V2V系统分簇及功率控制、信道分配问题研究

发布时间：2020-11-10 03:33

　　 车联网是指能够支撑车与车(V2V)、车与人(V2H)、车与交通设施(V2I)间数据传输的通信网络,是未来智能汽车、自动驾驶、智能交通运输系统的关键设施,因而近年来成为移动通信领域的研究热点之一。本文围绕蜂窝架构下的车联网V2V子系统中的移动车辆的分簇、功率控制、信道分配等问题展开了研究,主要工作如下:一、针对V2V系统提出了一种基于运动一致性度量的分簇算法。主要工作如下:1)推导了用以分簇的车辆运动一致性度量函数,建立了基于运动一致性度量函数的车辆分簇数学优化问题;2)提出了车辆分簇问题的瞬态分簇问题的迭代算法;3)提出了动态簇维护问题的迭代算法。仿真表明,本文提出的基于运动一致性度量的分簇算法比传统的DGMA算法性能有所提升。二、研究了V2V系统保证蜂窝用户基本速率需求条件下的V2V用户和速率最大化的用户功率分配问题。主要工作如下:1)建立了相应的数学优化问题,提出了基于DC分解的V2V用户功率分配迭代算法;2)针对相应的干扰简化功率分配问题,使用KKT条件给出了基于拉格朗日函数的迭代算法。最后还通过仿真实验,验证了所提算法的有效性。三、研究了V2V多天线系统保证V2V用户基本速率需求条件下的蜂窝用户和速率最大化的用户功率分配问题。主要工作如下:1)推导了蜂窝用户和V2V用户遍历速率的下界;2)在满足V2V遍历速率下界需求的条件下,以蜂窝用户的和速率为目标函数,建立了功率分配问题。仿真表明,本文提出的功率控制方案与固定功率方案相比,V2V用户速率大大提升。四、研究了V2V系统保证V2V用户QoS需求条件下的并发V2V用户传输数量最大化的信道分配问题。主要工作如下:1)将V2V用户的QoS需求条件转化为一个矩阵的谱半径需求条件;2)在满足V2V用户QoS需求的条件下,以最大化同时传输的V2V用户数量为目标函数,建立了基于最小谱半径增量的优化问题,并给出了优化问题的迭代解法。仿真表明,本文提出的基于最小化谱半径增量的信道资源分配算法与传统的NF方案相比,在容纳相同数量的V2V用户时占用了更少的资源块数目。
【学位单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495
【部分图文】：

图 1-1 V2V 通信但是，这些协议必须是在了解相邻车辆的通信状态的基础上，由于缺乏集中，因此很难实现。另一方面，蜂窝网络能够广泛的覆盖车辆节点，对于高速辆，蜂窝网络是实现可靠 V2V 通信的关键思想。第四代蜂窝网络（4G）能支持 V2V 通信，LTE V2V 代表了最新通信标准的发展，能够支持低延迟和据传输的车载用户设备。LTE V2V 标准引入了一个增强的设备到设备（D2D，以确保 V2V 用户之间的连接，V2V 用户可以直接使用蜂窝用户设备的无行通信。与基于 802.11p 的 V2V 通信相比，基于 D2D 的 V2V 通信可以采用资源管理方法进行资源调度，从而避免了 802.11p 协议中由于 CSMA 机制引拥塞和冲突。车联网是第五代蜂窝网络（5G）的关键应用场景之一，在设计得到了业界的广泛重视，其中 V2V 通信是车联网中的核心技术，3GPP 标准也针对 V2V 通信技术进行了大量的讨论和研究，并将研究进展和成果不断更准化技术报告 TR38.885 中。

在文献[18]中，作者考虑到 V2V 用户和蜂窝用户的 QoS 要求，提出了一种用于V2V 通信的资源块分配方案，其中 V2V 用户的资源块分配必须是正交的。在文献[19]中，作者提出了一种两阶段的资源块分配算法，允许 V2V 用户的非正交接入，利用Perron-Frobenius 理论设计了资源块共享算法。然而，在上述的这些文献中，所有的用户终端和基站都只配备了一根天线，而忽略了多天线的优势。此外，上述文献都假定基站知道所有相关通信用户终端的的信道状态信息（CSI），但是实际上，向基站上报 V2V 通信链路的 CSI 会导致产生大量额外开销。在文献[20]中，作者考虑了多天线的用户终端以及单输入多输出（SIMO）传输，研究了大规模 MIMO 的 D2D 网络中上行频谱效率。在文献[21]中，作者研究了在满足 D2D 用户 SINR 需求的约束条件下，基于最小化 D2D 用户传输功率的功率控制问题，但是忽略了蜂窝用户的性能表现。1.3 论文研究内容1.3.1 论文研究思路

因而很难得到瞬时的信道状态信息，并且浪费大量资源来估I 的做法是极其效率低下的。在实际的车辆交通通信环境中，瞬时全局信道状态信息是很难获得种功率控制方案，放宽了对全局信道状态信息的要求，研究了 V2户基本速率需求条件下的 V2V 用户和速率最大化的用户功率分配作包括：建立了车辆分簇、信道复用以及信道干扰的 V2V 系统模V2V 用户和速率最大化的数学优化问题，提出了基于 DC 分解的 V2代算法；然后，对功率分配目标函数中的干扰进行相应的简化，并化功率分配问题，使用 KKT 条件给出了基于拉格朗日函数的迭代复杂度。最后还通过仿真实验，验证了所提算法的有效性。统模型统节点
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本文编号：2877413