0 引言

　　車聯(lián)網(wǎng)VANET(Vehicular Ad Hoc Network)是自組織網(wǎng)(Ad Hoc Network)的特例。VANET中的車輛可與鄰近的車輛或路邊設(shè)施(Road Side Units，RSU)通信。為此，VANET的通信可分為車間通信(Vehicle-to-Vehicle，V2V)和車與基礎(chǔ)設(shè)施通信(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)。在V2V通信中，車輛采用短距離無線技術(shù)實現(xiàn)車輛間信息的交換，如Wi-Fi 和WAVE[1]。車輛通過特殊的電子設(shè)備使其能接收、發(fā)送消息。在V2I通信中，道路上的車輛能與鄰近的RSU進行連接并交互信息。本文，主要針對V2V通信展開分析。

　　在V2V中，車輛通過車載單元向其他車輛傳遞消息。車輛的快速移動和其分布的不均勻，為VANET的路由提出了挑戰(zhàn)。首先，鏈路的使用壽命受車輛移動的影響；其次由于網(wǎng)絡(luò)拓撲動態(tài)變化，每個車輛的路由表需不斷的更新，這將會增加額外通信負擔，甚至會引起堵塞[2-3]，使得數(shù)據(jù)包的傳輸變得更為艱難。為此，本文，提出多路徑路由算法。

　　依據(jù)路由策略，路由可分為5類[4]：(1)基于拓撲路由(Topology-Based Routing)；(2)基于位置路由(Position-based Routing)；(3)分簇路由(Cluster-based Routing)；(4)廣播路由(Broadcast Routing)；(5)組播路由(Geocast Routing)。在拓撲路由中，用表存儲拓撲信息并通過請求更新，如AODV[5]。在位置路由中，車輛通過系統(tǒng)獲取車輛的位置信息決策路由，如GPSR[6]。分簇路由[7]是將節(jié)點分簇，構(gòu)成虛擬網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。地理區(qū)域被劃分為網(wǎng)格，并在網(wǎng)格內(nèi)選取節(jié)點作為簇首(Cluster Head)。簇首負責簇間以及簇內(nèi)的協(xié)調(diào)工作。廣播路由就是通過廣播分發(fā)數(shù)據(jù)包，如BROADCOMM[8]。組播路由在地理區(qū)域內(nèi)傳遞數(shù)據(jù)，并限制區(qū)域內(nèi)泛洪，如IVG[9]。每類路由具有各自的獨立的特點。本文提出的算法引用拓撲和基于位置路由兩種策略理念。

　　VANET的路由可描述成單路徑、存儲轉(zhuǎn)發(fā)路徑和多路徑路由?，F(xiàn)存有大量的多路徑路由，如按需多路徑距離矢量路由[10](Ad hoc On-Demand Multi-path Distance Vector，AOMDV)，S-AOMDV[11]，AODVM[12]。這些路由是基于AODV的改進版，屬于反應(yīng)式路由，不具有可擴展性。例如，S-AOMDV通過額外的數(shù)據(jù)提高路由發(fā)現(xiàn)效率以及修復(fù)路由失敗，這會引起通信擁塞，降低帶寬利用率。

　　移動自組織網(wǎng)的研究工作[13-14]表明，受昆蟲激勵的自然啟發(fā)算法被成功地引入路由機制，如基于蟻群優(yōu)化(Ant Colony based Optimization，ACO)。與其他算法[15-16]相比，此類算法表現(xiàn)良好的性能。如：通過共享局部信息，減少路由負擔；提供多路徑路由，以防路由失敗。

　　目前，面向VANET的移動感知的蟻群優(yōu)化算法[17](Mobility-Aware Aant Colony Optimization，MARDYMO)是唯一受自然啟發(fā)的路由算法。該算法屬于反應(yīng)式路由，采用廣播機制向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)車輛傳遞消息，這將占用大量的帶寬，且不具有可擴展性。

　　本文提出了混合式的ACO算法。該算法將充分有效利用帶寬，并具有可擴展性，對鏈路斷裂具有強健性。將車輛歸入?yún)^(qū)域，每個車輛屬于一個或兩個重疊區(qū)域。在區(qū)域內(nèi)通過先應(yīng)式算法尋找路由。在區(qū)域間通過存儲于每個區(qū)域內(nèi)的局部信息，并采用反應(yīng)式算法尋找路由。通過這種方式，減少廣播和擁塞。充分利用車輛的移動模型、車輛密度和車輛速度去構(gòu)建多路徑算法，即(Mobility Aware Zone based Ant Colony Optimization Routing for VANET，MAZACORNET)。

　　車輛的移動使得車輛在短時間內(nèi)遠離彼此的通信范圍。為此，在設(shè)計路由時，必須對車輛的位置以及車輛間連接進行管理。在MAZACORNET中，通過全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)獲取位置和速度信息。通過車輛間連接管理提高路由的穩(wěn)定性，通過車輛的位置、速度信息可計算鏈路的穩(wěn)定性。

1 蟻群優(yōu)化算法

　　從自然界得到解決問題的方法被稱為群體智慧(Swarm intelligence，SI)。作為群體智慧之一的蟻群優(yōu)化算法就是被廣泛應(yīng)用于解決靜態(tài)和動態(tài)問題[18]。

　　Goss[19]研究了螞蟻的行為，研究結(jié)果表明，螞蟻能夠從食物源到自己巢穴之間找到最短路徑，而且能夠輕巧避開障礙物。螞蟻在通往食物路徑上存儲化學物質(zhì)，將這種物質(zhì)稱為信息素。后續(xù)的螞蟻依據(jù)信息素沿著路徑移動。螞蟻通常向信息素多的地方靠攏。沿著信息素多的地方移動，就能以最短路徑找到食物。這個過程就是間接通信的示例。

2 MAZACORNET

　　2.1 鏈路的穩(wěn)定性

　　位置管理和連接管理對路由算法的性能起到非常關(guān)鍵的作用。通常，通過GPS獲取車輛的位置和速度信息。連接管理用于維持路由的穩(wěn)定性。

　　假定行駛道路上的兩個車輛i、j，通過GPS獲取的初始位置分別為(Xi0，Yi0)和(Xj0，Yj0)，初始速度分別為Vi0和Vj0。如果兩個車輛在同一個通信范圍內(nèi)，則認為它們是鄰居。用D表示兩車間的距離，R表示通信范圍。如果D>R，鏈路斷裂。車輛i、j間的鏈路的使用壽命?駐t表示從鏈路建立時t0到當D=R時t1時間差，即?駐t=t1-t0。如果給定車輛的位置以及速度，鏈路的使用壽命?駐t可通過式(1)進行計算[20]。

　　車輛i、j間的鏈路的穩(wěn)定性LS(Link Stability)可通過式(2)進行計算[21]：

　　其中，tmax為常數(shù)，表示路由表的有效期。在本文提出的算法中，鏈路穩(wěn)定性將被用于決策路由。

　　2.2 面向VANET的ACO模型

　　信息素是ACO算法中最為關(guān)鍵的參數(shù)。在蟻群中，信息素被存儲于地面上，從而吸引更多的螞蟻沿著由信息素構(gòu)成的路由移動。對于VANET，聚集在鏈路上的信息素的增加和減弱均表征了該鏈路的質(zhì)量。為了獲取高質(zhì)量的鏈路，應(yīng)尋找沿途沉積信息素大的路徑，即優(yōu)質(zhì)鏈路。假定從源節(jié)點至目的節(jié)點鏈路Lij，沉積的信息素量可表示為式(3):

　　其中，LS表示鏈路的質(zhì)量，可由式(2)進行計算，PR表示成功接受消息的概率。

　　成功接受消息的概率PR取決于在同一個通信范圍內(nèi)車輛間的距離，可通過Nakagami Fading Model[22]進行估計。該模型結(jié)合了VANET的高速、城市環(huán)境的特點，如式(4)所示。

　　其中，m表示衰減參數(shù)。例如，當m=3，表示快速衰減環(huán)境。

　　通過式(3)和(4)，沉積在鏈路Lij上的信息素可通過式(5)進行計算：

　　在ACO算法中，信息素的蒸發(fā)率通常設(shè)定為常數(shù)[23]。然而，在本文提出的算法中，針對每條不同的鏈路，的值不同。每條鏈路Lij的蒸發(fā)率可通過式(6)計算。

　　其中，k表示鏈路上至少沉積的信息素。為蒸發(fā)時限的倒數(shù)。

　　以上分析了面向VANET的ACO路由算法，接下來將分析基于蟻群優(yōu)化的混合式移動感知路由算法。該算法具有可擴展性，并結(jié)合了反應(yīng)式和先應(yīng)式路由的優(yōu)點。

　　2.3 基于蟻群的區(qū)域算法

　　在本文算法中，網(wǎng)絡(luò)劃分為區(qū)域。在區(qū)域內(nèi)通過先應(yīng)式算法傳輸數(shù)據(jù)包，區(qū)域與區(qū)域間采用反應(yīng)式算法。通信跳數(shù)決定區(qū)域的尺寸大小。車輛可處于兩個重疊區(qū)域，區(qū)域尺寸也可變動。依據(jù)車輛所處區(qū)域的位置，可將車輛分為區(qū)內(nèi)車輛(Interior Vehicle)、區(qū)邊車輛(Boundary Vehicle)和區(qū)外車輛(Exterior Vehicle)。如圖1所示，源節(jié)點S，區(qū)域半徑為2跳，車輛A、D、F處于邊界上，稱為區(qū)邊車輛。車輛B、C、E是區(qū)內(nèi)車輛，其他的車輛屬區(qū)外車輛。

　　路由過程主要分為兩個階段：路由發(fā)現(xiàn)和路由維護。本文算法采用兩類路由表：區(qū)內(nèi)路由表(Intra Zone Routing)和區(qū)間路由表(Inter Zone Routing)。區(qū)內(nèi)路由表實時更新區(qū)域內(nèi)信息，而區(qū)間路由表按需追蹤區(qū)間信息。在路由發(fā)現(xiàn)和路由維護階段，使用五類蟻群，分別為區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)蟻群(Internal Forward Ants)、區(qū)外轉(zhuǎn)發(fā)蟻群(External Forward Ants)、后向蟻群(Backward Ants)、通告蟻群(Notification Ants)以及錯誤蟻群(Error Ants)。

　　螞蟻用的數(shù)據(jù)表示格式如表1所示。

　　其中，Source表示源節(jié)點地址。Destination表示目的節(jié)點地址，對于區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)的蟻群，該區(qū)域為空。Sequence number表示每個螞蟻附身的序列號。Type用于標識不同類的螞蟻，區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)蟻群、區(qū)外轉(zhuǎn)發(fā)蟻群、后向蟻群、通告蟻群以及錯誤蟻群分別用0、1、2、3、4表示。Hop表示節(jié)點與區(qū)域內(nèi)所有其他節(jié)點間的跳數(shù)。該區(qū)域的值用于辨別節(jié)點是屬于區(qū)內(nèi)節(jié)點或非區(qū)內(nèi)節(jié)點。Speed表示該節(jié)點的速度。Position表示該節(jié)點當前的位置。Path表示由一系列節(jié)點構(gòu)成的源節(jié)點至目的節(jié)點的路徑。

　　(1)區(qū)域內(nèi)的路由發(fā)現(xiàn)

　　區(qū)內(nèi)路由表用于區(qū)域內(nèi)的路由發(fā)現(xiàn)階段。該表包含了區(qū)域內(nèi)所有車輛的信息。區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)的蟻群周期地更新表中的車輛信息。表中的列表示區(qū)域內(nèi)所有車輛，而行表示離其他車輛一跳距離的車輛。在路由表中，通過式(5)和式(6)增加和減弱信息素識別路由。當源節(jié)點需要向目的節(jié)點發(fā)送信息時，首先查詢區(qū)內(nèi)路由表的列，如果目的節(jié)點在它的區(qū)域，路由發(fā)現(xiàn)階段就完成了，否則，就在區(qū)域間進行路由發(fā)現(xiàn)，如下文所示。

　　(2)區(qū)域間的路由發(fā)現(xiàn)階段

　　當車輛在其區(qū)域內(nèi)不能找到目的節(jié)點時，區(qū)域間路由表就開始發(fā)揮作用。通過區(qū)域間路由表尋找區(qū)邊車輛，以構(gòu)建新的路由。區(qū)外轉(zhuǎn)發(fā)蟻群向區(qū)邊節(jié)點靠攏，直到發(fā)現(xiàn)目的節(jié)點。一旦發(fā)現(xiàn)了目的節(jié)點，后向蟻群將向源節(jié)點遍歷返回路線。然而，如果沒有發(fā)現(xiàn)目的節(jié)點或路徑的有效期已過期，則從當前區(qū)域使用區(qū)邊節(jié)點重復(fù)進行路由發(fā)現(xiàn)，直到發(fā)現(xiàn)目的節(jié)點。

　　(3)路由維護

　　由于網(wǎng)絡(luò)拓撲動態(tài)變化，路由可能斷裂。如果是在區(qū)域內(nèi)路由斷裂，則按先應(yīng)式算法原則周期地修復(fù)。若是在區(qū)域間路由斷裂，則該路由的上游車輛存儲數(shù)據(jù)包并選擇備用路由。如果存在備用路由，則啟動備用路由并更新。如果不存在，則通過錯誤蟻群向源節(jié)點發(fā)送路由失敗消息。

3 系統(tǒng)仿真及分析

　　3.1 仿真場景建立

　　使用隨機街道的都市場景進行仿真。初始仿真區(qū)域為500 m×500 m的區(qū)域，車輛數(shù)為25，交通燈數(shù)為10。隨后，區(qū)域變?yōu)? 500 m×1 500 m，車輛數(shù)增加至100。構(gòu)建NS2仿真參數(shù)如下：

　　(1)仿真時間設(shè)定為2 000 s，車輛于t=0 s時刻移動，于t=100 s開始傳輸；

　　(2)車輛數(shù)目被設(shè)定為25、50、75、100；

　　(3)數(shù)據(jù)包大小為512 B；

　　(4)采用PriQuenue隊列；

　　(5)采用IEEE 802.11pw作為MAC協(xié)議；

　　(6)采用Nagakami傳播模型；

　　(7)仿真的協(xié)議為：MAZCORNET、AODV、AMODV、GPSR。

　　3.2 仿真結(jié)果

　　本小節(jié)分析MAZCORNET的路由性能，并與其他路由協(xié)議比較。

　　3.2.1 車輛數(shù)目對端到端傳輸時延的影響

　　圖2 顯示了車輛數(shù)目對端到端傳輸時延的影響曲線。與AODV、AMODV和GPSR相比，MAZCORNET的端到端傳輸時延最低。這主要歸功于MAZCORNET采用了區(qū)域架構(gòu)、區(qū)內(nèi)路由表和區(qū)間路由表。在區(qū)域內(nèi)，通過先應(yīng)式路由維護區(qū)內(nèi)路由表，而在區(qū)間存有由蟻群存儲的路徑。通過這些預(yù)先準備的路徑信息有助于提高數(shù)據(jù)包端到端的快速傳輸。使用式(6)調(diào)整鏈路上信息素的減弱率，導致斷裂鏈路能及時被蟻群發(fā)現(xiàn)并丟棄。通過這些措施減輕了MAZACORNET端到端傳輸時延。

　　3.2.2 車輛數(shù)目對數(shù)據(jù)包傳遞率的影響

　　圖3顯示了MAZACORNET以及其他路由算法AODV、AMODV、GPSR的數(shù)據(jù)包傳遞率。從圖3可知，當車輛數(shù)目較少時，MAZCORNET并不具有良好的數(shù)據(jù)包傳遞率。這主要是由于沉積在鏈路上的信息素很少，區(qū)邊車輛不能傳遞數(shù)據(jù)包。在這種情況下，上游車輛緩存所有的數(shù)據(jù)包，并啟動修復(fù)程序，尋找通往目的節(jié)點的其他路徑。一旦發(fā)現(xiàn)了新的路徑，將告知源節(jié)點。同時，緩存的數(shù)據(jù)包就依據(jù)這條新發(fā)現(xiàn)的路徑傳遞到目的節(jié)點。從圖3可知，當節(jié)點數(shù)目的增加，MAZACORNET數(shù)據(jù)包傳遞率優(yōu)于其他路由算法。這主要是因為MAZACORNET具有多條路徑選擇，而AODV和GPSR的路徑選擇是單一的。

　　3.2.3 車輛數(shù)目對數(shù)據(jù)吞吐量的影響

　　吞吐量性能曲線如圖4所示。當車輛數(shù)目增加，MAZACORNET的吞吐量性能最好。這是因為隨著車輛數(shù)目的增加，區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)也隨之增加，這會提高區(qū)域內(nèi)車輛的連接率，增加了路徑數(shù)，從而使數(shù)據(jù)傳輸更為流暢，降低了數(shù)據(jù)包的丟失率，提高了數(shù)據(jù)包的傳輸率，如圖3所示。

　　3.2.4 車輛數(shù)目對路由開銷的影響

　　圖5顯示了MAZACORNET以及其他路由算法AODV、AOMDV、GPSR的路由開銷性能曲線。由于AODV和AOMDV是屬于反應(yīng)式路由，無區(qū)域概念。而MAZACORNET在區(qū)域內(nèi)使用了先應(yīng)式路由理念。通過周期地發(fā)送控制包維護區(qū)域內(nèi)路由，這是MAZACORNET路由開銷的主要來源。

　　本節(jié)，通過仿真結(jié)果分析了文中提出算法的性能。結(jié)果表明，MAZACORNET更適合城市場景即密集網(wǎng)絡(luò)。當網(wǎng)絡(luò)密集時，該算法能獲取較高的數(shù)據(jù)傳遞率和較低的端到端傳輸時延，與其他路由算法相比，由于MAZACORNET能夠提供多條路徑，維持較高的通信連接率，因此表現(xiàn)出更好的性能。

4 結(jié)論

　　針對VANET的路由問題，提出MAZACORNET路由方案。該方案是基于先應(yīng)式和反應(yīng)式兩種路由理念的混合多路徑路由算法。在路由決策過程中，不廣播消息，并提供多條可選路徑。將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為不同的區(qū)域。在區(qū)域內(nèi)通過先應(yīng)式路由方案建立路徑，而在區(qū)域間采用反應(yīng)式路由方案尋找路由，從而減少控制包廣播的次數(shù)，降低了網(wǎng)絡(luò)擁塞率。仿真結(jié)果表明，提出的MAZACORNET在密集車輛區(qū)域表現(xiàn)出了良好的性能，有效地提高了數(shù)據(jù)包傳輸率，降低了端到端傳輸時延。

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