文献标识码： A
文章编号： 0258-7998(2014)12-0110-05
0 引言
近年来，车载网VANETs(Vehicular ad hoc networks)得到广泛关注。由于车辆的快速移动以及动态的通信环境，导致通信路径频繁断裂，阻碍车间通信的连续性和流畅性。这为VANETs的路由协议提出挑战[1]。近几年，研究者针对VANETs提出不同策略的路由机制。这些路由机制可分两类：基于位置(location-based)和基于拓扑(topology-based)的路由。这些路由通过一系列的节点实现数据的交互。在数据传输阶段，有不断的中间节点参与数据的转发。基于拓扑路由又可为先应式、反应式和混合式路由。按需距离矢量AODV[2](Ad Hoc On demand Distance Vector)路由广泛应用于VANETs。AODV在数据包分组率、归一化路由开销方面有较好的性能，但是其端到端传输时延、数据包丢失率比其他的基于拓扑路由要差。然则，动态资源路由选择(Dynamic Source Routing)具有低的端到端传输时延；按需多径距离矢量AOMDV[3](Ad Hoc On demand Multipath Distance Vector)具有低的数据包丢失率。
本文以AODV为基础，提出AODV的改进方案IAODV(Improved AODV)。设计IAODV的目的在于降低端到端传输时延以及数据包丢失率，同时不损害AODV原有的分组投递率和归一化路由开销的路由性能。因此，IAODV结合了DSR、AOMDV的路由特性。
1 IAODV方案
受参考文献[4]的方案以及参考文献[5]提出的随机移动模型的激励，本文提出IAODV(Improved AODV)方案。IAODV的基本思想：数据通信仅为两跳，并为源节点和目的节点间作备份路由(backup route)。IAODV结合了DSR和AOMDV的路由协议的机制。与AODV相比，IAODV在车间通信V2V数据分发阶段能向用户提供及时、准确的信息。IAODV实施过程分两步：路由发现(route discovery)和路由维护(route maintenance)。
在路由发现阶段，与AODV不同，IAODV采用新的机制。在路由请求阶段(route request phase)，源节点限定为两跳；在路由应答阶段(route reply phase)，为源节点、目的节点间存储备份路由。
此外，在路由维护阶段，也与AODV不同，IAODV采用新的机制。如果当前的路由(primary route)失败，源节点将使用backup route。如果backup route本身也失败，则将重新启动路由发现阶段。
1.1 路由请求
AODV收集的路由信息是有限的，并且路由学习(route learning)仅限于源节点。这将导致AODV在路由决策过程中产生大量的泛洪包，增加了额外的网络负担[6]。由于IAODV结合了AODV和DSR的路由发现阶段的特点，与AODV相比，IAODV具有低时延和低的路由负担。为了结合IAODV的路由机制，将AODV的RREQ(Route Request)数据的格式进行修改，在原有的基础上添加了两项信息，如图1的阴影部分。
对AODV的RREQ数据包修改程序如下：
node i receives a RREQ packet
If node i is the destination node then Reply RREP Packet
Else
If node i is second node then
Building a reverse link in routing table for source node
Append its node ID and sequence number and
rebroadcast the Packets
Else
If exists a route in table then
If check for better route then
Update existing route in table
End If
Discard Packet
Else
Building a reverse link in routing table for source
node, and Building a reverse link in routing table for
second node and Rebroadcast the Packets
End If
End If
End If
1.2 路由应答
与AOMDV的多条路径类似，IAODV中每个源节点均提供一条至目的节点可选择路由(alternative route)。为此，对AODV中的路由应答阶段进行修改，在路由表中增添了两项功能：在路由表中寻找alternative route；在路由表项中添加了一项标志(flag)，以标识备份路径(backup path)。程序算法如下：
node i receives a RREP packet
If node i is the source node then
If exist an alternative route in table then
If check for better route then
Update existing route in table
End If
Else
If exist a primary route then
If check for better route then
Add route as backup path
Else
Add route as primary route
End If
End If
End If
Discard RREP
Else
If primary route exists then
If check for better route then
Update route and Forward RREP
Else
Discard RREP
End If
Else
Add the route in table and Forward RREP
End If
End If
1.3 路由维护
在路由维护阶段，节点修复局部的链路从而转发数据包。当节点发现链路断裂，立即通知源节点。如果源节点的路由表中存有可用的备份路由，数据包将沿着此备份路由传输。此时无需启动路由发现阶段。如果在路由表不存在可用的备份路由，就需重新启动路由发现阶段。路由维护阶段的算法如下：
node i receives a RERR packet
If the entry of the unreachable destination exists then
Remove entry in the routing table and
Node i start local repair
If node i detecting link failure then
Notify link failure to source node
If Backup path exists in routing table then
Forward data with new path
Else
Initiate route discovery procedure
End If
Else
Forward the data
End If
End If
2 城市移动模型
本文利用MOVE产生城市街道的移动模型。MOVE是以SUMO[7]为平台的开放性车辆仿真软件。车辆移动模型是指在仿真期间车辆沿着道路移动，并设置交叉路口、堵塞等情况，模拟车辆行驶的真实环境。
如图2所示，由4条水平道路、4条垂直道路构成的城市场景。该场景有12交叉点。每条道路长为1 500 m，宽为10 m。道路均是双向的单车道。规定车辆行驶的最大速度为60 km/h。在交叉路口设有交通灯，车辆依据红绿灯行驶，且随机左、右转。
3 系统仿真
本节分析提出的IAODV的路由性能。采用网络仿真工具NS2.34[8]作为网络仿真平台。NS2（Network Simulator，version 2）是一种面向对象的网络仿真器，本质上是一个离散事件模拟器。由UC Berkeley开发而成，使用C++和Otcl作为开发语言。通过NS2能分析动态结构以及网络传输性能。
3.1 性能指标
为了更完善地评价IAODV的路由性能，本文选用平均的端到端传输时延EED(Average End to End Delay)、数据包丢失率PLR(Packet Loss Ratio)、 分组投递率PDR(Packet Delivery Ratio)、归一化的路由开销NRL(Normalized Routing Load)四项性能指标[9]。
3.2 网络仿真参数
仿真参数如表1所示。采用NS2进行网络仿真。所有车辆的移动模型均有MOVE产生。
在仿真过程中，假定3种仿真场景分别为：scene 1、scene 2、scene 3。每个场景的参数分别如表2～4所示。
如表2所示，scene 1模拟了一个车辆密度动态变化的场景。
如表3所示，scene 2模拟了一个动态连接的场景。
如表4所示，scene 3模拟了一个车辆速度动态变化的场景。
3.3 scene 1场景仿真
scene1场景仿真结果如图3所示。
由图3(a)可见，IAODV的端到端传输时延比AODV下降了33.928%。图3(b)可见，IAODV的数据包丢失率下降了55.655%。图3(c)、3(d)分别表明IAODV和AODV在分组投递率、归一化的路由开销，这说明IAODV在提高端到端传输时延、数据包丢失率时，并没有降低分组投递率和增加路由负担。
3.4 scene 2场景仿真
scene 2场景仿真结果如图4所示。图4(a)所示，与AODV相比，IAODV的端到端传输时延提高了30.046%。但是，与scene1场景相比，scene 2场景中的端到端传输时延提高近50%。从图4(b)可知，在scene 2场景下，IAODV的数据包丢失率下降了54.517%。但是AODV的数据包丢失率反而增加，这也说明AODV难以抵御动态连接。图4(c)、4(d)分别表明IAODV和AODV在在分组投递率、归一化的路由开销性能相差不大，这说明IAODV在提高端到端传输时延、数据包丢失率时，并没有降低分组投递率、路由负担的路由性能。
3.5 scene 3场景仿真
图5显示了scene 3场景的AODV、IAODV的路由性能曲线。从图(a)、(b)可知，IAODV的端到端传输时延、数据包丢失率比AODV均得到改善。端到端传输时延下降了44.197%；数据包丢失率下降到56.729%。同样，图5(c)、(d)表明IAODV在提升端到端传输时延、数据包丢失率性能时并没有降低分组投递率、路由负担的性能。
4 结论
本文针对车辆的高速移动、VANETS拓扑结构变化不定、路由断裂率高以及稳定性差等问题，提出了基于AODV的改进方案IAODV。该方案以AODV为基础，并对其进行优化，使得IAODV更适合车联网VANETs环境。 IAODV在路由决策时，限定源节点路由为两跳，同时为源节点提供备份路由，从而减少了通信跳数，并为断裂路由提供了备份路由，降低了数据包丢失率。为此对AODV的路由发现、维护阶段信息的进行修改。仿真结果表明，改进后的AODV更能防御VANETS拓扑结构的变化。同时，端到端传输时延得以下降，改善了数据包丢失率。
参考文献
[1] SUTARIYA D，PRADHAN S.Evaluation of routing protocolsfor V ANETs in city scenarios[C].International Conference on Emerging Trends in Networks and Computer Communi-cations(ETNCC)，April 2011.
[2] PERKINS C，BELDING-ROYER E，DAS S.Ad hoc on-de-mand distance vector(AODV) routing[Z].RFC 3561，July 2003.
[3] BIRADAR R，MAJUMDER K，PUTTAMADAPPA S K S.Performance evaluation and comparison of AODV and AOMDV[J].International Journal on ComputerScience and Engineering，2010，2(2)：373-377.
[4] Hu Yongjun，Lu Tao，Shen Junliang.An improvement of theroute discovery process in AODV for Ad Hoc network[C].International Conference on Communications and Mobile Computing(CMC)，2010：458-461.
[5] Luo Chao，Li Ping.An efficient routing approach as an ex-tension of the AODV protocol[C].International Conference onFuture Computer and Communication(ICFCC)，2010：95-99.
[6] KULKARNI S A，RAO G R.Vehicular Ad Hoc network mobility models applied for reinforcement learning routing algorithm[J].Contemporary Computing Communications in Computer and Information Science，2010，95(5)：230-240.
[7] MOVE(MObility model generator for VEhicular networks).Rapid generation of realistic simulation for VANET[DB/OL].http：//iens l.csie.ncku.edu.tw/MOVE/index.htm.
[8] The ns-2 network simulator[DB/OL].http：//www.isi.edu/nsnam/ns/.
[9] 姜伟.LTE-A中协作多点传输的分簇方案研究[J].微型机与应用，2014，33(2)：55-59.