FARABI：面向阻塞弹性6G车联网的模糊辅助软件定义网络路由框架

《Scientific Reports》：FARABI: fuzzy-assisted routing for adaptive blockage-resilient 6G IoV

　　

摘要

高频毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）通信对于 6G 车联网（IoV）服务前景广阔，但易受动态车辆移动性、突发性异质流量和重尾物理阻塞的影响。传统路由方法通常依赖无记忆信道模型、不可微的软计算启发式方法或集中式优化，这些方法可能无法充分捕捉阻塞持久性和尾延迟风险。本文提出了 FARABI（面向自适应阻塞弹性 6G IoV 的模糊辅助路由），这是一个跨层软件定义网络（SDN）路由框架，集成了三状态半马尔可夫阻塞模型、多类马尔可夫调制泊松过程（MMPP）流量、七维可微模糊推理系统以及基于条件风险价值（CVaR）的风险感知路由优化。该框架跟踪阻塞年龄以估计剩余中断持续时间，并将排队、链路可靠性、路由可持续性和流量类别需求纳入在线分层原始对偶优化过程。在动态阻塞、移动性和突发性流量条件下进行的广泛基于仿真的评估表明，随着决策空间从 450 个变量增加到 18,000 个变量，FARABI 控制平面执行时间从 0.5 ms 增加到 1.85 ms，相比集中式内点求解器，计算时间最多降低了 42.08 倍。随着障碍物密度增加，FARABI 将有效服务速率维持在 4.62 至 1.88 Gbps 之间，而在阻塞年龄为 180 ms 时，条件中断率达到 54.2%。在严重阻塞动态下，58.4% 的包在 1.6 ms 内交付，94.1% 在 3.2 ms 的尾延迟目标内交付，中位端到端延迟为 1.48 ms。在从 1.5 到 5 的突发性水平范围内，安全、协同感知和信息娱乐丢包率分别保持在 0.002–0.098%、0.045–0.98% 和 0.42–10.15% 之间。这些结果表明，FARABI 可以提高基于 SDN 的 6G IoV 路由在随机阻塞和突发性流量下的鲁棒性，同时保持有界的计算和 QoS 性能。