[发明专利]交通干扰下无人驾驶车队通信实时性能分析方法

权利要求书

1.交通干扰下无人驾驶车队通信实时性能分析方法，其包括以下步骤：

S1：设车队中任意车辆V_ij的运动遵循车辆跟随模型IDM模型；

其特征在于，其还包括以下步骤：

S2：定义网络连通模型H(t)反应任意时刻车辆之间的连通状态，H(t)表示如下：

其中，用来反应车辆V_i,j与车辆V_k,l在时刻t时的连通性，表示t时刻车辆V_k,l在车辆V_i,j的传输范围之内，否则，不在车辆V_i,j的传输范围之内；其中，m表示一个车队中车辆的数目，n表示车队数目；

所述网络连通模型H(t)中任意元素的表达式为：

其中，(x_i,j(t),y_i,j(t))表示无人驾驶车队中的车辆V_i,j在t时刻的位置，x_i,j(t)表示车辆水平方向上的位置，y_i,j(t)表示车辆竖直方向的位置，表示车辆V_i,j的传输范围；

S3：定义传输队列模型；

传输队列接入过程遵循一般分布；并且服务时间为独立同分布，存在均值和方差；

设：AC₀队列，数据包的到达服从泊松过程，t时刻的到达率为λ₀(t)；

AC₁队列，数据包周期性的到达，t时刻的到达率为λ₁(t)；

AC₀传输队列，其模型方程表达式如下：

AC₁传输队列，其模型方程表达式如下：

其中，L_q(t)表示AC_q传输队列在时刻t时数据包的平均数，表示L_q(t)的变化率，μ_q(t)表示t时刻数据包被服务速率，ρ_q(t)表示t时刻AC_q传输队列的服务器利用率；c_q(t)²表示AC_q队列服务时间的平方变异系数；a_n是与变异系数c_q有关的多项式系数，λ₁(t)表示t时刻AC₁队列数据包的到达率；其中，q＝0，1；

S4：定义802.11p MAC服务过程模型；

所述802.11p MAC服务模型的表达式如下：

其中，表示AC_q队列服务时间的概率母函数，W₀表示AC₀队列在退避阶数为0时的竞争窗口值，σ₀(t)表示AC₀传输队列在t时刻的传输概率，R表示最大重传次数，H_q(z)表示每个时隙的平均时间的概率母函数；其中，q＝0，1；

TR(z)表示传输时间的概率母函数；

G_1,r(z)表示在退避阶数为r时，AC₁队列退避时间的概率母函数；

S5：求解：在交通干扰下，基于802.11p的车队通信的两个实时性能参数；

数据包的时延PD_q的表达式为：

其中，PD_q(t-△t)表示目标车辆V_i,j在t-△t时刻的数据包时延，表示L_q(t)的变化率，；

数据包的传输率PDR_q的表达式为：

其中：

表示数据到达目标车辆V_i,j时，其传输范围内车辆应该接收到的数据量，其表达式为：

表示目标车辆V_i,j服务的数据，被其传输范围内的车辆成功接收的数据量，其表达式为：

表示t时刻，目标车辆V_i,j向车辆V_k,l发送数据的碰撞概率，其表达式为：

表示目标车辆V_i,j向车辆V_k,l发送数据时，由暴露终端引起的碰撞概率，其表达式为：

表示目标车辆V_i,j向车辆V_k,l发送数据时，由隐藏终端引起的碰撞概率，其表达式为：

S6：基于实时性能参数：所述数据包的时延PD_q、所述数据包的传递率PDR_q，判断系统的性能；

当所述数据包的时延PD_q最大值小于车辆信息更新时间间隔△t，以及所述数据包的传递率PDR_q高于预先设置的阈值时，说明车队中的无人驾驶车辆能及时地接收来自其他车辆传来的安全信息；

步骤S3中，所述在t时刻，队列的平方变异系数c_q(t)²的表达式如下：

其中，Ds_q(t)表示AC_q队列服务时间的方差；Ts_q(t)表示AC_q队列的服务时间的均值；

步骤S4中，所述传输时间的概率母函数TR(z)的表达式为：

T_tr表示AC_q队列的传输时间，其表达式为：

其中，PHY_H和MAC_H分别表示物理层和MAC层数据包头部长度，E[P]表示数据包的尺寸，R_b表示基本的传输速率，R_d表示数据传输速率，δ表示传播时延；

步骤S4中，所述在退避阶数为r时，AC₁队列退避时间的概率母函数G_1,r(z)的表达式为：

其中，H_q(z)表示每个时隙的平均时间的概率母函数，W_1,r表示AC₁队列处于第j个退避阶段时的竞争窗口值，W_1,M表示AC₁队列的最大竞争窗口值，M表示AC₁队列的最大退避阶数，取值为1，R表示重传限制，取值为2；

所述每个时隙的平均时间的概率母函数H_q(z)的表达式为：

其中，T_slot表示每个时隙的时间；

AIFS_q表示AC_q传输队列的仲裁帧间隔；

表示t时刻AC_q传输队列的退避冻结概率；

所述仲裁帧间隔AIFS_q的表达式为：

AIFS_q＝AIFSN_q×T_slot+SIFS

其中，AIFSN_q表示仲裁帧间隔数，SIFS表示最小的帧间间隔；

所述AC_q队列在t时刻的退避冻结概率的表达式为：

其中，A表示AC₁队列需要比AC₀队列多检测的时隙数；

N_tr(t)表示t时刻无人驾驶车队中车辆V_i,j传输范围内的车辆数；

σ_q表示AC_q队列的传输概率；

所述t时刻无人驾驶车辆V_i,j传输范围内的车辆数N_tr(t)的表达式为：

其中，n表示车队数目，m表示一个车队中车辆的数目，；所述AC_q队列的传输概率σ_q(t)的表达式为：

其中，ρ_q(t)表示在t时刻AC_q队列服务器利用率；

W_1,0表示AC₁在退避阶数0的竞争窗口值；

M表示AC₁队列的最大退避阶数；

表示AC_q队列的数据包到达概率，q＝0，1；

所述AC₁在退避阶数0的竞争窗口值W_1,0的表达式为：

W_1,0＝CW_1,min+1；

所述AC₁队列的最大退避阶数M的表达式为：

CW_1,max表示AC₁队列的最大竞争窗口，CW_1,min表示AC₁的最小竞争窗口；

所述AC₁队列的数据包到达概率的表达式为：