close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Исследование и разработка моделей и методов распределения широковещательного трафика в сетях VANET

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Ярцев Сергей Викторович
ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ
РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ШИРОКОВЕЩАТЕЛЬНОГО ТРАФИКА В СЕТЯХ
VANET
05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ - 2018
Работа выполнена на кафедре сетей связи и передачи данных (СС и ПД)
Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения
высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет
телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч- Бруевича» (ФГБОУ ВО СПбГУТ).
Научный руководитель:
КУЧЕРЯВЫЙ Евгений Андреевич
кандидат технических наук, PhD.
Официальные оппоненты:
КАНАЕВ Андрей Константинович, доктор
технических наук, профессор, федеральное
государственное
бюджетное
образовательное
учреждение
высшего
образования
«Петербургский
государственный
университет
путей
сообщения Императора Александра I», г.
Санкт-Петербург, заведующий кафедрой
электрической связи.
ГРЕБЕШКОВ
Александр
Юрьевич,
кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ
ВО
«Поволжский
государственный
университет
телекоммуникаций
и
информатики» (ПГУТИ), г. Самара, доцент
кафедры сетей и систем связи.
Ведущая организация:
Федеральное государственное бюджетное
учреждение науки Институт проблем
управления им. В. А. Трапезникова
Российской академии наук, г. Москва.
Защита диссертации состоится «14» декабря 2018 г. в 10:00 часов на
заседании диссертационного совета Д 219.003.02 при ФГБОУ ВО «Поволжский
государственный университет телекоммуникаций и информатики» (ПГУТИ) по
адресу: 443010, г. Самара, ул. Льва Толстого, д. 23, конференц-зал корпуса №1.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВО
«Поволжский
государственный
университет
телекоммуникаций
и
информатики» (ПГУТИ): https://www.psuti.ru/ru/science/dissertation_councils/
announcements/ yarcev-sergey-viktorovich-dissertaciya-na-soiskanie
Автореферат разослан «___» ________ 2018 г.
Учёный секретарь
диссертационного совета Д219.003.02
доктор технических наук, профессор
Тяжев Анатолий Иванович
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы диссертации. Рост городов, вызванный
урбанизацией населения, ведет не только к увеличению площадей и высотности
застроек, но и сопутствующему расширению дорожной сети. В совокупности с
повышением ценовой доступности автомобилей, данная тенденция непременно
приводит к обострению проблем, связанных с увеличением плотности и
интенсивности транспортных потоков. Так, в последнее десятилетие не только
за рубежом, но и в России, наблюдается бурный рост автомобильного парка. В
свою очередь, это приводит к снижению уровня безопасности дорожного
движения и, как следствие, к росту числа дорожно-транспортных
происшествий. С учетом качества дорожного покрытия и зачастую плохих
условий видимости, подобные происшествия все чаще становятся массовыми.
Анализируя причины подобных тенденций, не трудно понять, что аварийные
ситуации происходят по причине отсутствия возможности заблаговременного
информирования водителей о возникшей опасности. Этот факт привел научное
сообщество к закономерному выводу о необходимости привлечения сферы
информационных технологий на помощь автолюбителям.
Так, в начале XXI века, в рамках концепции Интернета Вещей (ИВ),
зародилось новое направление развития, целью которого стало создание
инфокоммуникационной структуры, которая позволила бы обеспечить
участников дорожного движения не только информацией, связанной с
безопасностью, но и дополнительными видами информационных услуг. Данное
направление получило название Интеллектуальные Транспортные Системы
(ИТС). Одним из важнейших компонентов ИТС, отвечающим за формирование
сетевой структуры, являются автомобильные самоорганизующиеся сети
VANET (Vehicular Ad Hoc Networks), для построения которых был разработан
специальный стандарт IEEE 802.11p. Специфика данного класса сетей,
обусловленная высокой динамикой изменения их состава и структуры, привела
к формированию широкого спектра научно-исследовательских задач.
В условиях высоких требований к задержкам, которые не должны
превышать 10 мс, для основных групп сообщений от приложений, связанных с
безопасностью дорожного движения (БДД), ключевой задачей большинства
исследований стала оптимизация использования сетевого ресурса.
Возникающие при этом сложности, вызваны комплексом влияющих факторов,
связанных со структурой окружения, в пределах которого развертывается
система. Особенно ярко, данные факторы проявляются в условиях городской
среды с высотной застройкой и интенсивными транспортными потоками.
Несмотря на наличие целого ряда научных исследований в данной области,
задача разработки оптимизированных методов информационного обмена
остается актуальной.
Наряду с более привычной архитектурой коммуникаций, когда
мобильные узлы взаимодействуют со стационарной инфраструктурой,
отличительной
особенностью
самоорганизующихся
сетей
является
возможность формирования одноранговой сети. Подобный подход к
реализации систем обладает как рядом достоинств, к которым относятся
экономические показатели, скорость и простота внедрения услуг, так и
3
недостатков, связанных со сложностью выполнения требований к надежности
доставки и задержкам.
В основу данной диссертации, заложены исследования, посвященные
методам
организации
процесса
широковещательного
обмена
информационными сообщениями в сетях VANET в целях систем БДД. Данный
способ взаимодействия является базовым для автомобильных сетей и требует
наиболее детального анализа и проработки в разрезе выполнения ключевых
задач ИТС.
Степень разработанности темы. На текущий момент существует
немалое количество работ, посвященных исследованию проблем организации
систем БДД на основе сетей VANET. Среди авторов можно встретить как
отечественных, так и зарубежных ученых: А.Е. Кучерявый, Е.А. Кучерявый,
Р.В. Киричек, В.А. Григольев, M.Torrent-Moreno, M.Chitra, O. K. Tonguz, N.
Wisitpongphan, F.J.Ros, P.M.Ruiz, I.Stojmenovic, R.Chen, W.Jin, A.Regan,
R.S.Schwartz, A.Hamann, L.Zhou, G.Cui, H.Liu, Z.Wu, D.Luo и многих других.
Среди опубликованных работ можно найти как посвященные общим
принципам организации сетей VANET, так и непосредственно методам
распространения информационных сообщений через сетевую структуру.
Несмотря на большое количество подходов к
оптимизации процесса
распределения широковещательного трафика, не трудно заметить, что все они
сконцентрированы либо вокруг данных от систем позиционирования, либо
вокруг служебной информации, создающей дополнительную нагрузку на сеть.
Небольшое количество исследований, не относящихся к этой группе,
опираются на двулучевую модель распространения сигнала, что упрощает
процесс разработки алгоритмов, но не отвечает условиям реалистичности в
условиях городской среды.
С учетом вышеописанного, очевидно, что область организации
информационного обмена в сетях VANET, требует проведения дополнительных
исследований, а тема диссертации является актуальной.
Цель работы и задачи исследования.
Цель диссертационной работы состоит в разработке и исследовании
моделей и методов управления распределением широковещательного трафика в
беспроводных самоорганизующихся сетях VANET в интересах систем БДД.
Поставленная цель достигается за счет решения следующих основных задач:
 анализ концепции Интеллектуальных транспортных систем (ИТС);
 определение роли VANET в структуре ИТС и основных архитектурных
решений для построения систем БДД;
 классификация и исследование методов повышения отказоустойчивости
систем БДД;
 разработка модели представления узла автомобильной сети как системы
массового обслуживания;
 разработка метода анализа вероятностно-временных характеристик
трафика приложений, связанных с БДД;
 разработка реалистичной для условий городской среды, имитационной
модели процесса распределения трафика приложений, связанных с БДД
на основе сетей VANET;
4
 анализ методов повышения эффективности использования сетевых
ресурсов систем БДД на основе сетей VANET.
Предмет исследования. Методы и алгоритмы распределения
широковещательного трафика.
Объект исследования. Процесс информационного обмена в
самоорганизующихся сетях стандарта IEEE 802.11p в интересах систем
обеспечения БДД.
Методология и методы исследования. Решение поставленных в работе
задач достигается применением методов теории телетрафика (ТТ), теории
массового обслуживания (ТМО), теории множеств (ТМ). Численная оценка
полученных
результатов,
осуществляется
методами
имитационного
моделирования.
Научная новизна. Основными результатами диссертации, обладающими
научной новизной, являются:
 предложен метод распределения широковещательного трафика
приложений, связанных с БДД, на основе параметрического алгоритма,
ограничивающего количество ретранслирующих узлов, опираясь на
значение SINR. В отличие от существовавших ранее, предложенный
метод характеризуется отсутствием требований к наличию
навигационных данных от внешних систем, принимает решение о
ретрансляции на основе значения SINR, подавляет возможность
повторной инициации процесса пересылки сообщений;
 предложена модель оценки вероятностно-временных характеристик
информационных потоков от приложений, связанных с БДД в сетях
VANET, для описания которой впервые применена теория эпидемий;
 предложен метод повышения эффективности использования сетевых
ресурсов систем БДД на основе VANET. В рамках данного метода,
предложена новая расширенная, по сравнению с существующей
классификацией в стандарте SAE J2735 (DSRC), классификация
широковещательных сообщений от приложений, связанных с БДД.
Теоретическая
и
практическая
значимость
исследования.
Теоретическая значимость диссертации состоит, прежде всего, в расширении
класса методов распределения широковещательного трафика для сетей VANET.
Так же, теоретическую ценность представляет установленная зависимость
численности задействованных в процессе распределения сообщений по сети
узлов от времени, в условиях ограничения трафика дублированных сообщений
на основе предложенного алгоритма. Важными достижениями, расширяющими
область применения ТТ, и ТМО, являются представление узла сети VANET как
системы массового обслуживания (CМО), а так же кластера сети в виде сети
массового обслуживания.
Практическая значимость работы состоит в возможности реализации
предложенного алгоритма в виде программного кода, модифицирующего
функционал узлов сети, в части подхода к ретрансляции широковещательного
трафика. Кроме этого, полученные результаты могут применяться для
планирования и расчета предельных характеристик сетей VANET.
5
Результаты диссертационной работы внедрены в работах в рамках
Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по
приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса
России на 2014-2020 годы» (Соглашение № 14.604.21.0165, уникальный
идентификатор проекта RFMEFI 60417 X 0165), при разработке проекта
рекомендации на ИК20 МСЭ-Т Y.IoT-ITS-framework «Framework of cooperative
Intelligent Transport Systems based on the Internet of Things» (предложена модель
коммуникаций V2V), при выполнении ОКР «Программно-аппаратный
комплекс мониторинга сети передачи данных» в ЛО ЦНИИС, а так же
используются в учебном процессе кафедры «Сетей связи и передачи данных»
Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им.
проф. М.А. Бонч-Бруевича (СПбГУТ) при чтении лекций и проведении
практических занятий по дисциплинам «Всепроникающие сенсорные сети» для
магистров по направлению подготовки 11.04.02 - Инфокоммуникационные
технологии и системы связи, профиль «Интернет Вещей
и
самоорганизующиеся сети» и «Самоорганизующиеся сети» для бакалавров по
направлению подготовки 11.03.02 - Инфокоммуникационные технологии и
системы связи, профиль "Инфокоммуникационные системы и технологии".
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность
результатов
диссертационной
работы
подтверждается
корректным
применением математических методов исследования, а также совпадением
аналитических результатов с результатами имитационного моделирования.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 64-й, 65й, 66-й, 67-й, 70-й, 71-й научно-технических конференциях посвященных Дню
радио (2009, 2010, 2011, 2012, 2015 и 2016 годы соответственно), на Научной
сессия ГУАП в 2009 году, а также на заседаниях кафедры «Сетей связи и
передачи данных» СПб ГУТ.
Публикации.
Материалы,
отражающие
основные
результаты
диссертационной работы, опубликованы в сборниках научно-технических
конференций и в журналах отрасли. Всего опубликовано 12 работ, из них 4
статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки
Российской Федерации.
Структура и объем диссертации. Диссертация включает содержание,
введение, 4 главы, заключение, список сокращений, список литературы и три
приложения. Работа содержит 161 страниц текста (без учета приложений),
включая 60 рисунков, 9 таблиц и список литературы из 126 наименований.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Предложен метод и алгоритм распределения широковещательного
трафика приложений, связанных с БДД в сетях VANET, которые
позволяют существенно сократить объем дублированного трафика.
2. Предложена модель оценки вероятностно-временных характеристик
информационных потоков от приложений, связанных с БДД в сетях
VANET, которая адекватно представляет процесс распределения
информации по сети.
3. Предложен метод повышения эффективности использования сетевых
ресурсов на основе управления частотой и дистанцией распределения
6
сообщений безопасности в VANET, который позволяет повысить
производительность системы БДД.
Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы
получены
автором
самостоятельно.
Направления
исследований
диссертационной работы, формулировки проблем и постановки задач
обсуждались с научным консультантом профессором Е. А. Кучерявым, что
отражено в совместных публикациях, в которых основные результаты и их
доказательства принадлежат автору.
Соответствие паспорту специальности. Диссертационное исследование
соответствует паспорту специальности 05.12.13 – «Системы, сети и устройства
телекоммуникаций» по пунктам 5, 12.
Краткое содержание работы
Во
введении
обоснована
актуальность
темы
исследования,
рассматривается состояние исследуемой проблемы, сформулированы цели и
задачи работы, перечислены основные научные результаты, полученные в
диссертации, определена научная новизна и практическая ценность
результатов, рассмотрена область их применения, приведены сведения об
апробации и публикациях по теме работы, а также представлены основные
положения, выносимые на защиту.
В первой главе проводится обзор современной концепции развития
интеллектуальных транспортных систем. Для этого выполняется подробный
анализ истории развития и стандартизации данной области на международной
арене. Также приводятся примеры крупнейших проектов, реализующих
идеологию ИТС.
С учетом конвергенции внутри ИТС таких современных технологий и
протоколов беспроводной связи как WiFi(Wireless Fidelity), DSRC(Dedicated
Short-Range Communication), LTE (Long Term Evolution), а также Bluetooth и
ZigBee, указывается место и значимость беспроводных самоорганизующихся
автомобильных сетей стандарта IEEE 802.11p. Данный стандарт, в
совокупности с семейством стандартов IEEE 1609, получил название - Wireless
Access in Vehicular Environments (WAVE). Он был разработан с учетом
специфики высокодинамичных сетей с подвижными объектами, к которым
относятся сети VANET. В основу стандарта был заложен хорошо всем
известный стандарт IEEE 802.11a, с модифицированным канальным и
физическим уровнями.
На физическом уровне используется OFDM модуляция с разделением
общей полосы пропускания 75 МГц в диапазоне 5.9 ГГц (от 5.850 до 5.925
ГГц), на подканалы шириной 10 МГц, обеспечивая, таким образом, скорость
передачи данных от 3 до 27 Мбит/сек.
Основными изменениями, коснувшимися канального уровня, является
переработанный алгоритм назначения таймера отсрочки, послуживший основой
для механизма управления приоритезацией доступа к каналу Enhanced
Distributed Channel Access (EDCA).
В первой главе так же приводится состав сетей VANET, с указанием
деления узлов на два класса. Первый класс представлен транспортными
средствами с установленными специализированными модулями связи OBU (On
7
Board Unit). Второй класс относится к элементам стационарной
инфраструктуры RSU (Road Side Unit), устанавливаемые по принципу базовых
станций, обслуживающих географический сегмент сети. При этом различают
следующие виды взаимодействий:
 Vehicle-Vehicle (V2V) – взаимодействие машина-машина, используется
для информационного обмена между приложениями, связанными с БДД;
 Vehicle-Roadside (V2R) – взаимодействие машина-базовая станция,
применяется для разгрузки сети за счет декларирования части
функционала по ретрансляции, стационарным базовым станциям;
 Vehicle-Infrastructure (V2I) – подвид взаимодействия V2R, когда
мобильным узлам предоставляется выход во внешнюю сеть (Интернет),
через подключение к базовой станции.
 Infrastructure-Infrastructure/Roadside-Roadside (I2I/R2R) – применяется
для соединения стационарных станций в единую сеть, с целью
планирования инфраструктуры под задачи каких-либо сервисов.
Далее, проводится анализ целей и задач сетей VANET. В результате
анализа подчеркивается тот факт, что первостепенной целью является
оповещение участников дорожного движения о возникновении нештатных
ситуаций. Данный функционал организуется посредством автоматизированной
рассылки информационных сообщений от приложений связанных с БДД через
самоорганизующуюся сетевую структуру. Транспортировка данных сообщений
осуществляется при помощи специализированного протокол WSMP (WAVE
Short Message Protocol), предусмотренного в структуре протокольного стека
WAVE в качестве альтернативы стандартной связке (ТСP/UDP)/IPv6.
В конце первой главы освещаются основные проблемы, связанные с
построением и функционированием сетей VANET. На основе проведенного
анализа, предлагается подход к исследованию данного класса сетей.
Во второй главе проводится обзор современных подходов к построению
систем БДД на основе VANET. Обобщенная блок-схема данных подходов
приведена на Рисунке 2.1. В процессе анализа методов распределения
широковещательных сообщений установлено, что наиболее оптимальным с
точки зрения экономических показателей и простоты внедрения, является
построение системы на основе одноранговой, самоорганизующейся сетевой
структуры, с распространением информации методом ad hoc.
Система безопасности на базе
стандарта IEEE 802.11p/WAVE
использование RSU и стационарной
инфраструктуры
управление параметрами
передатчиков
широковещательная рассылка через
mesh-сеть
использование антенн с
несимметричными
диаграммами направленности
использование
специализированных
алгоритмов ретрансляции
Рисунок 2.1 - Подходы к построению систем БДД на базе стандарта IEEE
802.11p/WAVE
Далее, выявляются факторы, влияющие на отказоустойчивость сетевой
структуры при условии использования одноранговой сети. Главной причиной
отказа в данных сетях при передаче широковещательной информации в
8
многошаговом
режиме
является
перегрузка,
вызванная
эффектом
широковещательного шторма, возникающего из-за лавинообразного нарастания
числа ретранслирующих узлов по мере удаления от узла-инициатора отправки.
Причем число случаев трансляции имеет прямую зависимость от количества
узлов  в зоне слышимости и от частоты генерируемых сообщений  . В этом
случае, совокупную задачу оптимизации можно записать как:
 → max |, 
(2.1)
где  - вероятность успеха в процессе передачи сообщения;  – такое
управление, при котором минимизируется число ретранслирующих узлов.
Для борьбы с перегрузками сети применяются специализированные
методы управления процессом ретрансляции. При этом все множество
подходов к управлению широковещательным трафиком с целью
предотвращения перегрузки сети можно разделить по следующим
направлениям:
 Широковещательная рассылка на основе информации об окружении:
 рассылка на основе кластеризации сети;
 рассылка на основе информации о параметрах трафика.
 Широковещательная рассылка на основе информации о местоположении:
 рассылка на основе информации о дистанции между узлами;
 рассылка на основе информации о геолокации.
 Вероятностная широковещательная рассылка:
 рассылка на основе оценки количества сообщений;
 рассылка на основе произвольного значения вероятности.
На основе результатов сравнительного анализа существующих методов
управления распределением информации от приложений, связанных с БДД,
формируется обоснование необходимости разработки дополнительного метода,
учитывающего недостатки существующих.
С учетом результатов выполненного анализа, предлагается метод
распределения информации на основе динамического анализа значения SINR
(SignaltoInterferenceNoiseRatio). В отличие от существующих параметрических
методов ретрансляции, при создании предлагаемого метода, был учтен
многолучевой характер распространения сигнала, свойственный городской
среде. Возникающие в таком окружении зоны ослабления результирующего
сигнала, формируемого в ходе наложения нескольких отраженных сигналов,
препятствуют успешному приему сообщений. Как результат, часть узлов
остаются неоповещенными о возможной опасности, что негативно сказывается
на эффективности работы системы БДД.
Ключевая идея, реализованная в предложенном методе, опирается на
сформированные по результатам анализа в начале главы требования к
сокращению объема дублированного трафика. Данный метод подразумевает
сокращение числа ретранслирующих узлов до минимально возможного, но
достаточного количества, для информационного покрытия требуемой
территории.
9
Использование двулучевой модели распространения сигнала при
разработке алгоритмов ретрансляции, когда вероятность успешного прием
зависит только от расстояния между
узлами,
существенно
упрощает
решаемую
задачу.
Поскольку
ретранслировать
должен
узел,
принявший сигнал с минимальным
уровнем,
что
соответствует
наибольшему удалению от узлаинициатора, как это представлено на Рисунок 2.2 - Ретрансляция при
Рисунке
2.2.
В
этом
случае, двулучевой модели распространения
дублирующий сигнал от узла n8, сигнала
перекроет все узлы (n1-n7), что будет
являться для них сигналом о необходимости прекращения процесса
ретрансляции.
Однако, подобный подход при многолучевой модели распространения
сигнала, приводит к эффекту повторной инициации отправки. Данный эффект
обусловлен тем, что ретранслирующий узел n10 обеспечивает высокую
вероятность доставки для узлов в зоне X1, а узлы попавшие в зону X2 с высокой
долей вероятности не примут дублирующий сигнал и предпримут повторную
отправку сообщения (рис.2.3а).
В основу предложенного метода заложена идея максимальной
надежности покрытия. Для этого в качестве потенциальных узловретрансляторов выбираются узлы из зоны начала деградации уровня
вероятности успешного приема - X3. При этом мы теряем в дистанции
покрытия за каждую ретрансляцию, но повышаем общую надежность покрытия
(рис.2.3б).
а)
б)
Рис. 2.3 - Ретрансляция при многолучевой модели распространения сигнала
Главная идея предлагаемого алгоритма заключается в формирование
задержки для приходящих широковещательных сообщений, величина которой
варьируется исходя из значения SINR, измеряемого при приеме каждого
сообщения. Расчет величины интервала задержки производится индивидуально
для каждого принятого пакета. В течение времени задержки узел продолжает
работать в стационарном режиме и в случае прихода дублирующего
сообщения, оба сообщения помечаются как запрещенные к дальнейшей
пересылке. С целью ограничения области распространения, в алгоритме
предусматривается ограничение времени жизни сообщений в три ретрансляции
TTL=3 (Рисунок 2.4).
10
начало
входящий
широковещательный пакет
вычисление на основе SINR и
установка времени задержки
удаление тела пакета из
буфера, установка флага
дублирования в «истина»
фильтрация по TTL
помещение пакета в буфер с
установкой флага
дублирования в «ложь»
нет
есть в буфере
пакет с таким Id?
да
установка фиксированного
значения таймера задержки
удаления Id
ожидание счетчика
задержки
Рисунок 2.4 – Блок-схема основной части алгоритма
Процесс чистки временного буфера управляется событиями счетчика
задержки (Рисунок 2.5). При этом удаления сообщения не производится в
течение удвоенного среднего времени передачи сообщения на расстояние 3
hop, в целях исключения повторной регистрации сообщения как нового.
ожидание счетчика
задержки
установка флага
дублирования в «истина»,
инициализация счетчика
задержки удаления
истечение
времени счетчика
да
в буфере есть пакеты
для удаления?
нет
нет
в буфере есть пакеты
для отправки?
да
отправка пакета
на передачу
удаление
помеченных
пакетов
Рисунок 2.5 – Блок-схема функционирования счетчика задержки
Более подробное представление о принципе работы алгоритма можно
получить, обратившись к блок-схеме состояний узла (Рисунок 2.6).
В исходном состоянии узел
находится в статусе «свободен» (1).
Выход из данного состояния
возможен
либо
в
случае
поступления сообщения из канала
(2), либо генерации собственного
сообщения (6). Если на вход
пришло новое сообщение, то на
основе значения SINR, для него
устанавливается
интервал
задержки,
размер
которого
Рисунок 2.6 – Диаграмма переходов
распределен по показательному
состояний узла
закону (3). Такой подход к
11
установке интервала задержки выбран с целью предоставления приоритета
дальнейшей пересылки узлам, находящимся в зоне начала деградации
вероятности успешного приема.
Если в течение интервала задержки, дублирующих сообщений не
приходит, то текущее сообщение отправляется на передачу (4). В противном
случае, исходное сообщение помечается как запрещенное к пересылке и для
него инициируется интервал ожидания удаления. Дублирующее сообщение при
этом отбрасывается. В последующих случаях появления дублирующих
сообщений, они отбрасываются (10). По истечении времени ожидания
удаления, считается, что переходной процесс распространения сообщения по
сети закончен, вследствие чего сообщение удаляется из буфера задержки (7).
Если буфер задержки после этого пуст, то узел переходит в состояние
«свободен» (8), в противном случае, продолжается процесс ожидания события
таймера задержки для очередного сообщения (9).
После передачи всех сообщений из очереди ожидания передачи (11), узел
возвращается в свободное состояние (5). До этого момента, повторяются циклы
ожидания событий таймера задержки для очередного сообщения (12).
Третья глава посвящена анализу процесса формирования потоков
данных в сети стандарта IEEE 802.11p. Для этого каждый узел сети
рассматривается как отдельная СМО. При этом выдвигается гипотеза о том, что
в условиях стационарного равновесия, наблюдаемого при низкой загрузке сети,
суммарный выходной поток подчиняется распределению Пуассона. Данная
гипотеза впоследствии доказывается на основе результатов имитационного
моделирования. Процесс распределение информационных сообщений по сети
VANET рассматривается как система с многофазным обслуживанием. Согласно
теореме Бурка, промежутки времени между уходящими требованиями, так же
как и промежутки времени между поступающими требованиями, распределены
по показательному закону с одним и тем же параметром.
Для
оценки
вероятностно-временных
характеристик
процесса
распределения сообщений от приложений, связанных с БДД предлагается
использовать теорию эпидемий, основанной на модели Пойа. Изначально,
данная теория была нацелена на изучение скорости распространения
инфекционного заболевания в группе лиц, восприимчивых к заражению.
Согласно данной теории вирус распространяется от инфицированного объекта
к восприимчивым, при непосредственном контакте между ними. После этого,
восприимчивые объекты становятся инфицированными и принимают участие в
процессе дальнейшего распространение вируса. По прошествии определенного
промежутка времени, инфицированные субъекты могут восстановиться,
получив иммунитет к дальнейшему заражению. Данное поведение свойственно
для модели SIR(Susceptible-Infective-Recovered).
В случае сетей VANET проводится аналогия между процессом
распределения широковещательной информации по сети и процессом
распространения вируса. Для сопоставления с моделью SIR, в составе сетей
VANET определяются три состояния узлов:
1) инфицированные – узлы, содержащие требование на отправку. Т.е. это
узлы, которые являются инициаторами отправки, либо принявшие
12
сообщение и потенциально готовые произвести его ретрансляцию при
условии, что у принятого пакета, время жизни (Time To Live) TTL<TTLmax;
2) восприимчивые – те, которые находятся в зоне уверенного приема
радиосигнала и не имеют иммунитета к приему сообщения от системы
БДД, т.е. узлы не находящиеся в состоянии «восстановившийся»;
3) восстановившиеся – узлы, по тем или иным причинам получившие
иммунитет к дальнейшей ретрансляции принятого сообщения.
Рассмотрим процесс распределения
критичного сообщения через сеть
VANET
на
примере
единичной
рассылки. В данном случае инициатор
отсылки критичного сообщения является
инфицированным
узлом,
который
заражает все узлы, находящиеся в
радиусе распространения радиосигнала.
Поскольку
узлы
оборудуются
всенаправленными антеннами, то зона
Рисунок 3.1 – Модель
заражения первичной трансляцией будет
распространения критичного
представлять собой окружность с
сообщения в сети VANET
радиусом r0. Величина r0 будет зависеть
от установленного уровня мощности передатчика. Допустив что
распространение сообщения происходит на плоскости с равномерно
распределенными узлами, становится очевидно, что с каждой новой
ретрансляцией зона заражения будет расширяться пропорционально радиусу 0
как показано на Рисунке 3.1. Все узлы, находящиеся внутри зоны с радиусом
(r(t) - r0), считаются восстановившимися и получившими иммунитет к
заражению от инфицированных соседей.
Запишем уравнение баланса масс для переходного процесса состояний
узлов. Для этого обозначим относительную долю восприимчивых,
инфицированных и восстановившихся узлов как ̃, ̃ и ̃, соответственно.
Причем, поскольку переходной процесс протекает внутри закрытой популяции,
очевидно, что:
̃ + ̃ + ̃ = 1
(3.1)
Тогда, базовая система дифференциальных уравнений, описывающая
баланс масс для модели SIR, известная из теории эпидемий, выглядит
следующим образом:
 dS
 IS ,

dt

 dI
   IS  I ,
 dt
 dR
 I ,

 dt
(3.2)
где β – вероятностный коэффициент, характеризующий объем
инфицирования восприимчивых узлов при контакте с инфицированным; γ вероятностный коэффициент, характеризующий объем восстановления узлов
после инфицирования.
13
Применяя базовую систему (3.2) к процессу распределения критичной
информации по сети VANET, получаем новую систему вида:
 dS (t )
r02
 I  t 
S t  ,

dt
N

r02
 dI (t )
 I  t 
S  t   I (t ),

N
 dt
dR(t )

 I  t  .

dt

(3.3
Ошибка! Закладка не определена.)
После ее решения, получаем аналитические выражения для оценки
процесса изменения численности каждой из описанной категории узлов во
времени:
2
2


S t   N  N 
 1 ,
 At
 1  Be

где A 

2 r0a 
N (1   )

(3.4)
3
, B
N 1
.
N 1
2
2


R  t   N  S (t  )  N 
 1 .
 A( t  )
 1  Be

2
(3.5)
2
2
2




I t   N  N 
 1  N 
 1 .
 At
 A( t  )
 1  Be

 1  Be

(3.6)
Четвертая глава посвящена исследованию характеристик городского
сегмента сети VANET, посредством имитационного моделирования. В качестве
инструмента моделирования используется пакет Network Simulator 2 (NS-2),
доработанный в классе исследования сетей стандарта IEEE 802.11p.
Для создания реалистичной для условий городской среды имитационной
модели были использованы ресурсы проекта OSM (Open Street Map), и
специализированный программный инструмент TranNS (Traffic and Network
Simulation Environment), позволяющий конвертировать картографическую
информацию OSM, к виду, пригодному для использование с симуляторами
SUMO (Simulator of Urban MObility) и NS-2 Рисунок 4.1.
14
Рисунок 4.1 – Формирование карты дорожных покрытий для NS-2
На основе полученных результатов делается заключение о соответствии
практических результатов, аналитическим выражениям, полученным в главе 2
(Рисунок 4.2-4.3) и главе 3 (Рисунок 4.4-4.6).
Рисунок 4.2 – Сравнение показателей
Рисунок 4.3 – Сравнение показателей
загрузки канала
объема коллизий
Из результатов, приведенных на Рисунках 4.2 и 4.3, видно, что при
использовании предложенного алгоритма, резко снижается объем загрузки
канала и объем коллизий.
Рисунок 4.4 – Изменение объема
«восприимчивых» узлов
Рисунок 4.5 – Изменение объема
«восстановившихся» узлов
Рисунок 4.6 – Изменение объема
15
Из результатов, приведенных на
«инфицированных» узлов
Рисунках 4.4 - 4.6, видно, что аналитические выражения, полученные в Главе 3
с высокой точностью аппроксимируют результаты, полученные в ходе
имитационного моделирования.
Важным показателем получаемых в ходе имитационного моделирования
результатов, является их точность. Мерой точности, является доверительный
интервал, определяющий интервал разброса значений результатов измерений.
Величина доверительного интервала, зависит от необходимой точности
представления результатов, задаваемой уровнем значимости, и плотности
вероятности попадания в него результатов в процессе имитации. Для
повышения точности результатов, необходимо производить оценку значения на
как можно большей выборке.
Современные вычислительные комплексы, открыли новые возможности
для исследователей в плане объемов информации, доступных к обработке в
приемлемые сроки. Как результат, в случае имитационного моделирования,
проведенного в рамках исследований для данной диссертационной работы,
объем выборки превышает 100000 значений. Доверительный интервал для
такого объема выборки составляет порядка 1-2%, вследствие чего, он незаметен
при выборе интервального метода визуализации результатов. Поэтому, в
качестве формы графического представления результатов, было принято
решение выбрать столбчатую диаграмму, на которой показаны точечные
оценки исследуемых параметров.
Также в четвертой главе проводится анализ методов повышения
эффективности использования сетевых ресурсов, по результатам которого
предлагается расширенная классификация групп сообщений, в части дистанции
распространения и частоты генерации (Таблица 4.1).
Таблица 4.1 – Предлагаемая классификация сообщений безопасности
Категория сообщений
Аварийная ситуация
Опасность аварии
Экстренное торможение
Приближение аварийного ТС
Ситуация впереди
Ухудшение условий
Совместное вождение
Смена полосы движения
Задержка
(мс)
<10
<10
<10
10 - 20
10 - 20
10 - 20
~100
~100
Интенсивность
(шт./с)
5-10
5-10
5-10
2-5
5-10
3-5
5-10
5-10
Дистанция
(TTL)
3
3
1
1
3
1
1
1
Разработанный на основе приведенных в таблице ограничений алгоритм,
позволил обслужить до 36% большее количество узлов, нежели без его
использования. Результаты изменения интенсивности полезной загрузки
канала, приведены на Рисунке 4.7.
16
Рисунок 4.6 – Интенсивность полезной загрузки канала от плотности ТС в
условиях применения разработанного алгоритма




В Приложениях к диссертационной работе приведены:
исходные коды модифицированных узлов сети стандарта IEEE 802.11p,
для среды моделирования NS-2;
исходные коды разработанных моделей городского сегмента сети
VANET;
исходные коды скриптов анализа выходных данных среды
моделирования;
акты внедрения.
В заключении приводятся основные результаты диссертационной
работы:
1. На основе анализа концепции развития ИТС, были установлены наиболее
перспективные с технической и экономической точек зрения, подходы к
реализации систем БДД на основе VANET.
2. Произведена классификация методов повышения отказоустойчивости
систем БДД.
3. Разработана модель представления узла автомобильной сети как системы
массового обслуживания.
4. Определены виды распределений суммарного трафика от приложений,
связанных с БДД, для различных плотностей сети.
5. Разработан метод анализа вероятностно-временных характеристик
трафика приложений, связанных с БДД.
6. Предложен метод оценки дистанции информирования с учетом
многолучевой модели распространения радиосигнала.
7. Посредством набора инструментов моделирования NS-2, SUMO, TraNS,
разработаны имитационные модели процесса распределения трафика
приложений, связанных с БДД на основе сетей VANET.
8. На основе анализа факторов, приводящих к деградации степени
отказоустойчивости систем БДД на основе сетей VANET, предложен
метод повышения эффективности использования сетевых ресурсов.
17
Перспективное направление дальнейших исследований по теме
диссертации, видятся в использовании полученных результатов при
организации процесса планирования и проектирования систем БДД в условиях
городской среды.
СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Научные статьи, опубликованные в журналах из перечня ВАК
Министерства образования и науки Российской Федерации:
1. Кучерявый Е.А., Винель А.В., Ярцев С.В. Особенности развития и
текущие проблемы автомобильных беспроводных сетей VANET //
Электросвязь, - 2009, - №1. – с. 24-28 .
2. Ярцев С.В., Механизмы управления широковещательным трафиком в
сетях VANET / С.В. Ярцев // Электросвязь, - 2015, - №3. – с. 27-31 .
3. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Теория эпидемий как инструмент анализа
распространения широковещательного трафика в сетях VANET //
Информационно-управляющие системы, - 2016 - №4. – с. 101-107.
4. Ярцев С.В., Кучерявый Е.А., Владыко А.Г., Исследование структуры
потоков широковещательного трафика в сетях VANET // НТВ СПбГПУ.
Информатика.Телекоммуникации. Управление. – 2018 -№3. – с. 7-18.
Научные статьи в журналах, включенных в РИНЦ и доклады в
материалах научных конференций:
5. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Оценка влияния методов передачи
информации в сети VANET на надежность ее доставки. // Труды 66-ой
научно-технической конференции СПбНТОРЭС им. А.С. Попова, СПб. –
2011. – С. 190-192
6. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Влияние приоритетного трафика на
передачу голосовых данных в сетях IEEE 802.11p/WAVE // Труды 67-ой
научно-технической конференции СПбНТОРЭС им. А.С. Попова, СПб. –
2012. – С. 118-119
7. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В.
Аналитический метод определения
дистанции информирования в сетях IEEE 802.11p/WAVE // 70-я научнотехническая конференция, посвященная дню радио,– СПб.: СПбГЭУ
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)– 2015. – С. 220-221
8. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Влияние степени загрузки канала на закон
распределения трафика в сетях IEEE 802.11p/WAVE // 71-я научнотехническая конференция, посвященная дню радио, – СПб.: СПбГЭУ
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) – 2016. – С. 177-178
Публикации в сборниках научных трудов конференций
(симпозиумов и т.п.):
9. Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Актуальность и перспективы внедрения
автомобильных беспроводных сетей VANET // Труды 61-ой научнотехнической конференции Профессорско-преподавательского состава.
Научных сотрудников и аспирантов, янв. 2009, с. 44–45.
10. Винель А.В., Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Имитационное моделирование
передачи критичной информации в автомобильных сетях VANET //
18
Труды 64-ой научно-технической конференции СПбНТОРЭС им.
А.С. Попова, апр. 2009, с. 104–106.
11. Кучерявый Е.А., Винель А.В., Ярцев С.В. Особенности имитационного
моделирования широковещательных передач в автомобильных сетях
IEEE 802.11p // Научная сессия ГУАП. Часть I. Технические науки. 6-10
апреля 2009, с. 99-102.
Кучерявый Е.А., Ярцев С.В. Исследование надежности передачи
сообщений для сетей VANET в условиях интерферирующей среды //
Труды 65-ой научно-технической конференции СПбНТОРЭС им.
А.С. Попова, СПб. – 2010. – С. 177-179.
19
_________________________________________________________
Подписано в печать: 10.10.2018
Формат 60 × 84 1/16. Печ. л. 1,93.
Тираж: 100 экз. Заказ: 88. Учреждение
«Университетские телекоммуникации»
197101, Санкт-Петербург, Биржевая линия В.О.,
д. 16, +7 (812) 915-14-54, zakaz@tibir.ru,
www.tibir.ru
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
3
Размер файла
1 153 Кб
Теги
сетях, методов, разработка, vanek, трафик, широковещательного, моделей, исследование, распределение
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа