，相對應的參數(shù)為NC和R,。依據(jù)上述原則,，針對每個優(yōu)先級所選擇的參數(shù)P、Nr,、Dr,、TTL，如表1所示,。

　　從表1可知,，優(yōu)先級高的HPL消息轉發(fā)概率比較大，設置為0.776,，而相應地MPL,、LPL消息的概率設置為0.519和0.219。為了避免數(shù)據(jù)包碰撞,，提高傳輸效率,，將HPL、MPL,、LPL消息的Nr分別設置為1,、2、2,。相應地,，HPL消息的Dr為空,，因為其Nr=1，不存在重傳,。MPL,、LPL消息的Dr分別為0.951和0.276。而針對參數(shù)TTL,，優(yōu)先級高的消息有效期應該較長,，為此HPL、MPL,、LPL消息TTL為26,、16、27,。之所以LPL消息設為27,，是因為LPL消息多數(shù)為娛樂、天氣信息,，具有長的有效期且能使更多人共享,。通過仿真獲取了目標函數(shù)值，如表2所示,，其與表1是相對應的,。

　　3.2 性能評估

　　設計ADM方案的目的在于實現(xiàn)三個目標：(1)快速(Swiftness)，盡可能快速傳遞HPL消息,；(2)最大化網(wǎng)絡覆蓋(Network Coverage),，最大范圍傳遞MPL消息；(3)效率最大化,，有效地利用無線信道傳遞LPL消息,。即使在交通負荷增加時，也應滿足上述目標,。為了更好分析,，將提出的ADM與簡單泛洪(Simple flooding)、智能泛洪(Smart flooding)進行比較,。

　　在仿真過程中,，將源節(jié)點數(shù)目從5變化至30。在10 km的公路上有30個源節(jié)點意味著消息只需傳遞330 m,?？紤]到節(jié)點通信范圍(針對WiFi廣播消息)，每個節(jié)點在其信號覆蓋范圍內具有4或5個鄰居節(jié)點,。

　　考慮到傳輸時間,，ADM的目的在于盡可能地快速傳遞HPL消息，即傳播時間最短。從圖3可知,，ADM實現(xiàn)了此目標,。與Simple flooding、Smart flooding相比,，ADM的傳播時間短,，并且隨源節(jié)點數(shù)目變化的波動小。即使30個源節(jié)點,，傳輸HPL消息的平均時延也小于250 ms,，這是可以接受的。因為行駛者在收到緊急信號的反應時間為700 ms[11],。

　　從圖4可知,，MPL消息的數(shù)據(jù)包傳遞率達到近100%，極大地降低了數(shù)據(jù)重傳的概率,，也減少了干擾,。提出的ADM的數(shù)據(jù)包傳遞率優(yōu)于Simple flooding。

　　圖5顯示了通過限制數(shù)據(jù)包重傳的次數(shù),，LPL使用無線信道的情況,。從圖5可知，提出的ADM的數(shù)據(jù)包重傳次數(shù)與Smart flooding相近,，低于Simple flooding,。圖6顯示數(shù)據(jù)包碰撞次數(shù),。從圖6可知,，提出的ADM的碰撞次數(shù)顯著低于Smart flooding和Simple flooding。這些數(shù)據(jù)表明提出的ADM能夠有效利用信道資源,。

4 總結

　　VANET經(jīng)常利用廣播傳遞安全,、交通、娛樂信息,，而每類消息對廣播策略具有不同的性能要求,。為此，本文針對VANET的廣播問題展開分析,。首先依據(jù)消息內容的特性,，將消息設為三個優(yōu)先級，最高優(yōu)先級消息,、中優(yōu)先級消息和低優(yōu)先級消息,。然后，將廣播問題看成多目標優(yōu)化問題,，并采用基于擴展算法和仿真的混合優(yōu)化HOPES平臺優(yōu)化廣播參數(shù),。最后，提出自適應的魯棒廣播方案，該方案采用自治管理的MAPE-K循環(huán)控制結構,，并根據(jù)網(wǎng)絡密度和消息的優(yōu)先級這兩個參數(shù)選擇廣播策略,。仿真結果表明，與Smart Flooding,、Simple Flooding相比,，提出的ADM方案表現(xiàn)出良好的性能。

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