車聯網場景下V2V/V2I混合傳輸方式的研究

目前,車聯網經歷着前所未有的快速發展,數據量呈現爆發式增長,合理選擇數據傳輸方式和有效評估數據傳輸性能成為了研究的熱點。專用短程通信技術(Dedicated Short-Range Communications,DSRC)作為車聯網中的無線通信技術,提供了車與車(Vehicle-to-vehicle,V2V)和車與設施(Vehicle-to-infrastructure,V2I)兩種傳輸方式去實現數據的傳輸。V2V和V2I互為補充相互協作,從而提升了車聯網內數據傳輸的效率。其中,傳輸時間和切換損耗是評估數據傳輸性能的關鍵指標。在實際多車道場景中,車輛的運動既有隨機性又有規律性,不同車道間的車輛由於車速不同導致位置的相對變化將會引發頻繁的信息交互和鏈路切換。本文基於同向和對向多車道場景,針對不同的數據業務類型,研究了V2V和V2I混合傳輸場景下的傳輸時間和切換次數,論文的主要研究內容歸納如下:在同向多車道場景下,探索V2V和V2I混合傳輸方式下影響平均傳輸時間的關鍵因素。利用概率理論和分類討論的方法,推導了車輛在路邊單元(Road Side Unit,RSU)覆蓋和未覆蓋路段通過V2V和V2I混合傳輸方式獲取數據的平均傳輸時間、平均下載時間和平均等待時間。分析的難點在於V2V和V2I傳輸過程的相關性和車輛任務請求位置的隨機性。仿真結果證明了車流密度、RSU覆蓋未覆蓋區域長度、車輛緩存概率是影響傳輸時間的關鍵因素,同時驗證了理論分析的准確性。在同向多車道場景下,針對高速移動中V2V傳輸由於空間位置的變化需要頻繁進行切換的問題,提出了一種最小化V2V通信切換次數的最大單次下載時間(Maximum Single Download Time,MSDT)切換策略,並利用條件概率理論和卷積方法對其性能進行了理論分析。分析的難點在於V2V階段車輛間多次切換前后的相關性。仿真結果證明了在單位圓盤模型(Unit Disk Model,UDM)和log-normal衰落信道模型下所提出的MSDT切換策略相比於隨機選擇切換策略在相同的傳輸時間下切換次數顯著減少,同時驗證了理論分析的准確性。在對向多車道場景下,針對信息回傳面臨的V2V和V2I傳輸模式選擇問題,提出了V2V輔助回傳策略和V2I等待回傳策略。結合車輛的空間分布特征,基於概率理論,分析了V2V輔助回傳策略和V2I等待回傳策略的平均傳輸時間,探索了影響V2V輔助回傳策略失效率和輔助車輛初始位置的關鍵因素。仿真結果比較了V2V和V2I兩種回傳方式在傳輸時間上各自的優劣,並證明了車流密度、車速是影響輔助車輛初始位置的關鍵因素,同時驗證了理論分析的准確性。