基于路口的VANETs路由道路连通性预测方法综述

1　引论 相较于MANETs（Mobile Ad hoc Networks, MANETs），VANETs （Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）因本身移动车辆作为网络节点的特殊性，有两点不同。

首先，车辆移动速度快，网络拓扑结构也随之变化频繁。

再者，车辆之间的信号通讯会受到城市中道路间距离以及建筑物影响，节点间信息只能沿道路传输。

故MANETs 中的众多成熟的无线网络路由算法无法有效的应用到VANETs 的特殊环境[1-3]中。

于是一种基于城市交通路口的自组织路由机制展现了优势，其主要工作机制如下：当数据包在直路上传送时，其还沿用无线自组织网络路由经典的贪婪转发策略向前发送数据包，当数据包到达路口区域的车辆节点时，再根据实际情况来决策路由线路，即沿哪条道路继续传送数据包。

道路路由决策主要判定因素有如下两点：其一，下一路口距离目的节点的实际距离长短；其二，未来道路网络连通性或数据包传输延迟时间的大小。

目前的交通车辆普遍装备了卫星定位系统(GPS)和城市电子地图，可以来完成到目的节点实际距离的计算。

所以，如何预测道路的连通性成为了VANETs 路由协议的一个重点问题。

2　道路连通性预测方法 对于道路连通性预测计算主要分为两大类，一是通过获取第三方(如谷歌地图)提供的实时路况信息（如车流量、平均车速），再结合道路数据（如长度、曲度）建立道路连通性模型，计算连通性概率和传输延迟时间，进而选择路由线路；二是通过车辆间定时的“hello”信息交换，得到当前道路的实时网络拓扑，以此来选择路由线路。

以下将介绍VANETs 经典路由协议中的道路连通性预测方法。

2.1 VADD VADD [4]在路口节点进行路由决策时，其采用第三方提供的道路车辆密度和车辆平均速度等信息建立道路数据包延迟时间预测模型，公式如下。

当车辆平均间距小于R 时，延迟时间被视为数据包多跳传输所需的时间可以忽略不计；当大于R 时，要考虑某时刻没有后继节点进而当前节点车辆暂时携带数据包继续行驶的情况，即对于平均车速快、车辆密度高的道路，其延迟时间也相对较小。

VADD 相对于其它路由协议，拥有更高的传输率，但是道路延迟时间预测模型采用的是第三方提供的统计数据，对于VANTEs 中节点车辆位置变化频繁的特点。

2.2　SADV SADV [5]在道路选择时，SADV 采用了相邻路口的静态节点之间定时发送控制包以测量延迟时间的方法（Link Delay Update, LDU），把基于路口的VANETs 路由道路连通性预测方法综述蔡　震（华北电力大学计算机系,河北 保定 071000）摘　要：车辆自组织网络（VANETs）路由中，基于路口的地理路由协议能很好的适应城市VANETs 的环境，其中道路连通性预测在路由协议中具有决定性的作用，本文分析并比较了经典VANETs 路由协议中采取的各种道路连通性预测方法的工作机制和优缺点,最后进行总结和展望。

关键词：VANETs；道路连通性预测；交通路口DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.105一个时间段内此道路上控制包的平均传输延迟时间作为路由道路选择的参考。

SADV 相对于VADD，其数据来源是实际测量出来的，实时性和准确性相对提高。

但因为静态节点之间的定时控制包交互，增加了网络负载，且在每个路口部署静态节点在目前现实中可行性不高。

2.3　VVR VVR [6]类似于距离矢量路由，VVR 中道路上每个车辆节点通过多跳的定时“hello”信息交换获得当前道路的连通性，即每个节点可知自己是否与两端路口连通，如连通下一跳节点是谁。

VVR 的道路连通性预测基于道路实时信息，在查询多跳链接通路的时候，实时性效果最佳。

但正如距离矢量路由一样，VVR 存在着慢收敛的问题，即能连通的“好消息”传得快，链接中断的“坏消息”传的慢，致使新路由可能与旧路由发生冲突，甚至产生回路。

2.4　GyTAR GyTAR [7]采用了一种比较新颖的道路连通性预测方法，其将需要预测的道路分成若干区域，区域中心位置的组头车辆会将本区域车辆的数量依次加到一个名为CDP 的控制包中，传送回上一路口（如图1）。

图1　CDP传递示例 处于路口的节点在收到CDP 后，通过其中包含的各个区域的车辆数量以及道路长度为每个备选路口方向计算出一个分数，以此来进行道路选择。

分数高的道路即离目的节点距离短、车辆密度高，且各区域车辆数偏差小的道路将会被选择，其计算公式如下。

GyTAR 增加了对道路车辆密度均匀性对于连通性影响的考量，有效防范了道路上车辆分布“中空”的情况。

但其在CDP 发包车辆的选取上也存在漏选的现象，这样会导致CDP 发送间隔偏差较大，用于计算连通性的车辆密度信息的实时性并不稳定。

同时CDP 作为控制包的每一次传输都会给道路产生一定的负载。

3　总结（下转第130页）带、可溶岩与非可溶岩接触带、陡倾角可溶性岩、质纯层厚可溶性岩层等位置与形状，应用地表与地下相关性进行分析，判断山体中溶洞、暗河的具体位置。

②根据该区域的地质条件，应用弹性波反射法完成区域的长、中长距离探测，根据探测数据分析岩层断裂带的位置、规模，以及岩溶层的基本形态；其次，在定性探测岩溶水的预报上，可以应用时域瞬变电磁探测、红外探测方法进行探测工作；最后，在岩溶详情的探测上，可以利用地质雷达完成短距离的地质勘测。

（3）涌水、突泥预报。

以地质调查法为基础，结合超前钻孔法和多种物探手段综合分析预报隧道施工地段的涌水、突泥情况，主要预报其位置、规模、物质组成、水量、水压以及危害程度；根据预报结果在可能发生涌水、突泥的地段进行超前钻探，设置防突装置，降低地质事故的发生率，提高隧道施工的安全性。

（4）高地应力预报。

确定隧道高地应力地段，应用TSP探测技术预报该地段围岩的强度，依据掌子面地质素描来确定山体围岩的级别、硬度及变化趋势，在此基础上进一步确定容易发生“岩爆”的软岩地段，在这一过程中，可以通过超前钻孔来探测验证。

2.3　施工技术 在铁路隧道施工中，还要重视施工技术的应用，要根据不同的地质环境或地质要求，选择合适的隧道施工技术，做到因地制宜，提高隧道施工的质量与工作效率，减少地质灾害的发生，提高隧道施工的经济效益。

不同地质条件下的隧道施工都有不同的注意事项，综合来看，隧道施工技术主要表现以以下几方面。

2.3.1　预加固处理技术 加固处理技术包括洞内加固和洞外加固，两种加固技术的要求以及具体施工都存在较大的不同。

预加固处理一般采用注浆进行加固，在实际施工中，要确定合适的加固处理方案。

在隧道挖掘中，可以实施地表注浆加固暗挖方案，可以对地质较软或者是上体破坏严重的隧道地表进行注浆固结，尔后进行隧道暗挖，这种预加固化处理方式可以提高隧道外围的自身承载力，改善岩体的物理性质，提高开挖的安全性，并且也可以防止地表水渗透到软围岩中，提高施工的安全性。

注浆加固处理包括钢管桩注浆以及帷幕注浆等注浆方式，每一种注浆的时间、注浆顺序等都存在差异，在注浆过程中要关注注浆要点，及时做好注浆准备工作。

注浆需要设计注浆孔，注浆操作的过程中要严格按照操作工艺要求进行注浆，确保各种物质（水泥：水玻璃：水：缓凝剂=1:1:2:0.02）的比例正常，提高注浆质量，缩短注浆时间。

2.3.2　超前支护技术 超前支护技术主要是发挥超前注浆导管以及悬臂支护能力，通过控制小导管来进行支护准备工作，完成支护防加固的要求，并且在在隧道拱形开挖过程中，超前支护技术以外廓衬砌，减少对后续施工的影响；超前支护包含超前小管棚、超前大管棚，施工中应控制管棚的外插角，注浆量，确保超前支护效果。

3　应用实例 以青藏铁路西格二线关角隧道为应用实例，该隧道全长32.645公里，位居我国已运营铁路隧道的第一位。

设计为单线双洞，线间距40米，采用钻爆法施工，共有10座辅助施工斜井。

隧道地处青藏高原东北缘，洞（井）口海拔在3400～3800米之间，自然环境极为恶劣，高寒、干旱、缺氧、常冬无夏，极端最低气温-36℃。

关角隧道地层包含有沉积岩、岩浆岩、变质岩三种，各岩层之间的构造比较复杂，出现不同的断层共计17条，特别是二郎洞断裂带(F3)为区域性深大断裂，长达2355米，施工难度大，存在软弱围岩大变形、突水涌水、围岩失稳等风险。

隧道主要不良地质有洞口浅埋和基底细砂土，断层及其破碎带、岩溶、突涌水、高地应力等。

关角隧道施工中通过综合地质预报，查明隧道地质情况，不良地质段施工采用注浆和超前加固等措施，圆满完成了施工任务。

4　结束语 为了实现我国经济的快速发展，满足现代运输业的发展需求，要重视现代铁路隧道的建设。

在复杂地质条件下进行的隧道施工工程，要根据地质要求选择合适的施工技术，相关人员要严格按照隧道施工要求灵活运用施工技术，从多方面、多层次的分析复杂地质因素，以此来提高隧道施工的质量和施工安全性，实现完善我国的交通网结构的发展目标。

参考文献：[1]杨开艮.复杂地质环境下的铁路隧道施工技术分析[J].四川水泥,2016(04):57.[2]杨功.铁路隧道施工中常见问题及解决对策探讨[J].科技创新与应用,2014(11):161-161.[3]徐江.浅谈复杂地质条件下铁路隧道施工技术[J].新材料新装饰,2014(03):338-338.[4]迟有峰.基于复杂地质条件的铁路隧道施工技术探析[J].大科技,2014(35):146-146,147.（上接第120页） 本文介绍了VANETs路由协议中经典的道路连通性预测方法，大致分为通过第三方交通信息和车辆间交换实时信息建立预测模型两种方法，如何设计一种在实时性和网络负载上均表现出色的道路连通性预测方法是我们未来工作的重点。

参考文献：[1]张国庆等.城市场景下VANET路由协议大规模仿真研究[J].计算机仿真,2009,26(08):249-252.[2]雷亚星.城市环境下基于地理位置信息的VANET路由协议的研究[D].北京邮电大学,2011.[3]胡畔.城市环境下基于位置的车载自组网路由协议研究[D].武汉理工大学,2014.[4]J.Zhao et al.,“VADD: Vehicle-Assisted Data Delivery in Vehicular Ad Hoc Networks,”IEEE INFOCOM ’06, pp.1910（22）.[5] Y. Ding et al.,“A Static-Node Assisted Adaptive Routing Protocol in Vehicular Networks,” ACM VANET ’07, pp. 59-68.[6] H.Lee et al.,“Virtual Vertex Routing (VVR) for Course Based Vehicular Ad-Hoc Networks”, IEEE WCNC…07, pp.4405-10.[7] M. Jerbi et al.,“An Improved Vehicular Ad Hoc Routing Protocol for Urban Area,”IEEE ICC ’07, pp. 3972-79.。