取自论文《A Hybrid Model to Extend Vehicular Intercommunication V2V through D2D Architecture》
纯车辆通信也称为V2V可能会遇到阻塞或故障问题，称为“死胡同”。 这主要是由于地理引导错误、通信范围不足或拓扑动态性。 因此，未延迟的V2V消息将阻止整个通信过程。 V2V通信用于在VANET域中传播本地信息，或将其中继到最近的路侧单元(RSU)，该单元将其传输到地面服务器和交通控制中心(TCC)。 在此背景下，ETSI和ISO标准化的智能交通系统(ITS)通信体系结构被提出为一种增强V2V路由机制的全球统一体系结构。 ITS参考体系结构通过车辆通信系统嵌入式ITS协议栈提供的垂直切换机制提供V2V故障转移机制。同时，在蜂窝网络中实现D2D通信的新体系结构和机制已经成为一个热门的讨论和研究课题，因为它们使一种基于LTE的新型短程直接通信成为可能。 这种基于设备接近信息的新型通信将促进从基于实时位置和上下文感知的服务到公共安全服务的各种新一代服务。 最近在3GPP水平上标准化，LTE辅助的D2D通信被认为是与包括ITS在内的异构网络合作通信的门户。 然而，最近在“LTE4V2X”框架中的一项研究中讨论了将LTE体系结构能力与V2X通信相结合的想法。 本研究提出了一种基于LTE网络的自组织体系结构和集中式车载网络组织。 这些及时的进展已经使人们对下一代智能车辆一目了然，这些智能车辆将配备各种接入技术(LTE、IEEE802.11p等)。 用于可靠和更有效的车辆通信。
本文所做的工作是借鉴ITS的体系结构原理和新的基于LTE的D2D通信机制，为解决V2V阻塞和故障问题提供了一个认知模型。 其思想是利用扩展的ITS网络管理特性，允许不同访问媒体之间的垂直切换来恢复V2V死胡同。 我们认为，结合V2V和中间D2D通信的混合架构提高了整体传输成功率和延迟。在最坏的情况下，D2D支持可以被看作是一个故障转移恢复解决方案，它可能比直接V2V慢一点（发现阶段是按需完成的)，或者在最好的情况下帮助互连断开连接的移动节点组并增强处理延迟(发现阶段是主动完成的）。
论文组织如下；第二节讨论了相关的工作和ITS和D2D的最新进展，第三节介绍了我们基于D2D的V2V故障恢复的混合机制和一种通用的路由算法。 在第四节中解释了不同方案在不同约束（最佳和最坏情况）下的模拟结果，并与基于GPSR协议的传统V2V机制进行了比较。 最后，第五节讨论了结论和今后的工作方向。
通常，基于IEEE802.11p[15]无线通信，提出了用于安全和信息娱乐的V2V应用程序。 文献中有几种基于路由或广播的解决方案。 为了简单起见，我们选择了广播模型，尽管路由或Q学习可以交替使用。 当到达目的地或RSU接管时，消息中继将停止。 否则，当两个条件中的任何一个没有达到时，消息传递就失败了（“死胡同”）。
a. 在这一部分中，我们介绍了我们的V2V路由方法(V2V-RA)。 如图所示，V2V-RA用于恢复由于VANET中的“死胡同”而产生的未延迟消息。 2（红点）。
我们假设在故障的情况下，位于给定位置的车辆(X)没有邻居来中继它从其前身接收的警报消息。 为解决这一问题，提出了V2V-RA：
1)车辆(X)将向后方向返回消息，以通知前一辆车(x-1)其作为死端的位置，因此消息不能向该方向转发(即。车辆(X)没有邻居车辆将警报消息转发给它)。
2)车辆(x-1)有三个排序选项来解决死端情况，然后考虑消息失败：
a)首先，车辆(x-1)将在其邻居表中检查其他车辆。
如果车辆(x-1)有另一个邻居，它将将警报消息重定向到该节点。
否则，它将以递归的方式继续。
b)第二，它将寻找另一个RSU，可以到达的道路上。 这将要求改变传输中继的方向。 c)如果前两个选项不可用，则从考虑车辆(x-1)而不是(x)的步骤（1）开始重复恢复算法步骤。 i.e. 回去一跳（这被认为是最坏的情况）。
在第二个选项中，使用地理路由协议将传输方向更改为另一个RSU位置。 一种可能的方法是使用我们以前的工作[16][17]基于波束形成的中继，或[18]中提出的基于Q学习的路由。
在本工作中，我们将重点放在使用地理路由协议来寻找故障情况下的替代路径上。在仿真部分，我们提出的模型结果与地理路由协议GPSR（无线网络的贪婪周界无状态路由）[19]进行了比较，验证了D2D解决方案的有效性。
我们的解决方案结合了ITS适应的V2V概念和D2DLTE辅助架构，以其全球化和可靠性。 这可以被认为是认知无线电用例的一个具体例子。 如图所示。 当出现“死端”(T F)时，最后一个V2V传输节点的ITS协议栈可以进行信道感知，然后垂直切换到D2D传输机制。 在[10]中对D2D协议交换进行了详细的解释，为了理解，我们在下文中简要地描述了它。 D2D意味着在距离附近存在两个设备，并连接到相同的LTE基站eNB(进化节点B)或相邻设备；D2D支持的设备可以使用[8]、[9]和[10]中解释的不同方法相互发现。 该解决方案的强度是V2V覆盖面积的扩展。 由于D2D机制[10]中使用的LTE-直接传输，其中启用D2D的设备可以在其周围发现高达1公里的设备。这增加了到达一个新的V2V跳台的机会，属于下一个连接的一组车辆在最终目的地的方向。 基于D2D机制的架空时间(OHT)可以服从以下方程：
这些时间的值将根据结果部分中解释的D2D用例来考虑。 因此，从这一简短的分析中，我们可以得出结论，D2D发现时间是实现性能混合V2V-D2D故障恢复解决方案的决定因素。
下面描述的D2D发现阶段在[10]中有更多的细节。 我们的混合模型的一个重要步骤是发现足够的下一个D2D支持的车辆，以避免V2V传输故障。 在LTE无线电访问网络(RAN)中，车辆被视为启用D2D的设备。 我们假设它处于eNB覆盖范围内，并且它处于信息中继的同一方向。 我们还假设嵌入在车辆通信系统上的D2D支持设备正在使用ITS特定的D2D服务。 D2D栈和V2V服务之间的通信是通过第二节/A节中引入的IT S站协议栈进行的。 因此，它代表了认知无线电原理的用例实现。
在D2D过程中，距离接近的设备首先需要发现彼此。 根据[10]中提出的模型，D2D支持的设备首先由LTE核心网络认证和授权使用D2D无线电资源。 这个预发现步骤是由LTE网络通过eNB辅助的：它主要为设备之间的发现和通信提供了可靠的基础。 然后，在D2D支持的设备之间通过使用存在信标的LTEdirect接口进行直接发现阶段。
我们的解决方案的性能对发现阶段非常敏感。 我们提出了两种评估方法：
主动V2V&；D2D：在此场景中，我们在V2V故障之前执行直接D2D通信的标准发现阶段。 这意味着发现时间为零(TD=0)，故障发生后立即从V2V切换到D2D(THO=0)。
按需V2V&；D2D：在这种情况下，我们建议D2D通信的标准发现阶段是按需完成的(即。 由故障检测触发)。 这意味着发现时间(TD)也被认为是整个处理和切换时间(THO)中的开销。
在本节中，我们将通过对V2V-RA的模拟来评估我们的混合V2V-D2D解决方案。 我们使用NS2进行了所有的模拟研究。 模拟包括以下两种情况：
启用D2D的终端正在不断监测其附近区域，以发现可用于建立用于通信的D2D链路的接近设备（如图所示）。 3)。
通信范围可以从500，1000到1500米不等，这取决于通信区的障碍。 此外，D2D直接发现是通过扫描预定义的信道在LTE中完成的，与无线IEEE802.11xx发现方法相比，这给了我们非常短的延迟时间。
在这一部分中，我们假设V2V故障发生在离最近的RSU4公里处。 我们的目标是将警报消息传输到这个RSU。 模拟考虑了由所提出的D2D通信范围定义的不同道路长度(L)的六个子箱：
主动V2V&；D2D(最佳酶1.5km)：发现时间(TD=零)和从V2V到D2D、THO=零的切换。根据D2D-直接通信超过1.5公里（即4公里)，从道路总长度(4公里）中留下的道路长度(LRest)等于2.5公里。 最远=2.5公里)。
• 积极的V2V&；D2D（最佳酶1公里）：与以前的假设相同，只是LRest变成了3公里。
• 积极的V2V和D2D（最佳酶500米）：与以前的假设相同，但LREST=3.5公里。
• 按需V2V&；D2D（最坏的酶1.5公里）：发现时间(TD)和切换(THO)存在。 从总道路长度中剩下的道路长度等于1km(即… D2D通信距离=2.5公里到0.5公里)。
• 按需V2V和D2D（最坏的酶1公里）：与LRest=3公里的D2D通信范围1公里。
• 按需V2V和D2D（最坏的情况0.5公里）：与LREST=3.5公里的D2D通信范围500米。
在这种情况下，我们考虑了一个传统的解决方案，节点恢复在正常的V2V临时通信。 它与以前基于相同道路长度(4Km)的D2D机制进行了比较，直到RSU和以下两种情况：
• V2V-RA(Best-Case)：在这种情况下，我们成功地找到了另一条路由后一跳。
• V2V-RA(Worst-Case)：在这种情况下，我们假设路由算法需要多个跳才能找到到RSU的路由。
在我们以前的工作[20]中，我们完成了通用V2V路由的分析和仿真评估。 在不同的通信范围和不同的车辆密度下，连接集模型给出了合理的结果。 此外，该模型与现有的V2V路由模型进行了通用的比较。 但是，本文将重点研究与标准的V2V路由协议GPSR的比较。
表一列出了NS2模拟参数[21]。在这项工作中，我们假设LTE-D2D服务总是在车辆中启用，或者可以根据需求触发。 此外，D2D链接可作为公共安全(PS)邻近服务(ProSe)需求的输出。
对于D2D发现和通信评估，3GPP[3]提出了不同的性能度量值。 他们认为D2D发现不超过64毫秒（根据高通模拟[23]）。 因此，发现阶段的延迟时间可以忽略不计。 此外，他们认为中继每跳100毫秒是通信的系统级别度量。 因此，如果我们将D2D直接视为公共安全(PS)服务中我们的警报消息的一跳继电器，那么我们的开销时间约为100毫秒，视为通信链中的总体延迟。 与[24]中估计的50ms平均时间的纯V2V路由中的一跳恢复相比，乍一看，V2V给出了更短的延迟。 如图所示。 6.这是不正确的，因为与V2V相比，D2D情况下的总体E2E延迟将会减少，而不考虑向后跳数。这是由于D2D通信范围(基于LTE的)总是比V2V范围(IEEE802.11家族)大到5倍。 这证实了我们的解决方案改善了一个或多个跳的故障恢复在纯V2V上的延迟。
根据我们对D2D发现时间的排队模型[25]，我们使用了发现中消耗时间的最佳情况（10毫秒）和500毫秒的最坏情况，如图所示。 7. 此外，我们还将这些时间与GPSR协议的恢复时间进行了比较。 恢复时间场景假设最佳情况几乎是（50毫秒)，最坏情况是(200毫秒）。 从这个图中可以清楚地看出，D2D给出了所有其他情况下的最佳用例。 因此，D2D有助于在V2V中实现更快的恢复。
在ITS基本成本(CAPEX)或运营成本(OPEX)中，V2X解决方案可以与D2D机制合并，以提高成本效率。 表二总结了这两种方法和我们的混合解决方案之间的成本比较。 显然，我们的混合解决方案具有长期的经济效益和效率… 除了混合解决方案的成本优势外，使用D2D与V2V在公共安全(PS)服务V还具有以下优势：
• 基于标准LTE安全本机特性的更好的安全性
• 更好地支持QoS取决于网络能力
• 与IEEE802.11p相比，由于LTE通信范围较长，连接区域扩展
• 更快的信息传输
本文提出了一种新的基于LTE-DirectD2D辅助解决方案的V2V故障恢复框架。 这种混合解决方案通过最小化沿通信路径的整体E2E延迟来提高公共安全邻近服务性能。 此外，利用NS2仿真，将D2D发现的不同场景（主动或按需）与标准GPSR协议场景进行了比较。
仿真结果证明了采用D2D机制恢复V2V通信故障时车载自组织网络的有效性和性能。 在未来，我们将考虑更复杂的场景D2D，以防发生灾难的eNB。 我们期望发现加通信的延迟开销没有eNB。
由于我们提出的解决方案要求每辆车同时操作D2D和GPSR，未来的工作将更多地集中在这个操作细节上，特别是干扰、能耗和切换。