5G车联网场景下基于业务优先级的资源调度算法的研究

发布时间：2021-11-22 21:14

　　汽车产业的发展不仅促进了社会经济的发展,也导致了交通事故、交通拥堵等问题。为了提高交通系统的安全性和智能性,车联网应运而生。基于第五代移动通信技术（the5th Generation Mobile Communication Technology,5G）的车联网通信技术因其低时延和高可靠等优势成为车联网主流通信技术。而无线资源调度是影响通信系统性能的主要因素之一,本文主要进行5G车联网资源调度算法的研究。本文对5G车联网场景系统模型、业务场景及关键技术进行分析,并针对车与车和车与基础设施通信的车联网场景,分别分析了基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法的算法原理和优缺点,分析结果表明,相比于传统资源调度算法,这两种算法能有效提高系统吞吐量,但是同时也存在未考虑用户传输功率调节等不足。本文以基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法为基础算法,开展5G车联网中资源调度算法的研究与优化。针对基础算法中未对用户实现传输功率调节的问题,本文提出一种动态惩罚因子功率控制算法。首先,根据业务时延和可靠性要求为业务设定优先级,以最大化系统吞吐量为目标,将效用函数表示为复用同一... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容与创新点
    1.4 论文组织结构
第2章 5G车联网相关技术研究
    2.1 5G车联网系统
        2.1.1 5G车联网系统参考模型
        2.1.2 5G车联网服务场景及需求分析
    2.2 5G车联网关键技术
        2.2.1 5G帧结构
        2.2.2 雾计算技术
        2.2.3 D2D通信技术
    2.3 本章小结
第3章 车联网资源调度算法的研究
    3.1 引言
    3.2 V2V和 V2I系统模型
        3.2.1 V2V和 V2I系统模型
        3.2.2 问题建模
    3.3 基于图着色分簇资源分配算法
        3.3.1 算法原理
        3.3.2 算法分析
    3.4 簇优先调度的资源分配算法
        3.4.1 算法原理
        3.4.2 算法分析
    3.5 本章小结
第4章 车联网中动态惩罚因子功率控制算法
    4.1 引言
    4.2 V2V和 V2I系统模型
        4.2.1 V2V和 V2I系统模型
        4.2.2 用户业务优先级设计
        4.2.3 问题建模
    4.3 算法原理
        4.3.1 单个用户传输功率优化问题
        4.3.2 算法流程
    4.4 仿真验证与结果分析
        4.4.1 仿真参数
        4.4.2 仿真结果分析
    4.5 本章小结
第5章 基于功率控制的5G车联网资源调度算法
    5.1 引言
    5.2 V2V和 V2I系统模型
        5.2.1 V2V和 V2I系统模型
        5.2.2 问题建模
    5.3 算法原理
        5.3.1 资源块分类
        5.3.2 功率控制和资源分配协同优化
    5.4 仿真实验与结果分析
        5.4.1 仿真参数
        5.4.2 仿真结果分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 进一步研究方向
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]减小TD-LTE系统传输时延的基于优先级的资源分配算法[J]. 杜玉淼.  通信与广播电视. 2016(Z1)
[2]物联网的边界计算模型:雾计算[J]. 杨志和.  物联网技术. 2014(12)
[3]基于比例公平的多用户MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法[J]. 张世超,季仲梅,崔维嘉.  计算机应用研究. 2011(09)

硕士论文
[1]LTE-A系统中资源调度算法的研究[D]. 余龙飞.南京邮电大学 2014
[2]LTE/LTE-A下行资源调度算法研究[D]. 孔庆亮.西安电子科技大学 2013
[3]LTE系统跨层调度算法研究[D]. 林尚静.武汉邮电科学研究院 2011
[4]LTE系统的下行无线分组调度研究[D]. 张路.北京邮电大学 2010



本文编号：3512456