车载自组织网视频流媒体协助下载研究

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019018

通信学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (1): 51-63.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019018

车载自组织网视频流媒体协助下载研究

陈亮¹,王军¹,陈蓉¹,顾翔¹,王进¹,万杰¹

¹ 南通大学计算机科学与技术学院，江苏南通 226019
² 江苏工程职业技术学院图文信息中心，江苏南通 226007

出版日期:2019-01-01 发布日期:2019-02-03
作者简介:陈亮（1982-），男，江苏南通人，博士，南通大学副教授，主要研究方向为 ad hoc网络、网络拥塞控制、网络性能分析及优化。|王军（1981- ），男，江苏南通人，江苏工程职业技术学院高级工程师，主要研究方向为大数据、网络。|陈蓉（1997- ），女，江苏泰兴人，主要研究方向为物联网技术。|顾翔（1973- ），男，江苏南通人，博士，南通大学教授，主要研究方向为网络协议、无线传感器网络、车联网。|王进（1981- ），男，江苏海安人，博士，南通大学副教授，主要研究方向为Web智能、推荐系统、不确定性推理。|万杰（1982- ），女，山东青岛人，博士，南通大学讲师，主要研究方向为物联网。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61602267);江苏高校自然科学研究基金资助项目(15KJB520029);江苏高校自然科学研究基金资助项目(16KJB520038);江苏现代教育技术研究课题基金资助项目(2017-R-53720);江苏教育信息化研究课题基金资助项目(20172168);南通大学虚拟仿真基金资助项目(13052001);南通大学研究生案例库基金资助项目(AL17010);大学生创新训练计划基金资助项目(2018117);中天智能装备基金资助项目(17ZH040)

Research on video streaming media cooperative downloading in vehicular ad hoc network

Liang CHEN¹,Jun WANG¹,Rong CHEN¹,Xiang GU¹,Jin WANG¹,Jie WAN¹

¹ School of Computer Science and Technology,Nantong University,Nantong 226019,China
² Library and Information Center,Jiangsu College of Engineering and Technology,Nantong 226007,China

Online:2019-01-01 Published:2019-02-03
Supported by:
The National Natural Science Foundation of China(61602267);University Science Research Project of Jiangsu Province(15KJB520029);University Science Research Project of Jiangsu Province(16KJB520038);Research on Modern Educational Technology of Jiangsu Province(2017-R-53720);Educational Information Research of Jiangsu Province(20172168);Virtual Reality of Nantong University(13052001);Postgraduate Case Library of Nantong University(AL17010);Training Program of Innovation for Undergraduate(2018117);Zhongtian Smart Equipment Project(17ZH040)

摘要/Abstract

摘要：

针对车辆通信范围及转发状态下信道竞争问题，建立了同向多跳下载流量模型。根据该模型与视频流媒体特点，提出了一种基于服务质量的双向协助下载方案。首先，同向车辆对目标车辆进行多跳协助下载，减少目标车辆等待对向协助车辆到达所消耗的时间。其次，后方基站根据时间优先或画质优先的选车策略，向符合条件的对向车辆加载数据，对向车辆与目标车辆相遇时进行一跳协助下载。NS 仿真表明，所提方案在下载耗时方面优于DSRelay算法与VCoDS算法，并能将画质参数PSNR值维持在较好水平。

关键词: 车联网, 视频流媒体, 协助下载, 服务质量

Abstract:

The same direction multi-hop downloading network flow model was proposed for vehicle communication range and channel competition under forwarding.According to the model and video streaming media characteristic,the same & opposite direction cooperative downloading quality of service (SODCD-QoS) scheme was presented.First,the same direction vehicles helped the target vehicle to achieve multi-hop cooperative downloading.It can reduce the waste of time which the target vehicle has to wait for opposite direction cooperative vehicle.Secondly,the next base stations loaded data into eligible opposite direction vehicles according to vehicles option strategy based on time first or picture quality first.Then the opposite direction vehicles helped the target vehicle to achieve one-hop cooperative downloading.NS simulations show that the SODCD-QoS scheme is better than DSRelay and VCoDS algorithm in terms of download time.Further,the new scheme can maintain good picture quality PSNR.

Key words: vehicular ad hoc network, video streaming media, cooperative downloading, QoS

中图分类号:

TN918

陈亮,王军,陈蓉,顾翔,王进,万杰. 车载自组织网视频流媒体协助下载研究[J]. 通信学报, 2019, 40(1): 51-63.

Liang CHEN,Jun WANG,Rong CHEN,Xiang GU,Jin WANG,Jie WAN. Research on video streaming media cooperative downloading in vehicular ad hoc network[J]. Journal on Communications, 2019, 40(1): 51-63.

图/表 16

图1

图2

表1

NS2仿真IEEE802.11p传输Trace记录"

记录号	事件类型	事件发生时刻/s	节点代号	协议层	分组丢失原因	帧序号	帧类型
2	s	10.638 406	_0_	MAC	—	273	视频
3	r	10.638 999	_1_	MAC	—	273	视频
5	r	10.639 06	_0_	MAC	—	0	ACK
14	s	10.734 995	_0_	MAC	—	274	视频
15	r	10.736 488	_1_	MAC	—	274	视频
16	s	10.736 504	_1_	MAC	—	0	ACK
18	s	10.736 683	_0_	MAC	—	274	视频
19	d	10.738 176	_1_	MAC	DUP	274	视频
20	s	10.738 192	_1_	MAC	—	0	ACK
21	s	10.738 56	_0_	MAC	—	274	视频
22	d	10.740 053	_1_	MAC	DUP	274	视频
$⋮$	$⋮$	$⋮$	$⋮$	$⋮$	$⋮$	$⋮$	$⋮$
36	d	10.750 861	_0_	RTR	CBK	274	视频
43	d	10.750 861	_0_	MAC	RET	274	视频
44	s	10.750 886	_0_	MAC	--	0	AODV

表1

表2

表3

表4

表5

表6

表7

表8

图3

图4

图5

图6

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图8

参考文献 17

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NS2参数	对应文中变量	参数值
BasicRate/（Mbit.s^-1）	—	1
DataRate/（Mbit.s^-1）	ω	3
ACKTime/s	T_ACK	0.000 112
SlotTime/s	T_σ	0.000 013
DIFS/s	T_difs	0.000 058
SIFS/s	T_sifs	0.000 032
DataTime/s	T_data	0.002 949
CW_max_	CW_max	1 024
CW_min_	CW_min	32
RetryLimit_	m	7

模型	一跳/Mbit	二跳/Mbit	三跳/Mbit	四跳/Mbit	五跳/Mbit	合计/Mbit
NS仿真	178.0	78.9	42.7	30.5	26.4	356.5
改进模型	175.8	78.6	41.8	20.9	10.4	327.6
VCoDS模型	165.7	44.0	28.8	21.2	16.7	276.4

模型	一跳/Mbit	二跳/Mbit	三跳/Mbit	四跳/Mbit	五跳/Mbit	合计/Mbit
NS仿真	104.2	47.1	22.1	9.8	5.8	189.1
改进模型	105.5	47.2	25.1	12.5	6.3	196.5
VCoDS模型	165.7	26.4	17.3	12.7	10.0	232.1

模型	一跳/Mbit	二跳/Mbit	三跳/Mbit	四跳/Mbit	五跳/Mbit	合计/Mbit
NS仿真	54.3	23.2	12.5	5.6	2.8	98.5
改进模型	52.7	23.6	12.5	6.3	3.1	98.3
VCoDS模型	165.7	13.2	8.6	6.4	5.0	198.9

模型	一跳/Mbit	二跳/Mbit	三跳/Mbit	四跳/Mbit	五跳/Mbit	合计/Mbit
NS仿真	25.1	11.7	7.1	3.6	2.3	49.8
改进模型	26.4	11.8	6.3	3.1	1.6	49.1
VCoDS模型	165.7	6.6	4.3	3.2	2.5	182.3

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视频帧号	视频帧类型	视频帧尺寸/B	UDP分组数量	发送时刻/s
1	I	4 921	5	0.035
2	P	1 008	1	0.135
3	B	97	1	0.135
4	B	91	1	0.135
5	P	653	1	0.235

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PSNR/dB	等级
>37	优
31~37	良
25~31	中
20~25	较差
<20	差