TELKOM NIKA , Vol.14, No .1, March 2 0 1 6 , pp. 72~8 1   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v14i1.1355    72     Re cei v ed  No vem ber 8, 20 15; Re vised  Febr uary 7, 2 016; Accepte d  February 2 2 , 2016   Improving the Channel Utilization of Basic Safety  Messag e in VANETs with Superposition Coded  Modulation      Xiang Li 1 , Chao Wang 1 *, Fuqiang Liu 1 , Xiaobo Yin 2   1 School of Elec tronics an d Informatio n  Engi n eeri ng, T ongji Univers i t y , Sh a ngh ai, 20 180 4,  Chin a   2 Colle ge of Ec onom ics and F i nanc e, Hua q ia o Univ ersit y , Q uanz ho u, F u jia n, 3620 21, Ch i n a   *Corres p o ndi n g  author, em ail :  lixi a n g_2 77 @ 163.com       A b st r a ct   In this pa per, w e  pro pose  a br oadc ast sche m e to effectively  utili z e  t he scar c e an d shar ed  w i reles s   me di um for v ehic u lar a d -ho c  netw o rks (VANET s).  By u s ing su perp o si tion cod ed  modu latio n  (SC M),  infor m ati on e l e m e n ts that co mpr i se  b a sic s a fety mess ag e s  (BSMs) w e re deliv ere d  w i th different servi c e  qua lities  deter mi ne d by re al- t ime traffic s i tu ations.  T h e  op tima l p o w e r all o catio n  strateg y  and  ach i eva b l e   perfor m ance gain of the proposed  me thod  were first theoretically  anal y z e d . To apply the proposed  method  into practice, the  h i erarc h ic al qua dratur e   a m pl it ud e  modu latio n  tec h nol ogy w a s t hen  e m p l oy ed  to   imple m ent the  prop osed SCM - base d   broa dc ast scheme for  VANET s. T o   eval uate the p e rf ormanc e of the  prop osed   met hod  in  re al-ti m e traffic e n viro nments,  a joint traffic-comm unicat i on s i mul a tion w a s furt h e r   cond ucted. Re sults agre e  th at t he prop ose d  method  exte nds the co v e r age of the BS M broadc ast whil e   ma inta ini ng a n  accepta b l e  co mmu n icati on r e lia bi lit y to me et the requir e ment of drivin g safety.     Ke y w ords :   Vehic u lar  ad  hoc netw o rks,  Superi m pos e d  c ode d mo d u lati on,  Hi erar chical qu adrat ure  amplit ude mo d u lati on     Copy right  ©  2016 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  As a  promi s i ng  wirel e ss communi catio n  technol ogy  for futu re  int e lligent tran sportation  sy st em s,  v ehicul a r ad -ho c  net w o r ks  ( V A N E T s )   [1] have attracted signifi ca nt attention. By  providin g hi g h  spee d an d l o w-l a ten c y d a ta lin ks amo ng vehi cle s ,  VANETs  ena ble a  broad  range   of appli c atio n s  to  enh an ce  driving   safet y  and t r an sp ortation  effici ency [2]. VA NETs have  b een  standardi zed  by IEEE 802.11p [3]. Ho wever, given t he high  mobi lity  of vehicles and the tim e - varying req u irements of qu ality- of-service (QoS), 80 2 . 11p-b a sed  vehicular com m unication s  still   suffer f r om  a  few  ope n challen ges.  O ne of th e m o st imp o rta n t pro b lem s  i s  mediu m  a ccess  con g e s tion [4 ]. To en able  versatile a ppli c ations,  movin g  vehi cle s  in   VANETs  nee d to p e ri odica lly  broa dcast th e i r o w n  statu s   informatio n, i.e., the  so-call ed b a si c  safe ty message  (BSM), whi c h   is  comp osed of  several d a ta  elements  (DEs), e.g ., position, accel e ration, hea di ng, and velo city.  The BSM p a c ket ha s a  typical l ength   of 300 –400   by tes, is disseminated  at  a data  rate  o f  6   Mbps, h a s  si ngle-hop  cov e rag e  of 30 0 –500 m, a n d  has a  me ssage rate of 1 –10 Hz [5]. T h e   band width of  the sha r e d  wi rele ss m ediu m  is lim ited,  and gu arante e ing the requi red d e livery rate  and tra n smi s sion d e lay of the BSM dissemination of  all vehicle s  is difficult, particula rly in den se   traffic scen ari o s. Thi s  prob lem sig n ifica n tly redu ce s the validity of VANETs in ai ding d r iving. In  the cu rrent p aper,  we  aim  to red u ce the  band widt h  re quire ment of  BSM broa dca s t by imp r ovi ng  cha nnel utilization.   Several stu d i e s have a ddressed thi s  problem  in the  context of VANETs a nd ha ve used   media - a c cess-cont rol (MA C ) meth od s  and info rmati on co mpressi on metho d s i n  the appli c at ion  layer. On  on e han d, give n that the  ran dom  a c ce ss  scheme  empl oyed by the  MAC laye r of  the   IEEE 802.11p standard i s  the mai n  inducement of packet colli sions and m edium access  con g e s tion [6 , 7], numero u s stu d ie s h a ve focu sed  on improving  chan nel utili zation by no vel  acce ss  sche mes [4]. In [8], instead of  the rand om  media a c ce ss, a time-slot t ed-ba se d M A C   scheme  was  prop osed to  redu ce p a cket  colli sion s.  B y  dividing the  entire  se rvice pe riod i n to  the  colli sion  dete c tion  and  colli sion  avoid a n c e ph ases, a content-b ased MA C scheme   wa s propo se d  in [9] to improve the  reliability of BSM delivery.  On the other hand,  consid eri ng t hat the BSM  is  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Im proving the  Chan nel Utili zation of Basi c Safety Me ssag e in VANETs with…  (Xiang Li)  73 comp osed of  seve ral in dividual  DEs  an d that di ffere nt appli c ation s  would  broa dca s t the  sa me   DEs, several method s were  propo se d  to  co mpress  t he data  to tra n smit in th e a pplication lay e r.   The me ssag e com p o s itio n and  codin g  sch eme in [ 10] red u ced the ban dwi d th  requi rem ent  b y   mergi ng the  packet s  broa dca s ted in  different  VANE T  appli c ation s  and  by eliminating redun dant   DEs. On the  basi s  of the analysi s  of  real-t ime tra ffic environm ents o r  ch an nel statu s , the  adaptive b r o adcast  rate  control m e tho d s p r op osed  in [11, 12] im proved  ch an nel utilization  by  redu cin g  the  freque ncy of  BSM dissemi nation.  Mo re over, ada ptive po wer  co ntrol  contri bute d  a   cla s s of u s ef ul metho d s [ 13] to in crea se th e reu s a b ility of band width  re sou r ce by ad aptively  adju s ting th e  cove rag e  of  sin g le-hop  transmi ss ion, and network codi ng wa s a l so employe d   to   improve the  reliability of BSM dissemi nation  [14-16 ]. Although significa nt improveme n ts o n   cha nnel utilization  have be en  a c hiev e d   by the aforem entione d works,  the  differe nce s  in th e Q o S  requi rem ents of ea ch  DE  of a BSM h a v e not be en  con s id ere d  a nd  can  be fu rther e nha nce d  by  applying a d vanced mod u l a tion and  cod i ng sche mes  to  the physical layer of tra d itional VANETs.   To the  be st  of our kno w l edge, thi s  i ssue h a s  not  b een  rep o rte d  in the  conte x t of VANETs by  previou s  works.   In this pape r,  we propo se  a novel sche me for BSM broa dcast in  VANETs to improve   cha nnel  utilization. By usi n g  supe rpo s iti on  cod ed m o dulation  (SCM) [17], the  p r opo se d met hod  extends the  coverag e  of BSM while mai n taining a c ce ptable comm unication reli ability for driving   safety appli c ations. Con s i derin g the real-time tr affi c situatio n, the pro p o s ed  method is f i rst  theoreti c ally  optimize d  an d the ac hieva b le pe rform a nce g a in i s  a nalyze d . To a pply the pro p o se d   method i n to p r acti ce, hi erarchi c al  quad ra ture a m p litud e mod u lation   (HQAM) [1 8]  is em ployed  to  impleme n t ou r SCM - b a sed  bro a d c a s t scheme. Altho u gh  HQAM h a s  b een  used  in digital vid e o   broa dcastin g  [19], its u s a ge in  VANE T  context is   different from  the fo rme r   becau se  of the  relatively sm all si ngle - ho p-tra n smi s sio n  covera ge  and time -varying QoS  re quire ment s.  The   results  given  by a joint traf fic-commu nication si mulati on in  real -tim e traffic e n vironment s a g ree  that the  ch a nnel  utilizatio n of tradition al VANET s  can b e   signifi cantly im prov ed by  u s ing   the  prop osed met hod.   The re maind e r of this pa p e r is o r ga nized as follo ws. Section 2 d e scrib e s the  probl em  discu s sed in  this p ape r.  Section  3 p r opo se s ou r  SCM-b a sed  BSM broa dcast sch e me  and   analyzes the  achi evable  p e rform a n c e  g a in. Sectio n 4  sho w s  the perfo rman ce  evaluation   of our  method by joi n t traffic-com m unication si mulation. Section 5 con c lu des.       2. Descrip tio n  of the Pro b lem  Different  fro m  othe r  wirel e ss  comm uni cation  net works,  every  DE  of a  BSM p a cket in   VANETs ha s its own spe c ific QoS req u irem ent, wh i c h is  signifi cantly determi ned by real -ti m e   traffic scena ri os. Figu re 1  sho w s three  typical scen a r ios of vehi cular commu n i cation s. Given   that all th e n e i ghbo ring  veh i cle s  of  vehi cle v1  are  di sta n t eno ugh,  broad ca sting  DEs that i ndi ca te  a sm all adj u s tment o n  its statu s  (e.g., its a c cele ration an d the  status of  its  sign al light s),  is  unne ce ssary.  Other DE s, su ch a s  its position  an d velocity, shoul d be tran smitted with every  effort to e n a b le b o th e a rl y alerting  an d othe r  appli c ation s . T h e  opp osite  sit uation  occu rs to   vehicle  v2, wherei n all  DE s  sho u ld b e   delivere d   with a  high  reli a b ility and lo w delay to  pe rform   colli sion avoi ding. Fo r veh i cle v3, seve ral DEs  (such  as the p o siti on and vel o city) in its BSM  packet shoul d be re ceive d  as reli ably as possible  by  all neighb ors within its cove rage; othe r DEs  only need to  be delivered t o  its nea rby n e ighb ors. In  other word s, from the view  of aiding d r iving   safety, the QoS req u ire m ent of each DE is  st ro ngly determi ned by the  distrib u tion o f  the   broa dcaste r’ s neig hbo rs.   Ho wever,  all  DEs that   co mpri se  a BS M are d e livered  with the  same  QoS in tradi tional schem es de spite t heir  spe c if ic requi reme nts. This  situa t ion re sults i n   inefficient cha nnel utilization.   Specifying a  different QoS  for each  DE  of a  BSM is  theoretically feasible but  is not  feasibl e  in  p r actice b e cau s e  of the  hig h  implem entati on  com p lexity. Acco rdin g  to their expe cted   coverage,  all  DE s that  co mpri se  a BS M can  be  div i ded i n to t w o  se gme n ts:  (1) Se g-1: the  DE  segm ent th at  is o n ly e s sent ial to  neigh bo rs withi n  a relatively s m all  s a fety -c r i tical c o verage  (CC )   durin g  colli si on avoid a n c e and  in clud es th e a c cel e ration  an d t u rn  sig nal; (2) Se g-2: th e DE  segm ent that  is requi red  by all  vehicl es  within the  bro adcaste r’s full cove rage  (F C)  and  prima r ily   inclu d e s  the  identificatio n, po sition,  and  hea di ng.  The s e  DE s are  critical  not only fo r the  neigh bors wit h in the CC to  avoid colli sio n s, but  also for the nei ghb ors  out of the CC to cond u c t  early ale r ting  and othe r a pplication s . More over, fr o m  the view o f  improving d r iving safety,  two   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  72 – 81   74   requi rem ents for the  reliab ility of BSM disseminat io n  can  be  define d . On  one  ha nd, to avoid  th e   con s id ere d  collision s , the  Level-1  req u i r eme n t is def ined a s  the reliable d e live r y of the enti r e  BSM to all  n e ighb ors  with in CC. O n  th e othe r  hand , conveyin g t he Seg - 2  to  the nei ghb ori ng  vehicle s  i n  F C  a s  reli ably  as  po ssi ble  e x presse s the  Level-2  requi reme nt, whi c h is imp o rtant  to   enabl e othe r appli c ation s . The Level -1 requireme nt must be  gua ranteed, whe r eas the  Leve l -2   requi rem ent should b e  met as mu ch a s  p o ssible.       v1 v2 v3     Figure 1. Typical vehi cula r comm uni cati on scen ario s      To provid e  different Qo S guara n tee s  to the  Seg-1  a nd  Seg-2  of a B S M, SCM  techn o logy is employed i n  this study.  SCM  is a spatial multip lexing tran smissi on sch e m e  whe r ein the  BSM symbol to broad ca st (den oted by  s x ) is a linear superpo sition i n  the powe r   domain of th e  Seg-1  an d  Seg-2  sym bol (de noted  by  1 x  and  2 x ) with rate s  1 R  and  2 R   (bits/ s/Hz). T he BSM symbol at the tr an smitter can b e  expre s sed  as follo ws:     2 12 1 s x Px ( ) Px  ,                                                                                                           (1)                     Whe r e    is  a config ura b le para m eter. Without  lo ss  of gene rality, the pro pag a t ion ch annel  is  assume d  to b e   a Rayleig h  fading cha n n e l  ch aracte rized  by  0 n h( d ) ~ C N ( , d ) , w h er e  d  is  the  distan ce bet wee n  the bro adcaste r and  receive r   an d  n  is the cha nnel fading fa ctor dete r min ed  by the pro p a gation e n viro nments. Afte r propa gating  throug h the  wirel e ss  ch annel, the B S M  symbol at the  receive r  si de  read s as foll ows:                      2 12 1 s x h( d ) P x h( d ) ( ) P x w  ,                                                                             (2)                        Whe r e  w  denot es the  additiv e  noi se. By condu cting  su ccessive inte rferen ce  can c ellation (SI C )  [20],  Seg-2  ( 2 x ) is  de code d first  and  then  su btra cted fro m  the  re ceived  sy mbol, who s e   remai nde r i s   use d  to  de co de  Seg-1  ( 1 x ).  For th e recei v ers  clo s e  to  the b r oa dca s ter,  given th e   sho r t propa g a tion di stan ce and  small  cha nnel  attenuation, the  entire BSM  can be  de cod ed.  Otherwise, if the receivers are far from   the broad ca ster, they wo uld be able t o  decode  Seg-2   even thou gh i t  would b e  dif f icult to de co de the  w hole  BSM. Notably, the delivery  ratio of both t he  BSM within CC an d  Seg-2   within F C  are  affected  sign ificantly by the value of  . By optimizing  the po we r  al locatio n  a c co rding  to  re al-time traffic si tuation, we  expect to  m eet the   Le ve l-2   requi rem ent  as fa r  as th e b r oad ca ste r   coul d at th e conditio n   of gua rant eei ng the   Le vel - 1   requi rem ent.   Before we p r oceed, seve ral  a s sumpti ons sh ould  be  ma de.  Fi rst,  the radi u s   of CC  (den oted by  CC r ) is treate d  to be known. Specifying a  pr oper  radi us f o r CC i s  imp o rtant for th e   broa dcaste r b u t is not the focu s of this study.  Second,  the broad ca ster is a ssu me d to be able to  learn the  po sition s of all its neighb ors within  its  CC, from th eir previou s  BSM broad cast.   More over, co nsid erin g that the optim al powe r  allo cati on (spe cified by  ) is affected by the real- time distrib u tion of the nei ghbo rs,  we a s sume that th e  Level-1  requirem ent will  be met provided  that the deliv ery ratio i s  g u a rante ed fo r the farthe st n e ighb orin g ve hicle  within th e bro a d c a s te r’s  CC. W e  also  let  ma x d  be the distan ce bet ween the broa dc a s ter a nd  su ch a neig h bor. Finally,  con s id erin g that the Shan non capa city is ze ro  in Rayleigh fading  chann el, the outage proba bi lity  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Im proving the  Chan nel Utili zation of Basi c Safety Me ssag e in VANETs with…  (Xiang Li)  75 is empl oyed  as a  perfo rm ance indi cato r to evaluate  wheth e r the  Le v e l- 1  or   Le ve l- 2  req u irem ent   is sat i sf ied.   3.  Proposed SCM-b ased Broad cas t  Scheme   In this  se ctio n, we  prese n t our novel   BSM broad ca st sch e me  ba sed  on  the SCM   techn o logy.  The optim al  syst em  parameters a r e  theoreti c a lly  derived  an d the a c hiev able  perfo rman ce   gain i s  the n  a nalyze d . Mo reover, by  sp e c ifying that  b o th  Seg-1  and   Seg-2  sym bols   are mod u late d with a 4-Q A M sch eme, the prop osed  method is carri ed into practice throu g h  a  4/16-HQAM constell ation.     3.1. Optimal Transmitting Po w e r  Allocation    Firs t, to meet the  Le vel-1   requi rem ent, the total tran smitting po wer of a BSM  must b e   large e nou gh,  rega rdle ss m a tter wh ether  the SCM  is u s ed o r  not. F o r presentatio n simpli city, we   let  21 R (R) E   be the minimal si gn al-to-noi se ra ti o (SNR) to  achieve th e  data rate  R .  Acco rdi ng to Shanno n’s th eore m s,  at a prop agatio n distan ce of  d ,  the outage p r obability of a   BSM reads    12 2 12 1 t (R R ) ou t s t (R R ) P ( d) P r h ( d) e E E     ,                                                          (3)    Whe r e  t  is th e SNR at the transmitter  side, and  2 h( d )  is the co rre sp on ding ch ann el  gain.  For the p u rp ose  of meeti ng the  Le vel - 1  requirement, the outage pr obability of the entire B S M   sho u ld b e  bel ow a  given th reshold  th s P . Wit h in the  CC, g i ven that  out ' t h s s P( d ) P  hol ds p r ovide d   that  out ' t h s max s P( d ) P , we obtain:    12 12 2   1 tm i n nn max m th t x h a ss (R R ) (R R ) dl o g ( d P ) P EE    ,                                                                     (4)    Whe r e  2 1 th th ss PP log ( )   is ap plied, whi c h  allows u s  to con s id er that  th s P  is typically a small  enou gh value ,  and  mi n  is the minimal SNR that should  b e  satisfie d at the tran smitter to enabl e   safety-related  application s .  Secon d , for  a  given tra n sm itting power,   an up pe r bo u nd of   sho u ld  be o b tained.   Seg- 2  expresse s t he same  Qo S requi rem e n t  as  Seg-1  i n  CC but i s  ex pecte d to be   delivere d  wit h  a   large r   cove ra ge tha n  the  latter. He nce,  the outa ge  probability  sho u ld b e   smalle r than  that of  the   latter at the same  ch ann el con d ition.  For an  SIC receiver, according to E quation  (2),  the  receiving SNR pair fo r the  Seg-1  a nd  Seg-2  sym bol s at the distan ce of  d  read s as follows:      22 22 12 22 1 1 t rr t t () | h ( d ) | ( , d) , ( , d ) | h ( d) | , |h ( d ) |       .                                    (5)    With the  sam e  ch ann el ga in  2 |h ( d ) | , we let  22 1 1 rr (, d ) ( Pr P R )( , d ) R ) r(  .  Acco rdi ngly, we obtai n     1 12 ma x (R ) (R R ) E E  ,                                                                                                                    (6)    W h er e  ma x  is th e maximal  all o wa ble val u e  for th e p a ra meter  . If no ne of  the  bro adcaste r’s  neigh bors l o cates i n  it s  CC, then  the  required  data   rate  1 R  for the  Seg-1  is  z e ro, and thus , we   obtain  0 ma x  .  More over,   should b e  larg e enou gh to  guarantee th e outage p r o bability of the entire  BSM within CC. For the SIC re ceive r , the outage p r o bability of BSM read s.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  72 – 81   76     22 2 2 1 1 21 ou t sr r r Seg e rror S e g e r r o r P ( , d ) P r( d ) ( R ) P r( d ) ( R ) , ( d ) ( R ) EE E          .           (7)     Acco rdi ng to Equation (4)  and (6 ),  out s P( , d )  can  be re written a s  follows:     11 ou t sr P ( ,d ) P r ( ,d ) ( R ) E  .                                                                                            (8)    The  Le vel - 1  requireme nt is met provided  that  out th s s P( , d ) P   hold s . We can then  obtain     1 min nt h ma x s t (R ) dP E  ,                                                                                                                       (9)    Whi c h is the l o we r bou nda ry of  .   Given that the smalle r   is, the larger p o we r the  Seg-2  ca n be all o cate d, we b e lieve   that  * mi n   is only the optimal   to meet the  Level -2   req u irem ent. No tably, the optimal  config uratio n  of   is si gni ficantly determined by re al-t ime traffic sce na rios.  Acco rdi ng to  Equation (9),  the smalle r th e distan ce b e t ween t he b r oad ca ster an d its nea re st neigh bor  with in   its CC, the le ss tran smitting power is all o cate d to its  Seg-1 .     3.2. Achiev a b le Performa nce Gain   In  this su bse c tion, we ana lyze  the   a c hi evable  gain  o n  the  delivery  rate  of the   Seg-2  in  FC. With  the  optimal  * , according to Equation (5), the  maximal deliv ery probability of the  Seg- 2  in logarith m ic form read s.      01 2 2 2 02 12 2 n d* ,d B tm i n m i n k( R R ) ( R ) d P( d ) d B , k l o g e (R R ) (R ) EE EE   .                               (10)    With tra d ition a l metho d s (without th e u s e  of  SCM ) , su ch a  p r ob a b ility  can be easily  o b tain ed  from Equatio n (3), that is,     01 2 2 d ,d B n t k( R R ) P( d ) d B d E  .                                                                                                  (11)    Therefore,   at   the sam e  chann el con d i t ion  an d S N R, the  a c hie v able g a in  o n  the  delivery  probability of the  Seg-2   ca n be expre ssed in loga rith mic form a s :       12 12 2 0 2 21 2 2 0 n tm i n d tt m i n t (R R ) (R R ) ( R ) ( ) kd G( d ) d B (R ) ( R R ) ( R ) ( ) EE E EE E       .                  (12)    We al so let 22 d* d ,d B , d B P( d ) P( d ) , and thus, t he gain o n  the cove rag e  of the  Seg-2  can b e   achi eved a s :     12 2 2 2 1 tm i n m i n c n t (R R ) ( R ) d G (R ) d EE E   .                                                         (13)    Acco rdi ng  to Equation (12 )   and (13 ) ,  b o th  2 d G( d )  and  2 c G   are affected by  the real -time   traffic enviro n ment. Un de r the ca se  o f  that  all neighbo ring veh i cle s  of the broa dcaste r  are   outsid e  of it s  CC,  co nsi deri ng that th e  S eg-1  of the  B S M to broad cast  can  be  ca ncell ed from t he  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Im proving the  Chan nel Utili zation of Basi c Safety Me ssag e in VANETs with…  (Xiang Li)  77 transmitted si gnal, the m a ximal gain  for  both  the  deliv ery proba bility and  covera ge of the  Se g- 2   can b e  achie v ed, that is:     0 12 21 2 2 2 2 n d c n ,m a x ,m a x t kd (R R ) G( d ) ( R R ) ( R ) d B , G (R )       .                   (14)    3.3. HQAM-b ased BSM  Broadca s t  To apply the  prop osed m e thod into p r actice, we p r ese n t a 4/16 -HQAM-b a se d BSM  broa dcast  scheme by spe c ifying both t he  Seg-1  and   Seg-2   symb ols a s  squa re  4-QAM  symbols.   The optimal  powe r  allo cation betwee n  the  Seg-1  and  Seg-2  symbols a n d  the availa ble   perfo rman ce  gain at su ch  a schem e is  analyzed in  succe ssi on. Fi gure  2 sh ows the con s tella tion  of our m e tho d , whi c h is  o b tained  by using the G r ay  mappin g . Thi s  con s tellatio n  ca n be trea ted   as a line a r superpo sition  of two indep ende nt squ a re 4-QAM  co nstellatio n s:  L1  and  L2 . The  former i s  d edi cated  to the  d e livery of  Seg- 1 ,  whe r ea s t he latte r i s  d e voted to the  d e livery of  Seg- 2 . In the  re st of this pap er,  we  assu me that  all t he  symbol s  are  tran smitt ed e qually li kely.  More over, we  assume th at both  Seg-1  and  Seg-2  are  prote c ted b y   erro r-co rrecting co de s, a nd  that they can  be decode d  at the re ceiv er provided t hat their bit error rate (B ER) is b e lo w the   corre s p ondin g  threshold s ,  1 th b P  and  2 th b P . The propo sed sch e me is equival ent to the con v entional   squ a re  16 -Q AM wh en  0 15 /  , and thu s ,  we o n ly co nsid er the  ca se s wh en  0  . For  pre s entatio n  simpli city, we  let  1 4 erfc 2 (, x ) / ( x / )  I  and  2 1  , where  erfc( )  is  the compl e m entary erro r functio n .      L1  L a y e r,   fo r   t h e   Se g - 1 L 2  La y e r ,   f o r   t h e   Se g - 2 00 01 11 10 01 00 10 11 00 0 0 00 1 0 00 0 1 00 1 1 11 0 0 11 0 1 11 1 1 11 1 0 01 0 0 01 1 0 01 0 1 01 1 1 10 1 0 10 0 0 10 1 1 10 0 1 H Q A M  c o n s t e lla tion +=     Figure 2. Con s tellation  conf iguratio n of the HQAM -ba s ed bro a d c a s t in VANETs      To obtain  a prop er   to maximize the  chann el utiliza t ion, the que stion rega rdi ng ho w  the BERs of  Seg-1  an d  S eg-2  a r e  det ermin ed  by the p a ra meter   in thi s   situa t ion shoul d b e   answe red first. Following t he metho d  pr opo sed in [2 1 ], the BER pair of the  Seg-1  and  Seg-2  c an  be obtain ed a s  follows:       22 2 1 22 2 22 2 be ttt be tt P( , d ) , h ( d ) , h ( d ) , h ( d ) P( , d ) , h ( d ) , h ( d )   II I II     ( 1 5 )     W h er e  0 tb E /N   is the  ratio  of the  e nergy  pe r bit  to noi se  po we r  spe c tral  de n s ity (al s o  call ed   SNR fo r pre s entatio n sim p licity in the  remai nde r o f  this pap er) at the tran smitter sid e . The  outage p r o b a b ility in this st udy is defin e d  as the  prob ability that the BER is a b o v e the pre defi ned   threshold. Co rre sp ondi ngly, the outage p r oba bility pair of  Seg-1  and   Seg-2  reads  as  follows :      11 1 2 2 2 ou t b e t h out be t h bb P ( , d )P r P ( , d ) P , P ( , d )P r P ( , d ) P    .                       (16)    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  72 – 81   78   With the  sa me co nsi deration a s  in  Subse c tion  3 . 1,  2 out P( , d )   shoul d be far  small e r than   1 out P( , d )  within the CC, and the latter can thu s  b e   treated as  an effective approxim ation of the  outage p r ob a b ility of the e n tire BSM. That is,    2 1 2 2e r f c 2 1 th out b s n t (P ) P ( , d ) exp d      ,                                                                                    (17)    whe r e  only t he le adin g  it em (th e  first  item)  of the   1 be P( , d )  is co ns id er e d  b e c a us e  th e  receiving SNR ( 2 t h( d ) ) is larg e e noug h within  CC.   To me et the   Level-1  requi reme nt, the o u tage  pro bab ility of the B S M mu st be   belo w  a   given thre sh old  th s P  within CC, which will  be met provided that  out th s max s P( , d ) P  . T hen, we   obtain:     1 1 2 e rfc 2 th b mi n nt h ma x s t (P ) dP  ,                                                                                                              (18)    Whe r e  2 1 th t h s s log ( P ) P  is  ap plied, with  th e fact that  th s P  i n  con s ide r ati on  shoul d b e  small  enou gh. Thu s , the optima l  configu r atio n for   read s  0 * mi n mi n ( , )  . Compa r ed  with the  conve n tional  squ a re  16 -Q AM, who s e B E R can b e  ob tained by a p p l ying  0   to Equa tion (1 7),   the achi evabl e gain on  2 be P  at the SNR  regi me  t  read s:       22 2 2 22 13 5 32 2 55 5 22 tt t be ** * * tt ,h ( d ) , h ( d ) , h ( d ) G( d ) ,h ( d ) , h ( d )             II I II          (19)    In this  section, we propose  an SCM - based BSM broadcast  scheme. Both the reliability   and  cove rag e  of BSM  de livery in the   prop osed  scheme are sig n ificantly  imp r oved co mpa r ed   with tho s e  in  the tra d ition a l VANET  scheme. A c cordingly, the  ch annel  utilizati on i s  e nhan ced.  Given that th e di stan ce  b e twee n the  b r oad ca ste r  a nd its ne are s t neigh bor wi thin the  CC i s   signifi cantly d e termin ed by  the real -time  traffi c scen a r io, obtaini ng  the clo s ed f o rm exp r e ssi on  for the avera ge perfo rma n c e gai n of the prop osed  method in re al worl d is di fficult. Thus, we   analyze the   perfo rman ce  of ou r m e th od in  Se ction 4 th ro ugh   a joint t r affic-co mmuni cati on  s i mulation.      4. Simulation Resul t s an d Discus s io n  To evaluate  the perfo rma n ce of the propo s ed BSM  broad ca st schem e in re al traffic   scena rio, a  si mulation  com b ining th e traf fic with  com m unication syst em  is co ndu cted.  The  trace  data of vehicl es are gene rated by  usin g the traffic simulator SUMO [22]. These data a r e then   importe d into  the  commu nicatio n  si m u lation, which is  de sign e d  ba se  on t he IT++  sig nal   pro c e ssi ng li bra r y [23]. Di fferent vehicl e den sity values  and  CC  radiu s  a r e  co nsid ere d  in o u r  simulatio n , and the detaile d config uratio n of this simul a tion is de scri bed in Tabl e 1.  Figure 3  sho w s th e BER  of  Seg-1  and  Seg-2   at different SNRs an d   re gime s.  A  smal l    dec r eases  Seg-1  delive r y ratio  within  CC, but  hel ps to  imp r ov e the  S eg-2  coverage. Th e   receiving S N R in  CC i s  ty pically la rge  enou gh, an d  thus, the  Le ve l- 1   requirem ent still could be  met by usi n g a  small  . For exa m ple,  althoug h th e BER of th e entire BSM deteri o rates  signifi cantly with  03 .  , the BER could still  be bel ow the given  th s P  provi ded that th e  SNR i n   the CC is a b o ve 18 dB. Such a pe rformance is ty pically accepta b le whe n  an  error-corre c ting   cod e  is  used.  Comp ari ng t h is p r op osed  met hod with   the  co nventi onal squ a re 16-QA M  sho w ed  that the requi red S N R thre shol d i s  redu ced  from   14   dB to 10  dB,  and  a  signifi cant  cove rag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Im proving the  Chan nel Utili zation of Basi c Safety Me ssag e in VANETs with…  (Xiang Li)  79 enha ncement  on the   Seg-2  is a c hi eved.  More over, at  the same  S N R regime, th e  delivery  rate  of  Seg-2  i s  also improve d  by the pro p o s ed  method.       Table 1. Simulation config uration   Traffic   Simulation  Road net work: gr id-like netw o rk   The numbe r of cr ossroads in both directions: 5  The length of h o r i zontal and vertical streets: 500 m e ters  Average densit y   of vehicles: 1.5 or  3.5 vehicles per 100-mete r roa d   Length of simulation time: 1800 seconds  Updating interval  of vehicles lo cation: 0.1 second   Communication  simulation   SNR at tra n smitter:  115 t dB   Fading factor of t he channel:  37 6 n.   Length of  Seg - 1  and  Seg-2  bit - str eam: 256 bits  BER threshold:  12 00 2 th th bb PP .     O u tage proba bilit y   threshold:  00 1 th s P.   Radius of the CC :  100 or  15 0 CC rm m           Figure 3. BER of the prop ose d  method  at different  an d SNR regim e s            (a)   35 ,  1 0 0 CC .r m                  (b)   35 ,  1 5 0 CC .r m                    (c )  15 ,  1 5 0 CC .r m      Figure 4. Outage proba bility of our method with  different traffic den sity and CC radiu s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  72 – 81   80   The a c hi evab le pe rform a n c e g a in i s  al so ev al uated  in ou r  simul a tion. Figu re  4 sh ows  the outage  probability  of t he BSM  and its  Seg-2  wi th differe nt traffic de nsity  values an d  CC  radiu s , whe r e  the optimal   is ad opted. F o r a la rg e CC radiu s , mo re  tran smitting  power  sho u ld  be assign ed to  Seg-1  to meet the  Level -1  req u ireme n t. Hence, th e performan ce gain on  Seg-2   is degraded. Com p aring  Figure 4( a) and Figure 4(b)  illustrates the  followi ng concl u sion.  For  sparse-traffic  scenarios, gi ven that  the  probability that a broadcas ter  has no neighbor  withi n  its  CC i s  la rge  a nd that the  S eg-1  ca n be  can c ell ed fro m  the tran sm itted BSM in su ch a  ca se,  a  large  pe rform ance g a in  ca n be  achieve d . Com p a r in g  Figu re 4 ( b )   and Fi gu re 4 ( c) vali date s  t h is  con c lu sio n . More over, a  sha r p in crea se in BSM  o u tage o c curs at the boun d of the CC.  This   finding i s  al so due  to that  the  Seg-1  in   BSMs a r e  ca ncell ed  whe n  no n e igh bor  is p r e s ent  wit h in   the broa dcast e r’s  CC.       5. Conclusio n   In this pap er,  we propo se  a novel broa dca s t sche m e  to improve  the cha nnel  utilization   of BSM dissemination  in  VANETs. S pecifi c ally,  from the view of trans p ort a tion safety, al l   informatio n e l ements incl u ded in  a BSM are  divide d into two  separated  seg m ents. Th ese   segm ents a r e then co ncu rre ntly  transmitted by using the SCM  techn o logy with different QoS  guarantee s d e termin ed by  the real-time  traffic sce na rio. The opti m al power all o catio n  strate gy  that maximizes the  cove ra ge an d delive r y rate of  BS M is theo reti cally derived  a t  the con d itio n o f   meeting   the requi rem ent of  drivin g sa fety.  Moreov er, to  evalua te ou r m e tho d  in  re al traffic  environ ment s, we con d u c t a joint traffic-comm uni cati on sim u lation . The re sults  of this simul a tion   indicate that the pro p o s ed  method  can  consi der ably improve the  coverag e  and  reliability of BSM   delivery com pare d  with t r a d itional VANET schem e.  The p r op ose d  method  is n o t cont radi cto r y to  traditional  scheme s  th at i m prove  chan nel utili zation  in MA C  or  a pplication l a yer, b u t rather the   prop osed met hod can be u s ed tog e ther  with the existi ng method s.       Ackn o w l e dg ements   This  wo rk  was p a rtly su pporte d by the Key Prog ram of  Natio nal Natural  Scien c e   Found ation o f  China  (NO.  6133 100 9)  and the  Fun damental  Re sea r ch Fu nd s for th e Ce ntral   Universitie s , Tongji University (NO. 17 0 9219 004 ).      Referen ces   [1]    Karagiannis G, Altintas O,  Ekici E, et al.  Vehicul a r Net w o r ki ng: A Surve y   an d T u toria l  on   Req u irem ents, Architectures,  Cha lle ng es, S t andar ds a nd  Soluti ons.  IEE E  Co mmu n icat ions S u rvey s   and T u tori als . 201 1; 13(4): 58 4-61 6.  [2]    Papa dimitratos  P, La  F o rtel le  A, Evenss e n   K,  et al. V e h i c u lar  Comm uni cation  S y stem s: Enab lin g   T e chnolog ies,  Appl icatio ns, a nd F u ture  Outl ook on Inte lli g ent T r ansportation.  IEEE Comm unications   Maga z i ne . 2 0 0 9 ; 47(11): 8 4 -9 5.  [3]    Amendm ent to IEEE 802.11:  Wireless Acce ss in  Vehic u lar Enviro nments.  IEEE Std. 802.11. 201 0.   [4]    W u  X, Subr amani an S, et al. Vehic u lar C o m m unic a tions U s ing DS RC: C hall e n ges, Enh ancem ents ,   and Evo l uti on.  IEEE Transactions on Selected  Areas in Comm unications .  201 3; 31(9): 39 9-40 8.  [5]    Vehic l e S a fety C o mmu nic a tions—A ppl ic ations VS C-A .  F i nal R e p o rt. U.S. Department o f   T r ansportation,  Nation al Hi gh w a y  T r affic Safet y  Admi nistrat i on, W a shi ngto n , DC, USA. 2011.   [6]    Shuh aimi  NI, Heria n s y a h  H,  Juha na T ,  et al. Performa nce An al ysis  for Un iform an d Bin o mia l   Distributi on o n  Contenti on W i nd o w  us i ng D S RC an d W i F i  Direct Stand a r d.  Internatio n a l Jour nal  of  Electrical and Co mp uter  Engi neer ing  (IJECE ) .  2015; 5(6): 145 2-14 57.   [7]    Kumar J. Br oa dcastin g  T r affic Lo ad  Perform ance   An al ysis   of 80 2.11  MAC  in  Mob ile  Ad  h o c N e t w orks   (MANET )  Using Ran dom W a yp oi nt Mode l (RW M).  Internationa l Jour nal  of Informati on  & Netw ork  Security (IJINS).  2012; 1(3): 2 23-2 27.   [8]    Subram ani an  S, W e rner M, Liu S, et al.  C ong estio n  cont rol for veh i cul a r safety: Synchron ous a n d   asynchr ono us MAC  alg o rith ms . Proceedi ngs  of the ninth A C M intern ation a l  w o rks hop  o n  Vehic u l a r   inter-n et w o rki n g, s y stems, an d app licati ons.  201 2: 63-7 2 .   [9]    Laso w s k i R, St rassber ger M.  A multi-ch an ne l be aco n in g se rvice for c o ll isi on av oi danc e i n  veh i cu la r   ad-h o c netw o rks . IEEE Vehicular T e chnol o g y  C onfer ence  (V T C  Fall). S an Francisc o , CA, USA.  201 1: 1-5.  [10]    Robi nso n   CL,  Cav ene y  D,  et a l . Efficie n t  Messa ge  Comp ositio n a nd Cod i n g   for   Co oper ative   Vehic u lar Saf e ty Ap plic ations.  IEEE Transaction on Ve hic u la r Technol ogy . 200 7; 56(6): 32 44-3 255.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Im proving the  Chan nel Utili zation of Basi c Safety Me ssag e in VANETs with…  (Xiang Li)  81 [11]    Bansa l  G, Ke n n e y  JB,  Ro hrs  CE. LIMERIC :  A li ne ar mes s age  rate  cont rol  alg o rithm  for ve hicu la r   DSRC s y stems .   IEEE  Transac tions on Ve hic u lar Technology . 2013; 62( 9): 418 2-41 97.   [12]    Panic hpa pi boo n S, Pattara-At i kom W .  A Rev i e w   of Informat i on  Dissem i n a tion Prot ocols f o r Vehic u la r   Ad Hoc Net w or ks.  IEEE Comm unic ations S u rveys and Tutorials . 2 012; 1 4 (3): 784- 79 8.  [13]    Ra w a t  DB, Po pescu  DC, Y a n G, et a l . E nha ncin g VA N E T  Performance b y  J o i n t A daptati o n  of  T r ansmission  Po w e r  an d C o ntentio n W i n d o w  Siz e .  IEEE  T r ansacti ons  on P a ral l el  a n d  Distri bute d   System s . 20 11 ; 22(9): 152 8-1 535.   [14]    Hassa nab ad i B, Valaee S.  Relia bl e Peri odic Safet y  M e ssag e  Broa d c asting i n  VANET s Using  Net w ork C odi n g .  IEEE Transactions on Wireless Comm unic ations . 20 14; 1 3 (3): 128 4-1 2 9 7 .  [15]    Sahu  PK, Hafi d A, Ch erkao u i  S.  Inter stree t  interfere n ce  cance l atio n i n   urba n ve hicu la r netw o rks   usin g netw o rk codi ng . IEEE Globa l Comm unic a tions C o n f erence (GLO BECOM 2014) . Austin,  T X .  201 4: 374- 379.   [16]    W u  C, C h e n   X, Ji Y,  et al.  Efficient  Br oa dca s ting  in  VANE T s Using D y n a m ic Back bon e  and  Net w o r k   Codi ng.  IEEE Transactions on Wireless Comm unications.   201 5; 14(1 1 ): 6057- 607 1.   [17]    Hoe her PA, W o  T .  Superp o s i tion  Mod u l a tio n : M y t h s a n d   F a cts.  IEEE Communic a tions  Maga z i ne .  201 1; 49(1 2 ): 110-1 16.   [18]    Chang SH, Rim M, Cosman PC, et  al.  Opti mized  Un equ al Err o r P r otection  Usi n g Multi p le xed   Hierarc hic a l Modu latio n .  IEEE Transaction  on Infor m atio n  Theory . 201 2; 58(9): 58 16- 58 40.   [19]    Alaj el KM, Xian g W ,  W ang Y. W ang. Une q u a l  e rror prot ectio n  scheme  bas e d  hier archic al 1 6 -QAM for  3-D vid eo trans mission.  IEEE Transactions on Cons um er Electronics . 20 12 ; 58(3): 731-7 3 8 .  [20]    Hu Z ,  Jiang H,  Li H, et al. A  Lo w - C o mp le xi t y  Dec o d i ng Al gorithm for Co ded H i erarc h ic al Mod u lati o n   in Sin g le Freq u enc y Net w o r ks .  IEEE  Transac tion on Broadc ast . 2014; 60( 2 ) : 302-31 2.  [21]    Vitthala dev uni  PK, Aloui ni MS . A Recursive  Al gorit hm for the Exact BER  C o mputati on of  Genera lize d   Hierarc hic a l QAM Constel l ati ons.  IEEE Transaction on Inform ation Theory .  2003 ;  49( 1): 297-3 07.   [22]    Griggs W M , Ordon ez-Hurta d o  RH, et al .  A Large-Sc ale  SUMO-Based  Emulatio n Platform.  IEEE  T r ansactio n s o n  Intelli ge nt T r ansp o rtatio n Systems . 20 15; 16(6):1- 10.   [23]    Rodríg uez VI, Sanchez J. Empo w e rin g  So ft w a re Ra di o: IT ++  AS A GNU Radio  Out-Of-T r ee  Implementation.  IEEE Latin Am er ica Trans actions . 201 4; 1 2 (2): 269- 27 6.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.