车载网(Vehicular Ad hoc Network，VANET)是利用无线连接所形成的车辆通信的集合。在车与车(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信过程中，通过多跳转发，可在广泛距离内传递数据包[1]。在VANET中，广播技术常用于发送安全消息、交通信息及娱乐信息等。在设计广播策略时，应考虑无线信道的特性、节点的快速移动性以及网络密度信息。每个节点依据自己所处的环境自主决定是否转发数据包。在高密度网络，过多节点转发数据包会导致数据包碰撞的概率、提高了传输时延。然而，在低密度网络，若没有充分的节点参与数据包转发，消息就不能广泛地传播。除了考虑网络密度外，消息的优先级也是必须考虑的信息之一。例如，紧急消息，如事故预警，应最快地在源节点的通信范围内传播。相反，如果是天气消息，可以容忍大的传输时延。

　　自组织网络(Ad hoc)广播策略主要分为两类：确定性和随机性广播策略。所谓确定性方案是指在广播过程中，每个节点的行为是可预测的。最简单的广播策略就是简单泛洪(Simple flooding)。每个数据包仅被每个节点转发一次。这种方案的不足之处在于可能会产生过多无用的冗余数据包。另一确定性方案就是基于邻居列表协议，一跳邻居列表用于分布式车辆广播(Distributed Vehicular Broadcast，DV-CAST)，二跳邻居列表用于可扩展广播算法(Scalable Broadcast Algorithm，SBA)[2]。

　　文献[3]提出的智能洪泛(Smart-flooding)属于概率性协议，每个节点包含一些参数，包括重传概率和消息重复的次数。这类方案是假设在VANET的稀疏场景，当需要发送数据包时，车辆可能没有邻居。因此需要多次发送数据包，并且可利用遗传算法优化这些参数。

　　为此，针对VANET的广播问题，提出新的广播策略。该广播策略允许每个节点依据消息的优先级和网络密度自主决定是否转发数据包，其目的在于充分、有效地利用无线资源。

1 多路广播问题

　　在VANET中，广播问题被认为是NP问题。一个有效的广播策略不但需要满足多个性能指标，而且这些性能指标是相互抵触的：(1)将消息传输到尽量多的节点，并且避免信道的过度使用；(2)尽量高速传递数据包，并且该速度不影响无线干扰。简而言之，处理广播问题策略是一个多目标优化问题。广播策略需要使用的参数[4-6]：(1)P：数据包的转发概率。一旦收到广播数据包，每个节点依据转发概率P决定是否转发数据包；(2)Nr：每个数据包被重复转发的次数。当节点发送了一个数据包，若在低密度网络，覆盖区域内可能没有邻居节点，因此，需要多次转发数据包[7]；(3)Dr：连续转发数据包的时间间隔，且Dr>1。若Dr很短，可能会导致多个干扰；若很长，可能延缓了广播过程，降低了传输效率。因此需要谨慎选择参数Dr；(4)TTL：每个数据包的有效期或传输的最大跳数。用于限制数据包的转发区域，避免已过期的数据包在网络中传输。

　　1.1 广播策略的性能评估指标

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

　　(2)传播时间PT(Propagation Time)。PT是指数据包发送时刻t1与被接收时间t2的间隔，即PT=t2-t1；

　　(3)每个数据包被接收的次数R(Repetitions)；

　　(4)数据包接收率FRR(Full Reception Ratio)。FRR用于评估数据包是否被所有节点接收。

　　据上述可知，设计有效的广播策略应是多目标优化问题，目的在于求即：

　　1.2 优化问题

　　针对式(1)的优化问题，本文利用基于扩展算法和仿真的混合优化(Hybrid Optimization Platform using Evolu-

　　tionary Algorithm and Simulations，HOPES)平台对参数P、Nr、Dr、TTL进行优化。HOPES平台由优化模块、网络仿真模块和跟踪模块组成[8]，如图1所示。

　　采用aGAME(adaptive Genetic Algorithm with Multiple parEto sets)[9]作为优化工具。在HOPES平台中，首先利用aGAME产生可能方案集，然后再将这些方案传输到网络仿真模块内，再结合其他参数，网络仿真模块产生真实网络的信息。通过仿真，产生跟踪文件，并将这些跟踪文件传输到跟踪分析模块。然后，从跟踪文件提取信息，并计算目标参量值，形成输出文件。最后，将跟踪分析模块的输出文件作为优化模块的输入，进而优化求解区域。经过多次循环，直到满足条件才终止。

　　HOPES整体优化过程产生求解方案集，并与不同密度层次网络匹配的不同广播策略，并改变网络仿真模块中参数以及密度不断优化。值得注意的是，这是一个离线优化过程。可将优化的输出数据建立一个知识库，从而建立了密度层次与广播策略的连接关系。因此，每个车辆依据网络的密度层次选择合适的广播策略。

2 自适应的鲁棒广播方案

　　2.1 体系结构

　　采用自我管理策略提高Smart flooding的鲁棒性。每个节点依据环境变化自主决定广播方案。环境变化包括网络的密度层次和消息优先级。为了获取这些目标，提出自治管理的MAPE-K(Monitor Analyze Plan Execute Knowledge)循环控制结构，如图2所示。

　　在VANET中，每个节点具有关于网络流量信息的监控函数Monitor。在提出的ADM协议中，Monitor决定接收的数据包是否广播。如果广播，Monitor提供分析函数Analyze。Analyze从数据包的头部提取消息的优先级，并且获取密度层次值，随后，策划函数Plan 利用密度、优先级值，从知识库Knowledge 找到相匹配的广播策略，并产生执行函数Execute，函数Execute结合广播参数P、Nr、Dr、TTL进去修正移动节点的行为。

　　2.2 密度层次估计

　　在ADM中，节点依据所接收的数据包的邻居数估计局部密度。在通信过程中，每个节点建立邻居观察表view。而view依赖于邻居列表list，邻居列表list由发送过或转发过数据包的节点组成。同时，每个节点保存一个历史记录，该记录与发送过或转发过数据包的节点相联系。一旦收到数据包的第一次复本Copy，将节点的身份以及源节点的地址信息保存在表内的知识库，该表被称为局部view。当收到冗余复本，则将发送节点的身份作为列表地址L的下标。L被存于局部view表中。每个地址对一数据只记录一次。因此，节点i的节点邻居数Ni等于在L中所有数据包被传输的平均次数，如式(2)所示。

　　其中，n是数据包的个数，|L(i)|表示发送和转发数据包的节点数。

　　2.3 优先级

　　在VANET中，不同的消息具有不同的优先级。因此，常在广播消息中引入优先级[10]。

　　本文将广播消息分为三级优先级，并且针对每级优先级消息采用不同的广播策略。

　　(1)最高优先级HPL(High-Priority Level)消息，如安全消息或事故检测。这类消息需要快速地传递。为此，针对这些消息，提出的协议要尽量缩短传播时延，并最大化接收率FRR。

　　(2)中度优先级MPL(Medium-priority Level)消息，如道路流量报告，这些消息不涉及到安全问题。因此，这类消息应广泛在网络内覆盖，并减少碰撞次数。

　　(3)低级优先级LPL(Low-Priority Level)，如天气信息、旅游景点广告等。这类消息为可选消息，优先级最低。

3 仿真以及结果分析

　　3.1 仿真场景及参数

　　考虑双向双车道路的高速公路，134辆车辆在公路长为10 km上行驶，车辆间的距离为75 m。这就保证每个车辆平均有20邻居。采用NS 2.34作为网络仿真工具，并选用Shadowing Pattern Propagation模型。

　　为了分析提出的ADM针对每个优先级所对应的参数P、Nr、Dr、TTL，使用HOPES平台。(1)若发送HPL消息，应尽可能快速传递消息，并保证网络内多数节点能收到HPL消息；(2)若发送MPL消息，首先考虑消息到达率FRR，确保FRR近似为100%；(3)若发送LPL消息，只有消息能到达，并且在信道最空闲时传输，相对应的参数为NC和R。依据上述原则，针对每个优先级所选择的参数P、Nr、Dr、TTL，如表1所示。

　　从表1可知，优先级高的HPL消息转发概率比较大，设置为0.776，而相应地MPL、LPL消息的概率设置为0.519和0.219。为了避免数据包碰撞，提高传输效率，将HPL、MPL、LPL消息的Nr分别设置为1、2、2。相应地，HPL消息的Dr为空，因为其Nr=1，不存在重传。MPL、LPL消息的Dr分别为0.951和0.276。而针对参数TTL，优先级高的消息有效期应该较长，为此HPL、MPL、LPL消息TTL为26、16、27。之所以LPL消息设为27，是因为LPL消息多数为娱乐、天气信息，具有长的有效期且能使更多人共享。通过仿真获取了目标函数值，如表2所示，其与表1是相对应的。

　　3.2 性能评估

　　设计ADM方案的目的在于实现三个目标：(1)快速(Swiftness)，尽可能快速传递HPL消息；(2)最大化网络覆盖(Network Coverage)，最大范围传递MPL消息；(3)效率最大化，有效地利用无线信道传递LPL消息。即使在交通负荷增加时，也应满足上述目标。为了更好分析，将提出的ADM与简单泛洪(Simple flooding)、智能泛洪(Smart flooding)进行比较。

　　在仿真过程中，将源节点数目从5变化至30。在10 km的公路上有30个源节点意味着消息只需传递330 m。考虑到节点通信范围(针对WiFi广播消息)，每个节点在其信号覆盖范围内具有4或5个邻居节点。

　　考虑到传输时间，ADM的目的在于尽可能地快速传递HPL消息，即传播时间最短。从图3可知，ADM实现了此目标。与Simple flooding、Smart flooding相比，ADM的传播时间短，并且随源节点数目变化的波动小。即使30个源节点，传输HPL消息的平均时延也小于250 ms，这是可以接受的。因为行驶者在收到紧急信号的反应时间为700 ms[11]。

　　从图4可知，MPL消息的数据包传递率达到近100%，极大地降低了数据重传的概率，也减少了干扰。提出的ADM的数据包传递率优于Simple flooding。

　　图5显示了通过限制数据包重传的次数，LPL使用无线信道的情况。从图5可知，提出的ADM的数据包重传次数与Smart flooding相近，低于Simple flooding。图6显示数据包碰撞次数。从图6可知，提出的ADM的碰撞次数显著低于Smart flooding和Simple flooding。这些数据表明提出的ADM能够有效利用信道资源。

4 总结

　　VANET经常利用广播传递安全、交通、娱乐信息，而每类消息对广播策略具有不同的性能要求。为此，本文针对VANET的广播问题展开分析。首先依据消息内容的特性，将消息设为三个优先级，最高优先级消息、中优先级消息和低优先级消息。然后，将广播问题看成多目标优化问题，并采用基于扩展算法和仿真的混合优化HOPES平台优化广播参数。最后，提出自适应的鲁棒广播方案，该方案采用自治管理的MAPE-K循环控制结构，并根据网络密度和消息的优先级这两个参数选择广播策略。仿真结果表明，与Smart Flooding、Simple Flooding相比，提出的ADM方案表现出良好的性能。

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