车联网中应急通信网络动态信道分配方法

车联网中应急通信网络动态信道分配方法
朱发财
【摘要】为有效解决车联网数据传输的同信道干扰问题,并在减小网络时延的同时控制信息丢包率,提出车联网中应急通信网络动态信道分配(DCA,dynamic channel allocation)方法.在PRIME拓扑通信框架中连接应急传输协议,并对动态数据进行接收与发送处理,完成车联网应急通信网络环境的搭建;选择适宜的应急多播树信道节点,通过计算信道分配转发权重的方式完成动态信道的同步分配处理,实现车联网中应急通信网络动态信道的顺利分配.设置仿真平台进行对比实验,结果显示,与基础分配方法相比,应用动态信道分配方法后,通信网络时延明显缩短,信息丢包率也得到有效控制,同信道干扰对车联网数据传输的影响减小.
【期刊名称】《西安工程大学学报》
【年(卷),期】2019(033)003
【总页数】7页(P296-301,325)
【关键词】车联网;应急通信网络;信道分配;拓扑框架;多播树节点;转发权重;同步分配
【作者】朱发财
【作者单位】福州理工学院科技处,福建福州 350506
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
0 引言
信道分配是一种利用信道质量标准、业务量参数等条件对已占用资源进行优化配置的技术手段。

DCA是常见的信道分配运行设备,完全遵照通用移动通信系统陆地接入执行标准,可借助UE state transition传输结构将真实的信道占用信息传输至中心处理主机。

每一次信道的分配处理都使用一个完全独立的按压开关发送频率,且在执行下一次分配指令时,所有已出现的开关发送频率都保持为已占用状态[1-2]。

从数值角度来看,按压开关发送频率总量极为巨大,且不论核心分配准则如何变化,与频率系数相关的基础利用率都不会发生改变。

这项技术目前主要应用于移动通信网络搭建等多个领域。

目前已有专家学者提出了一些车联网中的信道分配方法,如文献[3]中提出的光载射频-分布式天线系统(RoF-DAS，optical RF-distributed antenna system)的车载网络中信道分配方法,对应急通信中的所有通信节点进行降序排列,并通过提升网络平均吞吐量的方式控制端到端通信数据传输的链路负载情况。

文献[4]提出了一种基于RoF-DAS架构的车联网信道调度方法,对以往的等间隔的信道分配调度方法进行了优化,结合RoF-DAS架构和车辆密度变化实现动态信道的分配；文献[5]提出了一种无线传感器网络信道动态分配方法,针对无线传感网络的特点,对多址接入信道(MAC，multiple access channel)分配协议进行改进,预留出控制信道对信息进行封装,并按照一定规则分配不同的数据信道。

但随着车联网通信数据总量的逐渐增加,同信道干扰问题始终迫使网络时延量和信息丢包率不断升高,上述基础信道分配方法已难以满足使用需求。

为有效解决此问题,本文提出一种新型的应急通信网络动态信道分配方法,通过搭建车联网应急环境、同步处理等步骤,将动态信道分配方法调试至最佳应用状态。

1 车联网应急通信网络环境构建
在PRIME拓扑通信框架搭建、应急协议连接、动态数据接收与发送3个主要步骤的支持下,完成车联网应急通信网络环境的搭建。

1.1 PRIME拓扑通信框架
车联网PRIME拓扑通信架构包含并放式系统互联通信参考模型(OSI,open system interconnection reference model)区、可编程逻辑控制器(PLC,programmable logic controller)区2大主体组成单元。

其中,OSI模型区可以细化为应用层、表示层、传输层、数据层等8级通信子组织。

应急协议作为车联网环境中的唯一动态数据传输载体,可自由穿梭于OSI模型区的组织结构中,这样的通信架构形式既能满足车联网数据的定向传输需求,也能保证相关连接协议应用服务要求[4]。

PLC体系区作为OSI模型区的并列结构,包含逻辑链路控制(LLC,logical link control)层、MAC层、PLC层、自动重传请求(ARQ,automatic repeat-request)层4个主体子组织[5]。

为了提升应急协议在车联网通信环境中的静态连接速率,2个OSI子组织只能对应一个PLC自组织,且所有用于连接处理的通信协议都可自行选择接入位置,以突出车联网应急通信网络的自主连通能力。

具体车联网PRIME拓扑架构如图1所示。

图 1 PRIME拓扑通信框架图Fig.1 PRIME topology communication framework
1.2 应急协议连接
车联网环境下的应急通信协议存在载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA,carrier sense multiple access)、载波侦听多路访问(CSMA/CA,carrier sense multiple access with collision detection)、载波监听多路访问(CSMA/CD,carrier sense multiple access with collision detection)、时分多址(TDMA,time division multiple access)4种连接状态。

隶属于CSMA状态下的车联网应急通信协议具备较强的节点帧判断能力,可以根据PRIME拓扑架构中信道的综合占比情况对通信数
据进行载波监听处理,并根据核心处理计算机的忙碌情况控制每次传输任务中的通信数据总量[6-7]。

隶属于CSMA/CA状态下的车联网应急通信协议无向控制能力较强,可对PRIME拓扑架构传输大量的RTS报文,并以此为条件,确定后续的信道动态分布比率。

隶属于CSMA/CD状态下的车联网应急通信协议，不可以对传输数据进行集中控制处理,但可以通过协调偏差数据帧的方式,将网络信道的占用量调节至可控范围。

隶属于TDMA状态下的车联网应急通信协议，始终与已占用的动态信道保持一一对应关系,即每一个分配操作都必须在该项应急协议的辅助下进行应用[8-9]。

完整的应急协议连接原理如表1所示。

表 1 应急协议连接原理表Table 1 Principle table of emergency protocol connection应急协议类型优势劣势连接结果 CSMA节点帧判断能力强多边形较弱控制车联网传输任务中的通信数据总量 CSMA/CA无向控制能力强传输通信数据总量受限确定信道动态分布比率 CSMA/CD可以协调偏差数据帧不能集中处理传输数据控制车联网信道占用量调节范围 TDMA与已占用动态信道保持对应应用范围相对局限辅助信道分配操作
1.3 车联网动态数据的接收与发送
车联网动态数据接收与发送处理是应急通信网络环境搭建的重要物理环节,可以辅助核心信道分配计算机进行队列消息压缩操作。

在信道处于空闲状态时,车联网OSI模型区会建立多项消息控制区组织,并在其中详细分析通信数据的目的动态互联网协议地址(IP,internet protocol address),在满足应急协议连接要求的基础上,对这些数据进行退避发送处理,当2项或2项以上应急协议达到额定利用度上限时,完成一次车联网动态数据的发送处理,并以此时的信道占用量作为最大分配应用标准[10-11]。

对于车联网通信网络的反向处理机制来说,当信道分配计算机的发送数据总量达到额定限度条件时,信道会由空闲转变为繁忙状态,此时已建立的数据序列会自动分解成多个不相关的信息节点,并散乱分布在动态信道的各个角落[12]。

当
退避时间不再增长时,已分散的信息会再次集合成数据链形式,并借助已进入空闲状态的动态信道进入目标计算机,进而完成一次车联网通信网络数据的接收处理。

完整的数据接收与发送流程如图2所示。

图 2 车联网动态数据接收与发送处理流程图Fig.2 Flow chart of vehicle network dynamic data receiving and sending processing
2 应急环境下动态信道分配方法
在车联网应急通信网络环境中,按照多播树信道节点选择、分配转发权重计算、同步分配处理的操作流程,完成动态信道分配方法的搭建。

2.1 应急多播树信道节点选择
应急多播树是一种具备依附性的物理协调组织,可以在车联网动态信道分配过程中,对相关节点结构进行转发配比处理[13-14]。

作为动态负载调节成分,应急多播树包含一个初级节点和多个下级附属节点。

其中,初级节点直接与车联网通信网络的处理主机相连,在接收信道分配指令数据的同时,部署下级节点的基础排列形式。

所有下级附属节点都具备集中分配和单独分配2种连接形式,既能在信道分配过程中保持良好的动态调节能力,也能更好适应通信网络数据的连环传输行为[15]。

如图3所示,清晰反映了完整的应急多播树节点结构。

图 3 应急多播树结构图Fig.3 Emergency multicast tree structure
设分别代表与应急多播树节点相关的分配调节参量,利用上述数据条件可将车联网动态信道的节点选择过程表示为
(1)
式中:为应急多播树的信道节点选择结果;k为下限分配参数;e为上限分配参数;代表车联网通信网络中的最大信道占用量。

2.2 信道分配转发权重计算
信道分配转发权重是在应急多播树的基础上,对动态节点进行深入计算分析。

从物理调节角度来看,在同一分配时间内,所有应急多播树节点不可能被同时占用。

若初级节点被占用,则一定会有一定数量的附属节点被占用;若附属节点被占用,初级节点可以保持空闲状态[16-17]。

这种应急多播树的不平等节点占用关系,引发通信网络信道的动态配比情况,即信道分配转发权重。

设t为车联网应急通信网络的单一占用时长,为多播树节点的上限占用数值,为多播树节点的下限占用数值,联立式(1)可将动态信道的最大化分配条件表示为
(2)
式中:p为信道节点的平均分配占用量;χ为通信网络信道的动态分配比。

在此基础上,设Δx为已占用信道中的通信网络数据变化量,N为固定分配节点的数量级参数,利用上述变量,可将信道分配的转发权重表示为
(3)
式中:f为车联网通信网络信道分配指标的平均数量算子;g为信道节点的常项分配系数。

2.3 动态信道的同步分配处理
同步处理是车联网应急通信网络动态信道分配方法搭建过程中的唯一信息细化流程,可以按照应急多播树传输结构,对所有信道节点所处位置进行重新调节分配,以保证车联网通信网络始终具备较强的信道分配能力[18]。

在车联网环境中,当应急通信网络具备良好的数据传输能力时,PRIME拓扑架构会根据相关信道节点所处位置,选择最为适宜的应急通信协议,并以此为依据对网络环境中的数据进行接收或发送处理,再利用应急多播树组织计算相关信道节点的匹配信息,当信道分配转发权重数值达到理想标定区间时开启所有未进入占用情况的网络信道,并在满足车联网数据传
输需求的前提下,完成网络信道的动态分配操作[19-20]。

至此,完成车联网应急通信网络动态信道分配方法的搭建,具体的信道同步分配原理如图4所示。

图 4 动态信道同步分配原理图Fig.4 Synchronous distribution diagram of dynamic channels
3 测试与分析
为验证车联网中应急通信网络动态信道分配方法的有效性,设计如下对比实验。

将车联网应急通信网络动态信道分配方法与文献[3]中的基础信道分配方法作对比,用以验证本文方法的有效性。

以2台配置相同的PC主机作为实验对象,分别令其搭载本文的动态信道分配方法和文献[3]的基础分配方法。

其中,本文方法为实验组,文献[3]方法为对照组。

在其他影响因素不变的条件下,分别记录应用实验组、对照组分配方法后,相关实验数据的变化情况。

3.1 前期测试准备
实验在Matlab模拟仿真软件中进行,以Windows为应用平台。

为保证实验数据的精准性,实验设备配置和实验参数设定如下:实验主机为PC主机,通信网络稳定级别为V级,车联网响应率为99.99%,实验时间为100 min,通信数据总量为
8.0×1013T,通信网络应急系数为0.61,理想网络时延量为8～13 ms,通信数据传输系数为0.29,理想信息丢包率低于50%。

出于公平性考虑,实验组、对照组实验参数始终保持一致。

3.2 通信网络时延量对比
在通信网络应急系数等于0.61的条件下,记录车联网数据总量达到8.0×1013T之前,实验组、对照组的PC主机通信网络时延量的变化情况。

详细实验对比结果如表2所示。

表 2 通信网络时延量对比表Table 2 Comparison table of communication network delay amount数据总量/(×1013T)通信网络时延量/ms实验组对照组
0.53.5410.14 1.03.6211.66 1.53.7912.57 2.04.2211.49 2.54.8010.38
3.04.9610.38 3.54.9311.29 4.04.9511.29 4.55.219.72 5.05.069.93
5.54.9810.60
6.04.7311.23 6.54.5411.75
7.04.2012.46 7.54.1112.46
8.03.8512.46
从表2可知,在整个实验的前半部分,实验组通信网络时延量始终保持稳定上升的变化趋势,数值结果达到4.96 ms后,开始出现小幅度的波动趋势;实验后半部分,实验
组通信网络时延量始终保持稳定下降的变化趋势,但波动一直较小,而对照组的通信网络时延量持续上升,当数值结果达到12.46 ms时,开始出现明显的水平状态。

整
个实验过程中实验组的通信网络时延量均低于理想区间的下限数值。

对照组通信网络时延量总是出现阶段性的稳定状态,但整体变化幅度始终不可控,整个实验过程中的数值结果虽然都处在理想区间内,但与实验组相比数值结果提升明显。

综上可知,车联网应急通信网络动态信道分配方法在应急系数等于0.61物理条件下,具备控制网络时延量上升幅度的能力。

3.3 车联网信息丢包率对比
在通信数据传输系数等于0.29的条件下,记录100 min内,实验组、对照组的车联
网信息丢包率的变化情况。

实验对比结果如图5所示。

图 5 车联网信息丢包率对比图Fig.5 Comparison of car network information packet loss rate
从图5可知,对照组车联网信息丢包率呈现较为明显的两极分化情况,最大值88.63%与最小值39.51%间的差值达到49.12%;而实验组计算机车联网信息丢包率则呈现较为集中的分布状态,最大值35.23%与最小值15.70%间的差值仅达到19.53%,远低于对照组,且实现丢包率低于50%的理想状态。

综上可知,车联网应急通信网络动态信道分配方法在传输系数等于0.29的条件下,具备迫使信息丢包率不断下降的能力。

4 结语
针对现有网络动态信道分配方法存在的同信道干扰问题,并在减小网络时延的同时控制信息丢包率,在车联网应急通信网络环境下,建立完善的PRIME拓扑结构,选择适宜的应急多播树信道节点,通过转发权重计算、信道节点选择等步骤,建立一种新型的动态信道分配方法。

从信息丢包率、网络时延量看,该动态信道分配方法不仅可以削弱车联网数据传输受到同信道干扰的影响,也能在一定程度上巩固应急协议的连接过程,具有较强的实用意义。

参考文献(References):
【相关文献】
[1] 安强强,李赵兴,张峰,等.基于机器学习的通信网络非结构化大数据分析算法[J].电子设计工
程,2018,26(14):53-56.
AN Q Q,LI Z X,ZHANG F,et al.Unstructured large data analysis algorithm for communication network based on machine learning[J].Electronic Design Engineering,2018,26(14):53-56.(in Chinese)
[2] 陈波,高广超,朱康特,等.关于无线通信衰落信道信号估计算法研究[J].计算机仿
真,2017,34(1):162-166.
CHEN B,GAO G C,ZHU K T,et al.The study of small-scale fading channel estimation algorithm based on stagger pilot[J].Computer Simulation,2017,34(1):162-166.(in Chinese) [3] 何川,梁永青.一种基于RoF-DAS的车载网络中信道分配机制[J].信息通信,2017,30(4):121-122. HE C,LIANG Y Q.A channel allocation mechanism in vehicle-based network based on RoF-DAS[J].Information & Communications,2017,30(4):121-122.(in Chinese)
[4] 杨红.基于RoF-DAS架构的车联网信道调度机制研究[D].西安:西安电子科技大学,2017：1-10. YANG H.Research on channel scheduling mechanism for IoV based on RoF-DAS architecture[D].Xi′an:Xidian Univer sity,2017：1-10.(in Chinese)
[5] 宋利.船用无线传感器网络中的信道动态分配技术研究[J].舰船科学技术,2016,38(18):76-78. SONG L.Research on dynamic channel assignment in Marine wireless sensor
networks[J].Ship Science and Technology,2016,38(18):76-78.(in Chinese)
[6] 王文鼐,黄亚男,吴炜,等.无线带内全双工信道的多用户最优分配问题模型[J].电子与信息学
报,2018,40(3):721-727.
WANG W N,HUANG Y N,WU W,et al.An optimal allocation model of wireless in-band full-duplex channel for multiple access[J].Journal of Electronics & Information Technology,2018,40(3):721-727.(in Chinese)
[7] 李鑫滨,王贝,韩松,等.基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法[J].计算机应用,2017,37(3):730-735.
LI X B,WANG B,HAN S,et al.Power allocation algorithm for two-tier underwater wireless sensor network using Stackelberg game[J].Journal of Computer
Applications,2017,37(3):730-735.(in Chinese)
[8] 国强,孙嘉遥,项建弘,等.非对称双向中继信道中断概率分析与功率分配策略[J].哈尔滨工业大学学报,2017,49(5):128-133.
GUO Q,SUN J Y,XIANG J H,et al.Outage probability analysis and power allocation strategy for asymmetric two-way relay channel[J].Journal of Harbin Institute of
Technology,2017,49(5):128-13.(in Chinese)
[9] 何蓉,谢辉,方旭明,等.FiWi网络比例公平和QoS感知的分级动态带宽分配机制[J].电子与信息学报,2017,39(6):1409-1416.
HE R,XIE H,FANG X M,et al.Proportional fair and QoS-aware hierarchical dynamic bandwidth allocation scheme for fiber-wireless networks[J].Journal of Electronics & Information Technology,2017,39(6):1409-1416.(in Chinese)
[10] 邵鸿翔,赵杭生,孙有铭,等.面向分层异构网络的资源分配:一种稳健分层博弈学习方案[J].电子与信息学报,2017,39(1):38-44.
SHAO H X,ZHAO H S,SUN Y M,et al.Resource allocation for heterogeneous wireless networks:A robust layered game learning solutions[J].Journal of Electronics & Information Technology,2017,39(1):38-44.(in Chinese)
[11] 张云春,王玉婧,姚绍文,等.基于粒子群优化的无线Mesh网络信道分配算法[J].电子科技大学学报,2017,46(5):728-733.
ZHANG Y C,WANG Y J,YAO S W,et al.A PSO-based channel assignment algorithm in wireless mesh networks[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China,2017,46(5):728-733.(in Chinese)
[12] 郑金芳,邵全义,支剑宏,等.Lagrange对偶结合粒子群优化的无线Mesh网络信道分配方案[J].计算机应用研究,2017,34(1):202-205.
ZHENG J F,SHAO Q Y,ZHI J H,et al.Channel assignment algorithm for wireless Mesh network based on Lagrange dual optimization and PSO[J].Application Research of Computers,2017,34(1):202-205.(in Chinese)
[13] 邱斌,肖海林,聂在平,等.时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析[J].电子科技大学学报,2018,47(3):382-388.
QIU B,XIAO H L,NIE Z P,et al.Symbol-error-rate performance analysis of hybrid decode-
amplify-forward vehicular cooperative communication in time-varying channel[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China,2018,47(3):382-388.(in Chinese)
[14] 王永刚,孙大军,吴腾飞,等.水声变换域通信技术中的MMP-DCD稀疏信道估计方法[J].哈尔滨工程大学学报,2017,38(5):727-732.
WANG Y G,SUN D J,WU T F,et al.MMP-DCD based sparse channel estimation algorithm for underwater acoustic TDCS[J].Journal of Harbin Engineering University,2017,38(5):727-732.(in Chinese)
[15] 何春燕,高飞,费莉,等.基于终端功率-信噪联合感知的5G网络信道退避算法[J].计算机工程与设计,2018,39(5):1206-1213
HE C Y,GAO F,FEI L,et al.Backoff algorithm of 5G network based on terminal power and channel signal-to-noise combined perception mechanism[J].Computer Engineering and Design,2018,39(5):1206-1213.(in Chinese)
[16] 索龙龙,张更新,边东明,等.反馈信道下基于LT码的空间网络广播传输策略设计[J].电子与信息学报,2018,40(6):1433-1437.
SUO L L,ZHANG G X,BIAN D M,et al.Design of efficient broadcast transmission strategy for spatial networks based on LT codes with feedback channel[J].Journal of Electronics & Information Technology,2018,40(6):1433-1437.(in Chinese)
[17] 高雅,张海林,卢小峰.能量收集无线网络中面向统计服务质量的最优功率分配[J].计算机应
用,2018,38(1):212-216.
GAO Y,ZHANG H L,LU X F.Statistical quality of service driven optimal power allocation in energy harvesting based wireless networks[J].Journal of Computer
Applications,2018,38(1):212-216.(in Chinese)
[18] 李涛,栾凤宇,周世东.基于宽带信道状态信息的密钥生成策略[J].清华大学学报(自然科学版),2017,57(10):1009-1013.
LI T,LUAN F Y,ZHOU S D.Secret key generation strategy based on broadband channel state information[J].Journal of Tsinghua University(Science and
Technology),2017,57(10):1009-1013.(in Chinese)
[19] 秦永俊,唐增明.改进的NetLinX开放网络动态入侵检测方法[J].西安工程大学学
报,2017,31(4):576-581.
QIN Y J,TANG Z M.Improved method of dynamic intrusion detection in NetLinX open network[J].Journal of Xi′an Polytechn ic University,2017,31(4):576-581.(in Chinese) [20] 杨秀清,陈禹,李正富,等.Femtocell双层网络中基于Q-learning的子信道分配方案[J].电子与信息学报,2017,39(3):598-604.
YANG X Q,CHEN Y,LI Z F,et al.Subchannel allocation scheme for two-tire Femtocell networks based on Q-learning[J].Journal of Electronics & Information
Technology,2017,39(3):598-604.(in Chinese)。