趙 輝

（蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)，甘肅 蘭州 730060）

1 課題背景

智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)是一種規(guī)范的，可為乘客、司機(jī)和交通管理人員提供大量安全信息和娛樂服務(wù)功能的下一代異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)。在異構(gòu)無線接入技術(shù)及基于5G/6G 等標(biāo)準(zhǔn)的不同無線網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的大背景下，汽車智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)作為一種為乘客、司機(jī)和交通管理人員提供大量安全信息和娛樂服務(wù)的下一代異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)［1-2］，其無線通信技術(shù)在密集網(wǎng)絡(luò)中的可擴(kuò)展性和通信效率成為目前棘手的問題［3］。如汽車應(yīng)用行業(yè)（汽車編隊和全自動駕駛控制）目前面臨的挑戰(zhàn)是在提供準(zhǔn)確可靠的位置服務(wù)時存在期望延遲、成本過高和準(zhǔn)確性較差等問題，這需要在聯(lián)網(wǎng)的車輛網(wǎng)絡(luò)中通過有效的溝通及無縫的鏈接技術(shù)來解決。

下一代智能網(wǎng)聯(lián)汽車的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)由異構(gòu)無線通信標(biāo)準(zhǔn)組成，其包括 IEEE 802.11P 協(xié)議［4-5］、長期演進(jìn)技術(shù)（LET）［6］和最近的第五、六代網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（5G/6G）。在車輛與基礎(chǔ)設(shè)施的通信協(xié)議以及車輛與車輛的通信協(xié)議的協(xié)助下，這種異構(gòu)無線通信標(biāo)準(zhǔn)在為車輛提供可靠、流暢以及不間斷的通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時，車輛與車輛、車輛與基站間需要一種高效的移動性能和位置管理解決方案，以此滿足從用戶終端到應(yīng)用程序之間的訪問需求。

要討論和研究車輛內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)移動性管理問題，更準(zhǔn)確地說，要研究在外部網(wǎng)絡(luò)中如何優(yōu)化車輛移動過程中的無線通信問題，需將這種移動性管理方案描述為由本地服務(wù)網(wǎng)關(guān)或云端提供的車輛與任意服務(wù)器之間正在進(jìn)行的無線會話的研究以及對于連接的技術(shù)維護(hù)問題。如許多車輛連接中，需要通過Internet 進(jìn)行通信才能提供有效地服務(wù)，因而需要無縫的移動管理方案以避免產(chǎn)生通信中斷。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)通信情況和應(yīng)用方式的不同，移動性管理方案可以分解為：使用移動互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議將會話從一個網(wǎng)絡(luò)卸載到另一個用于負(fù)載平衡目的網(wǎng)絡(luò)或者IP移動管理。

IETF已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化了一個名為移動互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議的基于主機(jī)的移動管理協(xié)議，該協(xié)議提出了一種移動性管理解決方案，以幫助車輛在網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)快速、高效的移動。首先用車輛自帶的服務(wù)器的IP 在訪問上定義一個臨時轉(zhuǎn)交地址（CoA），以支持由當(dāng)前CoA 的綁定鏈路的路由器和車輛的本地代理之間建立連接。這種連接的弱點(diǎn)是附加了切換延遲和數(shù)據(jù)包丟失，尤其是隨著車輛數(shù)量的增加，會導(dǎo)致到信令開銷的相應(yīng)增加。其余的許多研究提出，移動IP 協(xié)議可以替代用于位置和路徑更新的協(xié)議而無需進(jìn)行切換管理。這樣的具體研究及功能模塊涉及相應(yīng)的應(yīng)用，包括分層移動IP 和快速移動IP，添加新的名稱為移動錨點(diǎn)的實(shí)體，通過將多個路由器分配給一個路由器以減少切換延遲等措施，其都在努力克服前述方案的缺點(diǎn)。

2 問題描述

傳統(tǒng)的移動管理解決方案由2部分組成：位置和切換過程管理。車輛行駛過程中要穿過許多復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)無論是否有相同的標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議，車輛自身的移動管理協(xié)議均要求可在不同的網(wǎng)絡(luò)之間傳輸正在進(jìn)行的通信指令。此外，網(wǎng)絡(luò)必須能夠定位車輛并及時推送數(shù)據(jù)包到其就近位置。傳統(tǒng)的位置管理協(xié)議在未考慮車輛的個體運(yùn)動預(yù)測和方向的情況下，只是通過通信指令定期尋呼車輛的位置，并在其預(yù)定義的生命周期內(nèi)處理數(shù)據(jù)包。這會導(dǎo)致車輛在超密集網(wǎng)絡(luò)中行駛時極易丟包且產(chǎn)生大量的通信數(shù)據(jù)冗余。這時，在由電池驅(qū)動的汽車中，也會產(chǎn)生相當(dāng)高的功耗。

為了解決這個問題，本論述提出了一種自適應(yīng)的以車輛為中心的智能車載網(wǎng)絡(luò)位置管理方案（ADVICE-LOC）。通過監(jiān)測和計算車輛在接入點(diǎn)通信范圍內(nèi)的剩余時間，根據(jù)車輛行駛狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)狀況以及交通狀況等智能地調(diào)整位置管理協(xié)議，并通過對車輛移動軌跡的預(yù)測來更新車輛位置并保證車輛與外部網(wǎng)絡(luò)注冊信息之間的通信冗余。該協(xié)議由2部分組成：（1）利用車輛的移動性數(shù)據(jù)估計車輛在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施單元內(nèi)的剩余時間；（2）按照知識網(wǎng)絡(luò)注冊和更新條款的信息更新位置管理方案，同時通過周圍網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的數(shù)據(jù)和車輛機(jī)動性能的變化預(yù)先調(diào)整車輛會話時間，以減少通信數(shù)據(jù)量并消除位置更新時對當(dāng)前接入點(diǎn)的信息冗余。此外，還評估了城市交通環(huán)境中的幾個時間序列預(yù)測器，使用預(yù)測器來導(dǎo)出鏈路估計時間，并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。最后，對所提出的協(xié)議在多個網(wǎng)絡(luò)和準(zhǔn)確性指標(biāo)下進(jìn)行模擬和評估。

2.1 鏈路估計時間

假設(shè)車輛在預(yù)定的道路環(huán)境中行駛，接入點(diǎn)部署在使路線圖覆蓋范圍最大化的點(diǎn)上。本論述中將車輛停留在接入路由器（AP）通信范圍內(nèi)的持續(xù)時間稱為鏈路估計時間（LET）［7-8］。為了推導(dǎo)出車輛與接入點(diǎn)或路由器之間的鏈路估計時間，首先預(yù)定義一組假設(shè)，將車輛運(yùn)動預(yù)測的特征描述為時間序列預(yù)測方法的數(shù)據(jù)輸入。

此鏈路估計時間受以下因素的影響：車輛速度、接入路由器的距離、信號質(zhì)量等。假設(shè)車輛運(yùn)動投影的示例如圖1 所示，假設(shè)每輛車都配備了車載GPS 定位系統(tǒng)并能夠?qū)崟r獲取車輛當(dāng)前位置坐標(biāo)A點(diǎn)(xi,yi)，路旁單元（RSU）或接入路由器（AP）具有標(biāo)準(zhǔn)通信范圍R。如果只考慮車輛和接入路由器之間的距離，得出的LET 是圖中所示陰影區(qū)域，這并不能正確反映車輛在接入路由器通信范圍內(nèi)的真實(shí)剩余時間。故需要根據(jù)圖1中信息，以車輛的兩個連續(xù)位置定期計算車輛運(yùn)動軌跡，從而得出車輛最小鏈路估計時間的推導(dǎo)公式。

圖1 鏈路估計時間LET

在車輛視線范圍內(nèi)，車輛與在其通信范圍內(nèi)的接入點(diǎn)路由器進(jìn)行通信。接入路由器的位置O 點(diǎn)和標(biāo)準(zhǔn)通信范圍R 可以描述為式（1）圓的方程：

將車輛沿直線從點(diǎn)A(xi-1,yi-1) 移動到點(diǎn)B(xi,yi)的多點(diǎn)線運(yùn)動路徑（即連續(xù)的位置系列）計算如式（2）：

推導(dǎo)二次方程式（3）：

其中將式（4）代入式（3），

后使用替代的二次公式求解T得式（5）：

此外，通過考慮數(shù)據(jù)包交付時間和到往返時間等的延遲，調(diào)整LET，扣除往返包時間得式（7）：

2.2 車輛運(yùn)動預(yù)測

為提供更加準(zhǔn)確的運(yùn)動預(yù)測，捕獲更長時間、更復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)以及將其應(yīng)用于高度智能化的應(yīng)用程序。目前主流的開發(fā)技術(shù)是：機(jī)器學(xué)習(xí)如模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和狀態(tài)空間模型如卡爾曼濾波器等。機(jī)器學(xué)習(xí)中尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用技術(shù)，是要求從基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)模型到數(shù)據(jù)驅(qū)動，都能夠捕獲更長和更大數(shù)量的時間序列數(shù)據(jù)集，而大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要大型數(shù)據(jù)集才能有效執(zhí)行。

本論述在不考慮車輛即將發(fā)生的軌跡變化的情況下，僅使用車輛運(yùn)動的當(dāng)前測量值。上述車輛的LET還與當(dāng)前接入路由器的會話時間有關(guān)，故需在當(dāng)前接入的路由器內(nèi)估計LET，可得到更精確的預(yù)測車輛軌跡（即位置、速度、方向）。

假設(shè)一個表示車輛在當(dāng)前接入路由器內(nèi)的運(yùn)動測量數(shù)據(jù)（位置、方向和速度）的時間向量序列，其中t 是采樣率，t 因每個序列的大小而異，該向量序列表示車輛在當(dāng)前接入路由器內(nèi)的運(yùn)動測量數(shù)據(jù)（位置、方向和速度）。為了準(zhǔn)確定位車輛，進(jìn)行追蹤的時間設(shè)置間隔都很短，通常規(guī)定一個采樣時間間隔在1～5 s內(nèi)。通過如圖2所示的協(xié)議，使用嵌入在車輛中的隊列來記錄持續(xù)了k 觀察時間的運(yùn)動數(shù)據(jù)，以此來收集車輛在每個觀察時間間隔內(nèi)的向量序列。

圖2 接入路由器內(nèi)的運(yùn)動測量

2.3 ADIVE-LOC：以車輛為中心的適應(yīng)性位置管理方案

基于前面導(dǎo)出的測量值，以下研究車輛在所接入路由器的范圍內(nèi)，優(yōu)化移動通信開銷，保持高傳輸率和低丟包率的移動性位置管理方案。該移動性管理過程可以分為兩個主要階段：發(fā)現(xiàn)和注冊階段、位置和會話更新階段。

在移動IP 中，首先賦予車輛一個初始代理網(wǎng)絡(luò)的永久地址，當(dāng)車輛通過不同網(wǎng)絡(luò)時，注冊一個新的訪問點(diǎn)以連接該通信。此時，需要一個新的轉(zhuǎn)交地址CoA來注冊新接入的路由器并通知初始代理通過無線網(wǎng)絡(luò)將正在進(jìn)行的通信傳輸?shù)叫陆尤氲穆酚善?。?dāng)車輛在兩個路由器的通道之間切換時，還需要一個切換機(jī)制來注冊一個新的CoA 并從舊接入的路由器連接到新接入的路由器。

這種切換機(jī)制規(guī)定如下：車輛通過訪問路由器廣告消息和訪問請求這兩種主要方式發(fā)現(xiàn)并注冊新的訪問權(quán)限，當(dāng)發(fā)現(xiàn)車輛位置變化時，使用相鄰接入路由器的緩存或通過請求一個廣播消息來建立新的連接。后通過比較待接入路由器的距離和接收信號的強(qiáng)度，選擇最合適的接入路由器并發(fā)送一個注冊請求，使得車輛CoA 配置和分配資源。接入的路由器將回復(fù)注冊回復(fù)包并啟動綁定部分的更新。此時，車輛通過其初始代理從接入路由器的相應(yīng)服務(wù)器上接收實(shí)時數(shù)據(jù)。綜上所述，發(fā)現(xiàn)和注冊過程如圖3所示。

圖3 車輛位置適應(yīng)性管理方案

3 績效評估

使用由網(wǎng)絡(luò)模擬器生成的由從高德地圖提取的車輛在蘭州城市道路場景中的移動軌跡［9］。車輛從連接到初始地址開始，接收相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)流。為確保網(wǎng)絡(luò)覆蓋所有的道路，設(shè)置由35個分布在沿網(wǎng)絡(luò)路段的接入路由器組成該網(wǎng)絡(luò)。由于車輛加速度的穩(wěn)定增加，速度是受所選間隙大?。磿r間步長值）影響的最低測量值，因此車輛速度無法在5 s內(nèi)從0 增加到30 m/s。這表明就車輛的位置而言，小于5 s 時不會有太大區(qū)別，故選擇速度范圍為0～30 m s。車輛數(shù)量設(shè)置為100～700 輛，數(shù)據(jù)包頻率為250 pkt s，數(shù)據(jù)包尺寸為160 byte packet。物理協(xié)議設(shè)置為IEEE 802.11P，接入路由器的傳輸范圍250 m。

采用的是多特征輸入和多特征輸出的一般回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN），將其作為評估該車輛位置的預(yù)測模型。為評估軌跡預(yù)測模型的精確度，使用均方根誤差（RMSE）作式（8）為計算其準(zhǔn)確度的一種手段。

使用的數(shù)據(jù)集從以上移動性環(huán)境中生成，使用Python軟件的Keras模型和neupy算法對預(yù)測器進(jìn)行精度評估。生成的數(shù)據(jù)集包含以下信息：時間集、車輛ID、位置(x,y)、速度和當(dāng)前注冊的接入路由器。生成數(shù)據(jù)的誤差結(jié)果如圖4 所示。選擇采樣時間間隔為1 s，有一個特征輸入，多個特征輸出時，GRNN 模型的預(yù)測模型得到的平均誤差為最小，顯示出最低的錯誤率。

圖4 GRNN預(yù)測模型的誤差率

4 結(jié)論

無線網(wǎng)絡(luò)連接在自動駕駛汽車的導(dǎo)航服務(wù)和娛樂化應(yīng)用中提供了快速、高效的聯(lián)網(wǎng)通信服務(wù)，也為各種基于自動駕駛技術(shù)應(yīng)用的無線接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供了可靠的、精確的通信解決方案。然而，車輛數(shù)量的無限增加以及車輛在不同接入路由器之間的快速移動會影響此類無線網(wǎng)絡(luò)的性能?；诖耍菊撌鎏岢隽艘环N面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車的高效自適應(yīng)車輛位置管理協(xié)議。應(yīng)用此管理協(xié)議，預(yù)測車輛模型在調(diào)整車輛網(wǎng)絡(luò)注冊和位置生命周期更新時的鏈路持續(xù)時間，通過評估在不同間隙和窗口大小下的時間序列預(yù)測器和估計的鏈接持續(xù)時間，后采用多特征輸入和多特征輸出的一般回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN），將其作為評估該車輛位置的預(yù)測模型。結(jié)果表明，提出的自適應(yīng)位置管理方案能夠降低通信開銷，即冗余數(shù)據(jù)在源數(shù)據(jù)中占有的比例，同時保持了低的端到端延遲率以及高的數(shù)據(jù)包傳輸率。

通過在預(yù)測模型中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，隨著車輛數(shù)量的增加以及車輛在不同接入路由器之間的快速移動，基于5G/6G 網(wǎng)絡(luò)的無線技術(shù)的接入為自動駕駛的智能化應(yīng)用提供一種可行的通信解決方案。通過一種適用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的高效自適應(yīng)位置管理協(xié)議，調(diào)整車輛網(wǎng)絡(luò)注冊和位置生命周期更新時的鏈路持續(xù)時間。結(jié)果表明，這種自適應(yīng)位置管理方案在保證車輛位置及時更新的同時，剔除了冗余的位置尋呼信號，極大地降低了通信開銷，即冗余數(shù)據(jù)在源數(shù)據(jù)中占有的比例，同時保持了低的端到端延遲以及高的數(shù)據(jù)包傳輸率，是一種更高效的移動管理解決方案。