车路协同预警：基于传染病模型的信息交互方法

传染病模型的基本原理是模仿传染病的传播过程，如果一个个体已被传染，在它遇到其他个体并且该个体未被感染时，病毒将传播给该节点，持续该过程，病毒将在群体中迅速传播。无线移动网络可通过模仿传染病的传播过程传递信息，在稀疏移动自组织网络或延迟容忍网络中传染病模型是基本的数据路由算法。利用该模型进行交通安全信息的传播，其基本过程是事故发生车辆或危险路段路侧设备将危险信息发送给邻近车辆，收到该信息的车辆将该信息传递给其遇到的车辆。

（1）安全预警信息交互方法

行车安全预警类信息传输的目的节点是一定范围内的车辆，当一辆车离开事故点达到一定的距离时，该车保存的警示信息将不再具有实时效用。减速制动过程持续时间包括驾驶人反应时间t_r、汽车制动系统协调时间t_a、减速度增长时间t_s、在此时间行驶过的距离s如下：

式中，v为初速度，x¨为减速度（取为负值）。在减速制动过程通常驾驶人需要0.7～1.5s的反应时间[11]，若取t_s=0.2s，x¨=5m/s²，t_r+t_a=1.5s，则当v=80km/h时，制动距离为85m左右。因此，在车辆相对密度的场景，当携带该消息的车辆离开事发地一定距离后将不再传播该消息，在保证该报警信息在一定范围内传播的同时，减少大量重复消息对无线信道资源的消耗。同时，在一些车辆稀疏的环境下，为了确保消息传播的范围足够大，以消息传播次数为判别条件来决定是否继续转发该消息。在车辆密集环境下转发的次数较多，因此在转发次数达到门限值时将判断车辆与事发地之间的距离，当距离超过门限值时将不再传播该消息；而在车辆稀疏环境下，即使车辆已驶离事发地较远距离，但由于转发次数很少，在没有达到转发次数门限值前不会进行距离条件的判断。

目前世界上主流的无线通信协议是基于802.11系列的无线通信协议，其中IEEE已制定了专用于车路协同系统的802.11p协议，该协议的无线接入采用载波侦听多点接入/避免冲撞机制（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoid-ance，CSMA/CA）。该机制在信息发送前先查看介质是否空闲，当介质被侦听到空闲时，优先发送；否则，通过随机的时间等待，使信号冲突发生的概率减到最小。这在信息传输量较大时有可能导致信息无法发送，因此，对于安全类相关的紧急信息要给予较高的优先级，同时尽量减少不必要的重复信息发送以减少对信道资源的抢占。对于车路协同系统，可根据车辆的行驶方向来优化信息传播机制。通常道路都是双向行驶的，如图1-9所示，在发生事故时，如何通知即将驶入事故点的车辆注意减速慢行或避道行驶是安全预警的重点。因此，为了减少重复信息的传播，保证信息迅速传递给亟需得到警示的车辆，定义驶离事故现场的车辆只向逆向行驶的车辆传播该事故消息，从而有效保证即将行驶到事发地的车辆及时得到该消息。

图1-9 事故场景图

图1-10 行驶方向夹角

当两辆车行驶方向之间的夹角α＜45°时可以判定为逆向行驶。如图1-10所示，如果两辆车Va和Vb当前的位置为（X_a，Y_a）、（X_b，Y_b），下一个时间点的位置为（NX_a，NY_a）、（NX_b，NY_b），则cosα为

其中。如果则两辆车在同一方向行驶。

图1-11 信息传播的马尔可夫链

（2）传播延迟

为了分析基于传染病模型的预警信息传播速度，定义如图1-11所示的马尔可夫链M_i（i=1，…，n）。如果汽车j收到了消息，则定义马尔可夫链处于状态M_j。如果两辆移动汽车建立连接遵从参数为λ的指数分布，并且其中一辆汽车未被感染，信息能

被成功传播的概率为p，按照传染病模型传

播方法，则从状态M_j转换到M_j+1的概率为（n-j）jλp，在状态M_i停留的时间为

t_i=（n-i）iλp，1≤i≤n-1 （1-12）

其概率密度函数

f（t_i）=（n-i）iλpe^{-（n-i）iλpti} （1-13）

信息传递给所有n个车所需时间T为

由式（1-14）可计算出T拉普拉斯变换F_T（s）为

F_T（s）=L{f（T）}=E（e^-sT） （1-15）(www.xing528.com)

其中E（）为期望函数，将T带入式（1-15），得

由式（1-13）可计算出在状态M_i停留时间t_i的拉普拉斯变换F_T（s）为

将式（1-17）带入式（1-16）可得

由式（1-15）可计算出

当k=1时，将式（1-18）代入式（1-19）可得到T的期望值为

（3）仿真测试

采用NS2网络仿真平台对上述方法进行测试和分析。测试场景为2000m长、20m宽的双向车道。无线通信的具体参数如下：IEEE802.11MAC协议，Two-rayGround传播模型，传输范围为250m。在无线环境下即使两辆车位于无线信号传输范围内，由于障碍物阻挡、信号干扰、频道冲突等因素的影响，也可能导致信息无法成功传递。在不同成功传输概率p下，当λ为0.05、0.005、0.001时，信息传播的理论延迟如图1-12～图1-14所示。由结果可知随着车辆密度的增加，传播延迟也随之降低；同时成功传输概率p对延迟也具有一定的影响，p越大延迟越小。图1-15与图1-16分别给出了当成功传输概率p为100%、80%时NS2实验得出的实际传播延迟。由结果可知实际结果与λ=0.01～0.05时的理论结果基本吻合。

图1-12 λ=0.05时不同成功传输概率p下的传播延迟

图1-13 λ=0.005时不同成功传输概率p下的传播延迟

图1-14 λ=0.001时不同成功传输概率p下的传播延迟

图1-15 p=100%时实验测得的传播延迟

（4）结论

基于车车/车路无线通信构建车路协同系统成为未来智能交通技术发展的主流方向。通过车路协同系统将各种安全预警信息通过无线电信号传递给相关车辆，能有效减少各类交通安全事故的发生。本书提出了基于传染病模型的车路协同安全预警信息交互方法，并对不同成功传输概率下的传播延迟进行了理论分析。通过在NS2网络模拟器中的仿真实验结果表明，在由WiFi构成的无线通信网络中，当λ=0.01～0.05时的理论结果与实际测得的传播延迟基本一致。

图1-16 p=80%时实验测得的传播延迟