5G蜂窩網輔助的車載自組網數據傳輸機制與路由算法

李 波，劉 雪，馮菁翠，孫 罡，虞紅芳

(電子科技大學光纖傳感與通信教育部重點實驗室 成都611731)

近幾十年，隨著無線網絡技術的飛速發展和交通需求的不斷增長，智能交通系統(intelligent transport system,ITS)得到迅速發展。車載自組織網絡(vehicular ad-hoc network,VANET)作為ITS的重要技術之一，成為了一個重要的研究課題[1]。目前已廣泛應用于交通管理、緊急信息廣播及移動娛樂等多種場景，以此來提高道路交通安全、緩解交通擁堵、提供娛樂服務和互聯網接入[2]。然而，由于VANET中節點移動性高，節點分布不均勻、運動軌跡受限，導致車載網絡拓撲結構快速變化和鏈路頻繁斷開，如何提高VANET的路由性能是一項重要的挑戰[3-4]。

VANET中有兩種基本的通信類型，即車輛與車輛(vehicle to vehicle,V2V)之間通信和車輛與基礎設施(vehicle to infrastrucre,V2I)之間通信[5]?；趯Ｓ枚坛掏ㄐ?dedicated-short-range communication,DSRC)技術的IEE802.11p被提出作為V2V和V2I的通信標準[6-7]。在以車輛為拓撲節點的移動自組織網絡中，每一個車輛節點都被視為一個單獨的移動通信載體，進行數據包中繼轉發[8]。但由于網絡拓撲結構的快速變化，以及DSRC有限的傳輸范圍和配套設施的缺乏，導致DSRC無法達到V2V通信的某些需求。第五代移動通信(5th generation mobile networks,5G)擁有連續廣域覆蓋、超高速移動、超高流量密度、超低能耗等特點，將其應用到車聯網中，能夠在一定程度上優化車聯網體系架構，解決當前車聯網中面臨的問題與挑戰。

車聯網中的數據可以分為兩種類型，即普通數據和緊急數據[2]。其中，緊急數據包括交通事故、道路損壞、救護車之間傳輸的文本和視頻信息，必須以最小的延遲傳送到目的點[9]，這類緊急消息的傳輸對時延及可靠性的要求極為苛刻。另一種普通數據，諸如商業廣告宣傳、視頻新聞的獲取、數據信息備份，這類消息旨在為目的節點提供數據信息服務，對傳輸時延不敏感，針對此類普通數據消息，大部分研究采用存儲轉發的方式進行傳輸[10]。

現有研究將信息傳輸策略按照傳輸介質分為基于VANET方案和集成蜂窩網VANET異構方案兩類[11]。文獻[12]提出云輔助的下行安全信息傳輸框架，公交車配備蜂窩網接口和VANET接口，云在收集大量的交通流量信息后，選擇公交車作為網關，公交車收到來自蜂窩網的信息后進一步通過V2V通信，將信息傳輸到附近的車輛。同時為了減少廣播帶來的數據包冗余和丟失，設計了一種并行多點安全信息傳播方法。該方案能夠高效、快速傳輸信息，但是也在一定程度上增加了通信成本。文獻[13]提出一種混合方案，該方案將帶有5G蜂窩網的軟件定義VANET控制平面用于南向通信，為平衡自組網絡的傳輸時延和蜂窩網的傳輸成本，設計了一種帶寬補償策略平衡南向通信的成本和性能，將帶寬補償問題構造為兩階Stackelberg博弈，并對博弈的均衡進行了分析。

一些研究將車聯網中的數據包賦予不同的優先級。文獻[14]提出一種新型蛛網緊急消息傳輸機制，使用動態多優先級隊列管理方法，首先處理高優先級的緊急消息，來降低緊急消息的傳輸延遲。文獻[15]將車輛的地理區域劃分為網格，通過強化學習得到關于網格的Q值表，然后基于Q值表選取下一跳中繼車輛，時延不敏感的數據包則采用存儲轉發策略進行傳輸。

一些研究工作提出了以公交車為主要通信骨干網絡的傳輸框架。文獻[16]提出基于社區的公交車系統，構建了基于社區的公交骨干網，并在此基礎上提出公交骨干網上的路由方案。文獻[17]提出一種名為Vela的地理廣播路由機制，根據公交車行駛的歷史軌跡，建立了公交車行駛的時間和空間相遇模型，利用公交車間的時空關系增加轉發數據包的機率。

本文主要基于5G和VANET的異構網絡框架，最大化車聯網的路由傳輸性能，提出針對不同種類數據包的路由轉發策略。

1 VANET混合消息傳輸機制

車載自組織網是由位置和行駛軌跡時刻變化的車輛節點組成的，其中每一個車輛節點既是消息的產生節點，又是消息路由轉發的中繼節點。每一輛車都裝有高精度傳感器和車載單元(on board unit,OBU)，用于車輛之間的通信和信息采集[18]。

DSRC是一種專門用于車-車以及車-路之間的短距離無線通信技術[19-20]。在進行數據包傳輸時，車輛節點之間可以在DSRC所支持的通信范圍內進行直接通信。對于通信范圍外的車輛節點，可以通過其他節點的中繼逐跳傳輸，直至到達目的節點。由于車輛節點的行駛路線受道路結構的約束，行駛軌跡和速度受駕駛員習慣以及主觀意識的影響，導致車輛節點的位置時刻變化，進而使整個網絡拓撲結構動態改變，導致數據包在傳輸過程中，會因已經建立好的通信鏈路斷開而路由失敗，對長距離傳輸的數據包影響尤為顯著[21-22]。

圖1為本文提出的城市場景下混合消息傳輸網絡架構。針對此架構作出如下假設：

1)5G蜂窩基站覆蓋城市的每一條街道，基站之間相互連接且存儲整個城市道路上的信息；

2)所有車輛都配備全球定位系統(global positioning system,GPS)，每輛車可以通過GPS獲取到自己以及周圍車輛的位置信息、速度信息，這些信息有助于在轉發數據包時，做出路由決策，選取最佳下一跳；

3)道路上行駛的車輛包括普通車輛和有固定行駛軌跡以及固定行駛時刻表的公交車，每一輛車都配備蜂窩接口和VANET接口，車輛節點之間可以通過VANET接口進行通信，車輛節點和5G基站之間可以通過蜂窩接口進行通信；

4)下一跳路由選擇時，普通車輛節點的優先級高于公交車節點。

由于5G蜂窩網具有低傳輸時延，因而適用于時延敏感型數據包的傳輸。如圖1所示，道路上高速行駛的黑色車輛，駕駛員突然身體不適，無法繼續正常駕駛，需要緊急救援，此時攜帶緊急消息的車輛立即向距離自己最近的5G蜂窩基站上傳緊急數據包，基站接收到數據包之后，獲取數據包的目的點信息，即圖中所示醫院位置。如果該目的點在其覆蓋范圍內，則直接將數據包傳送到目的點，如果該目的點不在其覆蓋范圍內，則將數據包交付給其他基站進行傳輸。

圖1 混合消息傳輸網絡架構

5G蜂窩網由于其通信成本高不適用傳輸普通數據包。針對普通數據包的傳輸，采用基于公交車輔助的路由策略。圖1所示為該策略在轉發數據包時的一種傳輸場景。當源節點有數據包要發送到目的節點時，由于周圍的一跳鄰居范圍內沒有普通的車輛節點，為擴大傳輸范圍，選擇公交車節點作為中繼節點，然后選取普通車輛作為中繼節點，逐跳進行轉發，直到傳輸至目的節點為止。

2 數據包路由算法設計

2.1 算法流程圖

圖2為路由算法的執行流程圖。當有數據包需要傳輸時，首先確定數據包的類型，如果是時延敏感型數據包，則通過5G蜂窩網高速可靠傳輸，如果是時延非敏感的普通類型數據包，則使用基于公交車輔助的路由策略中繼轉發。

圖2 路由算法流程

2.2 基于5G蜂窩網的時延敏感型數據包的路由

相比3G和4G，5G蜂窩網借助于網絡切片、移動邊緣計算和毫米波等核心技術，為車聯網提供多種類型的網絡傳輸功能。毫米波的頻段處于30～300 GHZ范圍內，對應的波長為1～10 mm，文獻[23]指出，處于60 GHZ頻段的毫米波，每傳輸1 000 m，功率損耗為16 dB。5G可以實現低時延、高速率、大帶寬傳輸，其下行速率可以達到500 Mbit/s，上行速率可以達到100 Mbit/s，端到端最小延遲為1 ms[24]。圖3為5G蜂窩網在車聯網中應用的系統模型，車輛節點可以通過5G蜂窩基站將信息數據上傳到云平臺，然后經過MEC分析處理后，再按照不同業務進行網絡切片，最后通過5G蜂窩網絡傳送回到終端的車輛節點。

圖3 5G的車聯網系統模型

時延敏感型數據包的傳輸時延，主要來自于車輛節點和5G蜂窩網間的無線傳輸。根據文獻[25-26]中關于毫米波無線傳輸信道模型，相距距離為d的發送節點和接收節點間的毫米波無線信道路徑損耗表示為：

根據文獻[27]，只考慮噪聲的條件下，接收節點即5G蜂窩基站處的信噪比SNR可以表示為：

式中，Ps表示發送端節點的發送功率；N0是高斯白噪聲功率譜的功率譜密度；WmW是5G蜂窩網中的毫米波頻率帶寬。接收端節點的信噪比SNR大于接收機的信噪比門限時，接收端節點便可以接收發送端節點的消息，即在一個單跳的無線傳輸鏈路中，消息傳輸的成功概率PSuccess可以表示為：

使用毫米波進行通信傳輸，消息從發送端到接收端的時間長度為tslot時，可以得到消息的單跳傳輸時延，即車輛節點將數據包轉發到5G基站的傳輸時延Thop(d)表達式為：

2.3 基于公交車輔助的路由

經典的貪婪周邊無狀態協議(greedy perimeter statelessrouting,GPSR)是一種基于地理位置的路由協議，主要利用鄰居節點的位置信息選擇下一跳中繼節點[28]。有兩種轉發模式：貪婪轉發模式和周邊轉發模式。一般情況下使用貪婪轉發模式，即選擇鄰居節點中距離目的節點最近的節點作為下一跳，且被選擇的下一跳節點距離目的節點的距離要小于當前節點距離目的節點的距離。如果不滿足此條件，則進入周邊轉發模式，周邊轉發模式的主要思想是右手法則，之后數據包便交替地在貪婪轉發模式和周邊轉發模式之間切換，直到數據包被傳輸到目的節點為止。

GPSR只是單純地將距離作為下一跳選擇的約束條件，而沒有考慮到車輛行駛方向的影響，這很容易導致一種情況，即被選擇的下一跳滿足距離約束條件，但其行駛軌跡方向遠離目的節點。當此節點被選作下一跳節點后，在其周圍一跳范圍內沒有鄰居節點存在時，此被選作下一跳節點且背離目的節點行駛的車輛，就會攜帶數據包朝著不斷遠離目的節點的方向行駛，致使數據包的路由路徑偏離正確的傳輸方向，帶來不必要的傳輸時延，甚至導致路由失敗。

如圖4所示，假設節點A是源節點，節點B、C、D分別為節點A的鄰居節點，節點E是目的節點。當節點A有數據包要發送時，節點A應選擇鄰居節點C而非節點D作為下一跳中繼節點，因為節點D雖然距離目的點最近，但節點D的行駛方向與目的節點的行駛方向相反。假設此時將數據包轉發給鄰居節點D，在節點D收到數據包后由于距離目的節點還有一段距離，而此時其鄰居范圍內不存在一跳中繼節點，節點D將會選擇攜帶數據包，然后向與目的節點相反的方向移動，最終導致數據包丟棄。本文提出基于行駛方向和距離的路由算法。當傳輸范圍內同時存在多個節點時，將行駛方向和距離作為下一跳選擇的約束條件。圖5給出了下一跳中繼節點的選擇過程。

圖4 節點行駛方向的影響

圖5 下一跳中繼節點的選擇

假定當前源節點為S，目的節點為D，下一跳中繼節點為R，三者的速度分別為VS,VD,VR，位置分別為PS,PD,PR，ΔRD為節點R和D之間的相對距離：

下一跳中繼節點R和目的節點D間的距離記為DistanceRD，源節點S和目的節點D間的距離記為DistanceSD，則：

下一跳中繼節點R速度VR與目的節點和中繼節點之間的相對距離ΔRD夾角 Angle(VR,ΔRD)，記為θ，則：

此夾角能夠反映出下一跳中繼節點相對于目的節點的行駛方向。當角度θ大于90°時，cosθ值為負值，沿著此方向行駛，二者之間距離增大，表明下一跳中繼車輛節點正在駛離目的節點。反之當角度θ大于90°時，表明在駛向目的節點。

最后綜合考慮距離與行駛方向的影響，計算出每一個鄰居節點的權重值Weightvalue：

擁有最大權重值的節點將被選為下一跳中繼節點，其中α、β分別為方向和距離的權重影響因子。

公交車具有固定的行駛軌跡，能夠覆蓋整個城市的主干道，且其通信傳輸范圍較普通車輛大。因此當一跳范圍內沒有合適的鄰居節點時，可以將公交車作為輔助的中繼節點，擴大傳輸范圍，提高端到端的傳輸成功率。

時延非敏感型數據包，在沒有合適的下一跳轉發節點時，當前節點采用存儲轉發策略，攜帶數據包，直到遇到合適的中繼節點。

2.4 鄰居表的更新時間預測

VANET中的節點，受道路環境的影響行駛速度和位置時刻變化，節點之間的通信鏈路頻繁斷開。本文中，車輛節點間通過周期性發送Hello數據包，獲取鄰居節點的信息，維護鄰居列表。因此Hello數據包的發送周期對路由決策有重要影響。如果周期設置太長，鄰居表中的信息停滯時間過長，會導致鄰居節點在中繼數據包前已經離開通信范圍，但由于長時間未更新鄰居表，當前節點仍然將其選為中繼節點，從而導致路由失敗。如果周期設置過短，將會增加網絡中的開銷，同時也會影響正常數據包的傳輸。

針對此問題，本文提出鄰居表的更新時間預測機制。該機制利用節點的位置信息和狀態信息，對Hello數據包的發送周期Thello進行預測，避免因鄰居表中信息失效導致通信鏈路斷開。

圖6為車輛節點的運動模型，假設車輛節點間的通信范圍為R，t時刻兩節點M,N的速度和位置坐標分別為VM,VN和(PMx,PMy),(PNx,PNy)，兩節點的速度矢量與水平方向夾角分別為θM,θN。

圖6 節點運動模型

首先計算出車輛節點經過Δt時間后的位置坐標，再根據位置坐標信息推導鏈路的存活時間。

計算經過Δt時間后兩車之間的距離，若兩車之間的距離L大于通信范圍R，則表明原來建立的通信鏈路斷開?？梢缘贸龉濣cM和鄰居節點N間的鏈路存活時間Tlive(M→N)，則：

式中，1≤N≤NeighborNums，NeighborNums表示節點M的鄰居節點總數。

通過對Hello數據包的發送時間進行預測，可以將鄰居表的更新時間控制在合理范圍內，增加鄰居節點信息的時效性，從而避免因更新時間過長造成的路由失敗以及頻繁更新帶來的開銷問題。

3 仿真實驗與結果分析

3.1 仿真環境

本論文仿真基于64位win7系統，使用網絡仿真模擬器(OMNet++5.4.1)和車載網絡仿真框架(Veins 4.7.1)對網絡進行模擬；使用道路交通模擬器(Sumo 0.30.0)生成公交車線路和普通車輛的行駛軌跡；仿真地圖的大小為2 000 m×2 000 m，包含64個路口。表1為本文的仿真參數設置。

表1 仿真參數設置

每一個車輛節點都有一個初始位置、速度、加速度和行駛方向，整個網絡每隔一秒隨機產生一對源目節點，進行數據包的傳輸。將本文提出的基于5G蜂窩網的混合消息傳輸機制及路由算法記為5GHCT算法，將基于公交車輔助的路由算法記為CT算法。選取文獻[29]中提出的V2R算法作為對比算法，該算法主要以RSU作為輔助基礎設施，將無線傳輸和有線傳輸結合，通過對節點的位置狀態進行預測來選擇下一跳。

3.2 仿真結果分析

為分析路由算法的性能，選取數據包傳輸成功率、端到端時延、平均傳輸跳數作為衡量路由性能的指標。本論文仿真了不同網絡場景對路由算法數據包傳輸成功率、端到端時延以及平均端到端傳輸跳數的影響。

3.2.1數據包傳輸成功率

數據包傳輸成功率是指目的節點接收到的數據包總數與從源節點發送的數據包總數的比值。本文分別仿真了不同數據包比例、節點數目、節點速度、數據包傳輸距離下的數據包傳輸成功率，結果如圖7所示。

圖7a表示在數據包總數目一定下，數據包傳輸成功率隨著數據包比例(時延敏感型：時延非敏感型)的變化?？梢钥闯?，隨著時延敏感型數據包比例的增加，5GHCT算法的數據包傳輸成功率逐漸增大，CT算法和V2R算法的數據包傳輸成功率逐漸減小。CT算法性能優于V2R算法。這是因為5GHCT算法使用不同的傳輸機制傳輸不同類型的數據包，避免了全部采用單一傳輸方式導致的鏈路擁塞。且在數據包總數目一定的情況下，隨著時延敏感型數據包數目的增加，5GHCT算法使用具有傳輸時延低、可靠性高的蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，而另外兩種算法的傳輸時延由于無法滿足時延敏感型數據包的時延需求，導致數據包在未到達目的節點之前便由于存活時間達到而被丟棄，數據包傳輸成功率下降。CT算法的數據包傳輸成功率優于V2R算法，是因為CT算法通過對鄰居表的更新時間進行預測，保證了通信鏈路的穩定性，且在一跳范圍內沒有普通車輛節點時，使用公交車作為輔助轉發節點，擴大了通信范圍，提高了數據包的傳輸成功率。

圖7b表示數據包傳輸成功率隨著節點數目的變化?？梢钥闯?，隨著節點數目的增加，3種算法的傳輸成功率逐漸增大。這是因為隨著節點數目增加，網絡的連通度增大，節點間逐跳傳輸的成功率增加。由于蜂窩網的覆蓋范圍大，傳輸距離遠，因而在節點數目較少的情況下，其傳輸性能不受影響。相比于V2R算法，CT算法在網絡連通度較低的情況下采用存儲轉發策略，使用行駛軌跡經過目的點的公交車攜帶數據包，提高了數據包的傳輸成功率。

圖7 數據包傳輸成功率的變化

圖7c表示數據包傳輸成功率隨著節點速度的變化情況?？梢钥闯?，3種算法的數據包傳輸成功率幾乎不受節點速度的影響，5GHCT算法和CT算法性能優于V2R算法。這是因為相對于V2R算法而言，CT算法通過計算鄰居節點間通信鏈路的生存時間，及時更新鄰居列表的信息，避免了因節點運動速度快而導致的通信鏈路失效。5GHCT算法使用基于公交車輔助的路由策略轉發普通類型的數據包，所以有著和CT算法相似的變化趨勢，但由于其使用蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，所以比單一傳輸方式的CT算法具有更高的數據包傳輸成功率。

圖7d表示數據包傳輸成功率隨著數據包傳輸距離的變化?？梢钥闯?，當數據包傳輸距離小于500 m時，3種算法的數據包傳輸成功率相近。之后隨著傳輸距離的逐漸增大，3種算法的數據包傳輸成功率逐漸下降。5GHCT算法和CT算法的性能優于V2R算法。這是因為5GHCT算法使用蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，能夠保證長距離傳輸的可靠性，避免了多跳轉發造成的路由失敗。相比于V2R算法，CT算法在長距離傳輸過程中，使用具有固定行駛軌跡的公交車輔助轉發，擴大傳輸范圍，并在一跳范圍內無可用中繼節點時，攜帶數據包直到目的節點。

3.2.2數據包端到端時延

數據包端到端時延是指，從數據包發送開始，到目的點接收到數據包為止的整個傳輸過程中，成功傳輸數據包的總時延與成功傳輸的數據包總數目之比(即平均時延)。

圖8a表示端到端時延隨數據包比例的變化?？梢钥闯?，3種算法的端到端時延隨著數據包比例(時延敏感型：時延非敏感型)的增加而降低。相比于CT算法和V2R算法，5GHCT算法的性能最優，而CT算法優于V2R算法。這是因為數據包總數目一定的情況下，隨著時延敏感型數據包數目的增加，普通類型數據包數量減少，5GHCT算法使用具有低時延的蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，極大地縮短了平均端到端時延。相比于V2R算法，CT算法在進行中繼節點選擇時，選取距離目的節點最近，且行駛方向和目的節點同向的節點作為下一跳，減少了反向行駛的車輛節點攜帶數據包帶來的傳輸時延。圖8b表示端到端時延隨節點數目的變化?？梢钥闯?，3種算法的端到端時延隨著節點數目的增加而增大。這是因為隨著節點數目的增加，CT算法和V2R算法進入周邊轉發模式時，中間節點的轉發次數會產生大量的冗余，這一過程會導致傳輸時延增加。當節點數目為100、150和200時，CT算法的傳輸時延高于V2R算法，這是因為節點數目少，網絡連通度小，在找不到合適的中繼節點時，CT算法采用存儲轉發策略，導致端到端時延增大。之后隨著節點數目增加，CT算法的端到端時延低于V2R算法，這是因為隨著節點數目增加，V2R算法網絡負載增大，RSU的緩存隊列因為數據包過多而產生較長的排隊等待時間，導致端到端傳輸時延增加。5GHCT算法使用基于公交車輔助的路由策略轉發普通類型的數據包，所以有著和CT算法相似的變化趨勢，但由于其使用5G蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，所以比CT算法具有更低的端到端時延。

圖8 數據包端到端傳輸的變化

圖8c表示端到端時延隨節點運動速度的變化?？梢钥闯?，隨著節點運動速度的增加，3種算法的端到端時延呈現上升趨勢。這是因為隨著節點速度的增加，節點間通信鏈路的穩定性下降，鏈路斷開的機率變大，重新路由的過程增加了端到端時延。相比于V2R算法，一方面，CT算法通過計算鄰居節點間通信鏈路的生存時間，及時更新鄰居列表的信息，避免無效節點的選??；另一方面，CT算法使用公交車作為輔助節點，相比于普通車輛，公交車的行駛速度均勻緩慢，因而能夠在一定程度上保證通信鏈路穩定，減少了重新路由的過程，從而改善了端到端時延。

圖8d表示端到端時延隨數據包傳輸距離的變化?？梢钥闯鰝鬏斁嚯x小于500 m時，3種算法的端到端時延差異不大，之后隨著數據包傳輸距離的增加，3種算法的端到端時延呈現上升趨勢。與V2R算法和CT算法相比，5GHCT算法的性能最佳。這是因為長距離傳輸時，數據包在經過一系列節點的轉發過程中，由于目的節點的位置是時變的，所以在制定路由路徑時，要不斷地根據目的節點位置信息的變化選取合適的中繼節點，因而增加了端到端傳輸時延。5GHCT算法使用蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數據包無需經過多跳轉發便可到達目的節點，所以端到端時延最小。V2R算法使用RSU進行數據包傳輸，但RSU的覆蓋范圍有限，在長距離傳輸時，RSU無法把數據包直接傳送至距離目的節點最近的中繼節點，導致數據包需要經過多跳通信才能到達目的節點，從而增加了端到端時延。CT算法在選擇中繼節點時，通過對鄰居列表的更新時間進行計算，可以實時地獲取到目的節點的位置信息，并選取合適的中繼節點，減少了重新路由的次數，從而降低了端到端時延。

3.2.3數據包平均傳輸跳數

平均傳輸跳數是指，在數據包從源節點至目的節點傳輸過程中，所經過的中間節點轉發總次數與成功傳輸的數據包總數目之比。本小節分別仿真了不同數據包比例、節點數目、節點速度、數據包傳輸距離下端到端的平均傳輸跳數，結果如圖9所示。

圖9a表示在數據包總數目一定下，端到端平均傳輸跳數隨著數據包比例(時延敏感型：時延非敏感型)的變化?？梢钥闯?，隨著時延敏感型數據包比例的增加，3種算法的數據包端到端平均跳數呈現下降趨勢。相比于CT算法和V2R算法，5GHCT算法的性能最優，而CT算法優于V2R算法。這是因為5GHCT算法使用蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數據包無需經過多跳轉發便可到達目的節點，因而端到端平均傳輸跳數最小。相比于V2R算法，CT算法在進行中繼節點選擇時，一方面，基于相對目的節點的距離和行駛方向，選擇下一跳，避免了冗余節點的選擇。另一方面使用公交節點進行輔助轉發，擴大了通信范圍。從而減小了端到端的平均傳輸跳數。

圖9b表示端到端的平均傳輸跳數隨節點數目的變化?？梢钥闯?，3種算法的端到端的平均傳輸跳數隨著節點數目的增加而增大。這是因為隨著節點數目的增加，CT算法和V2R算法進入周邊轉發模式時，中間節點的轉發次數會產生大量的冗余，這一過程會導致平均端到端跳數增加。V2R算法使用RSU進行有線傳輸，隨著節點數目的增加，RSU的負載變大，當傳輸容量低于閾值時，數據包被重新傳輸到附近車輛節點，增加了轉發次數，導致端到端的平均傳輸跳數增大。而CT算法使用公交車節點輔助轉發，擴大了傳輸范圍，在一定程度上減小了端到端的平均傳輸跳數。

圖9c表示端到端的平均傳輸跳數隨節點運動速度的變化?？梢钥闯?，隨著節點運動速度的增加，3種算法端到端的平均跳數呈現上升趨勢。這是因為隨著速度增加，節點間通信鏈路的穩定性下降，鏈路斷開機率變大，重新路由的過程增加了數據包被轉發的次數，從而導致端到端的平均傳輸跳數增加。5GHCT算法使用蜂窩網傳輸時延敏感型數據包，其覆蓋范圍大，傳輸距離長，數據包無需經過多跳轉發便可到達目的節點，因此端到端的平均傳輸跳數最小。CT算法相比于V2R算法有較好的性能，這是因為CT算法通過計算鄰居節點間通信鏈路的生存時間，及時更新鄰居列表，避免無效節點的選取，減少了數據包被轉發的次數。

圖9 數據包平均傳輸跳數的變化

圖9d表示端到端的平均傳輸跳數隨數據包傳輸距離的變化?？梢钥闯鰝鬏斁嚯x小于500 m時，3種算法端到端的平均傳輸跳數差異不大，之后隨著數據包傳輸距離的增加，3種算法端到端的平均傳輸跳數呈現上升趨勢。與V2R算法和CT算法相比，5GHCT算法的性能最佳。結合圖8d數據包傳輸距離對端到端傳輸時延影響的結果分析，很容易得出圖9d中所示的結果。

4 結束語

本文提出了車聯網中基于5G蜂窩網的混合消息傳輸機制。首先將車聯網中的數據包分為時延敏感型和非敏感型兩種類型，使用5G蜂窩網高效可靠地傳輸緊急時延敏感型消息。針對普通數據包的傳輸，提出基于公交車輔助的路由算法，綜合考慮距離和行駛方向選擇下一跳中繼節點，為擴大傳輸范圍，使用具有固定行駛軌跡的公交車節點輔助轉發，進一步提高了傳輸可靠性。同時使用預測機制計算Hello數據包周期性的發送時間，避免控制包的路由開銷和通信鏈路斷開造成的路由失敗。通過仿真實驗，驗證了所提算法在數據包的傳輸成功率、端到端時延以及端到端的平均傳輸跳數方面，性能優于已有算法。