一种LTE-IEEE802.11p混合网络协议切换方法与流程

本发明涉及通信技术领域，具体而言，尤其涉及一种lte-ieee802.11p混合网络协议切换方法。

背景技术：

近年来5g网络在全球范围内兴起，为我们提供了更加便捷、安全的生活方式，尤其是构建了时间敏感型服务所需要的超低延迟通信环境。

智能交通系统(its)是5g技术的一个重要应用领域，它有助于改善驾驶体验(例如车载多媒体服务)和提高驾驶安全性(例如避免碰撞)。its研发关键是如何实现车辆与车辆(v2v)或车辆与基础设施(v2i)之间的高质通信，保证安全相关信息的有效传输，例如用于车道变换、制动、拥堵控制和碰撞避免的网络消息。相比之下，v2v能够及时地实现车辆交换状态相关的本地信息，而v2i则受限于供应商、制造商的支持，由此存在巨大的利润空间。v2i采用集中式的控制方式，可用于收集和分析城市交通信息，辅助交通系统的全局设计和控制。

在过去十多年中，业界众多研究人员努力寻求合适的v2i通信框架。目前主流的v2i通信解决方案包括ieee802.11p和lte-v。前者是ieee提出的用于车辆通讯的协议，衍生自802.11系列，因此，它依然具有802.11系列协议所固有的缺点，例如，隐藏终端问题，低容错率(高车辆密度条件下的质量下降，例如每公里100辆车)。lte-v是由中国移动服务提供商和汽车制造商提出的，旨在采用已有的通信基础设施，尽可能少的修改现有的通信结构。相比802.11p网络，它具有更大的覆盖范围，丰富的应用程序和成熟的技术，以及可以同时支持更多的用户/车辆。然而，它在信道接入和通信期间由于频繁的握手协议而引起的相对长的通信延迟是lte网络不可忽视的缺点。

综合考虑802.11p和lte网络的优点，构建二者结合的混合网络不失为一个可行的解决方案。但对于混合网络而言，首要问题就是在特定的应用或环境条件下，车辆应该使用哪个网络以及如何在这两个网络之间实现无缝切换。一些研究者基于无线辐射的路径损耗模型开发了基于位置的切换算法，也有研究者利用发送功率或者信号强度等无线参数开发了切换算法。然而，对于v2i来说，通信时延是一个极其关键的因素，而这种功率导向的度量却不能准确的判断车辆通信中的qos性能。针对上述问题，需要一种更加直观的切换算法来达到最好的qos性能。

技术实现要素：

针对上述提到的现有通信协议切换方法不能平衡切换导向度量与车辆通信中qos性能的技术问题，本发明提出了一种基于5g通信框架且适用于let-ieee802.11p混合网络的通信协议切换方法，使系统达到最优qos性能。

本发明的技术方案如下：

一种lte-ieee802.11p混合网络协议切换方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤s100、提取车辆在当前行驶环境下的qos指标，并更新qos模型；

步骤s200、根据更新后的qos模型计算理论切换点；

步骤s300、根据车辆速度和gps定位精度计算围绕理论切换点的预警区间；

步骤s400、车辆进入理论切换点的预警区间，则开始协议切换。

进一步地，所述步骤s200中所述根据更新后的qos模型计算理论切换点包括：

步骤s210、分别建立lte和ieee802.11p协议下的qos模型；

步骤s220、根据lte协议下的qos模型和ieee802.11p协议下的qos模型计算理论切换点。

进一步地，所述步骤s220中所述根据lte协议下的qos模型和ieee802.11p协议下的qos模型计算理论切换点包括根据以下公式计算理论切换点：

(x^*,y^*)＝argmin|f(x,y)-g(x,y)|

其中(x^*,y^*)为理论计算的切换点，f(x,y)为lte协议下的qos模型，g(x,y)为ieee802.11p协议下的qos模型，x为由车辆密度和通信距离构成二维向量，y为车辆在当前行驶环境下的qos指标。

进一步地，所述步骤s300中根据车辆速度和gps定位精度计算围绕理论切换点的预警区间包括根据以下公式计算预警区间：

ralertzone＝v×talertzone

talertzone＝max(tswitch,tgps)

tgps＝s/v

其中ralertzone为预警区间的宽度，talertzone为切换延迟，v为车辆当前的平均速度，tgps为gps精度带来的切换延迟,tswitch为通信的物理硬件完成协议切换所带来的延迟，s为gps的定位精度。

进一步地，所述步骤s100中提取车辆在当前行驶环境下的qos指标，并更新qos模型包括：利用高斯过程回归算法通过对计算得到的离散qos指标进行拟合得到任意密度和通信距离下的qos模型。

进一步地，在所述步骤s100前，还包括：

步骤s000、收集当前行驶环境数据，包括收集车辆位置数据、当前道路车辆密度数据、车辆与基础设施的通信距离、以及gps定位精度。

本发明的有益效果在于：

本发明从lte和ieee802.11p协议的本身出发，深入研究其qos特点从而得到本方法，进而克服了单一协议与v2i通信要求不匹配的弊端，有效保证在qos导向系统中，最大满足v2i通信的需求。

基于上述理由本发明可在智能交通领域广泛推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

附图1为本发明切换方法流程图。

附图2为lte和ieee802.11p的qos性能概念图。

附图3为lte和ieee802.11p的qos性能的二维仿真俯视图及其理论切换点。

附图4为lte-ieee802.11p的混合网络切换协议的切换过程。

附图5为lte-ieee802.11p的5g切片sdn框架图。

附图6为lte-ieee802.11p的混合网络切换协议说明图。

附图7为仿真实验的场景。

附图8仿真实验中的具体参数设置表。

附图9为本混合网络切换协议同传统的基于rss值的切换算法的对比图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

lte网络通常用来提供大容量和高可靠性的移动服务，因此它具有更大的覆盖区域并且能够支持更多的车辆数量，因此，在高车辆密度的情况下lte优于ieee802.11p网络。然而，由于lte网络信道接入需要执行握手协议，因而在低车辆密度的情况下，lte网络的平均通信延迟大于802.11p网络(例如，高速公路场景)。802.11p网络的信道接入过程不采用握手协议，而是使用具有冲突避免的载波侦听多路访问(csma/ca)机制在发送数据包之前检测信道是否空闲。如果通道不可用，则车辆需要选择随机退避等待时间间隔以避免碰撞。正因于此，退避算法可能导致及其漫长的发送等待时间。如果退避次数不受限制，节点甚至有可能永远处于等待的状态。因此，与lte相比，802.11p网络中的车辆在稀疏条件下具有较小的延迟，但是在密集的车辆环境中具有较高的延迟。鉴于上述背景如图1所述，本发明公开了一种lte-ieee802.11p混合网络协议切换方法，包括以下步骤：

步骤s000、收集当前行驶环境数据，包括收集车辆位置数据、当前道路车辆密度数据、车辆与基础设施的通信距离、以及gps定位精度。包括利用高斯过程回归算法通过对计算得到的离散qos指标进行拟合得到任意密度和通信距离下的qos模型。

步骤s100、提取车辆在当前行驶环境下的qos指标，qos指标是指时延和丢包率，在车辆通信过程中可以直接采集，并更新qos模型。。

步骤s200、根据更新后的qos模型计算理论切换点。具体包括：

步骤s210、分别建立lte和ieee802.11p协议下的qos模型；

步骤s220、根据lte协议下的qos模型和ieee802.11p协议下的qos模型计算理论切换点。包括根据以下公式计算理论切换点：

(x^*,y^*)＝argmin|f(x,y)-g(x,y)|

其中(x^*,y^*)为理论计算的切换点，f(x,y)为lte协议下的qos模型，g(x,y)为ieee802.11p协议下的qos模型，x为由车辆密度和通信距离构成二维向量，y为车辆在当前行驶环境下的qos指标。

步骤s300、根据车辆速度和gps定位精度计算围绕理论切换点的预警区间。包括根据以下公式计算预警区间：

ralertzone＝v×talertzone

talertzone＝max(tswitch,tgps)

tgps＝s/v

其中ralertzone为预警区间的宽度，talertzone为切换延迟，v为车辆当前的平均速度，tgps为gps精度带来的切换延迟,tswitch为通信的物理硬件完成协议切换所带来的延迟，s为gps的定位精度。

步骤s400、车辆进入理论切换点的预警区间，则开始协议切换。

下面通过具体实施例，对本发明的技术方案做进一步说明：

lte与802.11p网络的qos性能随车辆密度或者距离基站的位置而变化的曲线会有一个交叉点，这一交叉点就是本协议中的理论协议切换点，如图2所示。ns3网络仿真实验(通信仿真领域内常见仿真实验)也验证了这一特点。为了实现协议的无缝切换，解决由于硬件切换和gps定位精度导致的无法准确在切换点完成切换，本发明考虑引入预警区间的概念，让车辆提前开始切换准备工作，理想情况下可以在理论切换点完成切换，如图3所示。

作为本发明一个较佳的实施方式，协议切换方法可视为包括模型更新部分和协议切换部分。

模型更新需要实际发送数据并计算实际的qos指标数据，有了新的qos指标数据后就可以通过高斯过程回归算法更新现有模型，随着实际计算的qos指标数据数量的增加，qos模型就会越来越准确，如图4示，具体步骤包括：

s1.收集必要的基础信息，包括车辆位置，当前道路的车辆密度，与基础设施的通信距离。

s2.根据现有lte，ieee802.11p的qos模型进行网络切换。

s3.车辆发送数据，同时采集在当前位置、车辆密度、通信距离下的qos指标数据。

s4.更新现有的qos模型。设车辆密度为d，通信距离为i，车辆密度和通信距离构成二维向量x，实际计算得到的qos指标为y。模型的更新需要用到高斯过程回归算法(gpr)，gpr算法如下所示：

k＝k(x，x)，k*＝k(x，x*)，k**＝k(x*，x*)

其中，y*是gpr算法预测出的任意车辆密度和通信距离下的qos指标估计值；n((),())为正态分布函数，函数m(x)为正态分布均值函数，通常为0，本专利选择m(x)＝0；k、k*和k**是核函数，本专利选择了matern核和白噪声核的组合。

s5.根据步骤s4可以得到lte和ieee802.11p在任意车辆密度和通信距离下的qos模型，以时延qos指标为例，设lte和ieee802.11p的时延qos模型为和理论切换点的计算如下所示：

其中(x^*，y^*)就是理论计算的切换点。

协议的切换步骤如下所示：

s6.收集必要的信息，包括车辆速度，车辆位置，通信距离，当前车道的车辆密度。

s7.根据车辆位置和车辆密度查询计算好的理论切换点，通过车辆速度和gps定位精度计算围绕理论切换点的预警区间。计算过程为：

ralertzone＝v×talertzone

talertzone＝max(tswitch，tgps)

tgps＝s/v

其中v是车辆当前的平均速度，s是gps的定位精度，tgps是gps精度带来的切换延迟,tswitch是通信的物理硬件完成协议切换所带来的延迟，ralertzone是预警区间的宽度。

s8.一旦计算得到车辆进入了理论切换点的预警区间，车辆就开始协议切换的过程。以802.11p协议切换到lte协议为例。车辆首先向基站sdn控制层发送切换请求，请求中包含目标协议即通知基站要从ieee802.11p协议切换到lte协议。基站sdn控制层发送请求确认信号，为所请求的lte协议网络准备网络资源，并在网络资源准备完成后向请求的lte协议网络基础设施和请求车辆发送资源分配完成信号。请求车辆接收到资源分配完成信号后lte网络基础设施发起通信建立连接请求，lte网络基础设施向请求车辆发送通信建立确认信号，同时向sdn控制层报告已经切换到目标协议。车辆断开同旧网络基础设施的连接，旧网络基础设施向sdn控制器报告连接断开。基础设施sdn控制器接收到ieee802.11p协议的连接断开后，回收之前分配给ieee802.11p网络的网络资源。如附图5-6所示。

为了进一步验证本发明技术方案的性能和效果，下面通过ns3仿真实验对本发明技术方案做进一步说明：

假设有一个1公里的直线高速公路环境，附图7示。

车辆沿道路均匀分布。在本实验中我们使用两种类型的车辆：一辆被统计车辆，不定数量的竞争信道车辆。装备lte基站设备和ieee802.11prsu设备的基础设施位于道路中间400米处的位置上，接收来自粉红色和绿色的数据包。注意，在统计分析中仅考虑从被统计车辆发送的数据(例如，通信延迟，分组丢失率等)我们统计了基站上成功接收的数据包的平均单跳延迟。来自竞争信道车辆的消息用于同被统计车辆竞争通信信道。我们将竞争信道车辆的数量从每公里25个逐渐增加150个，以便获得不同的车辆密度条件下的结果。

附图8示了ns-3(v3.28)中使用的仿真参数。每辆车都安装了数据发送应用程序，每个车辆发送频率为0.125hz的信标消息。而只有目标车辆安装了接收应用程序接收来自其他车辆的数据包。

对于802.11p模拟，我们使用ns-3中的yans-wifi-physical层模型。txpowerend和txpow-erstart设置为25dbm；能量检测阈值和cca模型阈值分别设置为-83dbm和-86dbm。频率设置为5.86ghz。我们使用了yans-wifi-channel和固定传播时延模型，并组合log距离损失模型和默认参数的nak-agami损失模型用于计算信道传播损耗。对于mac层，我们使用默认设置的ocbwifimac。每次模拟，网络中的车辆向目标车辆发送256字节的数据包。所有车辆在没有rsu帮助的情况下将其消息直接发送到目标车辆。

对于lte仿真，我们在ns-3中采用lena工程的lte模型。在本实验中，我们设置了一个enodeb，并给每个车辆都配备一个ue设备。lte协议采用fdd模式，下行链路和上行链路工作频率分别为2110mhz和1710mhz。在模拟中使用恒定的光谱传播损耗模型和默认参数的friis路径损耗模型。基站调度算法采用了proportionalfair(pf)调度算法。

仿真结果如附图9示，图中黑色点表示车辆通过选择lte协议传输数据，红色点表示选择ieee802.11p协议，可以观察到，所提出的切换协议有效的发挥了作用传输数据，车辆在切换点顺利的切换到了更优的qos网络。

此外，将提出的切换协议与传统的基于rss的切换协议进行比较，由仿真结果可以观察到，提出的切换协议由于基于rss的切换协议，具有更好的qos性能。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。