基于自适应竞争窗口的车联网视频传输
胡为民 王军 陈亮
摘 要： 针对车联网IEEE 802.11p协议的视频传输展开研究工作。首先分析无线802.11p传输机制，说明吞吐量很大程度上受节点MAC层竞争窗口值影响；其次提出针对视频节点的竞争窗口自适应算法；最后通过NS仿真实验对比，结果表明CWSA算法在画面质量与传输延迟上优于IEEE 802.11p默认竞争窗口算法。
关键词： 车联网； IEEE 802.11p； 竞争窗口； 视频传输
中图分类号： TN711?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）16?0120?03
Abstract： The video transmission based on IEEE 802.11p protocol in Internet of Vehicle （IOV） is studied. The wireless 802.11p transmission mechanism is analyzed to illustrate that the throughput is affected by the contention window value in node MAC layer to a great extent. The contention window self adaptation （CWSA） algorithm for video node is proposed. The CWSA algorithm is compared with CW algorithm by means of NS simulation experiment. The results show that the image quality and transmission delay of the CWSA algorithm are better than those of IEEE 802.11p competition default window algorithm.
Keywords： Internet of Vehicle； IEEE 802.11p； contention window； video transmission
0 引 言
隨着社会的发展，车辆之间联网共享消息与资源的需要日益增长，作为物联网分支的车联网（Internet of Vehicle，IOV）得到广泛的重视[1]。车联网中的车辆运行速度快，通信环境也复杂多变，但依然对节点之间通信的实时性和可靠性有着较高要求。为此，研究人员提出了适用于车联网的IEEE 802.11p协议。
车辆在行驶过程中，车辆自身及道路行驶信息的可靠传输是安全驾驶的技术保证。由于网络带宽和多媒体需求的增长，视频应用在车联网中获得广泛应用。当发生交通事故时，现场的车辆拍摄的事故视频可帮助交管部门判断并处理各种复杂情况，因此视频传输的质量对车联网用户十分重要。
与CBR流以恒定速率发送不同，视频流是以非均匀的形式发送。视频应用一旦开始传输，网络应尽量在较短的时间内将其传输完毕，否则由于车辆节点远离基站或进入基站盲区，会给包括画面质量和延迟在内的传输质量带来很大影响。由于视频应用以上特点，IEEE 802.11p协议MAC层数据帧发送机制可能不适用于车联网的交通视频传输。
本文的研究工作如下：分析无线IEEE 802.11p帧传输机制，分析表明吞吐量很大程度上受视频节点MAC层竞争窗口值影响；基于初始竞争窗口值CW动态调整，提出了针对车联网视频节点的竞争窗口自适应CWSA（Contention Window Self Adaptation）算法；利用NS仿真，对比CWSA与IEEE 802.11p竞争窗口默认CW算法性能。
1 竞争窗口自适应算法
1.1 竞争窗口原理与吞吐量
IEEE 802.11协议中，媒介访问控制（MAC）使用分布式协调功能（Distributed Coordination Function， DCF）。DCF以CSMA/CA为主，以RTS/CTS（Request To Send/Clear To Send）消息交换机制为辅[2]。CSMA/CA是一种两步握手的传送机制，发送方利用载波监测信号确定信道的忙闲[3]。
为了实现冲突避免，DCF设计了退避机制解决可能产生的冲突[4]。具体机制为：当发送方侦听到信道处于非空闲状态，则等待DIFS（Inter Frame Space）时间后进入退避（BackOff）状态。在零到竞争窗口CW值之间的区间内随机取一个正整数n，以n个空闲时隙（slot）作为BackOff（BO）时间。在等待slot*n时间后，发送方尝试发送DATA数据帧。接收方正确接收分组后，会在延时SIFS时间后向发送方返回一个ACK帧进行指示。通过以上二帧交换，完成了一次MAC层数据传输[5]。CSMA/CA传输机制如图1所示。
可见，在DIFS与SIFS传输帧间隔、数据DATA及ACK确认帧长度不变的情况下，发送的效率主要受BO阶段时间的影响，而竞争窗口CW值决定了每个发送节点尝试发送数据帧之前的BO时间，对吞吐量有着较大的影响。由于正整数n为（0，CW）内的随机值，平均BackOff所耗费时间TBO=slot*[CW2。]
可以发现，最大可达吞吐量受BackOff耗费时间TBO，UDP分组长度LUDP、传送DATA分组的数据传送速率RDATA Mb/s、传送ACK等控制分组的基本速率Rcontrol Mb/s等因素的影响。当其他条件不变时，竞争窗口CW值的调整，成为控制车辆节点吞吐量进而提高传输效率的重要因素。
1.2 自适应竞争窗口算法设计
当发生交通事故，车辆拍摄视频后，视频上传给基站AP，此时上传视频流量需要更高的传输优先级，以保证视频的画面质量和尽可能小的传输延迟。这就要求当某车辆有视频传输时，需要提高其竞争信道的能力，即减小其MAC竞争窗口值CW，以便在AP覆盖范围内的其他车辆发送消息时，拍摄车辆可以优先竞争获得无线信道，从而优先发送视频业务。另外一旦车辆进入AP覆盖的盲区，视频传输将会中断[6]，即使车辆进入下一个基站覆盖区域可以续传视频，也会给视频应用带来较大的延迟。因此有必要在AP覆盖范围内尽快把视频业务传输完毕。
定义V为车辆时速（单位：m/s），L为常数。根据竞争窗口退避算法特性及传输优先级需求，当节点有交通视频上传时，t时刻的竞争窗口值CW按如下规律变化：
当一系列节点通过基站时，考虑视频节点的运动可能远离基站AP，而其他节点却可能在接近基站，此时仅仅依靠减小视频节点的竞争窗口值仍不能保证视频传输质量，因此，算法可适当增大其他非视频节点的竞争窗口。非视频节点的竞争窗口按如下规律变化：
If （video Vehicle far && non?video Vehicle near ）
non?video Vehicle [CW=（VL）?CWmin]
以上车辆节点间的管理信息（如发送视频通告帧、车距确认帧等）通过车辆广播消息完成。
2 仿 真
网络拓扑如图2所示。拓扑参数为：车辆节点n0，n1及n4为CBR源节点；节点n3为视频源节点；AP节点为所有源节点的目的节点。节点坐标分别为n0（0，10），n1（80，10），AP（160，10），n3（240，0）及n4（320，0）。n0～n4节点数据速率均为6 Mb/s。CBR应用分组长度均为1 000 B。视频分组切割长度设置为1 024 B。本文仿真IEEE 802.11p相关参数设置见表1。利用NS2仿真，分别对CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法进行实验，车辆间广播消息使用NS提供的Agent/PBC（Periodic Broadcast） 应用，观察两者的吞吐量性能与视频传输质量。
IEEE 802.11p协议参数见表1所示。
另外，为了定量比较视频传输质量，本文使用峰值信噪比（PSNR）作为视频质量评价指标，PSNR越大，代表画质越好。
2.1 正向运动仿真
所有车辆节点如图2所示向西运动时，时速V分别取10 m/s和20 m/s，L=5，CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法性能对比如表2所示。
分析表2，首先，在视频画面质量与延迟时间上，CWSA算法均优于默认CW算法。其次，相较于低速运动，高速运动确实会给视频传输质量带来影响，两种算法都出现高速与低速状态下画质指标接近，但高速状态延迟较大、低速状态延迟较小的情况，这说明速度因素更容易体现在延迟指标。最后，由于车辆向西运动过程中，n3在接近基站AP，而竞争节点n1在远离AP，竞争节点n4又在n3东侧80 m处，因为CWSA算法只能保证视频节点优先争用信道，却无法避免数据帧丢失，所以两种算法在画面的质量指标上差距并不很大，但从延迟指标来看，CWSA算法好于默认CW算法，该指标也会给浏览者更好的视觉流畅性。
2.2 反向运动仿真
所有车辆节点如图2所示向东运动，时速V分别取10 m/s和20 m/s，L=5，CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法性能对比如表3所示。
分析表3，首先，在视频画面质量与延迟时间上，CWSA算法仍优于默认CW算法。其次，视频车辆远离AP时，相较视频车辆靠近AP的实验，无论何种算法，其视频传输质量都出现不同程度的下降。最后，由于车辆向东运动过程中，n3在远离基站AP，而竞争节点n1在接近AP，所以，两种算法在画面的质量指标上差距拉大，从延迟指标来看，CWSA算法依然好于默认CW算法，说明CWSA算法在视频节点通行环境恶劣时，能更好地维持视频传输质量。
3 结 语
本文针对车联网IEEE 802.11p协议的视频传输问题展开了研究工作。基于初始竞争窗口值动态调整，提出了针对视频节点的竞争窗口自适应CWSA算法。最后通过NS仿真实验证明，在传输画质及延迟方面， CWSA算法优于IEEE 802.11p竞争窗口默认CW算法，验证了CWSA算法的有效性。
参考文献
[1] 鲁忠辉.面向车联网应用的信息传输技术研究[D].广州：华南理工大学，2015.
[2] 蒋道霞.移动Ad Hoc网络拥塞控制关键技术研究[D].南京：南京理工大学，2010.
[3] 袁涛.基于IEEE 802.11p的車载网MAC层关键技术研究[D].南京：南京邮电大学，2013.
[4] 唐迪.车联网MAC层关键技术研究[D].北京：北京理工大学，2016.
[5] 张棋飞，刘威，孙宝林，等.基于冲突分类模型的冲突解析算法[J].软件学报，2010，21（3）：548?563.
[6] 刘业，刘林峰，郑隆，等.车联网RSU单元下行流量的性能研究[J].软件学报，2015，26（7）：1700?1710.
摘 要： 针对车联网IEEE 802.11p协议的视频传输展开研究工作。首先分析无线802.11p传输机制，说明吞吐量很大程度上受节点MAC层竞争窗口值影响；其次提出针对视频节点的竞争窗口自适应算法；最后通过NS仿真实验对比，结果表明CWSA算法在画面质量与传输延迟上优于IEEE 802.11p默认竞争窗口算法。
关键词： 车联网； IEEE 802.11p； 竞争窗口； 视频传输
中图分类号： TN711?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）16?0120?03
Abstract： The video transmission based on IEEE 802.11p protocol in Internet of Vehicle （IOV） is studied. The wireless 802.11p transmission mechanism is analyzed to illustrate that the throughput is affected by the contention window value in node MAC layer to a great extent. The contention window self adaptation （CWSA） algorithm for video node is proposed. The CWSA algorithm is compared with CW algorithm by means of NS simulation experiment. The results show that the image quality and transmission delay of the CWSA algorithm are better than those of IEEE 802.11p competition default window algorithm.
Keywords： Internet of Vehicle； IEEE 802.11p； contention window； video transmission
0 引 言
隨着社会的发展，车辆之间联网共享消息与资源的需要日益增长，作为物联网分支的车联网（Internet of Vehicle，IOV）得到广泛的重视[1]。车联网中的车辆运行速度快，通信环境也复杂多变，但依然对节点之间通信的实时性和可靠性有着较高要求。为此，研究人员提出了适用于车联网的IEEE 802.11p协议。
车辆在行驶过程中，车辆自身及道路行驶信息的可靠传输是安全驾驶的技术保证。由于网络带宽和多媒体需求的增长，视频应用在车联网中获得广泛应用。当发生交通事故时，现场的车辆拍摄的事故视频可帮助交管部门判断并处理各种复杂情况，因此视频传输的质量对车联网用户十分重要。
与CBR流以恒定速率发送不同，视频流是以非均匀的形式发送。视频应用一旦开始传输，网络应尽量在较短的时间内将其传输完毕，否则由于车辆节点远离基站或进入基站盲区，会给包括画面质量和延迟在内的传输质量带来很大影响。由于视频应用以上特点，IEEE 802.11p协议MAC层数据帧发送机制可能不适用于车联网的交通视频传输。
本文的研究工作如下：分析无线IEEE 802.11p帧传输机制，分析表明吞吐量很大程度上受视频节点MAC层竞争窗口值影响；基于初始竞争窗口值CW动态调整，提出了针对车联网视频节点的竞争窗口自适应CWSA（Contention Window Self Adaptation）算法；利用NS仿真，对比CWSA与IEEE 802.11p竞争窗口默认CW算法性能。
1 竞争窗口自适应算法
1.1 竞争窗口原理与吞吐量
IEEE 802.11协议中，媒介访问控制（MAC）使用分布式协调功能（Distributed Coordination Function， DCF）。DCF以CSMA/CA为主，以RTS/CTS（Request To Send/Clear To Send）消息交换机制为辅[2]。CSMA/CA是一种两步握手的传送机制，发送方利用载波监测信号确定信道的忙闲[3]。
为了实现冲突避免，DCF设计了退避机制解决可能产生的冲突[4]。具体机制为：当发送方侦听到信道处于非空闲状态，则等待DIFS（Inter Frame Space）时间后进入退避（BackOff）状态。在零到竞争窗口CW值之间的区间内随机取一个正整数n，以n个空闲时隙（slot）作为BackOff（BO）时间。在等待slot*n时间后，发送方尝试发送DATA数据帧。接收方正确接收分组后，会在延时SIFS时间后向发送方返回一个ACK帧进行指示。通过以上二帧交换，完成了一次MAC层数据传输[5]。CSMA/CA传输机制如图1所示。
可见，在DIFS与SIFS传输帧间隔、数据DATA及ACK确认帧长度不变的情况下，发送的效率主要受BO阶段时间的影响，而竞争窗口CW值决定了每个发送节点尝试发送数据帧之前的BO时间，对吞吐量有着较大的影响。由于正整数n为（0，CW）内的随机值，平均BackOff所耗费时间TBO=slot*[CW2。]
可以发现，最大可达吞吐量受BackOff耗费时间TBO，UDP分组长度LUDP、传送DATA分组的数据传送速率RDATA Mb/s、传送ACK等控制分组的基本速率Rcontrol Mb/s等因素的影响。当其他条件不变时，竞争窗口CW值的调整，成为控制车辆节点吞吐量进而提高传输效率的重要因素。
1.2 自适应竞争窗口算法设计
当发生交通事故，车辆拍摄视频后，视频上传给基站AP，此时上传视频流量需要更高的传输优先级，以保证视频的画面质量和尽可能小的传输延迟。这就要求当某车辆有视频传输时，需要提高其竞争信道的能力，即减小其MAC竞争窗口值CW，以便在AP覆盖范围内的其他车辆发送消息时，拍摄车辆可以优先竞争获得无线信道，从而优先发送视频业务。另外一旦车辆进入AP覆盖的盲区，视频传输将会中断[6]，即使车辆进入下一个基站覆盖区域可以续传视频，也会给视频应用带来较大的延迟。因此有必要在AP覆盖范围内尽快把视频业务传输完毕。
定义V为车辆时速（单位：m/s），L为常数。根据竞争窗口退避算法特性及传输优先级需求，当节点有交通视频上传时，t时刻的竞争窗口值CW按如下规律变化：
当一系列节点通过基站时，考虑视频节点的运动可能远离基站AP，而其他节点却可能在接近基站，此时仅仅依靠减小视频节点的竞争窗口值仍不能保证视频传输质量，因此，算法可适当增大其他非视频节点的竞争窗口。非视频节点的竞争窗口按如下规律变化：
If （video Vehicle far && non?video Vehicle near ）
non?video Vehicle [CW=（VL）?CWmin]
以上车辆节点间的管理信息（如发送视频通告帧、车距确认帧等）通过车辆广播消息完成。
2 仿 真
网络拓扑如图2所示。拓扑参数为：车辆节点n0，n1及n4为CBR源节点；节点n3为视频源节点；AP节点为所有源节点的目的节点。节点坐标分别为n0（0，10），n1（80，10），AP（160，10），n3（240，0）及n4（320，0）。n0～n4节点数据速率均为6 Mb/s。CBR应用分组长度均为1 000 B。视频分组切割长度设置为1 024 B。本文仿真IEEE 802.11p相关参数设置见表1。利用NS2仿真，分别对CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法进行实验，车辆间广播消息使用NS提供的Agent/PBC（Periodic Broadcast） 应用，观察两者的吞吐量性能与视频传输质量。
IEEE 802.11p协议参数见表1所示。
另外，为了定量比较视频传输质量，本文使用峰值信噪比（PSNR）作为视频质量评价指标，PSNR越大，代表画质越好。
2.1 正向运动仿真
所有车辆节点如图2所示向西运动时，时速V分别取10 m/s和20 m/s，L=5，CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法性能对比如表2所示。
分析表2，首先，在视频画面质量与延迟时间上，CWSA算法均优于默认CW算法。其次，相较于低速运动，高速运动确实会给视频传输质量带来影响，两种算法都出现高速与低速状态下画质指标接近，但高速状态延迟较大、低速状态延迟较小的情况，这说明速度因素更容易体现在延迟指标。最后，由于车辆向西运动过程中，n3在接近基站AP，而竞争节点n1在远离AP，竞争节点n4又在n3东侧80 m处，因为CWSA算法只能保证视频节点优先争用信道，却无法避免数据帧丢失，所以两种算法在画面的质量指标上差距并不很大，但从延迟指标来看，CWSA算法好于默认CW算法，该指标也会给浏览者更好的视觉流畅性。
2.2 反向运动仿真
所有车辆节点如图2所示向东运动，时速V分别取10 m/s和20 m/s，L=5，CWSA算法与IEEE 802.11p默认CW算法性能对比如表3所示。
分析表3，首先，在视频画面质量与延迟时间上，CWSA算法仍优于默认CW算法。其次，视频车辆远离AP时，相较视频车辆靠近AP的实验，无论何种算法，其视频传输质量都出现不同程度的下降。最后，由于车辆向东运动过程中，n3在远离基站AP，而竞争节点n1在接近AP，所以，两种算法在画面的质量指标上差距拉大，从延迟指标来看，CWSA算法依然好于默认CW算法，说明CWSA算法在视频节点通行环境恶劣时，能更好地维持视频传输质量。
3 结 语
本文针对车联网IEEE 802.11p协议的视频传输问题展开了研究工作。基于初始竞争窗口值动态调整，提出了针对视频节点的竞争窗口自适应CWSA算法。最后通过NS仿真实验证明，在传输画质及延迟方面， CWSA算法优于IEEE 802.11p竞争窗口默认CW算法，验证了CWSA算法的有效性。
参考文献
[1] 鲁忠辉.面向车联网应用的信息传输技术研究[D].广州：华南理工大学，2015.
[2] 蒋道霞.移动Ad Hoc网络拥塞控制关键技术研究[D].南京：南京理工大学，2010.
[3] 袁涛.基于IEEE 802.11p的車载网MAC层关键技术研究[D].南京：南京邮电大学，2013.
[4] 唐迪.车联网MAC层关键技术研究[D].北京：北京理工大学，2016.
[5] 张棋飞，刘威，孙宝林，等.基于冲突分类模型的冲突解析算法[J].软件学报，2010，21（3）：548?563.
[6] 刘业，刘林峰，郑隆，等.车联网RSU单元下行流量的性能研究[J].软件学报，2015，26（7）：1700?1710.
