【技术实现步骤摘要】
车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法
本专利技术涉及车联网通信方法。
技术介绍
车联网通信有严格的时延和信息传输的可靠性需求,作为一种新兴的技术,D2D通信具有高的频谱利用率,能量效率和低传输时延的优点,因此D2D(Device-to-Device)技术为车联网通信提供了一种快速,可靠的解决途径。车联网(VehicletoEverything,V2X)是借助新一代信息通信技术将车与一切事物相连接,从而实现车辆与车辆(VehicletoVehicle,V2V)、车辆与路侧基础设施(VehicletoInfrastructure,V2I)、车辆与行人等弱势交通参与者(VehicletoPedestrian,V2P)、车辆与云服务平台(VehicletoNetwork)的全方位连接和信息交互。V2X(Vehicle-to-Everything)车联网将“人、车、路、云”等交通参与要素有机地联系在一起,不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息,促进自动驾驶技术创新和应用;还有利于构建一个智慧的交通体系,促进汽车和交通服务的新模式新业态发展,对提高交通效率、节省资源、减少污染、降低事故发生率、改善交通管理具有重要意义。LTE-V是指基于LTE移动通信技术演进形成的V2X车联网无线通信技术,包括蜂窝通信(Uu)和直接通信(PC5)两种工作模式。其中,蜂窝通信模式借助已有的LTE蜂窝网络,支持高带宽、广覆盖、长距离的通信连接,满足道路事故/施工提醒、信号灯提醒、车速引导、动态地图等信息服务、交通效率类车联网应用需求;直接通信(V2Xsidelinkcommu ...
【技术保护点】
车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于,所述方法具体是按照以下步骤进行的:步骤一:算法开始;步骤二:建立基于D2D通信技术的LTE‑V通信网络架构,转到步骤三:步骤三:初始化网络系统参数,转到步骤四:步骤四:计算蜂窝用户P‑UEj与eNB之间的信道增益hj,B、蜂窝用户P‑UEj与V‑UEi接收端之间的信道增益hi,j,V‑UEi发射端到eNB干扰链路的信道增益hi,B,V‑UEi发射端到V‑UEi接收端的信道增益hi;1≤i≤N;1≤j≤M;所述V‑UEi为车联网用户i,P‑UEj为行人用户j;步骤五:设定车联网用户V‑UEs最小信干噪比SINR值;步骤六:根据步骤四分别建立V‑UEs和P‑UEs的信息量效应函数inf
【技术特征摘要】
1.车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于,所述方法具体是按照以下步骤进行的:步骤一:算法开始;步骤二:建立基于D2D通信技术的LTE-V通信网络架构,转到步骤三:步骤三:初始化网络系统参数,转到步骤四:步骤四:计算蜂窝用户P-UEj与eNB之间的信道增益hj,B、蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间的信道增益hi,j,V-UEi发射端到eNB干扰链路的信道增益hi,B,V-UEi发射端到V-UEi接收端的信道增益hi;1≤i≤N;1≤j≤M;所述V-UEi为车联网用户i,P-UEj为行人用户j;步骤五:设定车联网用户V-UEs最小信干噪比SINR值;步骤六:根据步骤四分别建立V-UEs和P-UEs的信息量效应函数infV和infC;步骤七:根据步骤五和步骤六将V2X车联网中的资源分配问题进行数学建模,得到数学模型;步骤八:根据步骤七的数学模型进行空闲资源块分配,获得自组织资源选择信道分配矩阵x(1)和专用模式信道分配矩阵x(2);转到步骤九;步骤九:根据步骤七的数学模型进行复用资源块分配,获得信道分配矩阵x(3);转到步骤十;步骤十:算法结束。2.根据权利要求1所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤二中建立基于D2D通信技术的LTE-V通信网络架构;具体过程为:在一个城市场景中城市道路的拓扑结构为曼哈顿网格布局,eNB坐落在网络中心;N对V-UEs发送端均匀分布在车道上,对应的N对V-UEs接收端同时落在以相应V-UEs发送端为圆心,以r为半径的圆内车道上,M个P-UEs以固定的间距均匀分布在人行道上;所述r的范围为20-100米;M=20;所述固定的间距为人行道的长度除以行人的个数;所述V-UEs为网络中所有车联网用户的统称;P-UEs为网络中所有行人用户的统称;车与车之间的间距等于2.5秒×汽车绝对速度值;车联网用户通信发生在两种资源分配模式,集中式资源调度和自组织资源分配;其中集中式资源调度包含复用模式和专用模式;车联网用户复用行人用户的上行链路资源,网络中所有资源块之间相互正交;基站通过控制信道获取所有通信链路的信道信息。3.根据权利要求2所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤三中初始化网络系统参数,具体过程为:假设整个网络系统中共有M个蜂窝用户P-UEs和N对V-UEs对;所有V-UEs的集合为V={V-UE1,V-UE2,…V-UEN},所有P-UEs的集合为C={P-UE1,P-UE2,…P-UEM};M、N取值为正整数;在任何给定的传输时隙里,用户仅有一个数据包传输,并且每个用户传输数据包的大小相同;初始化所有用户数据包的近场通信优先级(ProSePer-PacketPriority,PPPP)值,其值限定在[0,1]范围内;定义为V-UEs传输信息的PPPP值的集合,为P-UEs传输信息的PPPP值的集合;定义E是使用空闲频谱V-UEs的集合,R是复用模式下V-UEs的集合;所有授权资源块的个数为L,对应的集合为FL={F1,F2,…FL},所有未授权资源块的个数为U,对应的集合为FU={F1,F2,…FU};L、U取值为正整数。4.根据权利要求3所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤四中计算蜂窝用户P-UEj与eNB之间的信道增益hj,B、蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间的信道增益hi,j,V-UEi发射端到eNB干扰链路的信道增益hi,B,V-UEi发射端到V-UEi接收端的信道增益hi;1≤i≤N;1≤j≤M;具体过程为:蜂窝用户P-UEj与eNB之间的信道增益hj,B的数学表达式为:其中,G是路径损耗常数,βj,B为蜂窝用户到基站的服从指数分布的快速衰落,为蜂窝用户到基站服从对数正态分布的慢衰落因子,α是路径损耗因子,是蜂窝用户P-UEj和eNB之间的距离;蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间的信道增益hi,j的数学表达式为:其中,为蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间服从对数正态分布的慢衰落因子,为蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间的距离;V-UEi发射端到eNB干扰链路的信道增益hi,B的数学表达式为:其中,为V-UEi发射端到eNB之间服从对数正态分布的慢衰落因子,为V-UEi发射端到eNB之间的距离;V-UEi发射端到V-UEi接收端的信道增益hi:其中,为V-UEi发射端到V-UEi接收端之间服从对数正态分布的慢衰落因子,是V-UEi发射端到V-UEi接收端之间的距离。5.根据权利要求4所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤五中设定车联网用户V-UEs最小信干噪比SINR值;具体过程为:V-UEi的最小信干噪比SINR值大于V-UEs最小信干噪比表达式如下:所述V-UEs最小信干噪比为10dB。6.根据权利要求5所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤六中根据步骤四分别建立V-UEs和P-UEs的信息量效应函数infV和infC;具体过程为:一、自组织资源分配模式下参数计算:当用户V-UEi工作在自组织资源分配模式下时,V-UEi输信息不被任何其它用户干扰,此时用户V-UEi的信噪比瞬时速率ri(1)和信息量的表达式如下:其中,表示用户V-UEi在自组织资源分配模式下的发射功率,hi是用户V-UEi的信道增益,是用户V-UEi传输信息的PPPP值,是高斯白噪声;二、专用模式下参数计算:当用户V-UEi工作在专用模式下时,V-UEi不会被任何其它用户干扰,此时用户V-UEi的信噪比瞬时速率ri(2)和信息量的表达式如下:其中,表示用户V-UEi在专用模式下的发射功率,hi是用户V-UEi的信道增益,是用户V-UEi传输信息的PPPP值,是高斯白噪声;三、复用模式下参数计算:当用户V-UEi的资源被P-UEj复用时,用户V-UEi发射的信息会受到用户P-UEj发射信息的干扰,此时,用户V-UEi的信干噪比瞬时速率信息量的表达式如下:其中,表示用户V-UEi在复用模式下的发射功率,hi是用户V-UEi的信道增益,是用户V-UEi传输信息的PPPP值,是高斯白噪声;表示用户P-UEj被V-UEi复用时的发射功率;hi,j为蜂窝用户P-UEj与V-UEi接收端之间的信道增益;四.蜂窝用户P-UEs的参数计算1)当用户P-UEj的资源被V-UEi复用时,用户P-UEj发射的信息会受到用户V-UEi发射信息的干扰,此时,用户P-UEj的信干噪比瞬时速率信息量的表达式如下:其中,表示用户P-UEj被V-UEi复用时的发射功率,hj,B是用户P-UEj到eNB的信道增益,hi,B是用户V-UEi到eNB的干扰信道增益,是用户P-UEj传输信息的PPPP值,是高斯白噪声;2)当用户P-UEj的资源不被任何用户复用时,此时,用户P-UEj的信噪比瞬时速率信息量的表达式如下:其中,表示用户P-UEj的发射功率,hj,B是用户P-UEj到eNB的信道增益,是用户P-UEj传输信息的PPPP值,是高斯白噪声。7.根据权利要求6所述车联网通信联合集中式资源调度和自组织资源分配方法,其特征在于:所述步骤七中根据步骤五和步骤六将V2X车联网中的资源分配问题进行数学建模,得到数学模型;具体过程为:
【专利技术属性】
技术研发人员:马琳,李小帅,何晨光,陈亮,王世奇,徐玉滨,
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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