率适应机制与现有数据率削减V2I通信和数据速率信息提供

文摘

我们研究的速度适应机制提高通信性能之间的连接车辆和路边单元(RSU)运动中使用wi - fi vehicle-to-infrastructure (V2I)环境。无线通信提供了各种有吸引力的服务来连接车辆在运动。然而,作为连接汽车通常是在高速移动,通信性能的RSU作品作为一个访问点是不断退化,因为无线链路质量波动突然。然后,我们提出一个速度适应机制采用以下两个主要特点来减轻这种通信性能恶化:可用数据率削减和数据率提供信息。缓解退化的沟通,避免使用过低数据率,后者则提供了数据率信息适合信道质量的数据集足够的数据率根据车辆的位置和速度。然而,数据率提供的信息从一个数据集可能并不总是适当的由于各种不确定因素,如多径衰落和阴影。因此,该方法还雇佣了一个计量功能来弥补这种缺点的数据集。仿真实验评估通信性能10,60岁,100公里/小时的单车和multiple-vehicles病例。仿真结果表明,该方法提供了优越的通信的整体性能的情况下涉及多个车辆,相比与现有柜台,纸浆包方法。

1。介绍

的目标提供有吸引力的服务,如安全信息,交通效率管理、连接和娱乐服务车辆,智能交通系统(同期)正在开发速度快(1]。网络组件,连接与智能车辆与其他车辆和道路基础设施是至关重要的实现它。目前,汽车通讯设备,先进的多媒体和信息服务即将开始通过互联网(2]。

如图1,引入边缘计算(3车载网络是必不可少的提供有吸引力的服务,如数据卸载4)连接的车辆。连接工具创建各种类型和大小的数据并将它们发送给接收服务从一个边缘节点或服务器在运动。然后接收数据后,边缘节点或服务器提供适当服务连接车辆根据情况从接收到的数据进行了分析。提供此类服务,vehicle-to-infrastructure (V2I)沟通是必要的收集各种信息,如车辆的位置、速度、点的来源和目的地,图像数据,等等。

在V2I, IEEE 802.11系列(5)被认为是用于通信媒体(6]。然而,作为一个连接车辆在高速移动,它可能没有足够的时间与路边通信单元(RSU)是一个接入点(AP),因为一个美联社的报道相对较小。在高机动的情况下,很难提高吞吐量由于突然的和持续的无线信道质量的波动。因此,提高通信性能之间的连接车辆和一个RSU提供各种服务至关重要。

在上述情况下,作为连接汽车与单跳通信限制或small-hops边缘节点,而不是一个远程服务器,必须提高通信性能之间联系车辆和RSU。因此,本文侧重于速度适应机制等一种方法改善通信性能在高机动性情况。虽然速度适应机制旨在为无线连接设置一个适当的数据速率条件下运动期间,IEEE 802.11 [5]没有标准化的速度适应机制,该机制,因此,取决于实现问题。此外,无线通信一般采用多个数据率(例如,八个类型的数据率在IEEE 802.11 p)提供更好的吞吐量变化的信道质量,和每个数据率调整信道质量测量。然而,随着无线通信并不是设计为使用在高机动的情况下,很难遵循快速波动以很短的间隔信道条件。

在本文中,选择一个适当的数据速率信道质量的变化,我们提出一种速度适应机制,有以下两个新特性:可用数据率削减和数据率提供信息。可用数据率削减缓解通信性能的退化,减少过度使用低数据速率,因为低数据率消耗比高数据率通信时间。同时,提供从数据集数据速率信息供应足够的数据率车辆的位置,没有任何测量。然而,数据集可能包含错误的数据速率信息情况。如果提供的数据速率的数据集是不可接受的,该方法还利用计量函数来缓解这样的问题的影响。总之,我们工作的重大贡献,提高V2I通信高机动环境中的性能如下:(我)使用更高的数据速率通过削减常规数据率(2)提供足够的数据速率信息从一个数据集根据车辆的信息(3)合作数据集和计量功能

我们也评估通信性能的方法,通过仿真实验表明了该方法的有效性。

本文的其余部分组织如下:部分2调查现有研究工作速度适应机制。部分3论述了通信现有速度适应机制的性能。部分4介绍我们的方法,部分5通过模拟显示了绩效评价的结果。部分6提供结论。

2。相关工作

节中描述1,速度适应机制还没有目标的标准化IEEE 802.11 [5]。然而,随着速度适应机制强烈影响通信性能通过无线链接,各种速度适应机制提出了迄今为止(7- - - - - -23]。特别是,通信性能是严格依赖于信道质量估计的方法。因此,本节首先将机制分为counter-based和纸浆包机制,然后我们考虑其他方法在车辆自组网(VANET)字段进行比较。

汽车的速度后退(ARF) [7)和自适应ARF (AARF) [8)代表速度适应方法,他们通常被划分为counter-based机制。论坛是最简单的机制,选择最佳的数据速率基于持续成功和失败的数据传输。具体地说,当一个发送者成功传输数据帧连续十次,它引发了当前的传输速率下一个更高的传输速率。相反,当数据帧传输连续两次失败,当前的传输速度是下降到下一个较低的传输速率。为了达到这个目标,发送方有成功和失败的数量数据帧传输来估计信道质量和传输速率变化当数达到预定的阈值。

Onoe [16,17],SampleRate [16),和吟游诗人17,18)代表纸浆包机制。纸浆包机制,来估计信道质量,发送方使用的统计信息,如重传率、包错误率,基于滑动窗口的过程和吞吐量。例如,在Onoe,发送方措施的数量数据帧重发一个窗口时间内(如1秒),然后比较测量结果与预定的速率。如果结果是10%或更少,信用计数器是增加了一个。一方面,信贷计数器是减少了一个如果结果是10%或更多。当信贷计数器达到10分,发送方移动下一个更高的传输速率。如果发送方经验失败的数据帧传输超过50%,传输速度移动到下一个。

此外,在19- - - - - -21)利用信噪比(信噪比),但是很难获得准确的信噪比的值在实际环境中。在[13)的阈值优化算法速度适应机制,采用上下阈值,提出了在(14]使用短期赔付率的速度适应算法,设计并实现了一种自适应RTS过滤器。上述方法提供性能良好的沟通环境,一个发送方和接收方是静止的。然而,如果发送方在高速移动车辆,它是很难估计的信道质量的变化和设置一个适当的传输数据率测量结果的基础上,因为测量通道质量可能是过时的通道质量在当前位置。

我们描述速度适应方法专注于车载自组网(VANET)。在[22)数据库提供足够的信息数据率基于车辆的位置信息,即。,location, velocity, and density, similar to with one of our approaches, is employed, but it may be difficult to obtain the density information of surrounding vehicles. The studies [9- - - - - -12,23事先需要参数调整为特定环境,但这种调整之前很难适用于各种情况。除此之外,在24)现有的速度适应算法与IEEE802.11p在车载网络评估,但它只显示恒定比特率(CBR)的通信性能通过ns-3模拟。作为其包括边缘计算提供了多个安全信息等服务,交通效率管理,联系车辆和娱乐服务,显著提高通信性能连接车辆和RSU之间。因此,在这项研究中,我们调查的速度适应方法之前,不需要这样的调整和考虑UDP和TCP传输的通信性能提供多种服务。

3所示。通信现有速度适应机制的性能

本节介绍了现有的速度适应机制的通信性能通过仿真实验。我们使用ARF和Onoe代表counter-based和纸浆包机制,分别,因为他们一直在广泛部署的产品。部分3所示。1描述了仿真模型和参数。部分3所示。2显示了通信性能的文件传输协议(FTP)和CBR应用程序为每个机制三个速度,即10 60和100 km / h。

3.1。仿真模型和参数

如图2在仿真模型中,车辆经过一个RSU连接起来,AP的无线通信基础设施、直线速度三个常数,60岁,100公里/小时。仿真模型还雇佣了FTP和CBR应用评估通信性能。FTP应用程序试图发送2048 RSU从车辆兆字节数据,而CBR应用程序试图发送一个1500字节数据包每222人μ从汽车到RSU年代。RSU认为采用IEEE 802.11便士,它提供了八个数据速率(3、4、5、6、9、12、18、24日和27 Mbit / s)。传输的权力RSU和车辆设置为20 dBm,双线地面反射模型和Nakagami-m衰落模型作为传播模型。表1总结上面的参数。注意,仿真实验工作Scenargie®模拟器(时空工程、LLC“Scenargie®模拟器,”https://www.spacetime-eng.com/en/products),一个商业产品分析和评估无线通讯和网络系统。

3.2。在移动通信的性能

仿真实验调查多少通信性能的现有的速度适应机制可以获得三个运动速度。图3结果显示FTP和CBR应用ARF和Onoe 60公里/小时的速度,作为一个例子。在这些模拟结果,最佳值(最好的)意味着最大的接收者可以接收到的数据量每100毫秒数据包在100每个传输速度的仿真实验。这是计算如下:我们第一次有100个模拟试验8数据速率使用相同的模型。然后,提取最佳性能/ 100 ms从800年仿真结果,也就是说,最好的价值是由最好的性能。在ARF的结果和Onoe,我们使用100年的中值仿真实验。

与最好的价值相比,我们可以看到,ARF Onoe不能获得足够的数据率在开始和结束的通信。从这些结果,我们推断ARF过度降低所使用的数据速率。节中描述2降级,ARF的门槛非常低,即。,two consecutive failures, but that for upgrading is relatively high, i.e., ten consecutive successes. It can therefore be said that ARF sensitively reacts to lost frames. On the other hand, in Onoe, as the number of data frame retransmissions per second must be measured to estimate channel quality, the measurement period makes suitable channel estimation difficult.

从上面的对比ARF Onoe,我们可以说ARF获得更好的性能当RSU附近的车辆,虽然Onoe不能性能提升到一个更高的水平,即使车辆美联社附近。这是因为,自从在论坛数据速率的变化是基于帧传输的成功或失败,ARF可以改变数据速率相对较快。然而,它并不总是遵循信道质量。另一方面,自从Onoe数据速率的变化取决于测量,Onoe需要更多的时间来决定数据比ARF的改变。因此,很难利用更高的数据速率的保守改变政策利率的适应机制。

表2介绍了FTP的仿真结果和CBR通信三个10的速度,60岁,100 km / h。注意改进的余地意味着实际数据的比例得到最好的价值。从结果中,我们可以看到,虽然ARF提供了更好的性能比Onoe移动车辆,这两种机制更有改进的空间,更高的速度。

4所示。率的适应机制

一节表明,现有的速度适应机制在通信性能改进的空间运动。我们现在提出一个速度适应机制采用以下两个特性来提高性能:修剪可用数据率4的数量和使用一个数据集提供数据速率信息基于车辆的位置和速度。部分4.1概述了该方法设计的概述我们的。部分4.2和4.3然后解释提出的上述两个特征速度适应机制。部分4.4和4.5另外描述传输数据速率的两个改变政策,在使用和不使用来自数据集的信息。

4.1。设计概述

ARF和Onoe适应数据速率仅依赖过去的测量信息,很难用一个适当的数据率目前渠道质量在高速运动中,也就是说,这些现有的方法可能是陈旧的测量信息当当前信道质量估计,特别是在高速。除此之外,几乎是不可能作出准确的估计,因为通道质量不断变化是由于各种不确定的因素。选择一个数据率尽可能合适的信道质量,因此,我们的方法假定使用一个数据集,提供数据信息根据车辆的速度和位置。

在这种假设下,数据集RSU收集三个数组,信息的车辆的速度、位置、和数据率,它决定了一个合适的基于信息收集的数据速率。作为一个汽车获得事先RSU信息通过互联网或通过本地动态映射(LDM)服务(25),可以选择一个合适的基于数据集的数据速率。然而,随着细节的设计和分析数据集构成另一个研究课题,它们超出了本文的范围。因此,这里我们假设已经创建了数据集从提前收集测量数据。

图4描述了该方法的设计概述。现有的速度适应机制选择传输数据速率仅基于MAC层内可获得的信息。另一方面,该方法利用车辆的速度和位置信息数据速率选择,MAC层需要从应用程序获取上下文信息(CI)层。访问应用程序层上的CI的MAC层,使用共享内存。在这种方法中,应用程序层将CI写入共享内存,而MAC层从共享内存中读取CI和获得一个合适的基于数据集的CI的数据速率。

然而,也很难使一个完整的数据集,因为通道质量是受到各种无形的因素的影响。在拟议的方法,基于数据集的数据速率选择不适合信道质量,该方法也采用基于测量数据速率选择信息。

4.2。数据集选择数据率

就像前面提到的2现有方法有一些缺点,适应不同情况下的数据速率。首先,他们提高和降低数据率逐步根据测量信息。在移动环境中,信道质量不断波动,突然,很难估计信道质量没有任何延迟,估计的结果可能是过时的。因此,即使有机会使用更高的数据速率,他们可能继续使用数据速率较低。第二,开始沟通,由于信道质量是未知的,需要时间来评估当前的信道质量和选择一个数据速率。除此之外,使用的数据速率数据率最低的开始。以来有共享的媒体,因此,在无线通信的使用过低数据率导致整个无线系统的通信性能降低,必须选择一个适当的数据速率迅速。

因此,我们提出一个基于数据集速度适应机制。如上所述,假设数据集由三个数组,车辆信息的位置,速度,和数据率,也就是说,车辆可以获取数据速率信息从数据集适合它的位置和速度。使用数据集,该方法有利于减少过分低数据率的使用,因为它可以选择一个合适的数据率没有任何延迟的测量。然而,如果不恰当的信息提供,许多帧可能经常丢失。为了避免这种通信性能的恶化,当数据速率选择不适合目前的信道质量,该方法基于测量数据速率选择开关。对于这个研究,我们使用一个数据集,事先收集和分析数据。

4.3。可用的数据率减少

现有速度适应方法通常使用的所有数据率,即八个数据率802.11便士。另一方面,该方法减少了可用的数据速率。因此,在802.11便士的情况下,它只雇佣了4数据率8数据率。图5显示了数据之间的关系和数据率的分析结果的部分3。使用的图块数据率最佳值CBR图的图2和显示数据速率几乎四大的数据率,即、12、18、24和27 Mbit / s。因此,该方法只使用这四个数据率。

减少数据速率会导致以下的数量优势。如果所有的数据率,它遵循当前信道质量变得更加困难,因为重新发送帧所需的时间和长时间占用一个通道,当帧丢失发生在低数据率。另一方面,如图5在该方法,低数据速率并不受雇于削减的数量可用数据率,利用高数据率的机会增加,也就是说,该方法有望提高通信性能。

4.4。不恰当的数据速率信息数据集

该方法主要是提供合适的数据速率信息基于CI和数据集。然而,数据速率信息并不总是给一个适当的数据速率由于各种不确定因素,如多径衰落和阴影。同时,在早期阶段的系统,数据集本身可能不被部署的位置。

该方法主要利用来自数据集的数据速率信息建议来确定一个合适的数据速率。在使用这个数据速率,如果一个固定数量的连续帧丢失,该方法另外准备另一个数据率低于数据率数据集,然后使用他们提供的交替传输帧。这是因为该方法旨在避免不合适的恶化的数据速率由于突然丢失帧。例如,如果一个破裂损失发生在运动期间的损失是无法预测的。另外,如果数据率是立即下调反应损失,这将导致不必要的渠道占领由于使用较低数据率,这可能会导致通信性能的退化。

缓解这种退化的影响,该方法使用两个数据速率和还带来了一个灵活的数据速率选择利用信道质量的测量结果。虽然使用两个数据率,该方法记录信息的成功与失败从每个数据帧传输速率和传输的时间。这些信息作为一个指数移动平均线。

沟通在一段时间内使用两个数据率,如果只有两个数据速率的高数据率的经验损失,该方法切换到只使用低数据率通信。除此之外,如果两个数据速率的经验损失,使用的数据速率下数据速率降低。另一方面,从测量结果在一定时期内,如果在两个数据帧丢失的数量利率低于预定阈值,确定连续帧的丢失是一个意外事件,然后使用的数据率转向更高的数据速率。算法1说明了上述灵活的数据速率选择方法。

4.5。用数据和测量数据速率选择

一个数据集可能并不总是能够提供足够的数据率的信息,以及数据集可能不是分布在早期阶段。充分的工作在这种情况下,该方法有基于信道质量测量数据速率选择,除了数据集。

该方法使用统计信息吞吐量作为信道质量测量指标。吞吐量计算如下: 在哪里意味着成功传输的字节数帧在一个给定的数据速率,在一定时期内表示一个积累时间发送一个数据帧接收帧的数据帧发送ACK。

该方法使分别统计每个数据率信息的吞吐量。一段时间后,测量,它选择的数据速率最大的吞吐量作为基于测量信息的数据速率。然后,通过比较基于数据集的数据速率和测量,如果他们都提供相同的数据速率或者基于测量数据率低于数据集,该方法开关控制基于数据集。

5。绩效评估

本节提供通信性能比较方法和现有方法和Onoe ARF。部分5。1和5。2显示结果的通信性能的FTP和CBR应用10,60岁,100 km / h在单一和多车的情况下,分别。

5.1。结果一个车辆

评价采用相同的仿真模型,参数解释的部分3。在仿真实验中,除了ARF Onoe,作为该方法,我们使用两个速率适应机制:适应数据集和速度测量(RA-DM)和速度适应数据集(RA-D)。RA-DM利用数据集和测量功能,而RAD控制数据选择数据集信息。

表3显示了四种方法的仿真结果。评估显示改进的余地比较指标;这意味着一个更小的值是接近最佳值。从结果,单个车辆的情况下,我们可以看到,RA-D显示了FTP的最差表现四之间的通信,而它给CBR沟通的最佳性能。这是因为,因为RA-D选择一个数据速率仅基于数据集的信息,它不改变使用到另一个数据的数据率率即使框架发生损失。因此,连续帧丢失导致丢包和延迟,然后FTP性能降低由于重传控制传输控制协议(TCP)。以来,CBR沟通,另一方面,用户数据报协议(UDP)用于CBR继续发送数据包没有重传控制即使包丢失时,CBR性能改进成为最好的四种方法。

在RA-DM的结果,FTP和CBR的通信性能优于Onoe,但有些不如ARF。结果表明,RA-DM可以更有效地跟踪信道质量的变化对FTP和CBR应用程序比Onoe RA-D和FTP。

5.2。结果为多个车辆

前面的结果表明,ARF的性能比RA-DM稍高一些。然而,在环境中存在多个车辆,ARF可能无法维持优秀的性能,因为汽车的数量的增加延长等待时间发送帧由于共享媒体的特点。评估这种效果的影响,本节评估仿真模型包括两个和10个车辆。

仿真模型和参数相同的情况下单独的车辆。从最初的评估,所有车辆都假定在相同的位置,开车时间和速度。

表4和5显示四种方法的改进比两年期和10辆的情况下,分别。这里,作为比较指标,我们定义改进率计算如下:

结果表明,通信性能RA-DM整体改善在这两种情况下。此外,东盟地区论坛的结果与车辆的增加,降解而Onoe正在改善。这是因为,随着等待时间发送帧长时间随着车辆数量的增加,ARF迟到赶上信道质量的变化。Onoe正在改善的结果的原因不在于Onoe遵循信道质量的变化,但数据速率的开关数量很小。即ARF和Onoe一定为了改变数据传输帧率数据率最低的开始,它是晚跟随变化。

另一方面,该方法提供了以下三个特性以提高通信性能。首先,它拥有更高的数据速率通过削减常规数据率,它可以从一个适当的基于数据库的数据速率。最后,它准备数据速率选择基于测量作为一种对策对不恰当的数据速率信息数据集。

一辆汽车的仿真结果,RA-D CBR交通模型的最佳性能,同时也为FTP交通最糟糕的表现模式。然而,适应TCP和UDP传输速率适应机制需要改进的通信性能。另一方面,改善RA-DM低于counter-based机制(ARF),但高于纸浆包机制(Onoe)。

另一方面,如果存在多个车辆,RA-DM通常有一个更好的通信性能比counter-based和纸浆包机制。另一方面,在CBR十辆,RA-D优于RA-DM如果我们可以知道汽车的数量,但它是很难估计的。因此,该方法(RA-DM)提供了优越的通信性能的情况下涉及一辆以上的车。

6。结论

在这项研究中,为了提高通信性能之间的连接使用wi - fi在运动车辆和RSU V2I环境,我们提出了一个速度适应机制引入以下新的两种方法:可用数据率削减和数据率提供信息。可用的数据率时机,该方法选择四个数据率的标准8数据速率,避免使用过分低数据率。同时,它利用数据率提供的信息从一个数据集,以选择一个合适的测量数据率没有任何延迟。然而,它并不适合在任何情况下由于各种不确定因素,如多径衰落和阴影。为了弥补数据集的缺点,该方法还雇了一个基于测量数据速率选择。在仿真实验中,我们调查了FTP和CBR在单一和多车情况下通信性能。在单车,RA-D显示了FTP的最差表现四之间的通信方法,虽然它给CBR沟通的最佳性能。另一方面,RA-DM提供更好的通信性能对FTP和CBR ARF旁边。两年期和10辆情况下,通信ARF的性能恶化增加车辆的数量,同时RA-DM整体提供了优越的通信性能的情况下涉及多个车辆,与其他方法相比。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持jsp KAKENHI(批准号:18 h03232)。

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