基于信噪比門限的車載協作通信功率分配優化方案

吳琪 邱斌 蔣為 李婉瑩

摘 ?要： 在車聯網中，車流量的實時改變以及安全信息的廣播通信模式會對信道負載產生影響。當車輛密度較高時，信道的擁塞會導致安全信息的廣播作用失效;當車輛密度較小時，采用大功率發送安全信息會導致能量的利用率較低。針對該問題，提出基于信噪比門限的車載協作通信功率優化分配方案。首先，建立通用的交通流信道模型;然后，根據信噪比捕獲效應模型來確定合適的協作節點;最后，通過系統的中斷概率推導出源節點功率和協作節點功率分配表達式。數值分析表明，該方案在車輛密度較小時與等功率分配方案相比，總功率降低11.5 dBm，在車流密度較大時與等功率分配方案相比，平均信道容量提高57 bit·s-1·Hz-1。

關鍵詞： 車聯網; 協作通信; 時變信道; 擁塞控制; 信噪比門限; 功率優化

中圖分類號： TN949.6?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）07?0010?04

Optimal power allocation scheme for multi?vehicle cooperative

communication based on SNR threshold

WU Qi1， QIU Bin1， 2， JIANG Wei1， LI Wanying1

（1. School of Information and Communication， Guilin University of Electronic Technology， Guilin 541004， China;

2. College of Information Science and Engineering， Guilin University of Technology， Guilin 541004， China）

Abstract： In VANET， the real?time traffic change and the broadcast communication mode of security information have influence on the channel load. The high vehicle density leads to channel congestion that results in the failure of the broadcast of safety information. The low vehicle density brings about low energy utilization due to high?power safety information sending. To solve this problem， an optimal power allocation scheme is presented for multi?vehicle node cooperative communication based on SNR threshold. In the scheme， a commonly?used model is established first to describe accurately the traffic road， and then， the appropriate cooperative node is determined according to the capture effect of the SNR model， and the distribution expression of source node power and cooperative node power is derived on the basis of the outage probability of the cooperative communication system. Numerical simulation results show that， when the vehicle density is low， the total power is reduced by 11.5 dBm， and when the vehicle density is high， the average channel capacity is increased by 57 bit·s-1·Hz-1 in comparison with equal power allocation scheme.

Keywords： VANET; cooperative communication; time?varying channel; congestion control; SNR threshold; power optimization

0 ?引 ?言

V2V（Vehical to Vehical）通信是指車車通信，信息能夠在車輛之間進行傳輸。車輛與其附近的車輛組成一個臨時的自組織網絡來傳輸車輛信息。V2V主要用于車輛的行駛安全方面，例如，車輛近距離危險警告、緊急車輛避行等其他安全性方面的應用。通過V2V可以避免交通事故、緩解交通壓力、提高交通安全性和效率[1?2]。

然而在V2V通信中，車流量的實時改變以及廣播通信模式對信道負載會有影響[3?4]。車輛密度較高時，信道會有擁塞情況;車輛密度較小時，較大功率會對信道造成干擾，也會導致能量浪費。因此，功率分配是一個關鍵問題。文獻[5]將傳統MANET的功率控制應用到車載通信中，通過功率控制以提高通信的有效性，但是對于車輛密度較大時的擁塞控制并沒有過多深入的討論。文獻[6]表明協作通信能提高V2V通信的有效性，但是當協作車輛增多時，信道干擾也會增大，同時，其信道模型不能準確描述V2V通信系統的信道特性。文獻[7]基于車輛密度提出基于簇的功率分配方法，該方法提高了車輛通信的有效性，當信道容量較高時，較大的發射功率對信道會造成干擾，也會導致能量浪費。

綜合以上問題，本文提出基于信噪比門限的車輛協作通信功率分配優化方案。首先，根據車輛運動對信道的影響，建立一個符合道路特征的系統模型;其次，根據信噪比門限，挑選出協作節點;最后，通過協作通信的中斷概率，給出協作節點功率與源節點功率的關系，從而提高信道容量。

1 ?系統模型

V2V協作通信系統模型[8]如圖1所示。在高速公路上，當基站向車輛節點發送信息時，有些車輛節點因為對延遲敏感等原因未收到信息，已收到信息的車輛節點轉發給未收到信息的車輛節點。車輛通過廣播的方式傳遞和接收信息。如圖1所示，當接收節點[r]接收來自發射節點[s]所轉發的信息時，其他車輛節點[i]也試圖給接收節點[r]轉發信息。車輛均勻分布在發射節點[s]和接收節點[r]周圍。

假設信道服從萊斯平坦衰落，信號的衰減隨著車輛之間距離的增加而越來越嚴重。當信號強度超過接收節點的靈敏度[γ]時，信號能被接收節點成功接收并解析。其計算模型可表示為：

[RCR=（PiGi，rγL）1a] （1）

載波范圍是車輛節點能夠感知到信號但不能解析該信號的最大范圍。如果發射信號的功率超過載波門限，則該車輛節點位于載波范圍內。其計算模型可表示為：

[RIR=PiGi，rPcsL1a] （2）

那么接收節點[r]接收到的信號可以表示為：

[Yr=Hs，rps，rXs，r+i∈CRiHi，rpi，rXi，r+j∈IRik=1，k≠rNHj，rpj，rXj，r+n0] （3）

式中：[Hi，r]為節點[i]到節點[r]的信道;[Xi，r]為節點[i]對節點[r]的信號;[pi，r]為其功率值;[n0]表示信道噪聲。等號右側的第一項表示從[s]發送到[r]的信號;第二項表示通信節點集合[CRi：dir≤RCR]發送到[r]的有用信號;第三項表示干擾節點集合[IRi：RCR≤dir≤RIR]發送到[r]的干擾信號。

2 ?系統模型

2.1 ?信道建模

基于車輛處于不斷的運動，所以V2V的無線信道具有較高的時變性，而且信號會通過直射、折射等路徑到達接收節點。針對以上特性，建立符合V2V時變多散射信道模型[9?10]。如圖2所示，節點[s]和節點[r]在運動方向[?s]和[?r]下，分別以[vs]和[vr]的速度運動，假設[s]到[r]的傳輸過程中，信號只經過一次散射，[?s，m]和[?m，r]為發射角和接收角。

則發送節點[s]到接收節點[r]的信道增益為：

[GTotal=GNLOS+GLOS] （4）

LOS分量的信道增益[GLOS]可以表示為：

[GLOS=K（K+1）ej2πtfLOS] （5）

式中：[K]表示萊斯因子;[t]近似為[dc0];[fLOS]為LOS分量多普勒頻移。

[fLOS=（f0c0）（vscos ?s-vrcos ?r）] （6）

式中[f0]為載波頻率。NLOS分量的信道增益[GNLOS]可表示為：

[GNLOS=（K+1）-1?n=1Naej2πtfNLOS+θn] （7）

式中：[a]表示衰減因子;[θn]表示信號相移;[fNLOS]表示NLOS分量多普勒頻移。

[fNLOS=f0c0vscos（?s-?s，m）-vmcos（?s，m-?m）-vmcos（?m-?m，r）+vrcos（?r-?m，r）] （8）

假設[?s，m]和[?m，r]在[0，[2π]]均勻分布，[?s]和[?r]也在[0，[2π]]均勻分布。

2.2 ?信道容量

通過采用協作通信技術來提高車輛通信之間的有效性。根據香農定理，接收節點[r]的信道容量最大化問題可以表示為：

[C=Blog21+Gs，rps，r+i∈CRiGi，rpi，rInterferencer] （9）

考慮到用戶協作通信的基本要求，滿足一點的中斷概率[11]，則對于接收節點[r]的功率分配的約束條件可以用公式表示為：

[1-exp-1ps，rGs，r1-exp-i∈CRi1Gi，rpi，r=ρth] （10）

式中：[ps，r]和[pi，r]是節點[s]和協作節點[i]的發射功率;[ρth]是中斷概率。

3 ?功率分配

當發送節點同時給接收節點發送信息，此時，發送節點會產生信道爭用，只有部分節點能與接收節點進行通信，此時其他節點視作干擾節點。協作通信系統中的功率分配分為兩步：確定與接收節點通信[r]的協作發送節點[i];對發射節點[s]和協作節點[i]的功率優化，從而提高接收節點[r]的信道容量。

3.1 ?協作發射節點選擇

本節采用SINR捕獲效應模型[12]選取協作節點。當節點信號[i]強度與節點[s]信道強度之比大于門限值[β]時，節點[r]能接收節點[i]的發射信號，則此類發射節點[i]定義為協作節點：

[CrSINR=pCRi，rGCRi，rps，rGs，r≥β] （11）

式中：[Cr]表示協作節點集合;[Zr]表示除了[Cr]以外，所有對接收節點[r]造成干擾的車輛節點集合。綜上可知，接收節點所受到的干擾量可表示為：

[Interferencer=j∈Zrk=1，k≠rNGj，rpj，k+n0] （12）

3.2 ?功率控制優化

通過文獻[13]可知，在協作通信中，當接收節點靠近某個發射節點時，其SINR很容易由該發射節點滿足，而其他協作傳輸節點的 [pi，r]與該發射節點的功率關系可以表示為：

[Pi，r=Pm，rGi，rGm，r] ?（13）

聯立式（9），式（10）和式（12），優化問題可表示為：

[1pm，rGm，r+i∈CrG2i，rGm，r-2CB-1j∈Snk=1，k≠rNGj，rpj，k+n0=ln1-ρth?1-exp-1pm，rGm，r+i∈CrG2i，rGm，r-1] （14）

4 ?仿真結果

本文選取參數靈敏度[γ=0.001]，衰減因子[a=2]，中斷概率[ρth=0.05]，信噪比門限[β=10] dBm。首先，在車輛密度不同的情況下，比較協作通信功率優化分配方案與協作通信功率分配方案以及未采取協作通信的信道容量;其次，通過不同車輛密度時，為了達到相同的信道容量，比較協作通信功率分配優化方案與協作通信功率分配方案消耗的總功率。

圖3a）表示在車輛節點[n=20]時，基于不同的通信方案發射節點功率和信道容量的關系。協作功率分配和協作通信功率分配優化的信道容量隨著發射節點的功率增加而減小，未采取協作的信道容量隨著發射節點的功率一直增大，但前兩者的信道容量仍遠超過后者。隨著發射節點功率的增加，協作功率分配的信道容量與協作通信功率優化分配的差距一直不斷減小。

圖3b）表示車輛節點[n=40]時，在發射節點功率為5～6 dBm時，協作功率分配的信道容量要略優于協作通信功率優化分配。但是當發射功率超過7 dBm時，協作通信功率分配優化的信道容量逐漸超過協作功率分配。未采取協作的信道容量仍遠小于前兩者。

圖3c）表示車輛節點[n=60]時，協作通信功率優化分配的通信質量一直大于協作功率分配。實驗表明，在車輛密度較大時，協作功率優化分配的信道容量要優于協作功率分配方案和未采取協作方案。

圖4表示基于相同的信道容量，協作功率分配和協作功率優化分配這兩者的系統總功率消耗情況。其中，50，100，150分別代表車輛節點[n]=20，[n]=40和[n]=60時的信道容量，在低密度的情況下，在相同的信道容量，協作功率優化分配的總功率低于協作功率分配的總功率。但是隨著車輛節點數的不斷增加，協作功率優化分配總功率遠大于協作功率分配的總功率。

5 ?結 ?語

本文針對車聯網中車流量的實時改變對信道負載有一定影響的問題，提出基于信噪比門限的車載協作通信功率分配優化方案。通過對車輛通信的中斷概率進行分析，求解出發射節點和協作主節點功率之間的線性關系。

實驗表明，在車輛密度較小時，與協作通信功率分配方案相比，該優化方案的總功率降低11.5 dBm;在車流密度較大時，與協作功率分配方案相比，平均信道容量提高57 bit·s-1·Hz-1。

參考文獻

[1] JAVED M A， HAMIDA E B. On the interrelation of security， QoS， and safety in cooperative ITS [J]. IEEE transactions on intelligent transportation systems， 2017， 18（7）： 1943?1957.

[2] 許馨月，葉雪梅，陳柏松.車載網絡IEEE 802.11p協議的特性研究[J].現代電子技術，2014，37（10）：86?88.

[3] MALLAH R A， QUINTERO A， FAROOQ B. Distributed classification of urban congestion using VA?NET [J]. IEEE transactions on intelligent transportation systems， 2017， 18（9）： 2435?2442.

[4] UHLEMANN E. The US and Europe advances V2V deployment [connected vehicles] [J]. IEEE vehicular technology magazine， 2017， 12（2）： 18?22.

[5] GLASS S， MAHGOUB I， RATHOD M. Leveraging MANET?based cooperative cache discovery techniques in VANETs： a survey and analysis [J]. IEEE communications surveys & tutorials， 2017， 19（4）： 2640?2661.

[6] DUAN X， LIU Y， WANG X. SDN enabled 5G?VANET： adaptive vehicle clustering and beamformed transmission for aggregated traffic [J]. IEEE communications magazine， 2017， 55（7）： 120?127.

[7] NIU B， JIANG H， ZHAO H V. A cooperative multicast strategy in wireless networks [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2010， 59（6）： 3136?3143.

[8] BORHANI A， P?TZOLD M. Correlation and spectral properties of vehicle?to?vehicle channels in the presence of moving scatterers [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2013， 62（9）： 4228?4239.

[9] ADHIKARI N， KUMAR A， NOGHANIAN S. Multiple antenna channel measurements for car?to?car communication [J]. IEEE antennas & wireless propagation letters， 2016， 15： 674?677.

[10] 梁曉林，趙雄文，李亦天. 移動散射體下的V2V信道相關性和多普勒譜特性研究[J].電子與信息學報，2017，39（3）：613?618.

[11] TSAI Y?R， LIN Licheng. Optimal power allocation for decode?and?forward cooperative diversity under an outage performance constraint [J]. IEEE communication letters， 2010， 14（10）： 945?947.

[12] G?RSES Eren， BOUTABA Raouf. Capacity of wireless multi?hop networks using physical carrier sense and transmit power control [C]// Proceedings of IEEE GLOBEOOM 2009. [S.l.： s.n.]， 2009： 1?6.

[13] 呂星哉，土振，朱近康.分布式無線通信系統中的主從協同功控[J].電路與系統學報，2010，15（1）：59?64.