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现今,我国的城市交通和汽车产业发展迅猛,人们在享受车辆带来的便利的同时,也面临着日益严重的交通拥堵、安全事故等一系列问题,为了缓解或解决当前所面临的矛盾,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)应运而生。V2X(Vehicle to Everything,车辆与外界信息交换)作为未来ITS的关键技术之一,已经成为全球智能交通领域的研究热点,它包括V2V(Vehicle to Vehicle,车辆间通信)、V2I(Vehicle to Infrastructure,车辆与基础设施通信)、V2P(Vehicle to Pedestrian,车辆与行人通信)等重要通信技术,用于获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息。其中,V2V网络完全由相邻车辆节点自组织完成,不需要借助于固定的信息接入点,所以V2V网络对基础设施的需求不高,且组网灵活方便,在当前我国的基础设施并未普及的情况下具有更加紧迫和现实的研究意义,已引起众多研究人员的广泛关注。目前,在V2V网络中应用范围最为广泛的协议标准是由美国电气与电子工程师协会专门的无线接入技术标准小组制定的专用于车联网环境的WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments)协议簇,其主要由IEEE 1609系列协议与IEEE 802.11p协议组成。本文主要研究应用于V2V网络系统MAC(Media Access Control)层的IEEE 802.11p协议,主要的工作内容如下:1)将Sherbrooke大学在NS2-2.31环境下开发的IEEE 802.11p协议代码修改后导入NS2-2.34,研究IEEE 802.11p协议在控制信道(control channel,CCH)上周期性广播信标消息(beacon message)的性能和在业务信道(service channel,SCH)上针对IEEE 802.11传统业务消息进行单播的性能,通过仿真与分析,指出IEEE 802.11p协议在V2V网络环境下的不足。2)为了优化基于IEEE 802.11p协议的V2V网络广播性能,本文基于经典的Markov分析方法,建立了CCH信道广播状态下的马尔可夫链模型,然后根据该模型分析一种已有的基于竞争节点数、以最小化碰撞概率为目的来优化最小竞争窗口的算法,考虑到该模型和算法并未考虑到隐藏终端与消息过期对网络性能的影响,且对网络环境估算的实时性不高,由此分别提出一种结合RBEB(Reserve Binary Exponentially Backoff,反二进制指数退避)算法思想的改进算法和一种考虑节点接入信道时延的改进算法。3)由于IEEE 802.11p协议V2V单播模式下的BEB算法(Binary Exponential Backoff Algorithm)不能很好的适应网络节点密度变化较大的环境,为了使其性能得以提升,本文在Bianchi提出的二维Markov链模型基础上进行了深入的数学分析,提出了两种自适应竞争窗口改进算法:基于重传次数和竞争节点数估计的竞争窗口改进算法和基于最优(2和竞争节点数估计的竞争窗口改进算法,这两种算法均在一定程度上估计网络环境,自适应调整退避策略和初始竞争窗口,综合性能优于原BEB算法。