0 引言

    隨著自組織無線通信和車輛技術的快速發(fā)展，在不久的將來，交通信息方向將發(fā)生重大轉變。未來，將采用分布式的移動探測點(Probes)收集和分布實時的交通信息，不再引用嵌入基于基礎系統(tǒng)中的固定傳感節(jié)點。車輛的分布式網(wǎng)絡，即車聯(lián)網(wǎng)VANETs(Vehicular ad hoc networks)^[1-2]成為無基礎設施、自組織的交通信息系統(tǒng)。在VANET中，每個車輛就是一個移動傳感節(jié)點，承擔收集、分發(fā)交通信息的角色。

    分發(fā)交通信息是VANETs中最根本的問題。相比于Internet內的單播數(shù)據(jù)，交通信息通常具有定向廣播(Broadcast-oriented)特性。換而言之，交通信息是公共利益(Public interest)，受益的是一群車輛，而不是某個體車輛。因此，與單播協(xié)議相比，廣播方案更適合于VANETs。廣播方案的主要優(yōu)勢在于車輛不需要目的地址，而單播協(xié)議需要準確的目的地址，這就避免了路由發(fā)現(xiàn)、地址解析以及拓撲管理等復雜環(huán)節(jié)^[3-4]。 為此，本文著重分析VANETs的廣播方案。目前，研究人員已提出許多廣播方案，這些方案可分為單跳廣播和多跳廣播。

    在多路廣播方案中，通過網(wǎng)絡泛洪方式傳輸數(shù)據(jù)包。通常，當源車輛廣播了信息數(shù)據(jù)包后，位于源車輛鄰近區(qū)域的車輛就變成下一跳轉發(fā)車輛(節(jié)點)，并扮演著通過重播轉發(fā)數(shù)據(jù)包的任務。類似地，后續(xù)的車輛繼續(xù)轉發(fā)數(shù)據(jù)包。通過這種方式，能夠將源節(jié)點的數(shù)據(jù)包傳輸至遠距離的車輛。

    目前，研究人員已提出眾多的基于多跳的廣播協(xié)議，如圖1所示。本文針對這些多跳廣播協(xié)議進行分析，解析它們的特點。

1 多跳廣播協(xié)議

    多跳廣播協(xié)議是通過泛洪方式傳遞數(shù)據(jù)包。然而，在VANETs使用純(Pure)泛洪方案是不足夠的，原因有兩點：可擴展性和數(shù)據(jù)包碰撞。隨著網(wǎng)絡密度的增加，導致相同的數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡內反復重傳，這將引起信道帶寬的浪費，這就說明純泛洪方案不適應于密集網(wǎng)絡，不具有可擴展性。此外，在密集網(wǎng)絡，由于在同一個區(qū)域大量數(shù)據(jù)包同時廣播，不可避免會引起數(shù)據(jù)包碰撞，即廣播風暴問題^[5]。為此，一個優(yōu)質的多跳廣播協(xié)議必須要解決這兩個問題。

    目前，解決擴展性和碰撞兩個問題的常用方法就是降低冗余重傳數(shù)據(jù)包的數(shù)量。換而言之，只選擇部分車輛重傳數(shù)據(jù)包。依據(jù)現(xiàn)在多跳廣播協(xié)議特性，可分為基于時延、基于概率和基于網(wǎng)絡編碼的多跳廣播方案。

1.1 基于時延多跳廣播

    所謂基于時延多跳廣播就是每個接收了數(shù)據(jù)包的車輛在轉發(fā)數(shù)據(jù)包之前，設定不同的延時等待，只有延時完畢，再轉發(fā)數(shù)據(jù)包，具有最短延時等待的車輛具有重播數(shù)據(jù)包的最高優(yōu)先權，此外，為了避免冗余，一旦監(jiān)聽到其他車輛已重播了數(shù)據(jù)包，車輛放棄等待。通常，延時時間是關于車輛與傳輸數(shù)據(jù)包的源車輛間的距離函數(shù)，一般距離越遠，延時時間越短，成為下一跳重播節(jié)點的幾率越大。接下來，分析幾種典型的基于時延多跳廣播方案的特性。

1.1.1 城市多跳廣播UMB方案^[6]

    UMB(Urban Multi-Broadcast)方案目的在于解決廣播風暴、節(jié)點隱藏以及多跳廣播中的可靠性問題。UMB方案首先將源節(jié)點傳輸范圍內的道路劃分幾個區(qū)域(Segments)，位于最遠Segments內的車輛具有優(yōu)先轉發(fā)數(shù)據(jù)包的權力。此外，UMB方案引用定向-廣播(directional broadcast)和十字路口廣播(Intersection broadcast)兩種模式。

    在定向-廣播(directional broadcast)模式中，當車輛i需要發(fā)送數(shù)據(jù)包時，i首先傳輸請求廣播控制包RTB(Request -to-Broadcast)，其包含了自己的位置和數(shù)據(jù)包傳輸方向。位于車輛i傳輸范圍內的車輛一旦收到RTB，它們就開始傳輸被稱為Black-burst的干擾信號(Jamming Signal)。Black-burst的時長L是關于車輛i與接收RTB的車輛間的距離d的函數(shù)，如式(1)所示。

    其中R表示車輛的傳輸范圍、S表示時隙的時長。從式(1)可知 ，距離d越遠，時長L越長。

    車輛(假定車輛j)傳輸了Black-burst后，車輛j繼續(xù)監(jiān)聽信道。如果發(fā)現(xiàn)信道忙，則表明有其他車輛正在傳輸Black-burst。在這種情況下，車輛j將放棄轉發(fā)數(shù)據(jù)包的權力。轉發(fā)數(shù)據(jù)包的任務由其他車輛完成。反之，若信道是空閑的，車輛j向車輛i回復被稱為消除廣播的數(shù)據(jù)包CTB(Clear-to-Broadcast)。成功傳輸了CTB的車輛被選為轉發(fā)數(shù)據(jù)包的下一跳車輛。

    一旦車輛i接收到CTB，車輛i就開始傳輸DATA數(shù)據(jù)包。當車輛j收到DATA數(shù)據(jù)包后，車輛j向車輛i回復確認數(shù)據(jù)包ACK。如果在規(guī)定時間內，車輛i未能收到ACK控制包，那么整個過程重新開始。

    然而，UMB方案并非是免碰撞的協(xié)議。當一個segment內有多個車輛時，它們可能會同時傳輸CTB，這就會引用碰撞。

1.1.2 智能廣播SB^[7]

    由上述分析可知，UMB方案中下一跳的轉發(fā)車輛需要等待很長的時間才能轉發(fā)數(shù)據(jù)包。為此，文獻[18]提出智能廣播SB(Smart Broadcast)方案，通過為下一跳轉發(fā)車輛設定短的等待時間解決這個問題。

    SB方案的數(shù)據(jù)包轉發(fā)過程如下所示。當車輛(仍假定車輛i)需要發(fā)送數(shù)據(jù)包，首先車輛i傳輸RTB，其包含位置、傳輸方向和競爭窗口尺寸(Contention window size)等信息。位于車輛i傳輸范圍內的車輛將接收到RTB，它們從RTB提取車輛i的位置信息，并決定自己的“sector”。最后，它們再依據(jù)自己所屬的sector，選擇競爭時延。

    依據(jù)文獻[7]，UMB方案設定了N_S個sector。位于第r個sector內的車輛可從式(2)所示的時延集內隨機地選擇自己的競爭時延W_r：

其中r=1，2，…，N_S，并且r=1表示最遠的sector。c_ω是競爭時延的時長。如式(2)所示，位于最遠sector內的車輛(r=1)等待的時延最短。

    當?shù)却龝r延計時完畢，車輛(仍假定車輛j)就向車輛i傳輸CTB包。若成功接收了CTB包，車輛i就傳輸數(shù)據(jù)包DATA。

    文獻[7]對SB和UMB方案的性能進行了對比分析。結果表明SB方案在數(shù)據(jù)包傳輸率方面優(yōu)于UMB方案，主要原因在于：UMB方案的數(shù)據(jù)包碰撞率隨著車輛密度的增加而提升。而SB方案的數(shù)據(jù)包傳輸率趨于一常數(shù)，不隨車輛密度變化而波動。

1.1.3 有效定向廣播EDB^[8]

    文獻[8]提出了基于時延的多跳廣播協(xié)議，其工作流程與UMB和SB方案類似。然而，EDB(Efficient Directional Broadcast)方案未引用RTB和CTB控制數(shù)據(jù)包。此外，EDB方案引用了定向天線，每個車輛裝有兩個定向天線，波束寬度為30度。

    與UMB方案類似，EDM方案依據(jù)車輛所處的位置不同，定義兩類數(shù)據(jù)包：道路上數(shù)據(jù)包和十字路口數(shù)據(jù)包。位于道路上的車輛，若它(假定車輛i)需要傳輸數(shù)據(jù)包，車輛i直接傳輸數(shù)據(jù)包，其后面的車輛跟著轉發(fā)。為了減少冗余重傳數(shù)據(jù)包，車輛在轉發(fā)數(shù)據(jù)包之前設定不同的延時等待。延時的時長是關于離源車輛(車輛i)的距離函數(shù)，如式(3)所示。

其中R表示傳輸范圍、d表示車輛離源車輛i的距離。max_WT表示最長的等待時間。

    如式(3)可知，離源車輛i越遠的車輛具有越高的轉發(fā)權。一旦延時等待完畢，車輛就立即傳輸ACK確定包。其他車輛監(jiān)聽到ACK包，表明有車輛具有比自己更高的轉發(fā)權，自己就放棄這次競爭轉發(fā)權任務。當源車輛i收到ACK，車輛i就傳輸數(shù)據(jù)包DATA。此外，為了提高可靠性，如果在max_WT內沒有車輛轉發(fā)數(shù)據(jù)包，車輛將周期地廣播數(shù)據(jù)包。

1.1.4 Slotted 1-Persistence Broadcasting^[9]

    文獻[9]提出Slotted 1-Persistence廣播方案，其類似于其他的基于時延多跳廣播方案。離源車輛i越遠的車輛，具有越高的數(shù)據(jù)包轉發(fā)權。當接收到數(shù)據(jù)包，車輛就依據(jù)給定的時隙(Time slot)轉發(fā)數(shù)據(jù)包。時隙是關于車輛離源車輛的距離函數(shù)。假定車輛給定的時隙：

其中D_ij表示車輛j離源車輛i的距離、R為傳輸范圍、N_S表示預定的時隙數(shù)。

    與Slotted 1-Persistence廣播方案類似，文獻[13]提出基于車輛密度的緊急廣播VDEB(Vehicle-density-based Emergency Broadcasting)方案。VDEB方案也采用等待時隙，其是關于距離的函數(shù)。與Slotted 1-Persistence不同的是，VDEB方案考慮了車輛密度信息，并依據(jù)該信息決定合適的時隙數(shù)。

1.1.5 分發(fā)安全消息的可靠RMDSI方案

    文獻[10]針對網(wǎng)絡不連接問題，提出RMDSI(Reliable Method for Disseminating safety information)方案，從而提高通信的可靠性。RMDSI方案利用延時給每個車輛配置不同的轉發(fā)數(shù)據(jù)包的優(yōu)先權。與EDB類似，當接收到了數(shù)據(jù)包，車輛就依據(jù)式(3)計算等待時延，當時延計時完畢，就轉發(fā)數(shù)據(jù)包。在等待過程中，車輛一直監(jiān)聽信道，一旦發(fā)現(xiàn)其他車輛已轉發(fā)了數(shù)據(jù)包，就取消自己轉發(fā)數(shù)據(jù)包的任務。

    RMDSI方案的另一個特性就是引用了解決網(wǎng)絡斷裂的機制。每個轉發(fā)車輛都保存它已轉發(fā)數(shù)據(jù)包的副本，直到它監(jiān)聽到來自下一跳轉發(fā)節(jié)點發(fā)送的副本(Duplicate)或者數(shù)據(jù)包的有效期已過。如果沒有監(jiān)聽到來自下一跳轉發(fā)節(jié)點發(fā)送的副本，則表明網(wǎng)絡可能斷裂。在這種情況下，轉發(fā)車輛就繼續(xù)重播，直到它監(jiān)聽到來自下一跳轉發(fā)節(jié)點發(fā)送的副本。通過這種機制應對網(wǎng)絡斷裂，提高數(shù)據(jù)包傳輸成功率。

1.1.6 多跳車輛廣播MHVB

    文獻[11]提出多跳車輛廣播MHVB(Multi-Hop Vehicular Broadcast)方案。與其他基于時延廣播方案一樣，MHVB方案引用了轉發(fā)數(shù)據(jù)包進行時延等待機制，時延的時長是關于距離函數(shù)。然而，不足的是：文獻[11]中并沒有給出計算時延時長的具體函數(shù)。

    與其他基于時延廣播方案不同，MHVB方案采用了交通擁擠檢測機制。交通擁擠，意味著車輛密度高，在這種環(huán)境下，每個車輛廣播自己消息的間隔應增大。基于這個原理，MHVB方案利用鄰居數(shù)和行駛速度信息對交通擁擠進行檢測。當車輛發(fā)現(xiàn)自己的鄰居數(shù)大于門限值X，并且自己的行駛速度低于門限值V_max，表明交通擁擠，在這種情況下，車輛將增加廣播間隔。

1.1.7 RBLSM

    文獻[12]提出RBLSM(Reliable Broadcasting of life safety messages)方案。RBLSM方案也采用時延等待機制：車輛在轉發(fā)數(shù)據(jù)包之前，進行時延等待，直到時延計時完畢，才轉發(fā)數(shù)據(jù)包。與其他時延等待方案不同的在于：RBLSM方案不再將離源車輛遠的車輛給予最高的轉發(fā)數(shù)據(jù)包權，反而，就離源車輛最近的車輛，給予最高的轉發(fā)權。此外，RBLSM方案也采用了RTB、CTB控制包。

    與RBLSM方案類似，文獻[14]提出基于鏈路的分布式多跳廣播LDMB(Link-based Distributed Multi-hop Broadcast)方案。與RBLSM方案不同，LDMB方案中車輛在計算等待時延時，不僅考慮離源車輛的距離，還融入了交通密度、傳輸范圍以及數(shù)據(jù)包傳輸率。

1.2 基于概率的多跳廣播

    所謂基于概率的多跳廣播就是指每個車輛設定轉發(fā)數(shù)據(jù)包的概率，如文獻[15-17]。由于不是所有的車輛都能夠轉發(fā)數(shù)據(jù)包，冗余數(shù)據(jù)包的數(shù)量和數(shù)據(jù)包碰撞率得到有效的下降。基于概率的多跳廣播方案最關鍵的因素在于如何設置數(shù)據(jù)包轉發(fā)概率。接下來，分析一些典型的基于概率的多跳廣播方案。

1.2.1 Weighted p-Persistence

    文獻[9]采用Weighted p-Persistence策略計算數(shù)據(jù)包轉發(fā)概率。車輛在轉發(fā)數(shù)據(jù)包之前，先依據(jù)離源車輛的距離計算轉發(fā)概率：

其中D_ij表示車輛j離源車輛i的距離、R為傳輸范圍。依據(jù)式(6)可知，離源車輛越遠，具有轉發(fā)數(shù)據(jù)包優(yōu)先權的概率越大。然而，這個概率函數(shù)并沒有考慮車輛密度信息，因此，如果網(wǎng)絡密集，轉發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)量仍然很大。此外，文獻[32]提出與Weighted p-Persistence類似的方案，轉發(fā)概率正比于離源車輛的距離。

1.2.2 優(yōu)化的自適應概率廣播OAPB

    文獻[15]提出了優(yōu)化的自適應概率廣播OAPB(Optimized Adaptive Probabilistic Broadcast)方案。OAPB方案依據(jù)局部的車輛密度計算數(shù)據(jù)包轉發(fā)概率。每個車輛通過交互HELLO數(shù)據(jù)包，計算自己的局部車輛密度信息。假定車輛j收到數(shù)據(jù)包，其轉發(fā)數(shù)據(jù)包的概率φ_j：

其中，N₁、N₂和N₃分別表示車輛j的一跳鄰居數(shù)、二跳鄰居數(shù)和三跳鄰居數(shù)。

    此外，為了進一步減少被轉發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)量，具有相同轉發(fā)概率φ的車輛設定不同的時延：

    仿真結果表明OAPB方案在廣播開銷和數(shù)據(jù)包傳輸率方面優(yōu)于DB(Deterministic Broadcast)。原因在于OAPB能夠依據(jù)網(wǎng)絡特性自適應地調整轉發(fā)概率。

1.2.3 AutoCast

    文獻[16]采用了AutoCast廣播方案，依據(jù)車輛一跳鄰居數(shù)計算轉發(fā)概率p：

其中N_h表示一跳鄰居數(shù)。從式(9)可知，轉發(fā)概率隨著一跳鄰居數(shù)的增加而下降。然而，顯然，AutoCast廣播方案能夠正常工作是以N_h大于或等于5為前提的。但是，文獻[16]并沒有描述在N_h小于5時，AutoCast廣播如何計算轉發(fā)概率。

    此外，為了提高覆蓋率和可靠性，AutoCast廣播方案采用了周期性重播機制。重播間隔t：

    與MILE和按需MILE相比，AutoCast廣播方案的性能有顯著提高。MILE方案只是一個簡單的周期廣播協(xié)議，節(jié)點周期性轉發(fā)接收到的數(shù)據(jù)包。而按需MILE方案是基于MILE的優(yōu)化版，降低轉發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)量。仿真結果證實了AutoCast廣播方案在數(shù)據(jù)包傳輸率和傳輸速度方面均優(yōu)于MILE和按需MILE方案。原因在于AutoCast方案考慮了車輛密度信息計算轉發(fā)概率，這有助于降低數(shù)據(jù)包碰撞概率和增加數(shù)據(jù)包傳輸率。

1.2.4 不可靠轉發(fā)IF

    文獻[17]提出了不可靠轉發(fā)IF(Irresponsible Forwarding)方案。IF方案依據(jù)離源車輛距離和車輛密度信息計算轉發(fā)概率p，如式(11)所示。

其中ρ_s表示車輛密度、z表示傳輸范圍、d為車輛離源車輛的距離。c為形狀參數(shù)shaping parameter，且c≥1。注意到式(11)，其不同于傳統(tǒng)的轉發(fā)概率函數(shù)。傳統(tǒng)的轉發(fā)概率函數(shù)是關于距離的線性函數(shù)。從式(11)可知，轉發(fā)概率p隨著距離d的增加而提高，隨著網(wǎng)絡密度ρ_s的增加而下降。

    文獻[17]進一步分析證實：可通過形狀參數(shù)c控制轉發(fā)的數(shù)據(jù)包的數(shù)量。此外，IF方案維持轉發(fā)數(shù)據(jù)包的數(shù)量趨于常數(shù)，即使是在車輛密集區(qū)域，這點說明，IF方案具有可擴展性。

1.3 基于網(wǎng)絡編碼的多跳廣播

    網(wǎng)絡編碼是一種新穎消息分發(fā)方式，其能夠有效地提高網(wǎng)絡吞吐量^[18]。如圖2所示。考慮一個簡單的場景(如圖2(a))，節(jié)點C位于節(jié)點A、B之間，并且節(jié)點A、B不能直接相連接。假定A需要向節(jié)點B傳輸一個數(shù)據(jù)包，同樣，節(jié)點B也需要向節(jié)點A傳輸一個數(shù)據(jù)包。由于節(jié)點A、B不能直接相連接，它們只能借助于節(jié)點C轉發(fā)。具體而言，節(jié)點A先將數(shù)據(jù)包轉發(fā)給C，然后C再轉發(fā)給B。類似地，節(jié)點B將數(shù)據(jù)包轉發(fā)C，然后由C轉發(fā)給A。顯然，這種簡單的方式，發(fā)生四次數(shù)據(jù)包轉發(fā)。

    若采用網(wǎng)絡編碼，如圖2(b)所示，首先，節(jié)點A向C發(fā)送數(shù)據(jù)包，然后，節(jié)點B也向C發(fā)送數(shù)據(jù)包。接下來，節(jié)點C利用異或XOR操作，對接收到的兩個數(shù)據(jù)進行編碼，編碼后，再廣播。最后，節(jié)點A、B接收到編碼后的數(shù)據(jù)包，再進行XOR操作就能夠得到自己所需的數(shù)據(jù)包，這個過程只需要三次數(shù)據(jù)包轉發(fā)。

    上述分析可知，通過網(wǎng)絡編碼分發(fā)消息能夠有效地降低數(shù)據(jù)包轉發(fā)的次數(shù)，提高了寬帶利用率。接下來，分析典型的基于網(wǎng)絡編碼的廣播方案。

1.3.1 COPE

    文獻[19]采用了基于網(wǎng)絡編碼的協(xié)議COPE。在實施過程中，COPE主要分為三步：(1)機會監(jiān)聽(Opportunistic listening)；(2)機會編碼(Opportunistic listening)；(3)鄰居學習(Neighbor state learning)。機會監(jiān)聽充分利用無線廣播媒介探聽的優(yōu)勢，每個節(jié)點將自己監(jiān)聽到的數(shù)據(jù)包存于自己緩沖區(qū)，但僅存一段時間。當機會來臨時，將這些數(shù)據(jù)包進行編碼。機會編碼就是指節(jié)點利用一些規(guī)則對數(shù)據(jù)進行編碼，然后再向外傳輸，但是，需要保證接收節(jié)點能夠正確地對已編碼的數(shù)據(jù)包進行解碼。鄰居學習就是接收哪個鄰居節(jié)點所發(fā)送的數(shù)據(jù)包。為此，每個節(jié)點周期地向鄰居節(jié)點廣播自己緩存區(qū)域內的數(shù)據(jù)包。

1.3.2 CODEB

    文獻[20]提出CODEB方案，其將COPE擴展到自組織網(wǎng)絡。與COPE類似，CODEB方案引用機會監(jiān)聽。此外，每個節(jié)點周期地廣播自己的一跳鄰居清單。這樣，每個節(jié)點能夠構成兩跳的鄰居清單，從而形成廣播主線。

    基于概率廣播方案中，利用概率選擇下一跳轉發(fā)節(jié)點。與基于概率廣播方案不同，CODEB方案從鄰居節(jié)點中選擇一些節(jié)點構成子集，該子集內的節(jié)點轉發(fā)數(shù)據(jù)包。每個節(jié)點利用PDP(Partial Dominant Pruning)算法構建自己的子集。

    仿真結果表明CODEB方案在數(shù)據(jù)包傳輸率、數(shù)據(jù)包傳輸次數(shù)方面的性能優(yōu)于僅采用PDP算法未利用網(wǎng)絡編碼的方案。原因在于網(wǎng)絡編碼能夠減少數(shù)據(jù)包傳輸?shù)拇螖?shù)。

1.3.3 EBCD方案

    文獻[21]提出基于EBCD(Efficient Broadcasting Using Network Coding and Directional Antennas)方案。EBCD方案結合了網(wǎng)絡編碼和定向天線的優(yōu)勢。與CODEB方案類似，EBCD方案利用DDCDS(Dynamic Directional Connected Dominating Set)算法構建轉發(fā)節(jié)點集。與CODEB不同之處在于：EBCD方案中網(wǎng)絡編碼應用到定向天線的每個sector區(qū)域。仿真結果證實EBCD方案能夠有效地降低數(shù)據(jù)包傳輸次數(shù)。

1.3.4 DifCODE

    文獻[22]提出DifCODE方案。與CODEB方案類似，DifCODE方案利用多點轉發(fā)MPR(Multi-point relay)算法計算數(shù)據(jù)包轉發(fā)節(jié)點集。與CODEB方案不同之處在于機會編碼策略。在CODEB方案中，源車輛的所有鄰居車輛都需要能夠立即解碼所接收到的數(shù)據(jù)包。這限制了編碼機會。而DifCODE方案釋放了這個限制性，允許節(jié)點緩存那些不能立即解碼的數(shù)據(jù)包。仿真結果表明，與基于概率方案相比，DifCODE方案具有低的冗余率。

2 性能指標

    目前，研究人員采用眾多的方法評估多跳廣播方案的性能指標。為此，依據(jù)每個性能指標的特性，所有性能指標分為三類：頻率、空間、時間，如表1所示。頻率類的性能指標主要涉及到計數(shù)，如數(shù)據(jù)包的數(shù)量和車輛數(shù)量。空間類的性能指標主要涉及到距離的測量，而時間類的性能指標是關于時間的測量。

    表1的第2列給每個性能指標進行編號。表1的第3列列舉每個性能指標，從表1可知，有些性能指標是非常類似的。第4列描述了計算每個性能指標公式，第5列描述了性能指標的單位，第6列表示該性能指標的使用頻率。

3 多跳廣播方案的性能比較

    第1節(jié)已分析了各類典型的多跳廣播方案的特性，為了更充分地分析各方案的特點，表2還從評估模型、仿真平臺以及使用的性能進行總結。

4 總結與展望

    針對VANET網(wǎng)絡內的消息分發(fā)方案進行了分析和總結。依據(jù)特性的不同，將現(xiàn)有方案分為三類：基于時延、基于概率和基于網(wǎng)絡編碼的多跳廣播方案。隨后，總結了評估多跳廣播方案的性能指標。

    盡管研究人員提出眾多的多跳廣播方案，但仍存在需要亟待解決問題。

    (1)理論性能分析的缺失

    從表2可知，目前僅少數(shù)多跳廣播方案進行理論性能分析，多數(shù)方案僅采用仿真。因此，通用于分析多跳廣播方案的基礎理論模型值得研究。理論模型首先應該包含車輛移動模型，這直接影響到網(wǎng)絡拓撲和網(wǎng)絡連接。其次，應該能夠包含數(shù)據(jù)包轉發(fā)模型。

    (2)真實場景測試的缺失

    現(xiàn)有多數(shù)廣播方案均是采用簡單直線道路場景進行測試。然而，分發(fā)交通信息的多數(shù)場景是發(fā)生于城市交通，而城市交通的道路結構是非常復雜，不再是簡單的直線道路場景。因此，廣播方案應該需要在一個復雜的，逼近真實城市交通場景中進行測試。

參考文獻

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