一种基于随机几何建模的针对一维IEEE 802.11p/bd车载网的可靠性分析方法

技术领域

本发明属于车载自组网的可靠性研究技术领域，本发明针对基于IEEE 802.11p/bd实现的一维车载网环境中的广播过程进行建模，用随机几何方法给出信噪干扰比SINR分布的封闭形式表达式，并进一步推导得到可靠性指标PRP和PRR。PRP表示点对点的数据包成功接收率；PRR表示在接收范围内成功接收数据包的节点百分比。

背景技术

受信道衰落、并发发送、隐藏终端和噪声等多种因素的影响，基于IEEE 802.11p/bd协议的车载自组网中广播消息并不总能被邻居节点成功接收，目前已有多项工作对车载自组网的可靠性进行建模分析。作为典型的无线通信系统，信噪干扰比SINR是判断数据包能否被成功解码的重要指标，但是调查表明目前研究中基于确定性距离的评估模型不考虑SINR分布的影响，其认为数据包碰撞导致当前接收就一定会失败，存在估计不准确的问题；基于概率建模的评估模型存在计算量大，不便于实现对车载网的实时优化的问题；目前基于随机几何的建模方法提出一种可靠性指标的估计器，估计器的关键参数从仿真中获得且没有给出可靠性指标的封闭形式表达式。针对上述问题，本发明设计一种基于随机几何方法的车载网可靠性评估方法，创新性地给出了可靠性指标的封闭形式表达式，显著地提高评估的速度和精度，也便于进行网络的规划建设以及参数调优。

发明内容

针对目前缺乏精确高效的分析模型评估基于IEEE 802.11p/bd实现的车载自组网的可靠性，本发明提供一种新的基于随机几何的针对一维IEEE 802.11p/bd车载网的可靠性分析方法。

本发明的技术方案：

一种基于随机几何的针对一维IEEE 802.11p/bd车载网的可靠性分析方法，设计步骤如下：

一、首先对该基于IEEE 802.11p/bd实现的车载网系统做出如下假设：

假设1. 高速公路被抽象为一条一维的直线，所有的车辆节点都采用DSRC通信，IEEE 802.11p/bd定义了DSRC系统的物理层和MAC层规范，MAC层采用CSMA协议协调节点间信道的访问；

假设2. 所有设备的发送功率

假设3. 车辆节点数量服从给定强度

假设4. 传播中的信号服从Rayleigh衰落模型，距离发送者d处的接收功率为：

假设5. 本模型不考虑车辆移动，车辆移动对可靠性的影响很小，可以忽略不计。

二、基于上述假设构建车载网可靠性分析模型，步骤如下：

步骤1. 针对IEEE 802.11p/bd广播网络，从单个标记节点的角度构建稀疏函数，稀疏函数给出节点的保留概率，用于保留和标记节点同时发送的隐藏终端和并发发送节点。该步骤首先计算车辆的感知范围，然后根据隐藏终端在脆弱间隔内的发送概率以及并发发送节点的发送概率构建分段稀疏函数。

步骤1.1. 计算车辆的感知范围。本发明采用累积探测功率感知机制估计感知范围，感知范围要根据感知阈值

步骤1.2. 根据计算得到的感知范围、隐藏终端在脆弱间隔内的发送概率以及并发发送节点的发送概率，以平均感知距离为断点，给出分段稀疏函数。

步骤2. 计算给定接收距离下信噪干扰比SINR的CDF和PDF。SINR是接收功率除以总的干扰功率加噪声。根据SINR的定义，SINR的CDF的计算被转化成计算噪声功率的拉普拉斯变换以及总的干扰功率的拉普拉斯变换，根据SINR的CDF，可以推导得到PDF。总的干扰功率的计算与干扰范围相关，首先要计算干扰范围，然后结合稀疏函数给定的节点保留概率推导总的干扰功率的拉普拉斯变换，进而计算SINR的分布。

步骤2.1. 根据设备可以感知到的最小干扰功率

步骤2.2. 计算给定接收距离下SINR的CDF。

步骤2.3. 通过对SINR的CDF求导，计算给定接收距离下SINR的PDF。

步骤3. 根据上述计算得到的SINR的CDF计算PRP。

步骤4. 根据上述计算得到的PRP计算PRR。

本发明的有益效果：本发明提供一种基于随机几何建模的针对一维IEEE802.11p/bd车载网的可靠性分析方法，与以往的研究方法对比，该方法可以显著提高车载自组网可靠性评估的速度和精度。

附图说明

图1 是本发明设计的基于随机几何建模的针对一维IEEE 802.11p/bd车载网的可靠性分析模型。

具体实施方式

图1示出了本发明设计的基于随机几何建模的针对一维IEEE 802.11p/bd车载自组网的可靠性分析模型，图中，T是标记发送节点，R是接收节点，

下面将结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。详述如下：

步骤1. 针对IEEE 802.11p/bd广播网络，从单个标记节点的角度构建稀疏函数，稀疏函数给出节点的保留概率，用于保留和标记节点同时发送的隐藏终端和并发发送节点。该步骤首先计算车辆的感知范围，然后根据隐藏终端在脆弱间隔内的发送概率以及并发发送节点的发送概率构建分段稀疏函数。

步骤1.1. 计算车辆的感知范围。采用累积探测功率感知机制，根据感知阈值

其中，

步骤1.2. 根据计算得到的感知范围，以感知范围为断点，给定如下分段稀疏函数：

其中，

步骤2. 计算给定接收距离下信噪干扰比SINR的CDF和PDF。SINR是接收功率除以总的干扰功率加噪声。根据SINR的定义，SINR的CDF的计算被转化成计算噪声功率的拉普拉斯变换以及总的干扰功率的拉普拉斯变换，根据SINR的CDF，可以推导得到PDF。总的干扰功率的计算与干扰范围相关，首先要计算干扰范围，然后结合稀疏函数提供的节点保留概率推导总的干扰功率的拉普拉斯变换，进而计算SINR的分布。具体步骤如下所述。

步骤2.1. 根据设备可以感知到的最小干扰功率

步骤2.2. 计算给定接收距离下SINR的CDF，计算公式如下所述：

其中，x表示SINR的值，

（1）

其中，exp是以自然常数e为底的指数函数。

（2）

其中，

（3）

其中，

（4）

其中，

（5）

其中，H同上。

步骤2.3. 对SINR的CDF求导，计算给定接收距离下SINR的PDF，计算公式如下：

步骤3. 根据上述计算得到的SINR的CDF计算PRP。PRP指的一个节点成功接收数据包的概率。基于上述模型，PRP如下计算：

其中，

步骤4. 根据上述计算得到的PRP计算PRR。PRR被定义为成功接收发送者数据包的节点数占发送者周围总的节点数的百分比。基于上述模型，PRR如下计算：