6、车辆通信建模方法深度解析

车辆通信建模方法深度解析

1. 集群与网络组织

在车辆通信网络中，集群内部以及相邻集群或车队之间需要建立连接。采用车队或集群的方式有助于组织网络，特别是在车辆密度高的区域。因为这样可以对需要传输的消息数量进行组织，从而减少网络中使用的链路数量。此外，通过车队进行通信还能节省能源并延长网络寿命。

2. 建模方法概述

信道建模和仿真在车辆通信场景中是表征和描述信号传播现象的重要工具。建模方法主要可分为以下几类：
| 建模方法 | 特点 |
| — | — |
| 经验方法 | 从真实场景收集数据，通过近似或回归方法推导模型，多用于大规模传播预测平均接收功率，适用于简化仿真和低计算复杂度需求。 |
| 随机信道模型 | 基于已知概率分布，用于表征传播损耗，可用于刻画信号质量指标，适用于动态变化的车辆场景。 |
| GB随机模型 | 结合概率分布和环境几何描述，用于预测大规模传播中的功率损耗，可分为随机和确定性模型。 |
| 确定性方法 | 通过在仿真场景中生成确定性射线研究信号传播，常用射线追踪（RT）技术，精度高但计算复杂度高。 |

2.1 经验方法

经验模型通过对测量数据进行统计分析或回归得到。收集代表接收质量的信号数据后，通常会得到一组方程，用于预测不同场景下的传播情况。这些方法主要集中在大规模传播，以预测平均接收功率随距离或时间的变化。常见的户外经验传播模型有Okumura–Hata模型、Longley–Rice模型、Walfisch–Bertoni模型和COST 231 Walfisch–Ikegami模型。

这些模型通常以分贝为单位描述接收功率随距