[发明专利]一种移动性与DSRC/WAVE网络相关反馈的自适应速率控制方法

摘要

一种移动性与DSRC/WAVE网络相关反馈的自适应速率控制方法，其属于车联网通信技术领域。该方法中包括交通流密度预测模块、t+1时刻通信干扰计算模块、SINR计算模块、t+1时刻可用链路带宽计算模块、信道拥塞代价计算模块和自适应消息产生率计算模块的建立。先通过预测下一时刻的交通流密度值，根据下一时刻密度值、发送功率和速率建立通信过程的干扰模型，计算出信噪比，并预测出下一时刻节点的可用链路带宽；再通过传输速率的不匹配和传输队列长度的不匹配建立信道拥塞代价模型，以此来自适应调整下一时刻的消息产生率。该方法通过预测技术提前进行自适应速率调整，避免信道拥塞，以较低的计算时间开销保证较低的通信时延、较高的数据包递送率。

主权项

1.一种移动性与DSRC/WAVE网络相关反馈的自适应速率控制方法，车辆通信模块通过检测当前时刻的信道占有率、信噪比或者当前时刻节点的数目，判断是否超过阈值，如果超过则视为信道拥塞，采用分段控制策略对传输速率进行自适应调整，其特征在于，包括以下步骤：(1)交通流密度预测模块根据道路交通环境中的每辆车自身的自由流状态下的车速和道路拥塞密度，联合流体力学模型、交通流理论和速率与密度的关系模型把速度和时间的变化规律简化为一个偏微分方程，然后将偏微分方程转化为常微分方程，并通过迭代求解常微分方程得到系统结束前时间片和路段的交通流密度，从而预测出下一时刻的交通流密度和下一时刻邻居节点的数量；(2)通信干扰计算模块的作用是把通信范围内的干扰和探测范围内的干扰相累加计算出干扰值，其中通信范围内的干扰为：其中，I_CR(t)为通信范围内的干扰值，i是干扰节点，j是接收节点，N_CR是通信范围内的干扰节点数；C_i(t)是节点i的数据包发送速率，P_i^t(t)是当前时刻的功率，d_ij(t)是干扰节点到接收节点的欧几里得距离，α为信道衰减因子，γ_i(t)为干扰增益；探测范围内的干扰为：其中，I_DR(t)为探测范围内的干扰值，N_DR是探测范围内的节点数目，探测范围为[d_cr,d_sr]，d_sr为感知范围，d_cr为通信范围，k为衰减因子，计算模型如下所示：感知范围的计算模型为：其中，g为信道增益，α为信道衰减因子，α＞＝2，P_cs为物理载波感知门限，P_s为发射功率；通信范围的计算模型为：其中，s为接收灵敏度，当信号强度高于s时，消息才能被成功解析；(3)通过下一时刻的有效信号和干扰信号强度的比值建立SINR计算模型，所述下一时刻的有效信号是由通信干扰计算模块所预测的下一时刻的干扰值和通信设备的白噪声所预测出来的；Signal为下一时刻的有效信号；Interference为通信干扰计算模块所预测的下一时刻的干扰值；Noise为白噪声，Noise＝K·T₀·B其中，B为基本带宽，T₀为当前的温度，K是玻尔兹曼常数K＝1.38·10^‑23；(4)下一时刻链路带宽计算模块的作用主要是根据所预测出来的下一时刻的信噪比，通过香农信息论所计算出来的下一时刻的可用链路带宽；C＝B·log₂(1+SINR)(5)根据排队论计算出当前队列的平均队列长度，用于准确的反应队列的当前长度；(6)通过应用层的消息产生速率和物理层的输出数据速率之差和实际队列长度与期望队列长度之差预测下一时刻的信道拥塞代价，建立信道拥塞代价计算模型，使应用层的消息产生速率与链路带宽相匹配，对于干扰节点i，在周期t它的代价是：其中，CP_i(t)是当前时刻的信道拥塞代价，CP_i(t+1)是下一时刻的信道拥塞代价；是节点i的队列在周期t的队列占用长度，是节点i在周期t的理想队列长度，λ_i(t)是节点i在周期t的消息产生速率，c_i(t+1)是节点i在周期t+1的传输链路带宽的预测值，a_i和e_i是常数；(7)根据信道拥塞代价建立下一时刻的消息产生率模型，用于自适应消息产生率，在t+1时刻干扰节点i的消息产生的速率为：其中，θ＞1是一个常数。