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(zhuǎn)發(fā)，可在廣泛距離內(nèi)傳遞數(shù)據(jù)包[1],。在VANET中,，廣播技術(shù)常用于發(fā)送安全消息、交通信息及娛樂信息等,。在設(shè)計(jì)廣播策略時(shí),，應(yīng)考慮無線信道的特性、節(jié)點(diǎn)的快速移動(dòng)性以及網(wǎng)絡(luò)密度信息,。每個(gè)節(jié)點(diǎn)依據(jù)自己所處的環(huán)境自主決定是否轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,。在高密度網(wǎng)絡(luò)，過多節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)包碰撞的概率,、提高了傳輸時(shí)延,。然而，在低密度網(wǎng)絡(luò),，若沒有充分的節(jié)點(diǎn)參與數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā),，消息就不能廣泛地傳播。除了考慮網(wǎng)絡(luò)密度外,，消息的優(yōu)先級(jí)也是必須考慮的信息之一,。例如，緊急消息,，如事故預(yù)警,，應(yīng)最快地在源節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi)傳播。相反,，如果是天氣消息,，可以容忍大的傳輸時(shí)延。

　　自組織網(wǎng)絡(luò)(Ad hoc)廣播策略主要分為兩類：確定性和隨機(jī)性廣播策略,。所謂確定性方案是指在廣播過程中,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的行為是可預(yù)測(cè)的,。最簡(jiǎn)單的廣播策略就是簡(jiǎn)單泛洪(Simple flooding)。每個(gè)數(shù)據(jù)包僅被每個(gè)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)一次,。這種方案的不足之處在于可能會(huì)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(kuò)展廣播算法(Scalable Broadcast Algorithm，SBA)[2],。

　　文獻(xiàn)[3]提出的智能洪泛(Smart-flooding)屬于概率性協(xié)議,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含一些參數(shù)，包括重傳概率和消息重復(fù)的次數(shù),。這類方案是假設(shè)在VANET的稀疏場(chǎng)景,，當(dāng)需要發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí)，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(duì)VANET的廣播問題,，提出新的廣播策略。該廣播策略允許每個(gè)節(jié)點(diǎn)依據(jù)消息的優(yōu)先級(jí)和網(wǎng)絡(luò)密度自主決定是否轉(zhuǎn)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(rèn)為是NP問題,。一個(gè)有效的廣播策略不但需要滿足多個(gè)性能指標(biāo)，而且這些性能指標(biāo)是相互抵觸的：(1)將消息傳輸?shù)奖M量多的節(jié)點(diǎn),，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(jiǎn)而言之,，處理廣播問題策略是一個(gè)多目標(biāo)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(zhuǎn)發(fā)概率,。一旦收到廣播數(shù)據(jù)包,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)依據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)概率P決定是否轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包；(2)Nr：每個(gè)數(shù)據(jù)包被重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù),。當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)送了一個(gè)數(shù)據(jù)包,，若在低密度網(wǎng)絡(luò)，覆蓋區(qū)域內(nèi)可能沒有鄰居節(jié)點(diǎn)，因此,，需要多次轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包[7],；(3)Dr：連續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的時(shí)間間隔，且Dr>1,。若Dr很短,，可能會(huì)導(dǎo)致多個(gè)干擾；若很長(zhǎng),，可能延緩了廣播過程,，降低了傳輸效率。因此需要謹(jǐn)慎選擇參數(shù)Dr,；(4)TTL：每個(gè)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(zhuǎn)發(fā)區(qū)域,，避免已過期的數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)中傳輸,。

　　1.1 廣播策略的性能評(píng)估指標(biāo)

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

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

　　(3)每個(gè)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(píng)估數(shù)據(jù)包是否被所有節(jié)點(diǎn)接收。

　　據(jù)上述可知,，設(shè)計(jì)有效的廣播策略應(yīng)是多目標(biāo)優(yōu)化問題,，目的在于求即：

　　1.2 優(yōu)化問題

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

　　tionary Algorithm and Simulations,，HOPES)平臺(tái)對(duì)參數(shù)P,、Nr、Dr,、TTL進(jìn)行優(yōu)化,。HOPES平臺(tái)由優(yōu)化模塊、網(wǎng)絡(luò)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(tái)中,，首先利用aGAME產(chǎn)生可能方案集,，然后再將這些方案?jìng)鬏數(shù)骄W(wǎng)絡(luò)仿真模塊內(nèi)，再結(jié)合其他參數(shù),，網(wǎng)絡(luò)仿真模塊產(chǎn)生真實(shí)網(wǎng)絡(luò)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(jì)算目標(biāo)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(jìn)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(luò)匹配的不同廣播策略，并改變網(wǎng)絡(luò)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(gè)離線優(yōu)化過程?？蓪?yōu)化的輸出數(shù)據(jù)建立一個(gè)知識(shí)庫(kù),，從而建立了密度層次與廣播策略的連接關(guān)系。因此,，每個(gè)車輛依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的密度層次選擇合適的廣播策略,。

2 自適應(yīng)的魯棒廣播方案

　　2.1 體系結(jié)構(gòu)

　　采用自我管理策略提高Smart flooding的魯棒性。每個(gè)節(jié)點(diǎn)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(luò)的密度層次和消息優(yōu)先級(jí),。為了獲取這些目標(biāo)，提出自治管理的MAPE-K(Monitor Analyze Plan Execute Knowledge)循環(huán)控制結(jié)構(gòu),，如圖2所示,。

　　在VANET中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)具有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)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(jí)，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(jí)值,，從知識(shí)庫(kù)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(jié)合廣播參數(shù)P、Nr,、Dr,、TTL進(jìn)去修正移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的行為。

　　2.2 密度層次估計(jì)

　　在ADM中,，節(jié)點(diǎn)依據(jù)所接收的數(shù)據(jù)包的鄰居數(shù)估計(jì)局部密度,。在通信過程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)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(zhuǎn)發(fā)過數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)組成。同時(shí),，每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存一個(gè)歷史記錄,，該記錄與發(fā)送過或轉(zhuǎn)發(fā)過數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)相聯(lián)系。一旦收到數(shù)據(jù)包的第一次復(fù)本Copy,，將節(jié)點(diǎn)的身份以及源節(jié)點(diǎn)的地址信息保存在表內(nèi)的知識(shí)庫(kù),，該表被稱為局部view。當(dāng)收到冗余復(fù)本,，則將發(fā)送節(jié)點(diǎn)的身份作為列表地址L的下標(biāo)。L被存于局部view表中,。每個(gè)地址對(duì)一數(shù)據(jù)只記錄一次,。因此，節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)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(gè)數(shù),，|L(i)|表示發(fā)送和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)數(shù),。

　　2.3 優(yōu)先級(jí)

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

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

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

　　(2)中度優(yōu)先級(jí)MPL(Medium-priority Level)消息，如道路流量報(bào)告,，這些消息不涉及到安全問題,。因此，這類消息應(yīng)廣泛在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)覆蓋,，并減少碰撞次數(shù),。

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

3 仿真以及結(jié)果分析

　　3.1 仿真場(chǎng)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(zhǎng)為10 km上行駛，車輛間的距離為75 m,。這就保證每個(gè)車輛平均有20鄰居,。采用NS 2.34作為網(wǎng)絡(luò)仿真工具，并選用Shadowing Pattern Propagation模型,。

　　為了分析提出的ADM針對(duì)每個(gè)優(yōu)先級(jí)所對(duì)應(yīng)的參數(shù)P,、Nr、Dr,、TTL,，使用HOPES平臺(tái)。(1)若發(fā)送HPL消息,，應(yīng)盡可能快速傳遞消息,，并保證網(wǎng)絡(luò)內(nèi)多數(shù)節(jié)點(diǎn)能收到HPL消息；(2)若發(fā)送MPL消息,，首先考慮消息到達(dá)率FRR,，確保FRR近似為100%；(3)若發(fā)送LPL消息,，只有消息能到達(dá),，并且在信道最空閑時(shí)傳輸，相對(duì)應(yīng)的參數(shù)為NC和R,。依據(jù)上述原則,，針對(duì)每個(gè)優(yōu)先級(jí)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(jí)高的HPL消息轉(zhuǎn)發(fā)概率比較大,，設(shè)置為0.776，而相應(yīng)地MPL,、LPL消息的概率設(shè)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(shè)置為1,、2,、2。相應(yīng)地,，HPL消息的Dr為空,，因?yàn)槠銷r=1，不存在重傳,。MPL,、LPL消息的Dr分別為0.951和0.276。而針對(duì)參數(shù)TTL,，優(yōu)先級(jí)高的消息有效期應(yīng)該較長(zhǎng),，為此HPL、MPL,、LPL消息TTL為26,、16、27,。之所以LPL消息設(shè)為27,，是因?yàn)長(zhǎng)PL消息多數(shù)為娛樂,、天氣信息,，具有長(zhǎng)的有效期且能使更多人共享。通過仿真獲取了目標(biāo)函數(shù)值,，如表2所示,，其與表1是相對(duì)應(yīng)的。

　　3.2 性能評(píng)估

　　設(shè)計(jì)ADM方案的目的在于實(shí)現(xiàn)三個(gè)目標(biāo)：(1)快速(Swiftness),，盡可能快速傳遞HPL消息,；(2)最大化網(wǎng)絡(luò)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(fù)荷增加時(shí),，也應(yīng)滿足上述目標(biāo),。為了更好分析,，將提出的ADM與簡(jiǎn)單泛洪(Simple flooding)、智能泛洪(Smart flooding)進(jìn)行比較,。

　　在仿真過程中,，將源節(jié)點(diǎn)數(shù)目從5變化至30。在10 km的公路上有30個(gè)源節(jié)點(diǎn)意味著消息只需傳遞330 m,?？紤]到節(jié)點(diǎn)通信范圍(針對(duì)WiFi廣播消息)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)在其信號(hào)覆蓋范圍內(nèi)具有4或5個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn),。

　　考慮到傳輸時(shí)間,，ADM的目的在于盡可能地快速傳遞HPL消息，即傳播時(shí)間最短,。從圖3可知,，ADM實(shí)現(xiàn)了此目標(biāo)。與Simple flooding,、Smart flooding相比,，ADM的傳播時(shí)間短，并且隨源節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化的波動(dòng)小,。即使30個(gè)源節(jié)點(diǎn),，傳輸HPL消息的平均時(shí)延也小于250 ms，這是可以接受的,。因?yàn)樾旭傉咴谑盏骄o急信號(hào)的反應(yīng)時(shí)間為700 ms[11],。

　　從圖4可知，MPL消息的數(shù)據(jù)包傳遞率達(dá)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(jié)

　　VANET經(jīng)常利用廣播傳遞安全,、交通、娛樂信息,，而每類消息對(duì)廣播策略具有不同的性能要求,。為此,，本文針對(duì)VANET的廣播問題展開分析。首先依據(jù)消息內(nèi)容的特性,，將消息設(shè)為三個(gè)優(yōu)先級(jí),，最高優(yōu)先級(jí)消息、中優(yōu)先級(jí)消息和低優(yōu)先級(jí)消息,。然后,，將廣播問題看成多目標(biāo)優(yōu)化問題，并采用基于擴(kuò)展算法和仿真的混合優(yōu)化HOPES平臺(tái)優(yōu)化廣播參數(shù),。最后,，提出自適應(yīng)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(jié)構(gòu),，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)密度和消息的優(yōu)先級(jí)這兩個(gè)參數(shù)選擇廣播策略,。仿真結(jié)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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