Page 16 - 网络电信2021年10月刊上
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对同时满足车与车和车与路直接的信息传输这一目的，分别编
图 1 不同车辆密度和最大路由的端到端延时
写了用户设备间数据传输子系统和数据传输辅助服务子系统，
形成了一种新的传输系统机制。编写完成后对标之前分析的传
输特点进行优化，设计并实现了对传输过程优化的关键技术。
从而达到降低服务响应时延，优化现有车联网信息传输系统的
目的。
一、车联网传输系统现状分析
为进一步找出传统车联网场景下交通信息传输的问题，本
研究利用Veins仿真平台对传统的车联网信息传输系统进行仿
真。Veins仿真平台是由OMNET++网络模拟器和SUMO道路交通模
拟器组成的仿真器 ［7］ 。其为车联网环境下的仿真提供了一套开
源的仿真架构 ［8］ 。
经发现，直线道路的车辆分布简单，能比较直观地反映不同
图 2 不同车辆密度和最大路由的包投递率 的车辆密度下的路由跳数参数对通信情况的影响。利用Veins，
该文设计了一段5km的双向四车道直线道路仿真场景。并且将仿
真实验设计为一般城市场景，采集2500m×2500m的城市道路区域
的实时仿真数据。车辆是以每秒钟给定的概率随机生成，且生成
的道路位置和速度均为随机，生成的车辆服从泊松分布。网络应
用层方面使用了UdpApp，车辆在道路生成后以0s～5s的随机时间
周期地发送信息，每个数据包的长度设置为不大于5mb。网络层
格式为Ipv4报文格式。MAC层为802.11p标准，节点的有效通讯范
围设置为300m。仿真运行的时间根据车流密度和道路长度设计为
300s～600s，仿真结果评价网络的通信性能指标为车辆密度、最
大路由数对应的投递率和端到端延迟。
由图1、图2可以看出，传输的信息量与端到端延迟量之间
几乎成正比，即车辆密度越大，信息量越大，则延迟越大。当
延时过大时，用户的网络体验越差，同时交通信息的时效性也
图 3 基于边缘计算的车联网信息传输结构 ［9］
会丧失 。而由包投递率则可以看出，当基站服务器与道路车
联网端的比值越多时，其丢包率就越小。而当基站高于一个阈
值时，便会出现网络资源过剩的情况，因文中主要解决网络资
源不够的问题，故不讨论阈值以后的情况。综上所述，车联网
传输的过程中需对以下问题进行改善:
(1)解决车辆通信端增多而造成的网络堵塞现象；
(2)在不降低信息量的情况下降低丢包率；
(3)解决延时大、信息量多情况下的交通信息的时效性问题。
二、基于边缘计算技术的车联网传输系统设
计与实现
1. 基于边缘计算技术的车联网信息传输系统结构设计
由上文可知，现今，传统车联网的信息传输系统存在丢
构的预测，车联网将是5G最先落地、也是最大的应用 ［6］ 。而边 包、延时、信息堵塞和时效性差等问题。随着交通领域研究
缘计算则是支持5G网络低延时、高信息通道和低丢包的关键技 的不断发展，利用车联网治理交通拥堵的理论及实践研究越
术。目前在国内外，如何边缘部署MEC平台以支持车联网应用是 来越多，但交通拥堵不是短期就可以解决的，要真正解决好
研究的重点。 城市交通拥堵问题，还需要进行大量和细致的研究工作 ［10］ 。
文中的研究意义在于将MEC移动边缘计算的思想融入车联 MEC(multi－access edge computing)边缘计算产业联盟对边缘
网。研究内容旨在针对具体的车联网交通信息传输系统，借助 计算下的定义是在靠近端或者数据源头的网络边缘侧，通过部
MEC边缘计算环境，帮助其提高工作效率。针对具体的交通传输 署融合了网络、存储、计算、应用核心能力的开放平台，就近
系统场景，在其结构中加入MEC服务器。分析在其传输系统中加 提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、
入MEC服务器后的传输特点并设计出对应的点对点传输系统。针 数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。如
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