文档介绍：车联网的速率自适应算法
演讲:廖恩瑞
目录
1
2
3
4
无线网络自适应研究现状
车联网无线通信技术研究
速率自适应算法研究
广播速率算法的设计与实现
无线网络自适应研究现状
速率适应足针对不同的网络环境,动的调整传输速率使信道容量最大化,系统性能得到提高。如,(6、9、12、18、24、36、48、54Mbps)这8种传输速率;(1、2、、11Mbps)4种传输速率;,但是越高的传输速率其调制方式的抗干扰能力就越低。里然有多个速率可供选择,但如何在多种同速率之间进行切换却需要进一步研究。
无线网络自适应研究现状
速率自适应算法根据获得信道质量信息的方法不同,可以分为基于统计的方法和基于信道测量的方法。基于统计的方法楚统计一段时间内如,误顿率、吞吐量或者ACK接收成功失败的次数等信息来评判信道的质量。如ARF就是典型的基于统计的速率自适应算法,其通过统计连续帧成功(或失败)的数量实现数据传输速率的动态调整。这种方法虽然实时性较差,但是简单、实现较容易,应用广泛。直接测量的方法是直接测量信道的某一信息,如SNR、RSSI或者PER,能够快速反映信道状态,如RBAR。
车联网无线通信技术研究
车联网通信必须保证车辆在高速移动的情况下通信链路和传输速率的稳定。
DSRC(专用短程通信技术)主要用于车辆识别;
GPS技术用来获取车辆行驶位置数据;
无线传输技术实现信息传输与共享,数字广播技术用于发布动态交通信息等;
其中DSRC被认为是V2V和V2I通信中最有前景的无线通信方式,能够提供高速的无线通信服务,实现小范围实时、准确和可靠的双向传输,使车辆和道路之间通信。DSRC不仅可用于电子收费等常规应用,更主要是传输有时间上界,对时间要求苛刻的安全类消息。
车联网无线通信技术研究
DSRC的具体实现方式是WAVE(车载无线通信标准)
,,内容涉及到车联通信的各个方面。WAVE协议很好的解决了车载终端通信接口的互通性,为高速(最大27Mbps)、短距离(最大10000m)、低延时的车载无线通信定义了架构、管理结构、通信模块、物理访问和安全机制等。OSI模型是互联网参考模型应用最广泛的,下图是WAVE协议栈与OSI模型之间的映射关系。
OSI模型和WAVE模型对比图
速率自适应算法研究
根据信道的质量选择合适的传输速率以提高系统性能,无线信道由于传输介质、工作频率和传输环境的不同,信号在传输时势必会遭受衰减、延迟和噪声的影响。目前速率自适应算法主要集中在信道质量参数(PER、SNR、C/I、RSSI、重传次数等)的选取、如何从这些参数中获取信道的变化。信道参数可以分为以下四类:
探测包:每隔一定时间以不同速率或探测倾评佔信道,提高了实时佔计能力。
连续成功和失败的次数:利用发送顿连续成功与失败的次数来估计信道质量。
速率自适应算法研究
物理层指标SNR、RSSI:物理层指标即是一种基于测量的方法。在一定误码率条件下,不同速率其SNR值不同。反过来,根据SNR、RSSI值也可以选择速率。
窗口估计值:统计一段时间内数据顿的特征来决定发送速率。C/I载波干扰比,比较C/I与其阀值的大小来调整速率大小。
从获得实时信道状态信息方面,速率自适应可分为:闭环类(直接测量信息的方法)和开环类(基于统计信息的方法)两类。
速率自适应算法研究
闭环类
闭环自适应速率控制技术通过对信道参数进行实时监测,由接收机利用反馈信道将参数估计值送回发送端,并对发送端数据速率加以控制,以提高系统传输性能。前主要通过如信噪比(SNR)、接收信号强度(RSS)等来直接测量信道状态信息。
闭环类算法的最大特征是利用物理层信息对信道质量进行估计,从而选择最优速率。