[论文解读] Multihop Routing for Data Delivery in V2X Networks

Yilin Li, Jian Luo+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2019

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 27被引用 4

一句话总结

本文提出了一种用于V2X网络的新型多跳路由框架，通过凸优化联合优化端到端时延和数据速率。通过建模车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）通信，该方法制定了全局和分布式路由算法，以最大化时延与数据速率的加权和，在仿真中实现了比现有方法更低的时延和更高的数据速率。

ABSTRACT

Data delivery relying on the carry-and-forward strategy of vehicle-to-vehicle (V2V) communications is of significant importance, however highly challenging due to frequent connection disruption. Fortunately, incorporating vehicle-to-infrastructure (V2I) communications, motivated by its availability in bridging long-range vehicular connectivity, dramatically improves delivery opportunity. Nevertheless, the cooperation of V2V and V2I communications, known as vehicular-to-everything (V2X) communications, necessitates a specific design of multihop routing for enhancing data delivery performance. To address this issue, this paper provides a mathematical framework to investigate the data delivery performance in V2X networks in terms of both delivery latency and data rate. With theoretical analysis, we formulate a global and a distributed optimization problem to maximize the weighted sum of delivery latency and data rate. The optimization problems are then solved by convex optimization theory and based on the solutions, we propose a global and a distributed multihop routing algorithm to select the optimal route for maximizing the weighted sum. The rigorousness of the proposed algorithms is validated by extensive simulation under a wide range of system parameters and simulation results shed insight on the design of multihop routing algorithm in V2X networks for minimizing latency and maximizing data rate.

研究动机与目标

• 解决高速车载环境中因频繁断连导致的数据交付不可靠问题。
• 设计一种多跳路由方案，有效利用V2V和V2I通信以提升交付性能。
• 联合优化端到端时延和数据速率，解决V2X应用中低时延与高吞吐量需求之间的权衡。
• 开发全局和分布式路由算法，确保其在实际部署中的可扩展性和实用性。
• 为分析和优化V2X网络中的数据交付性能提供严谨的数学框架。

提出的方法

• 基于凸优化理论，建立全局优化问题，以最大化端到端时延与数据速率的加权和。
• 基于全局问题的解，推导出一种分布式多跳路由算法，实现可扩展且自适应的路径选择。
• 采用携带与转发策略建模数据交付，对V2V和V2I链路使用概率传输模型。
• 引入与时间相关的函数以描述车辆移动性和RSU连通性，包括到达率和回传链路可用性。
• 通过凸性证明确保目标函数的最优性，利用KKT条件进行求解。
• 应用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件求解优化问题，最优传输时间 $ t^* $ 被确定为加权目标函数的argmax。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计V2X网络中的多跳路由，以同时最小化端到端时延并最大化数据速率？
• RQ2 基础设施辅助的V2I通信在高度动态的车载环境中对提升数据交付性能有何影响？
• RQ3 时延与数据速率之间的权衡如何影响V2X网络中最佳多跳路由的设计？
• RQ4 分布式路由算法是否能在保持可扩展性和实用性的同时，实现接近全局优化框架的性能？
• RQ5 哪些系统参数——如车辆密度、RSU密度和回传链路可用性——对数据交付性能影响最大？

主要发现

• 所提出的全局与分布式多跳路由算法在广泛仿真中显著降低了端到端时延并提高了数据速率，优于传统方案。
• 分布式算法性能接近全局最优解，证明了其在实时部署中的可扩展性与实用性。
• 车辆到达率、RSU密度和无线回传链路可用性等系统参数对时延和数据速率均有显著影响。
• 优化框架被证明具有凸性，通过KKT条件确保了解的全局最优性。
• 最优传输时间 $ t^* $ 为三个候选值之一：0、$ t_s $ 或 $ T $，其中 $ t_s $ 为满足一阶条件的关键点。
• 通过平衡低时延V2V转发与高吞吐量V2I传输之间的权衡，实现了时延与数据速率加权和的最大化。