稀疏車載網路環境中網路修復時間之研究

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(1)國立臺灣師範大學應用電子科技學系碩士論文指導教授：黃政吉博士. 稀疏車載網路環境中網路修復時間之研究 Accurate Analysis of the Re-Healing Time for Sparse Vehicular Ad Hoc Networks. 研究生：蘇雯琪撰. 中華民國一百零一年六月.

(2) 稀疏車載網路環境中網路修復時間之研究. 學生：蘇雯琪. 指導教授：黃政吉. 國立臺灣師範大學應用電子科技學系碩士班. 摘. 要. 車載網路（VANET）為智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System, ITS）之應用的發展關鍵，其中用於提升行車安全的車輛安全應用最為重要。安全應用之運作方式，是由發生事故之車輛不斷地利用訊號廣播，以達到警告周遭車輛之目的。本論文以高速公路為探討環境，分析因車流密度造成網路不完全連接而導致的訊息傳送延遲，除了使用雙向車道之環境特性以減少網路修復時間，並以更為精準之機率密度計算方式，討論其網路修復時間，以提供數值化之車輛隨意網路延遲解析。模擬結果顯示，本論文提出之分析作法與模擬結果高度相符，不但修正過去文獻使用之分析方式於低密度環境下產生之錯誤結果，並且也大幅改善延遲分析之準確度。. 關鍵字：車載隨意網路、專用短距離通訊、網路連接性、安全訊息、路間單元. i.

(3) Accurate Analysis of the Re-Healing Time for Sparse Vehicular Ad Hoc Networks. student：Su, Wun-Ci. Advisors：Dr. Huang, Jeng-Ji. Institute of Applied Electronics Technology National Taiwan Noraml University. ABSTRACT. The development of VANET is crucial for the applications of Intelligent Transportation System (ITS) to, e.g., improving safety of driving. That is, warning messages can periodically be broadcast to inform neighboring vehicles when an emergency event occurs. In this thesis, we analyze the transmission delay of warning messages resulting from the disconnected network when traffic density is low on a bidirectional highway. When a disconnection occurs, vehicles moving in the opposite direction help to restore the connectivity of VANET. We provide accurate analysis to calculate the re-healing time, the average time during which a disconnected VANET can be restored. Simulation result shows that our analysis achieves very accurate results.. Keywords: VANETs, DSRC, network connectivity, safety message, roadside units (RSUs). ii.

(4) 誌. 謝. 兩年的研究所生活過得很充實，一眨眼就結束了，彷彿昨日才為了即將踏入的新生活而緊張期待著。這段期間，除了吸收專業相關的知識，拓展對專業領域的視野，也學習到如何適應壓力並自我成長，受益匪淺，因此，我要感謝曾協助我的所有人。首先，非常感謝我的指導老師黃政吉教授，從剛進實驗室的那年暑假開始，一步一步地帶領著我走上研究軌道，並協助我解決遇到的問題，給予我建議，而老師對於研究上嚴謹的自我要求，不論是提出問題、解決方法、實際模擬與最後的發表文章撰寫，整個從無到有的每個步驟都獲益良多，從中也體會到做研究之挑戰、艱辛和其有趣之處，除了專業研究與課業上的指導之外，從老師身上也學到，對於日常生活瑣事也要秉持著一絲不苟、盡力負責的態度，如今，研究所階段已接近尾聲，老師對我的照顧與付出，點滴在心頭，無限感激。. 我懷著無比感恩的心情謝謝我的父母，蘇承仕先生與黃春霞女士，謝謝您們為家庭的無私付出，也因為有您們的養育、鼓勵與支持，讓我能無後顧之憂地完成學業，您們辛苦了。這兩年研究所生涯，有歡笑有淚水，實驗室就像是我的第二個家，學長對於課業、研究、生活上的傳承指導與幫助，使我能夠快速地適應這個這陌生的環境，謝謝曾帶領著我的諸位熱情的學長們，柯閎翔學長、戴天縱學長與駱皓愷學長。謝謝一起並肩奮鬥的同學們，唯耕、婉真與書樺，你們為枯燥乏味的研究生活增添了幾分歡樂而變得精彩，也因為有你們的協助，使得課業能順利完成，而這些同甘共苦的日子也將成為我最珍貴的回憶。也謝謝學弟資涵與承儒，因為你們的加入，讓實驗室更加活潑、熱鬧有活力。另外，還要再感謝我的室友筑淵與宜靜，謝謝你們在生活上的包容與學業上的相助，並相互分享喜怒哀樂，謝謝你們陪伴我一同成長、學習，陪伴我在這陌生的大城市中闖蕩，讓我這兩年可以順利、快樂的度過。要感謝的人真的太多了，我由衷感謝有緣相聚的所有人，非常謝謝你們給予這美好的一切。未來，我也將踏入人生的另一個階. iii.

(5) 段，我將會謹記在這裡學到的事物，繼續追求自己的理想向前邁進，重新譜出更精采的人生樂章。. 雯琪. 謹誌於. 中華民國一百年一年七月. iv.

(6) 目錄頁次中文摘要 ......................................................................................................................... i 英文摘要 ........................................................................................................................ ii 誌. 謝 ....................................................................................................................... iii. 目. 錄 .........................................................................................................................v. 圖目錄 ...................................................................................................................... vii 表目錄 ..................................................................................................................... viii 第一章. 緒論 ...........................................................................................................1. 1.1 研究背景...............................................................................................................1 1.2 研究動機與目的...................................................................................................2 1.3 其他相關研究.......................................................................................................4 1.4 論文架構...............................................................................................................5 第二章. 車載隨意網路（VANET）相關領域 .....................................................6. 2.1 智慧型運輸系統（ITS）...................................................................................6 2.2 無線隨意網路（wireless ad hoc network）......................................................7 2.3 行動隨意網路（MANET） ............................................................................11 2.4 VANET 網路特性與通訊型態 ........................................................................12 2.4.1 網路特性 ....................................................................................................13 2.4.2 通訊型態 ....................................................................................................14 2.5 專用短距離通訊（DSRC）與車用環境無線存取（WAVE） ....................14 2.6 車載網路之應用...............................................................................................16 第三章. 數值分析 .................................................................................................18 v.

(7) 3.1 背景環境介紹...................................................................................................18 3.2 網路修復時間（rehealing time）....................................................................22 3.2.1 Case 1..........................................................................................................22 3.2.2 Case 2..........................................................................................................25 3.2.2.1. Case 2.1. 3.2.2.2. Case 2.2. N = 0 ......................................................................28 N > 0 ......................................................................32. 3.2.3 小結 ............................................................................................................35 第四章. 模擬結果與討論 .....................................................................................36. 4.1 環境參數...........................................................................................................36 4.2 re-healing time 分析與模擬 .............................................................................38 第五章. 總結 .........................................................................................................42. 5.1 結論...................................................................................................................42 參考文獻 .......................................................................................................................43. vi.

(8) 圖目錄頁次圖 1-1. ITS 應用之架構............................................................................................1. 圖 2-1. Ad Hoc Network，不需透過基地台或橋接器與無線網路設備連接。 ...8. 圖 2-2. OSI 網路七層 ...............................................................................................9. 圖 2-3. Ad Hoc Routing Protocol 之分類及各分類下通訊協議之範例...............10. 圖 3-1. 環境定義。.................................................................................................19. 圖 3- 2. 環境簡易示意圖。....................................................................................20. 圖 3-3. Case 1 訊息傳送圖。 .................................................................................24. 圖 3-4. Case 2 訊息傳送圖。 .................................................................................25. 圖 3-5. Case 2 中，對向車道群聚長度延伸圖。.................................................27. 圖 3-6. Src 與 Dst 之通訊範圍無相互交集之示意圖。.......................................28. 圖 3-7. Src 與 Dst 之通訊範圍相互重疊有交集之示意圖。...............................30. 圖 3-8. Z 與 Dst 之通訊範圍相互關係圖。..........................................................33. 圖 4-1 圖 4-2. 車輛群集長度之 cdf 曲線圖， = 0.0039 veh/m ..................................37. 圖 4-3. Case 1 之網路修復時間 .............................................................................39. 車輛群集長度之 cdf 曲線圖， = 0.0072 veh/m ..................................38. 圖 4-5. Case 2 之機率 2........................................................................................40. 圖 4-6. 整體環境之網路修復時間. 圖 4-4. Case 2 之網路修復時間 .............................................................................41 ...................................................................41. vii.

(9) 表目錄頁次表 2-1. 無線網路架構比較.....................................................................................10. 表 2-2. 安全相關訊息.............................................................................................17. 表 4-1. 環境參數.....................................................................................................36. viii.

(10) 第一章. 緒論. 1.1 研究背景隨著科技的蓬勃發展，建構資訊化的社會已是各國積極發展的一個目標。交通運輸包含實體的車輛交通及虛擬的網路傳輸，對於人們日常生活的影響甚鉅，其中道路交通運輸也是各國最迫切需要解決之問題。由此，衍生發展出智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System, ITS）。ITS 應用之架構首先由美國運輸部門（U.S. Department of Transportation, U.S.DOT, 2003）提出[1]，此架構由四個基本要素透過基礎通訊設施構成，分別為車輛單元、路側單元、傳送單元及中心控制單元，如圖 1-1。利用這些單元整合人、路及車輛的管理，並提供即時的資訊，包含道路交通資訊及旅遊廣告訊息等，以達到提升車輛的安全性及運輸的效率。. 圖 1-1. ITS 應用之架構. （資料來源：[1]）. 1.

(11) 車載網路（Vehicular Ad Hoc Networks, VANETs）是 ITS 中很重要的一環，是一種屬於特殊環境中的行動隨意網路（Mobile Ad Hoc Networks, MANETs），網路拓樸中的節點為車輛，而車輛節點只能在特定的區域（即為道路上）移動。相對於 MANET 中「點對點傳輸」與「點對基地台傳輸」的形式，在 IEEE 802.11p/WAVE （Wireless Access in Vehicular Environments）標準下，採用車載專用短距離通訊技術（WAVE/DSRC），使得快速移動之車輛能運作於多通道的架構上，提供「車輛對車輛（Vehicle-to-Vehicle, V2V）」通訊與「車輛對路邊設施（Vehicle-to-Roadside, V2R）」的通訊，並藉由無線網路傳遞訊息以達到提升安全性及改善交通運輸效率，其裝置於車輛上的配備，更能夠提供充足的運算資源及電力需求。VANET 廣泛的應用中，提升行車安全的安全應用為主要探討的方向，包含前方車輛事故的回報、道路狀況通知（例如道路施工與路面崎嶇）以及交叉路口或彎道的警告訊息等等，透過車輛間交換訊息的方式，來降低事故產生之傷害，甚至能更進一步地避免事故發生。此外，車輛也可透過 VANET 獲得駕駛人需要的資訊，例如找尋停車位、多媒體應用(例如地圖下載)及顛峰時間的塞車避免等[2]。. 1.2 研究動機與目的在無線網路領域中，VANET 已成為一個重要的研究方向，特別是與車輛安全相關之應用，此方面之應用主要的目標是為了提升安全性，減少或盡量避免事故發生造成之人員傷亡。在特別的環境中（例如高速公路），車輛的高速行駛使得遭遇緊急事故時所需要的剎車距離更大，若透過安全訊息的傳送提早警告事故地點之後方車輛，也許能到避免連環車禍的發生或是降低傷害。此外，在不同車輛密度之環境下，以車輛做為網路節點的車載網路中，不同密度產生不同的車流量與車輛間距對訊息傳輸的延遲有一定程度的影響，因此，利用車道雙向之特性協助減少延遲，對於高速公路這類型的環境中，能有效的減少緊急訊息傳輸時間. 2.

(12) [3]。然而，在[3]中，使用機率密度函數（probability density function, pdf）求得車輛群集（cluster）中之車輛數為幾何分佈（Geometric distribution），由其期望值得到車輛群聚中的平均車輛數，並藉由車輛間距為指數分佈（Exponential distribution）之特性得到平均車輛間距，最後利用上述兩項分佈之平均值得到群集長度的期望值，換言之，車輛群集平均長度即為平均車輛間距乘上群集中的平均車輛間距個數，此以平均值計算之方式導致[3]中部分之分析方法出現不合常理的錯誤，其中不合常理之處為該分析於某一環境下之發生機率為負值，以真實環境下來探討機率，其值應介於零至一之間。此外，更由於其機率之計算已出現錯誤，更導致其時間之分析結果亦為負值，實際上，計算所需花費之時間值應少為零。因其計算上的錯誤，使得我們重新驗證其分析上之準確性，首先由模擬逐一驗證其分析，並找出發生錯誤之關鍵影響因素，即為前文所述之群集長度以平均值來分析之部分，因此，本論文找出群集長度之 pdf，以修正其分析方式，並以新的方法求得訊息從發送端傳輸至接收端所花費的總時間，又可稱為網路修復時間（re-healing time），即前文所敘之訊息延遲時間，以及各種可能發生之情況下的發生機率，最後依模擬結果及文獻中之分析數據，相互比對並驗證本論文所使用的分析之準確性。. 在本論文中，藉由計算惡劣環境中的網路修復時間，可準確的得到當網路中斷發生時，訊息傳輸至中斷網路之節點所需花費的平均時間，由此可得知，在不完全連結之車載網路中路由機制的效能，並由此分析可發現傳統的隨意網路路由機制，像是動態路由協議（Dynamic Source Routing, DSR）及無線自組網按需平面距離矢量路由協議（Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing, AODV）將無法運作在此常間的網路修復時間之情況，因此勢必發展出新的協議。此外，此網路修復時間之分析也可在不完全連結之網路環境下，提供更具體的數值化解析。. 3.

(13) 1.3 其他相關研究在 VANET 中，藉由安全訊息（例如:施工之危險警示、碰撞及事故等[2]）之散佈的方式告知周遭車輛，並透過計算與前車之安全距離的方式，使車輛駕駛有足夠的反應時間能及時地避開危險，而減少事故之嚴重性之做法，稱為合作式碰撞預防（Cooperative Collision Avoidance, CCA）[1][4] ，其亦為 ITS 中之一種安全應用。在無線隨意網路中，通道中訊息傳送之配置與管理上，大致可分為集中式與分散式，以群集為主的通訊規約設計[5][6]，優點為集中管理並能妥善的分配有限的資源，但相對地必須負荷一定的群集維護成本；而分散式之作法雖然不需要維護管理群集，但若節點有使用通道之需求，則必須競爭通道的使用，如[7]，此做法中卻未能克服隱藏節點（hidden terminal）導致訊息因產生碰撞而遺失之問題，因此大多數的研究多採用 TDMA 的方式解決[4][6]，以確保安全訊息之傳送。. 在即時性的安全訊息傳送的部分，分散式時槽的選取採用[8]的存取機制，藉由交換碼框資訊的方式，可有效的避免隱藏節點問題。然而，此機制採用的隨機選取保留時槽方式，雖可避免安全訊息的傳送上相互碰撞，成功地將訊息送出，但訊息的傳遞上效益不佳，[4]加入車輛前後相對位置之條件，來調節車輛選取時槽之順序以改善其效率，並可用於節點時槽非同步的環境中。另一方面，由於車載網路採用多通道架構之標準，除了即時的安全訊息之外，將分散式的非即時訊息應用在多通道的環境下，也是個可探討的研究方向。[9]使用分散式之作法，有效地壓縮通道使用，而得到最佳的通道利用效益。. 另外，在現今 3G 基地台普及的時代，若能有效的結合已佈署的公共設施做為車載環境中的路間單元，必能減少新建相關基礎設施之成本。[10]結合能連上後端網路的基地台（base station, BS）與 VANET，探討車輛群聚中，做為連結上基地台之接口（gateways, GWs）的最少數量，減少對基地台的負荷。. 4.

(14) 1.4 論文架構本論文共分為五個章節，第一張為緒論，對車載網路的發展背景做簡要的說明，並提出本論文的研究動機與目的；第二章為車載隨意網路的源由及相關領域之介紹，包含通訊標準及車載網路相關資訊。第三章為數值分析，詳盡的介紹本論文之分析方式，針對可能發生之環境，探討其發生機率並計算網路修復時間；而在第四章中，將呈現本論文的模擬與分析結果，驗證提出之計算方式的精確度並比較文獻中計算結果之差異；最後，第五章為本論文總結。. 5.

(15) 第二章. 2.1. 車載隨意網路（VANET）相關領域. 智慧型運輸系統（ITS）透過先進的技術並結合電子、電信、電腦、控制及感測等技術於運輸系統上，. 用來加強行車安全、增進運輸效率與各種應用服務的效能而發展的智慧型運輸系統，使得有限的運輸資源達到最高效益的使用，以提升生活品質，有效改善交通運輸問題，其核心工作技術是利用感測技術獲取交通、道路及氣象等資訊，接著利用電腦技術將蒐集之資訊傳送至電腦中心作資訊處理，將感測系統的大量資料轉換為有用的資訊，並最後利用通信技術迅速地將資訊傳送給用路人，由此構成一交通資訊與通信迴路。此外 ITS 提供以下九大服務： 1. 先進交通管理系統（Advanced Traffic Management Systems, ATMS）：將交通監控系統監測之資訊傳送至交通控制中心，再由中心結合其蒐集之相關資訊，執行整體性的交通規劃與管理，並將訊息傳送給用路人，以達到運輸效率最大化及提升安全性等目的。 2. 先進旅行者資訊系統（Advanced Traveler Information Systems, ATIS）：方便旅行者取得其所需之資訊，作為交通工具及路線規劃之參考，以期順利抵達目的地。 3. 先進公共運輸服務（Advanced Public Transportation Systems, APTS）：結合了 ATMS、ATIS 及 AVCSS 之公共運輸，用於改善公共運輸服務品質並增加公共運輸之吸引力。 4. 先進車輛控制以及安全服務系統(Advanced Vehicle Control and Safety System, AVCSS)：用來協助駕駛人，以提高行車安全並增加道路容量，可減少交通壅塞之情況，主要包含先進安全車輛（Advanced Safety Vehicle, ASV）與自動公路系統（Automatic Highway System, AHS），ASV 主要用於自動偵測與辨識 6.

(16) 路側及車外相關資訊，提供駕駛者或由車輛自動操控，以提升行車安全及效率。 5. 商車營運服務(Commercial Vehicle Operations, CVO)：裝備 ATMS、ATIS 及 AVCSS 之商業營運車輛，用來提升運輸效率及安全，同時能減少人力成本。 6. 緊急事故支援服務(Emergency Management System, EMS)：當緊急事故發生時，事故車輛如何請求援助、救援車輛如何以最短時間抵達及如何警示其他車輛之系統。 7. 電子收費服務(Electronic Payment System & Electronic Toll Collection, EPS & ETC)：利用車輛上之裝備與路間單元作雙向通訊，使用電子收費之方式取代人工收費。 8. 資訊管理系統(Information Management System, IMS) 9. 弱勢使用者保護服務(Vulnerable Individual Protection Services, VIPS). 2.2. 無線隨意網路（wireless ad hoc network）無線隨意網路是一種分散式的網路系統，以行動節點連結而構成一個區域網. 路的架構，整個網路是透過節點與節點間動態連結支撐，使得使用者能隨時加入此無線通訊網路，此種網路拓樸的動態性即為無線隨意網路一項重要的特性，而在此網路中，每個節點皆具有轉傳網路封包之能力，即所謂的路由（routing），且不需要依賴一個既存的網路架構，像是有線系統的路由器，或是無線系統的無線網路基地台，如圖 2-1。路由器即為所謂的 IP 分享器或是 Hub，網路中傳送與接收的封包（packet）都是經過數個路由器轉傳才送達目的地，當中路徑的選擇可透過路由器自行找出最合適的路徑，路由器是位於開放式通訊系統互連參考模型（Open System Interconnection Reference Model, OSI）中的第三層，如圖 2-2，也就是網路層（Network Layer），主要以 IP 作為資料傳輸的依據，負責定義網路. 7.

(17) 路由及定址，史資料能在網路間傳遞，採用網際網路協定（Internet Protocol, IP），在資料傳輸時，將 IP 位址加入資料中並組成封包，透過 IP 位址使該資料能送到目的地。其中，無線網路架構又分為 Ad Hoc Mode 與 Infrastructure Mode，前者不須經由基地台及無線網路橋接器（Access Point, AP），是以點對點的方式傳送接收；反之，後者必須透過無線基地台並加上 AP 才可連上無線網路的環境。期比較整理如表 2-1 所示。. 圖 2-1. Ad Hoc Network，不需透過基地台或橋接器與無線網路設備連接。. 由於無線隨意網路中的節點並沒有當下環境的網路拓樸，因此，在通訊開始之前才會去尋找（discover）路由，其中，常見的路由方式可分為主動式（Proactive）、被動式（Reactive）及混合式（Hybrid），如圖 2-3，主動建構路由表又稱為 Table driven protocol，是利用網路中每個節點週期性不斷地交換 beacon，來蒐集拓樸資訊而建構出路由表，節點透過不斷的更新資訊來維護其路由表資料，當有傳送資料需求時，節點從路由表中得知到達目的地可走之路徑，可節省找尋路徑的時間，. 8.

(18) 但由於節點具有移動性導致網路拓樸會不斷地改變，因此在維護上的成本相對高昂，而在尋找路徑與選擇路徑上也是值得探討的議題；被動式通訊規約又稱為 source initiation on-demand protocol，此方式是當節點需要傳送封包時，才會開始群找路由，直到找到一條可用路徑才會停止，相較於主動式之作法，此方法佔用之頻寬資源較小，但其搜尋路徑的時間較長；而混和式的做法是結合主動式與被動式的優點，利用區域為基礎的方式，區域內以主動式作法建立路徑表，區域外則使用被動的搜尋方式，但其缺點為區域的選擇與維護以及主動被動的選擇等問題[19]。. 圖 2-2. OSI 網路七層. 9.

(19) 圖 2-3. Ad Hoc Routing Protocol 之分類及各分類下通訊協議之範例表 2-1. 無線網路架構比較. Infrastructure Mode. Ad Hoc Mode. 需要基地台設備. 不需要基地台設備. Single hop. Multi-hop. 中央管理路由. 分散式路由. 成本較高. 成本較低. 設置網路環境較費時（需建造基礎設施）. 設置較快速. 時間同步容易. 時間同步較難. 無線隨意網路根據其應用可被分類成隨建即連網路（MANET）、無線網狀網路（WMN）及無線感測網路（WSN）。其中，無線網狀網路是以無線電節點構成的通訊網路，由網路客戶端、路由器及閘道器組成，採用網狀網路拓樸技術，可視為一種特別的無線隨意網路；而無線感測網路又稱為無線感知網路，藉由空間中廣泛分布的感測裝置作為網路節點，組成一種無線通訊網路，這些裝置可以用來協助監控不同位置的環境狀況，例如溫度、壓力、聲音或汙染物等；而隨建即連網路又稱為行動隨意網路，與車載隨意網路高度相關，因此於下一小節做詳細介紹。. 10.

(20) 2.3 行動隨意網路（MANET）無線網路中以基礎設施的有無作區別，可分為有基礎建設（Infrastructure）與無基礎建設(Non-Infrastructure)，前者在兩台行動設備間通訊的方式，是利用 BS 來傳遞資訊，訊號較為穩定，但若遇到外在因素破壞（例如戰爭或天然災害等），將早成所有的行動設備皆無法交換資訊；反之，後者可在任何時間、地點及環境下建置，而 MANET 即為後者無基礎建設的架構。MANET 中的做法又可分為集中式與分散式，集中式作法會由節點中選取部分節點作為群集管理者或稱為群集頭（Cluster Head, CH），負責群集的形成與維持，並對群集內的成員做資源分配及管理，群集內的成員就稱為一般節點。. 無線網路中的通訊模式可分成兩種，分別為 Single hop 及 Multi-hop，一般的無線通訊網路中，大部分都屬於 Single hop 的模式，例如蜂窩式系統（Cellcular System），基地台與基地台間使用有線的網路相連，此模式下的行動節點（Mobile Node）間必須透過基地台來輔助，無法直接通訊，其優點就是較為簡單，行動主機只需要發送與接收訊息即可，訊息處理的部分都由基地台負責，減輕行動主機的負擔，但其缺點就是太過仰賴基地台，只要基地台發生問題，該基地台涵蓋範圍內的行動主機皆無法運作。而在 Multi-hop 模式中，行動主機可互相通訊，不需透過基地台的轉接，是 Single hop 模式的延伸，但在跨基地台的通訊仍就與 Single hop 模式相同，由來源端的行動主機發送訊號至其所屬基地台，基地台再經由有線網路傳送至目的基地台，目的基地台最後由無線電波將訊號傳至目的地的行動主機，優點是當基地台無法運作時，行動主機藉由其他行動主機做為中繼點繼續通訊，缺點是被選為中繼點轉傳訊息的行動主機，會增加其頻寬與處理訊息的負擔。因此，Single hop 模式較適用於付費的商業通訊的用途，而 Multi- hop 模式是用於公共的無線網路架構，畢竟，將自己的行動主機免費提供給別人作為. 11.

(21) 中繼站，並用來傳送訊息，是件無益於自身效益的事。. MANET 由行動裝置透過無線連結而形成的網路，這些行動裝置為網路中的可移動節點，稱為移動主機（Mobile Host, MH），在此架構下，每個 MH 可隨意的移動，不需要經過 BS 便可自我組織形成動態網路，可藉由多重跳躍無線鏈結（multi-hop wireless links）通訊，而在網路中沒有其中管理的伺服器裝置，因此每個節點都是對等的，且每一個 MH 皆可視為一路由器，具有傳送封包與協助轉傳的功能，也因為此特性，MANET 適用於戰爭及災害救援等，但在頻寬及功率方面都有一定的限制，節點間只能透過有限的頻寬，在有限的傳輸距離內來傳送訊息。. 在 MANET 中的媒介存取機制部分，隱藏節點、暴露節點與同步等議題，及快速的路由建立與恢復中斷的路由問題等，甚至是能量的管理部份上都仍有進一步發展討論的空間。而目前在此領域的應用除了軍事上與緊急災害的應用之外，個人區域網路（將印表機、行動電話及數位相機等裝置都裝上通訊模組，即可隨時隨地使用這些資源）、室內外之應用（例如開會，可利用臨時形成之網路來分享資訊）及娛樂（例如有提供 Ad-Hoc 模式的掌上型遊樂器可讓使用者同時連線進行遊戲）。. 2.4. VANET 網路特性與通訊型態車載隨意網路（Vehicular Ad Hoc Networks, VANETs）是由行動式隨意網路. （Mobile Ad Hoc Network, MANET）延伸發展出來，能使得各種車輛相關之載具夠彼此交換資訊的網路系統。VANET 以移動的車輛及路邊之交通設施做為其網路節點，並使用 DSRC 技術將車間通訊與道路設施緊密結合。以下小節分別介紹. 12.

(22) VANET 之網路特性及通訊型態[2][11]。. 2.4.1 網路特性首先，在 VANET 中網路節點可分為可移動之車輛與固定的路間單元，可移動之車輛依其不同功能而有其相對之不同應用，並非所有的應用皆適用於所有車輛，例如，只有遇到事故之車輛才能散佈安全訊息警告其周圍車輛。而同樣具有散佈資訊之功能的 RSUs，若能連接上後端網路，也就能夠提供車輛連上交通中心索取其所需之資訊，此類 RSU 稱為 Infrastructure-based RSU；另一種無法接上後端網路之 RSU 稱為 Ad-hoc-based RSU，此類 RSUs 相當於不會移動的節點，只負責協助轉傳訊息。相較於 MANET，VANET 中的節點移動被限制在道路上，且因車輛移動速度較快，固擁有較高的移動速度，因此，網路拓樸的變化是快速且是不斷改變的。而其傳輸方式分為車輛對車輛（Vehicule-to-vehicule, V2V）以及車輛對路間單元（Vehicule-to-RSU, V2R）兩種，針對其傳輸又將整體網路架構分為三類：Roadside-to-Vehicle Communications（RVC），車輛可透過 RSU 連線到伺服端索取所需資訊；Inter-Vehicle Communications（IVC），表示車輛與車輛間訊息的交換傳送；以及，結合 RVC 與 IVC 之網路架構，此類為整合型架構，短距離的訊息傳送可以透過車輛直接交換訊息，但若距離太遠，可透過 RSU 做轉傳，或是當其中一種傳輸失敗，可切換至另一種傳輸方式。. VANET 中訊息的傳輸，會因車輛之高速行駛於不同方向之車道而導致資料的延遲甚至是遺失，因此，在路由的設計上也必須考量其方向是否一致。此外，車輛密度也影響網路連線的效能，主要可將環境分為車輛密集的都市道路[12][13]，其通訊可能會受建築物遮蔽之影響；鄉村道路 [15]則是車輛節點稀疏，不易形成網路連線，也就是形成不完全連接的分割網路；高速公路則是由多車道形成之雙向道路，其車速比一般道路更高，因有固定的出入口閘道與行駛路線限制，使其節點移動方向較為固定易預測[3][15]。除了車輛行駛環境不同之外，車輛密度也. 13.

(23) 受到觀測時間的影響，同一地點不同時間的車流量也有所差異，例如顛峰時間之車流量理所當然的較離峰時間大。. 2.4.2 通訊型態在 VANET 中，依車輛間資源使用之配置與管理可分為集中式與分散式，透過車輛間訊息的交換訊息的傳輸可分為單點廣播（unicast），單點廣播為車輛對一個目標以單點跳躍（one hop）或經由多重跳躍（multihop）傳送訊息，而多重跳躍的路由方式可以是以位置為基礎（position-based）的路由，或是以拓樸（topology-based）為基礎，其中又以位置為基礎之路由方法較佳[2]；無線網路中訊息的傳送方式依據其訊息傳送的需求而有所不同。群播（multicast）是以多個目標節點為傳送目的地的訊息傳輸；廣播(broadcast)則是由發送者訂定一個目的地範圍，而在此範圍中之所有車輛皆可接收到訊息，即為 geobroadcast，其主要應用在安全訊息的傳輸上。此外，beacon 也是透過廣播的方式，不斷地以固定週期傳送自身資訊給鄰近節點，各節點同時也透過接收鄰近節點傳送的 beacon 來更新資訊，而此訊息長度較短，較不容易發生訊息碰撞導致遺失或損毀。除了以上傳輸方法之外，資訊的聚集可透過資料的聚集與壓縮，減少網路過載（overhead），以達到降低封包碰撞的機率。由於資料的聚集，使得有較多的頻寬可有效的散佈資訊，在一些應用上可以改善通訊服務的品質。. 2.5. 專用短距離通訊（DSRC）與車用環境無線存取（WAVE） DSRC 為智慧型運輸系統的核心技術，包含所有短距離的無線通訊技術，具. 備高移動性、高速資料傳輸及低傳輸延遲，可確保系統的可靠性，是一種專用於車輛通信的無線通訊技術，其應用範圍非常廣泛，且為 ITS 之重要核心技術，提供 V2V 及 V2R 間訊息的雙向傳輸，V2V 採用多重跳躍的 Ad Hoc 網路模型，主 14.

(24) 要用於安全應用；而 V2R 屬於移動節點對固定節點的通訊，採用單點跳躍通訊，主要用於非安全性的應用上，例如應用於高速公路上的電子收費系統（Electronic toll collection, ETC）。美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）採用交通上的 5.9 GHz（5.85~5.925GHz）作為運用的頻段[1]，DSRC 在媒體存取層（MAC）與實體層（PHY），如圖 2-2，使用了無線區域網路通訊標準 IEEE 802.11p 作為底層通訊技術，同時採用 IPv6 作為上層技術，IEEE 802.11p 是 IEEE 於 2003 年以 802.11a 為基礎制定，又稱為車用環境無線存（Wireless Access in the Vehicular Environment, WAVE），其優點為可於高速移動中進行傳輸，因此，美國運輸部以此標準建置智慧型交通的基礎建設。. 在 IEEE 802.11p 標準中，將通道分割成七個 10MHz 的子通道，使用正交分頻多工(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系統作為底層的通訊媒介，其頻段在 5.9GHz，而此七個子通道主要是由一個控制通道（Control Channel, CCH）和六個服務通道（Service Channel, SCH）所組成，在[5]中，通道 178 為控制通道，用來傳送安全訊息（safety message）[16]及廣播，通道 172 是作為車輛安全以及高優先權應用的低延遲通道，而剩下的五個通道為為保留的服務通道，可用來傳送即時訊息（real-time traffics）與非即時訊息（non-real-time traffics）的應用。. 車用環境無線存取（Wireless Access in the Vehicular Environment, WAVE）是智慧型基礎建設（Intelligent Infrastructure, IF）後台系統與智慧型車輛（Intelligent Vehicles, IVs）的介接，在 IF 與 IV 間及 IV 與 IV 間藉由 WAVE 相互連結並交換訊息，而此通訊的標準即為 IEEE 1609，用來規範車輛在高速移動之環境中，車對車通訊、網路存取與多媒體影音下載等，以符合 ITS 的相關應用。而在 WAVE 系統中包含有兩個主要裝置（devices），分別為 RSUs 與車用裝置（Onboard Units, OBUs），RSUs 通常裝置於道路旁的一個固定點，與通過的車輛交換到路資訊， 15.

(25) 而 OBUs 配備於行駛的車輛上，為移動式的 WAVE 裝置，提供與 OBUs 或 RSUs 做資訊交換。. 2.6. 車載網路之應用 VANET 之應用大致可以分為四個種類[17]、[18]。第一類，為安全相關之緊. 急資訊，包含事故、障礙物、緊急剎車等，需要立即散佈給鄰近車輛之訊息；第二類為即時交通路況資訊，提供讓駕駛人即時路況資訊，可分為由資訊中心透過路間單元發送之集中式，以及利用車輛與車輛間交換訊息而得到資訊之分散式；而第三類為網路存取與多媒體使用，透過路間單元進行網路存取、收發電子郵件、觀看影片等，或是以車輛間多重跳躍之方式進行檔案交換；商業廣告及旅遊資訊之提供則為第四類，藉由路間單元取得旅遊資訊、找尋剩餘停車位或是依個人喜好訂閱特定商家之購物資訊等。其中，在避免碰撞的安全性應用上，可分為被動的安全技術（passive safety technologies, 例如安全帶、安全氣囊等）以及主動的安全技術（active safety technologies, VSC），VSC 已為發展中之技術，包含 ITS 美國車輛－基礎設施整合（Vehicle-Infrastructure Integration, VII）所貢獻的 WAVE 技術，以及由美國運輸部制訂之智慧型車輛推動策略（Intelligent Vehicle Initiative, IVI），加速了車輛碰撞預防、車內資訊系統、自動公路系統等技術之發展，。在車輛對車輛傳送安全相關訊息部分，包含碰撞警示、道路障礙物之警告、合作式駕駛、十字路口碰撞警告以及道路的改變等，而在車輛對路間單元之安全應用則含括隱藏的私用車道警告、電子路標、路口碰撞警告、平交道警告、施工警告、高速公路車道合併協助以及自動化駕駛等，如表 2-2[15]。上述碰撞警示雖是當前技術發展之重點，但除了該安全應用系統之外，駕駛人的駕駛習慣、訊息警示方式、環境背景等，皆影響整體系統的效能，因此，各國發展不同的先進駕駛模擬器，以進行測試與評估，例如中國的汽車動態模擬國家重點實驗室（Automobile. 16.

(26) Dynamic Simulator, ADS）以及日本土木工程研究協會（Civil Engineering Research Institude, CERI）等等，皆利用模擬器可重覆試驗之特性，探討駕駛人與車輛及道路環境間關係，進而協助 ITS 產品的設計、製造甚至到產品的實際使用。. 表 2-2. 安全相關訊息. 警告訊息. 功能. 障礙物警告. 使車輛能減速或提早剎車之警告. 車道合併／道路改變協助. 使車輛安全且流暢地適應車道之改變. 適應性省由駕駛／合作式. 道路壅塞時，使車輛自動化且流暢地駕駛，以. 駕駛. 達到省油之目的. 十字路口／隱藏之私用車在無交通號誌或私用車道之路口避免碰撞道碰撞警示延伸後方車輛駕駛視野（例如遇到彎道或隧道路狀況警示道）. 17.

(27) 第三章. 3.1. 數值分析. 背景環境介紹車載網路中之車輛密度為緊急安全訊息傳送延遲的重要關鍵，車輛密度過低. 會形成不完全連接的分割網路，導致安全訊息無法立刻傳送至目的地。因此，在 [3]中，利用實際於高速公路測量之車流數據進行統計，針對不連結的 VANET 之主要特性，進而發展出一套分析之架構，而該分析架構中，使用高速公路上具備雙向車道之特性，且藉由先儲存再傳送（store and forward）的方式轉傳封包，達到減少網路修復時間之目的。其結果說明了在 VANET 的緊急應用上，舊有的 ad hoc 路由協定（例如 AODV 與 DSR 等）顯現出待解決之問題癥結，其原因為車輛密度或車輛裝載 DSRC 之市占率過低，導致網路的不連結，而其網路修復時間之變動範圍可由數秒至數分鐘。同時，也驗證了先儲存在傳送機制在不連結網路中的潛在影響。. 本論文探討在雙向車道之道路環境中，採用[3]中車道雙向之特性，當網路中斷發生時，可藉由移動方向相反之對向車道的車輛來協助訊息轉傳，換言之，當東向車道有事故發生時，車輛會送出緊急訊息告知後方車輛，若後方通訊範圍 R 內有車輛，則繼續往後傳送至無法傳送（亦即網路發生中斷）為止，此時，可藉由西向車道之車輛協助轉傳回東向車道之下一車輛（亦即中斷點之後的第一輛東向車輛）。如圖 3-1，來源車（Source, Src）為發送緊急訊息之車輛可以向後傳送之最後一車，當 Src 前方車輛發生事故，此時，因 Src 後方傳送範圍 R 內沒有車輛，所以將訊息傳至傳送範圍 R 內之西向車輛 Z，使訊息能夠繼續往 Src 後方（即 Z 之西方的車輛群集）傳送，直到 Z 車西方可以傳送之最後一車進入目的地車輛（Destination, Dst）之通訊範圍內為止。其中，Z 車又稱為轉傳車輛；且 Dst 車表 18.

(28) 示為網路中斷點之後的第一輛車；而訊息由 Src 車輛傳輸至 Dst 車輛所花費之總時間即為網路修復時間。. 圖 3-1. 環境定義。圓點表示為車輛；以圓點為圓心之圓為該車輛之通訊範圍，. 其半徑為 R；紅色範圍所包含之車輛屬於同一車輛群集。Src 為訊息來源車，表示訊息可傳送至中斷點為止之最後的同向車輛；Dst 為目的地車輛，表示中斷點之後與 Src 同向之第一輛車；Z 為轉傳車，表示在 Src 通訊範圍 R 內，對向車道最西邊之車輛；Z0 僅用來表示對向車道之任一車輛，無特殊代表意義。而訊息由 Src 傳送至 Dst 之總時間，稱為網路修復時間。. 在本論文環境參數設定中，為了簡化環境之複雜度，降低影響因素以得到關鍵之節果（即網路修復時間），因此，我們假設同一時段的車輛密度 λ 在東、西向車道上是相同的，亦即 λ = λ = λ ，且每輛車不論其行駛方向，其車速固定，即v = v ，兩車間之距離 S 為一隨機變數，屬於指數分佈（[3]中藉由實際蒐集道路車流資訊，而其統計數據結果近似指數分佈），且每一指數分佈的車輛間距. 相互獨立。此外，設定車輛通訊範圍為 R，相對於車道寬路或道路寬度，通訊涵蓋範圍之判定可利用投影至一維平面之方法觀察，例如，圖 3-1 中的車輛 Z0，乍看之下 Src 與 Z0 無法通訊，然而，此兩車之南北向距離與車輛通訊範圍 R 相比甚小，由 Z0 投影至水平線上之位置便可發現，Src 的通訊範圍可涵蓋到 Z0 之位置，故兩車實際上為可相互通訊，如圖 3-2。訊息傳輸時間相較於中斷所需要的. 19.

(29) 網路修復時間，由於通訊範圍內之車輛的傳輸時間其單位為毫秒（ms）甚至是微秒（μs），因此可忽略。. 圖 3- 2. 環境簡易示意圖。將車輛對應到同一水平軸上，可觀察出車輛 Z 實際上位於 Src 之通訊範圍 R 內。. 為了分析系統中網路修復時間，首先我們對群集作定義，群集為同一方向之車道，車輛間的通訊可延伸至多個 hop 的距離，而這些可相互通訊的車輛屬於同一個車輛群集，如圖 3-1 所示。除此之外，分析過程中將使用一些參數，定義如下： A. 該車輛後方通訊範圍 R 內沒有車輛的機率，。 =. {. }=. >. ∙. =. （3- 1）. 當車輛間距 S 大於其通訊範圍 R 時，即可表示該車與後方車輛不屬於同一群集，亦即產生中斷。利用車輛間距為指數分佈之特性，可求得其機率。 B. Src 與 Dst 之間距，。群集與群集間之間距，可表示為該群集尾端車輛與下一群集前端車輛之間距，而此距離必須大於通訊範圍 R，否則將會屬於同一群集，便與群集間間距之定義相矛盾。其計算方式亦利用間距為指數分佈之特性，求得間距 S 大於車輛通訊範圍 R 之期望值。 E[ ] =. ∙. ∙. =. +. 1 20. （3- 2）.

(30) C. 群集中之車輛數，為一隨機變數，. 。. 相互在通訊範圍內的車輛可形成群集，如圖 3-1，而群集所涵蓋車輛數之定義，其值必須為大於 1 之整數，因此，可利用後方通訊範圍 R 內是否有車輛，來作為判斷之依據，並不斷地延伸計算其延伸車輛數與群集長度，如（3-3)式，舉例來說，當群集中共有四輛車，如圖 3-1 中，綠色車輛形成之群集，其中，車輛 Z0 至車輛 Z 此三輛車，其後方通訊範圍內皆有車，其機率皆可表示為1 − ，而最西邊之車輛已為群集尾端，通訊範圍內之西方並無車. 輛可連接以延伸群集，則其機率為，因此，包含四輛車之群集的機率可表 (4 ) = (1 − ). 示為. = (1 − ) ，由此可推得群集中所包含之車輛數. 之機率為（3-3）式，由此機率密度函數可得其分佈類型為幾何分佈；藉由機率密度函數可計算出. E[. 之期望值為（3-4）式。. ( ) = (1 − ) ]=. ∙. （3- 3）. ( )=. 1. （3- 4）. D. 群集長度，為一隨機變數，。在[3]中，群集長度. 之計算，為整個車輛群集中的車輛間距數與車輛. 間距相乘，表示為 E[C ] = E[C − 1] ∙ E[S|S ≤ R] = 算結果更為準確，我們利用E[C ]為新指數分佈的. ，為了使計值. =. [. ]. ，並得到新. 的群集長度隨機變數 V 之 pdf，如（3-5）式。其中，第一項表示為當車輛可繼續向後傳送訊息時，則繼續累加 V 之長度；而第二項表示為初始值，亦即當群集中之車輛間距數為零時，也就是群集中只有一車之情況。 ( )=. ′. ′. ∙ (1 − p) + p ∙ δ( ). （3- 5）. E. 網路修復時間（rehealing time），。訊息由發送車輛開始到 Dst 結束的總時間稱之為網路修復時間，而發送車輛到 Src 之傳送時間可忽略為 0（已於前文說明），因此，網路修復時間亦 21.

(31) 可表示成由 Src 開始至 Dst 結束之總時間，如圖 3-1。. 網路修復時間（rehealing time）. 3.2. 低密度車流導致的不連結網路中，訊息的傳送將因節點間無法通訊而產生延遲，在此情況下，訊息會利用先儲存再傳送的方式運作，直到網路連結成功或是當訊息因失去其有效性而丟棄為止。因此，本論文將針對車流量密度值，分析其對. 之影響，. 值亦為本節之計算目標。. 根據 Src 之定義，訊息已無法沿著同車道方向繼續向後傳送，而必須經由對向車道協助轉傳。然而，對向車道受車流量密度之影響，通訊範圍內不見得立即有車輛 Z 可擔任協助之腳色，如圖 3-1。在前述假設車速固定之情況，中斷之後的車輛將永遠無法接收來自 Src 所傳送之訊息，因此，對向車道之轉傳車 Z 將為此機制之重要關鍵。於是，我們依據 Z 之存在與否，將環境細分為兩個部分，分別為 3.2.1 節的 Case 1 與 3.2.2 節的 Case 2，並於 3.2.3 節中，合併此兩 Case 之機率與該環境之網路修復時間，最後得到網路修復時間之結果。其中，Case 1 環境表示為 Src 之通訊範圍內，對向車道沒有車輛之情況，換句話說，車輛 Z 此時並不在 Src 之通訊範圍內；Case 2 則反之，亦即 Src 之通訊範圍內，對向車道至少有一車可傳送，且可能沿著訊息傳送方向繼續延伸其車隊長度至 Z 。. 3.2.1. Case 1. 如圖 3-3 所示，在此情況下，因 Src 的通訊範圍（即東、西通訊半徑各為 R）內，西向車道沒有車輛之機率，可表示為西向車道之車輛間距大於 2R，可使用卜瓦松分佈之特性，計算在 2R 的距離中，出現之車輛數的機率，由此便可得到 Case 1 之機率，可表示為出現在 2R 中之車輛數為零的機率，如（3-6）式。 =. {. >2 }=. (−2λR) ∙ 0!. = 22. （3- 6）.

(32) 由（3-6）式，在 Src 之通訊範圍內，以對向車道沒有車輛能夠協助轉傳為條件，Src 與 Dst 互不在對方通訊範圍 R 內，其間距為指數分佈，只能用於間距 S 大於 2R 之情況，如（3-7）式。 ( )=. |. λe. λ. s>2. 0. （3- 7）. ℎ. 首先，分析訊息由 Src 傳送至車輛 Z 之部分，如圖 3-3（a）。定義 Z 為其所屬群聚最西側之車輛，O 點為 Src 通訊範圍的最左緣，而 Z 不在 Src 之通訊範圍內，因此，O 與 Z 之距離必須大於 2R 才能確保 Case 1 的成立，其距離可藉由指數分佈計算求得，此外，計算此距離之必須滿足兩個條件，分別為 Src 與 Dst 之間距 S 大於 R，以及 Src 範圍內對向車道沒有車輛（即 O 與 Z 之間距. 必須大. 於 2R），而 Z 移動至 Src 通訊範圍內所需移動之距離，可表示為 D = S − 2R ，再利用相對速度原理，來得到 Src 進入 Z 之通訊範圍所需要之時間，如（3-8）式。 {. →. |. >2 ,. > }=. =. =. {. |. {D |. λ(. 1 +. +. >2 }−2 + >2 } ). （3- 8）. 當 Z 進到 Src 通訊範圍內之瞬間，便立即接收到來自 Src 傳送之訊息，如圖 3-3（b），接收之後，因 Z 仍舊繼續向西移動，此時，若 Z 進入 Dst 之通訊範圍中，即可將該訊息成功地轉傳給 Dst。如圖 3-3（c），而 Z 從接收到來自 Src 之訊息開始到能與 Dst 相互通訊之距離為 D = S + R − R，利用此距離，可計算出訊息由 Z 傳至 Dst 其所需要的時間，如（3-9）式。. 23.

(33) 圖 3-3. Case 1 訊息傳送圖。（a）為 Src 範圍內對向車道中，沒有任何一車可轉. 傳訊息，必須等待車輛 Z 進入其通訊範圍之情況，其中，O 點（即星號標示點）表示為 Src 通訊範圍之西方邊界，D 為 Z 進入 Src 之通訊範圍內所需移動的距離。（b）為車輛 Z 進入 Src 之通訊範圍，因此 Src 立刻將訊息傳送給車輛 Z，訊息傳. 送方向以紫色箭號表示。（c）表示帶有 Src 所傳送之訊息的車輛 Z 已進入 Dst 之通訊範圍中，此時 Z 將訊息傳送給 Dst，即完成在不連結的網路中網路修復時間 24.

(34) 之計算流程，其中，以紅色虛線圈起之車輛 Z，表示為在（b）圖時，剛進入 Src 傳送範圍中之 Z 的位置，D 為 Z 移動至 Dst 傳送範圍內所需移動之距離。 {. →. |. {D | > } + { | > } = + λ +1 = λ( + ). > }=. >2 ,. （3- 9）. 由（3-8）式與（3-9）式，可得到訊息由 Src 傳送至 Dst 之時間，此時間總合即為網路修復時間，再利用此 Case 發生之機率，如（3-6）式，可求得 Case 1 的網路修復時間，如（3-10）式。 {. 3.2.2. 圖 3-4. |. Case 2. > }= =. ×. λ. { + {. >2 , > } | >2 , > } → 1 λ +1 × + λ( + ) λ( + ) →. |. （3- 10）. Case 2 訊息傳送圖。車輛 Z 之定義為 Src 通訊範圍中西向車道最西邊. 之車輛。（a）表示為 Src 通訊範圍中，對向車道有車，而該車所屬之車輛群集仍無法與 Dst 通訊之情況，即 Z2 與 Dst 互不在通訊範圍內。此時，訊息會由 Src 傳 25.

(35) 送至 Z，再由 Z 傳至該群集最西邊之車輛 Z2，但無法立即傳至 Dst，訊息傳送方向以紫色箭號表示。（b）表示為 Z2 可直接將來自 Src 之訊息，立即傳送至 Dst，亦即西向車道之群集長度能延伸至 Dst 之通訊範圍內。在 Src 的通訊範圍 2R 內，其西向車道有車輛可傳送之機率，可由（3-6）式求得，如（3-11）式。然而，當西向車道最西邊之車輛 Z2 仍未能與 Dst 通訊，即為本節將討論之情況，如圖 3-4（a）；反之，若能直接與 Dst 通訊，如圖 3-4（b），則依據通訊範圍內之車輛，彼此互相傳送訊息之時間為零，可得在此情況之網路修復時間. = 0。. =1−. =1−. （3- 11）. 由於車輛群集之長度已於 3.1 節中以隨機變數之方式重新定義，如（3-5）式，因此，在分析當 Z 車為 Src 通訊範圍中西向車道群聚中最西邊之車輛，但仍然無法傳送至Dst之問題時，可將此問題細分為兩個部分來討論，如圖 3-5（a）與（b）、（c）。假設當車輛 Z 收到來自 Src 之訊息時，車輛 Z 可繼續向西傳送之總車輛間距數為 N，而 Case 2.1 為N = 0 之情形，如圖 3-5（a）；Case 2.2 表示 N > 0 之情形，其中，群集長度 V 中所包含之間距數，已於 3.1 節中定義為至少為 1，而剛好為 1 之情況如圖 3-4（b）所示；大於 1 之情況則如圖 3-4（c）。. 接著，我們先定義幾個需要用到的新參數，分別為表示距離的隨機變數 Y、 U 以及前面 3.1 節中已定義之群集長度 V。其中，Y 為 Src 通訊範圍之左端邊界與車輛 Z 的距離，其 pdf 可表示為 Src 通訊範圍內對向有車之情況為其條件，亦即在此 Case 之情況下求 Y 之距離值，Y 為指數分佈，如（3-12）式所示；U 為車輛 Z 西方之下一輛車與 Src 通訊範圍之左端邊界的距離，此距離 U 亦為指數分佈且必須大於 0，其 pdf 如（3-14）式。此外，為了簡化計算之複雜度，假設 S = S − R ，且須以 Src 與 Dst 之間距 S 大於 R 為其條件，其 pdf 可表示為 S 之 26.

(36) 函數，如（3-13）式。. 圖 3-5. Case 2 中，對向車道群聚長度延伸圖。車輛 Z 之定義為 Src 通訊範圍. 中西向車道最西邊之車輛；Y 之定義為 Z 與 Src 之通訊範圍左緣之距離，為指數分佈之隨機變數；U 之定義為 Z 與 Z 之西邊的第一輛車（即為車輛 Z2）之距離，亦為指數分佈；V 為群集長度，定義於 3.1 節中。（a）表示為 Z 為該群聚最西邊之車輛，即 Z 與 Z2 之間距大於 R。（b）表示為 Z 之西方仍一車可傳遞訊息，即 Z 與 Z2 屬於同一群集，且 Z2 為該群集最西邊之車輛，Z2 無法與 Z3 通訊。（c） 27.

(37) 表示為 Z 之西邊仍有至少兩車可傳遞訊息，亦即 Z2 之西方還有延伸之群集長度 V。 ( |Case 2) = 1 − (s |. ( )=. > )= 0. 0. 0< 0. ℎ. ℎ. >0. ℎ. <2. s >0. （3- 12）（3- 13）（3- 14）. =0. 3.2.2.1. Case 2.1. 圖 3-6. Src 與 Dst 之通訊範圍無相互交集之示意圖。車輛 Z 之定義為 Src 通訊. 範圍中西向車道最西邊之車輛；（a）表示為 Z 位於 Src 之西側通訊範圍 R 內；（b）則表示 Z 位於 Src 之東側通訊範圍 R 內。. 28.

(38) 先由導致 Case 2.1 情況之機率思考，換句話說，此情形發生在 Src 通訊範圍內，西向車道至少存在一輛車為 Z，而 Z 車為該群集最西邊之車輛且無法繼續朝 Dst 之方向傳遞訊息。針對此情況，計算網路修復時間必須先由 S 之大小著手，. Src 與 Dst 之距離由其通訊範圍重疊長度 R 縮小至 0（即為相切），最後其間距再擴展到極大值，即 S 由 0 至無窮大，如圖 3-6 與圖 3-7 所示。接著，以 Src 做為判斷基準，將 Z 可能出現之位置分為 Src 之西側及東側個別討論，其個別機率總和即為 Case 2.1 之機率. ，如（3-19）式，其中，包含 Src 與 Dst 之通訊範圍. 無相互交集（如圖 3-6）與有交集（如圖 3-7，綠色斜線為其交集範圍）之部分，其說明如下。. Src 與 Dst 之通訊涵蓋範圍無交集之部分，其 S 之範圍介於R~∞，可由車輛. Z 之位置表示，若 Z 位於 Src 之東方通訊範圍 R（如圖 3-6（b）所示），則其機率可由 Y 與 S 求得，Y 介於R~2R之間；若 Z 位於 Src 之西方通訊範圍 R 內. ,. （如圖 3-6（a）），則其機率. 必須考慮與 Z2 之距離 U 的大小，而 U 之值. ,. 必須大於 R − Y，即 Z 與 Z2 之間距須大於 R，以確保N = 0之情況，Y 值之範圍則介於 0~R間，如（3-16）式。 ∞. =. ,. =. ,. ∞. (s |. (s |. > )∙. > )∙. ( |Case 2) ∞. ( |Case 2) ∙. s ( ). （3- 15）. s. （3- 16）. 另一方面，在 Src 與 Dst 之通訊涵蓋範圍有交集之部分，其 S 之範圍為 0~R，. 亦需討論車輛 Z 之位置，而位於 Src 之東方通訊範圍內之討論與非交集相同，其機率. ,. 為（3-17）式，如圖 3-7（b）所示；但若位於 Src 之西方，如圖 3-7. （a），則因 Z 不能位於 Dst 之通訊範圍內，可求得 Y 之上、下限分別為 R − S 與 29.

(39) R，此時 U 之討論亦如非交集所述，如（3-18）式。. =. ( |Case 2) ∙. =. , ,. ( |Case 2). ′. 圖 3-7. (s |. ∞. ( )∙. > ). (s |. s > ). （3- 17）. s. （3- 18）. Src 與 Dst 之通訊範圍相互重疊有交集之示意圖。. 最後，可得到此 Case 2.1 中，Src 通訊範圍中之對向車道存在一車 Z，而 Z 車為其所屬群聚中最西邊之車，且 Z 未能與 Dst 通訊之機率. ，為上述交集. 與非交集之所有情形合併，即（3-15）式、（3-16）式、（3-17）式與（3-18）式之總和，如（3-19）式。. =. ,. +. ,. +. ,. +. ,. 30.

(40) =（3-15）+（3-16）+（3-17）+（3-18） ∞. (s |. =. ∞. > )∙. (s |. +. ( |Case 2) ∞. > )∙ ( |Case 2) ∙. + +. (s | ∞. ( |Case 2). ′. s. ( |Case 2) ∙ > ). ( ). s. s. ( )∙. (s |. > ). s. （3- 19）. Case 2.1 之網路修復時間為訊息由 Z 傳至 Dst 之時間，如圖 3-6 與 3-7 中之粉紅色雙箭號 D 所示，則 Z 進入 Dst 通訊範圍內所需動之距離為D = S − R + Y，其網路修復時間可由（3-19）式與相對速度原理，得到其距離之期望值，如（3-20）式。 ET. |. ,. ∞. × ∞. +. +. >. =. (s − R + y) ∙. ( |Case 2). ∙. ( ). ∞. (s |. > ). (s − R + y). (s |. s. ( s − R + y) ( |Case 2) ∞. +. 1 +. ′. ( s − R + y) 31. > ) ( |Case 2). (s |. (s |. > ). > ). s.

(41) ( |Case 2) ( ). ∙. 3.2.2.2. s}. （3- 20）. >0. Case 2.2. 此環境中，車輛 Z 之西方至少還有一輛車可以傳送，如圖 3-5（b）與（c）之 Z2，以確保 N > 0，換句話說，在 Z2 西邊必定存一包含 Z2 之車輛群聚，而群. 聚長度為 V，雖然有群集延伸訊息可傳送之距離，但仍必須滿足該延伸依然無法與 Dst 通訊之條件。在此情況下，對. 的範圍討論可由 R 至無窮大，這是因為在. 0 到 R 的範圍中，在 Src 範圍內西向車道最西邊之車輛已定義為 Z，並於 3.2.2.1 節的 N = 0 之 Case 中討論過，若 Z 車西邊仍存在一群集，則該群集中之任何一. 車皆已位於 Dst 之通訊範圍內，此情況之網路修復時間為零，如圖 3-4（b），因與前一節環境中定義相矛盾，故不應被包含在該 Case 計算之環境中。而在本節中，為了分析 Case 2.2 之網路修復時間，必須針對 Z 車之位置進行討論，由 Z 車之通訊範圍是否與 Dst 有交集，來作為判斷 Z2 位置之依據，機率分別為 ,. 。. ,. 及. 當 Z 與 Dst 之通訊範圍未重疊，如圖 3-8（a），由於 Z2 往西延伸之群集仍不可與 Dst 直接通訊，Z2 亦不能在 Dst 之通訊範圍內，因此，群集長度 V 之上限為 S − R − U，而 S 之範圍則介於 2R − Y與 ∞ 之間，U 與 Y 範圍之討論則如前一. 節所述，機率. ,. 可表示為（3-21）式。. ,. ∞. ( |. = ∙. ( |Case 2) ∙. ( )∙ ( )∙. > ) s. （3- 21）. 若 Z 與 Dst 之通訊範圍有交集，由於 Z2 與 Dst 無法通訊，因此，U 之範圍介於 0~(S − R)， S 之範圍則由 R~(2R − Y)，而 V 之上限值與未交集之情況同 32.

(42) 為 S − R − U，其機率 ,. =. ∙. ,. 為（3-22）式。 ( |. ( |Case 2) ∙. ( )∙ ( )∙. > )∙ s. ( ) （3- 22）. 接著，可藉由合併上述兩機率式，（3-21）式與（3-22）式，可得到 Case 2.2 之機率. 為（3-23）式。 =. 圖 3-8. ,. +. （3- 23）. ,. Z 與 Dst 之通訊範圍相互關係圖。車輛 Z 之定義為 Src 通訊範圍中，西. 向車道最西邊之車輛；（a）表示為 Z 與 Dst 之通訊涵蓋範圍無交集。（b）則表示 Z 位於 Dst 之通訊範圍涵蓋範圍重疊，綠色斜線部分為其交集範圍。. 33.

(43) 而 Case 2.25 之網路修復時間分析，採用對向車道最西邊之轉傳車進入 Dst 之通訊範圍內，使訊息能傳送至 Dst 之方式，計算 Z 與 Dst 能相互通訊所需行進的距離，其值為 D = S − R − U − V ，並由（3-21）式、（3-22）式之計算與相對速度原理，進而求出網路修復時間，分別為（3-24）式與（3-25）式，此總時間仍包含 Src 與 Dst 之間距大於 R 的條件。 ET = ∙. ET =. |. . ,. 1 +. ( |. . ,. 1 +. ( |. ∙. ×. | ×. > [ > )∙ >. ( |Case 2) ∙. ( )∙. [ > )∙. ( |Case 2) ∙. ( )∙. −. ( )∙. −. − ]. −. −. ( )∙. }. （3- 24）. }. （3- 25）. − ]. 結合 Z 與 Dst 之通訊範圍是否有交集之計算結果，可得 Case 2.2 之總網路修復時間為交集與非交集之和，如（3-26）式所示。 ET. ,. |. >. =ET. |. . ,. >. +E T. . ,. |. >. （3- 26）. 最後，依據 Z 西側不同的車輛間距數（亦即不同的 N 值），並統整 Case 2.1 與 Case 2.2 之環境與結合此兩分析之結果，可得到在 Src 之通訊範圍中，對向車道有車輛可作為轉傳車，且該轉傳車所屬之車輛群集的延伸並未能與 Dst 通訊，即為 Case 2 之情況，其機率與網路修復時間分別為（3-27）式與（3-28）式。 =. E[T |. +. > ]=. （3- 27） ∙ ET. ,. |. > 34. +E T. ,. |. >. （3- 28）.

(44) 3.2.3 小結因低車輛密度導致中斷網路發生之環境下，合併中斷點前後，不同情況下訊息傳送所需花費之時間的分析，其中，包含了 Src 通訊範圍內之對向車道是否有車之中斷網路的所有情況，即 Case 1 與 Case 2 之分析結果，如 3.2.1 之( 3-10 )式與 3.2.2 之( 3-28 )式，可計算出環境中之網路修復時間，如（3-29）式。 { |. > } = E[T |. > ]＋E[T |. 35. > ]. （3- 29）.

(45) 第四章. 模擬結果與討論. 在本章中，將針對模擬環境之設定與模擬所使用之參數做一詳盡之介紹，並呈現本論文所提出之分析、相關文獻[3]與模擬結果之相互對照。其中，4.1 節為環境參數之設定，並說明本論文較相關文獻[3]準確之原因；而 4.2 節為不同情況下（即為章節 3.2.1 與 3.2.2），其機率與網路修復時間之結果比較圖。. 4.1. 環境參數本論文使用 Matlab 進行模擬，而模擬環境設定為無限制長度的高速公路，其. 東、西向車道之車速均為 8m/s，每輛車之通訊範圍 R 皆為 250m，針對不同車輛密度對網路修復時間之影響做討論，如表 4-1。. 表 4-1. 環境參數. 高路公路長度. 無上限. 車輛通訊範圍. 250m. 車輛移動速度（東、西向皆同） 8m/s 車輛密度（東、西向皆同）. 0.001、0.0015、0.0033、0.0065、0.012veh/m. 車輛群聚長度. 無上限. 首先說明本論文重新設計之車輛群集長度參數，如 ( 3-5 )式，本論文利用指數分佈的車輛間距及幾何分佈的車輛間距數，求得其 Laplace domain 下的動差母函數（Moment Generation Function, M.G.F），接著利用數值分析之方式做 inverse Laplace transform，將 s domain 的 M.G.F 轉回 time domain，其結果發現與模擬結 36.

(46) 果有固定的誤差，根據此誤差，進而發現少了( 3-5 )式中的p ∙ δ(v)項，更由其反轉之模擬結果，觀察出該曲線近似指數分佈，經過推測與模擬嘗試之驗證，因此. 得到新車亮群集長度 V 之 pdf 參數，其驗證結果本論文擷取兩種車輛密度為例呈現，如圖 4-1 與圖 4-2，橫軸表示車輛群集之長度，縱軸表示發生之機率。而圖 4-1，表示車輛密度為 0.0033 veh/m 時，車輛群集之長度對應該長度發生之機率值，並以累積分佈函數（Cumulative Distribution Function, CDF）之形式呈現；圖 4-2 則為車輛密度為 0.0065 veh/m 之結果。其中，藍色曲線為( 3-5 )式中的計算數據結果，而紅色則為模擬值。結果顯示，本論文所假設的車輛群集長度計算公式，在不同密度下的曲線皆與實際模擬群集長度之值相符，因此判斷猜測的( 3-5 )式假設正確。 The CDF of the cluster length with =0.0033). 1 0.9 0.8 0.7. fV (v). 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0. 0. 圖 4-1. 100. 200. 300. 400 500 600 700 The length of cluster(m). 800. 900. 1000. 車輛群集長度之 CDF 曲線圖， = 0.0033 veh/m. 因車輛密度低會導致群集不易形成，換言之，值小，其群集長度則較短，當橫軸的群聚長度（m）長達到 1000 公尺時，車輛密度較低之圖 4-1，其 CDF 較圖 4-2 之 CDF 更接近 1，其原因為低車輛密度之群集長度較短，在設定之固定 37.

(47) 群集長度 1000 公尺之下，已幾乎包含其所有群集長度值之可能情況；反之，高車輛密度之群集長度可能長達數公里，以此設定之 1000 公尺來說，還有更長之群集長度值未被包含，圖 4-1 之值較接近 1。 The CDF of the cluster length with =0.0065). 1 0.9 0.8 0.7. fV (v). 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0. 0. 圖 4-2. 4.2. 100. 200. 300. 400 500 600 700 The length of cluster(m). 800. 900. 1000. 車輛群集長度之 CDF 曲線圖， = 0.0065 veh/m. re-healing time 分析與模擬在此部分，我們將過去文獻中[3]分析結果，與我們新提出之分析方式的結果. 與模擬做比對。本論文網路修復時間之模擬亦以 Matlab 為模擬工具。透過模擬結果可發現，在 Case 2 中本論文之分析結果的機率與網路修復時間，皆較文獻[3] 準確。. 圖 4-3 為 Case 1 之網路修復時間 E[T | 38. > ]之結果比較圖，綠色實線為文.

(48) 獻之分析結果，藍色實線為本論文之分析數據，如( 3-10 ) 式，而紅色虛線則為採用五種表示不同車輛密度值（如表 4-1）之模擬數據曲線。在高密度之網路修復時間上，精確度並無太大的差異。但在低密度環境下，文獻[3]使用群集長度之期望值作為其判斷車輛群集長度之依據，因低密度形成的車輛群集中，車輛數較少甚至為零，其使用平均值之做法使得判斷上的錯誤機會更高，在其計算式中之車輛數甚至出現負值，不合常理，因此，本論文使用能夠精確計算各種密度之機率的車輛群集長度機率密度函數，取代其使用期望值之做法，結果顯示我們大幅改善了低密度情況下之錯誤分析結果，且與模擬值幾乎吻合。. Re-healing time in Case 1, Tr1. 450. analysis of [3] our analysis simulation. 400. Re-healing time (s). 350 300 250 200 150 100 50 0. 0. 0.002 0.004 0.006 0.008. 0.01.  (veh/m). 圖 4-3. 0.012 0.014 0.016 0.018. Case 1 之網路修復時間. 39. 0.02.

(49) Probability in Case 2, p2 analysis of [3] our analysis simulation. 1. Probability. 0.8. 0.6. 0.4. 0.2. 0. 0. 0.002. 0.004. 圖 4-4. 0.006 0.008  (veh/m). 0.01. 0.012. 0.014. Case 2 之機率. 圖 4-4 呈現 Case 2 中，中斷網路形成時，Src 車輛之通訊範圍 R 內的對向車道中，至少存在一車可作為轉傳車輛之機率. ，如圖 3-4 中之車輛 Z。本論文之. 分析結果為( 3-27 ) 式，即為藍色實線，紅色虛線為模擬結果，綠色實線則為文獻[3]之計算結果。而圖 4-5 驗證 Case 2 之環境，滿足前述情況發生機率之網路修復時間 E[T |. > ]，其中，本論文之分析結果為藍色實線，其計算方式如( 3-28 ). 式；圖 4-6 則為整體網路修復時間之結果呈現，如( 3-29 ) 式。. 綜合所有機率與網路修復時間之模擬結果，本論文所使用之分析方式除了大幅改善過去文獻[3]之準確程度，且與模擬高度相符，驗證了本論文中，使用車輛群集長度之機率密度函數，取代了文獻中以期望值作為判斷車輛長度依據之做法，並顯示本分析方式之正確性。. 40.

(50) Re-healing time in Case 2, Tr2. 35. analysis of [3] our analysis simulation. 30. Re-healing time (s). 25 20 15 10 5 0 0. 0.002. 0.004. 圖 4-5. 0.006 0.008  (veh/m). 0.01. 0.012. Case 2 之網路修復時間 Tr. 500. analysis of [3] our analysis simulation. 450 400. Re-healing time (s). 350 300 250 200 150 100 50 0. 0. 0.002. 圖 4-6. 0.004. 0.006 0.008  (veh/m). 0.01. 整體環境之網路修復時間 41. 0.012.

(51) 第五章. 5.1. 總結. 結論本論文針對 VANET 中，因低車輛密度而導致網路不連續性之情況做討論，. 為簡化環境中其他複雜因素對延遲的影響，本論文以較單純且有固定車流方向的快速道路為背景環境，除了持續採用過去文獻中所使用之對向車道車輛方法，來協助訊息之傳遞，藉以縮短網路修復時間之外，更導入較準確的車輛群集長度機率密度函數與分析方式，來計算中斷網路中的網路修復時間，模擬結果證明了本論文之分析修正了過去研究文獻之錯誤計算結果，同時也驗證了所推測的車輛群集長度之機率密度函數的正確性。. 未來，我們除了使用雙向車道之特性，另外將使用廣泛佈署的 RSU 來加入網路修復時間之計算，依不同功能之 RSU（即第二章所介紹之 Ad-hoc-based RSU 與 Infrastructure-based RSU）個別討論，除此之外，並可以結合以上述兩種 RSU 之混合環境分析，將以此三種不同環境做為互相比較之對象，可針對不同車輛密度對於其可傳送之距離進行討論。由於 VANET 可提供多樣化之應用服務，而每項服務皆有其所對應之不同的延遲限制。因此，我們將主要目標放在對於同一種服務之延遲要求，比對各種環境之優劣，使得該服務在品質方面的研究中，提供適合的背景環境之選擇。. 42.

(52) 參考文獻. [1] S. Biswas, R. Tatchikou, and F. Dion, “Vehicle-to-Vehicle Wireless Communication Protocols for Enhancing Highway Traffic Safety,” IEEE Commun. Mag., Jun 2006, pp. 74-82. [2] Elmar Schoch, Frank Kargl, and Michael Weber, “Communication Patterns in VANETs,” IEEE Communications Magazine, Nov. 2008, pp. 119-125. [3] N. Wisitpongphan, F. Bai, P. Mudalige, V. Sadekar, and O. Tonguz, “Routing in Sparse Vehicular Ad Hoc Wireless Networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 25, no. 8, Oct. 2007, pp. 1538-1556. [4] Fan Yu and Subir Biswas, “Self-Configuring TDMA Protocols for Enhancing Vehicle Safety With DSRC Based Vehicle-to-Vehicle Communications,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 25, No. 8, October 2007, pp. 1526-1537. [5] Xi Zhang, Hang Su and Hsiao-Hwa Chen, “Cluster-Based Multi-Channel Communications Protocols in Vehicle Ad Hoc Networks,” IEEE Wireless Communications, Oct. 2006, pp. 44-51. [6] Ahmed Ahizoune, Abdelhakim Hafid and Racha Ben Ali, “A Contention-Free Broadcast Protocol for Periodic Safety Messages in Vehicular Ad-Hoc Networks,” IEEE 35th Conference on Local Computer Networks (LCN), 2010,pp. 48-55. [7] N. Wisitpongphan, O. K. Tonguz, J. S. Parikh, P. Mudalide, F. Bai, and V. Sadekar, “Broadcast Storm Mitigation Techniques In Vehicular Ad Hoc Networks,” IEEE Wireless Communications, December 2007, pp. 84-94. [8] Flaminio Borgonovo, Antonio Capone, Matteo Cesana, and Luigi Fratta, “ADHOC MAC: A New MAC Architecture for Ad Hoc Networks Providing Efficient and 43.

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