基于中继激励机制的车联网协作通信方法、系统及终端技术方案

本发明专利技术属于毫米波车联网通信技术领域，公开了一种基于中继激励机制的车联网协作通信方法、系统及终端，构建基于排队论的车辆到达模型和车联网通信场景；构建车联网阻塞模型，并进行通信模型的建模和干扰分析；设计中继协作传输机制和基于中继占用率的激励机制，构建基于优先级的车辆服务模型；设计基于通信连接概率的容量阈值保护机制，并进行优化问题的建模；根据奖励机制对所执行动作进行打分，根据奖励分数结果进行模型的更新和训练；训练完成后，进行模型的性能分析和测试。本发明专利技术能有效解决车辆节点协作积极性的问题，并能有效地适应车联网环境中动态性和克服阻塞效应所带来的性能衰减，最终实现在保证个体车辆用户利益的同时最大化系统整体性能。的同时最大化系统整体性能。的同时最大化系统整体性能。

【技术实现步骤摘要】
基于中继激励机制的车联网协作通信方法、系统及终端


[0001]本专利技术属于毫米波车联网通信
，尤其涉及一种基于中继激励机制的车联网协作通信方法、系统及终端。

技术介绍

[0002]目前，随着无线通信技术的不断发展，车联网技术也应运而生，不断地改善人们的乘车体验。车联网的蓬勃发展也提出了新的通信要求，如：海量数据传输、超低时延和高可靠性的要求。拥有丰富频谱资源的毫米波技术则被认为是实现车联网5G通信的关键技术之一。然而，在车联网复杂的通信场景中，毫米波信号的波长短使得其在传输过程中存在严重的路径损耗。并且，由于车辆的高速移动特性，毫米波信号的传输极易受到障碍物的遮挡而产生较高的穿透损耗。这极大地限制了毫米波车联网的发展。同时，车联网场景的实时决策、多用户服务的要求和高动态性的特点，使得传统的优化方法难以适应复杂的、动态的毫米波车联网场景。而当基站在为多个车辆提供数据传输服务时，其系统性能和覆盖范围也将受到严重的影响，无法满足稳定的、高速率的数据传输的要求。
[0003]中继协作传输机制能够有效地对抗阻塞效应和扩大基站服务范围。当车辆用户受到障碍物的遮挡使得基站无法提供稳定的高速率的数据传输服务或车辆驶出基站直连传输的范围时，基站可以利用中继节点将数据转发给目标车辆。因此，通过选择合适的中继节点，基站能够为目标车辆提高稳定的高质量的数据传输服务。基站在为多个用户进行数据传输服务决策时，若只着重于最大化提升系统的整体性能，将会使得在特定的交通模式下牺牲部分用户车辆的性能。因此，如何基站如何在保障个体车辆用户的服务质量的同时最大化地提升系统整体性能是联网领域面临的重要挑战。
[0004]在实际的场景中，车辆用户的通信资源是有限的。当基站选择中继节点为目标车辆协作传输服务时将会占用中继节点的通信资源和增加中继节点自身的内存、带宽、功率的消耗。而部分车辆节点也会为节省自身资源而拒绝为其他车辆提供中继转发服务，表现为节点的自私性行为。这将会导致网络性能的显著下降。因此，如何保障中继节点的利益不被过度地损害，激励节点积极地与其他车辆进行合作，提高车联网网络数据传输的可靠性和有效性，是当前车联网领域面临的一大挑战。
[0005]在现有的技术中，相关的研究主要集中微波阶段，无法适用于复杂的毫米波车联网通信场景。并且在实际的车联网场景中，基站需要同时为多个不同的用户提供数据传输服务，这将会产生严重的干扰。同时，由于节点的自私性，多个用户也可能会竞争同一优质的中继节点，进而产生竞争博弈问题。因此，基站如何适应复杂动态的毫米波车联网场景，并根据车辆的位置进行必要的干扰管理和选择合适的中继节点实现协作传输是车联网领域面临的又一个难题。由于车辆的高速移动特性和阻塞效应，使得车联网场景在进行建模时，无法用数学方法表征场景的动态性和推导出低复杂度的闭式解，因此传统方案的决策时间长，无法满足车联网快速决策的需求。其次，由于节点的自私性，使得决策过程会产生竞争博弈问题和中继节点拒绝服务的问题，难以实现有效的中继协作通信机制。实际的多
用户复杂的数据传输服务场景将会产生严重的干扰，难以在高动态性的车联网场景下进行有效的干扰管理。同时在最大化系统性能优化时，难以有效地避免牺牲个体用户性能，使得个体用户的数据传输服务体验受到严重的影响。
[0006]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0007](1)毫米波信号的波长短使得其在传输过程中存在严重的路径损耗，使得基站的数据传输性能和覆盖范围受到严重的影响，传统优化方法难以适应复杂动态的毫米波车联网场景，无法满足高可靠性、高速率的数据传输服务需求。
[0008](2)由于车辆节点的自私性行为，部分中继车辆节点也会为节省自身资源而拒绝为其他车辆提供中继转发服务，同时多个用户车辆节点也可能会竞争同一优质的中继节点，导致网络性能的显著下降。
[0009](3)现有技术无法适用于复杂的毫米波车联网通信场景，而基站同时为多个不同的用户提供数据传输服务时将会产生严重的干扰，影响车联网其他车辆用户和整体网络的数据传输性能。

技术实现思路

[0010]本专利技术针对现有研究技术的不足，提出了一种基于中继激励机制的动态的车联网通信方法。
[0011]本专利技术是这样实现的，一种基于中继激励机制的车联网协作通信方法，该方法能够有效地突破静态场景的限制，实现车联网动态的实时决策。同时本专利技术能够有效地解决现有技术中节点的协作积极性所导致的网络性能不佳的问题，有效地增加节点间的协作，在保证个体用户体验和性能的前提下，最大化地提升系统的整体性能，积极地推动了车联网网络节点间协作，满足超低时延，高可靠性的通信需求。首先设计了中继协作传输策略和基于中继占用率的服务机制，并构建基于优先级的车辆服务模型。其次，将联合优化问题建模为马尔科夫决策过程，并利用深度Q学习方法进行问题的求解。其次，本专利技术在联合方案的设计中还考虑了个体车辆的通信体验，设计基于阈值的保护机制，避免了不合理的优化。通过合适的模型的参数设置和训练，该方法能够有效地激励各节点积极地参与中继协作通信过程，并且毫米波基站对动态的、复杂的车联网环境有着很强的适应能力，能够利用有限的状态信息迅速找到一个合理且高效的通信策略。本专利技术积极地推动了车联网网络节点间协作，满足超低时延，高可靠性的通信需求，使之能适应于动态的复杂的车联网毫米波通信系统和大容量通信场景所述基于中继激励机制的车联网协作通信方法，具体包括以下步骤：
[0012]步骤一，构建基于排队论的车辆到达模型和车联网通信场景，基站为道路上多个用户提供数据传输服务；为本专利技术搭建了动态车联网场景，以便于后续的建模和分析。
[0013]步骤二，构建车联网阻塞模型，并针对不同的传输链路，进行通信模型的建模和干扰分析；为本专利技术后续设计的基于中继激励机制基于奠定了基础。
[0014]步骤三，设计中继协作传输机制和基于中继占用率的激励机制，并构建基于优先级的车辆服务模型；设计合理的激励以增加车辆节点的协作积极性。
[0015]步骤四，设计基于通信连接概率的容量阈值保护机制，并针对不同约束条件下进行优化问题的建模；该步骤为模型的训练奠定了基础。
[0016]步骤五，基站获取当前神经网络的输入状态，获得输出行为的Q值，并利用贪婪策略选取相应的动作。设计合适的奖励机制，并根据奖励机制对所执行动作进行打分，根据奖励分数结果进行模型的更新和训练；该步骤为模型的收敛性和收敛时间提供了保证。
[0017]步骤六，模型训练完成后进行模型性能分析和测试，并与不同基准方案进行对比分析，验证基于中继激励机制的车联网数据传输机制的有效性和鲁棒性。为本专利技术的方案验证和分析。
[0018]进一步，所述步骤二中的构建车联网阻塞模型，并针对不同的传输链路，进行通信模型的建模和干扰分析包括：
[0019](1)基于排队论对车辆到达过程进行建模，车辆到达的时间间隔服从负指数分布；
[0020][0021](2)针对车联网毫米波通信场景进行V2V和V2I信道本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于中继激励机制的车联网协作通信方法，其特征在于，所述基于中继激励机制的车联网协作通信方法首先采用中继协作传输策略和基于中继占用率的服务机制，并构建基于优先级的车辆服务模型；其次，将联合优化问题建模为马尔科夫决策过程，并利用深度Q学习方法进行问题的求解；在联合方案的通过个体车辆的通信体验，设计基于阈值的保护机制；通过模型的参数设置和训练，激励各节点积极地参与中继协作通信过程。2.如权利要求1所述的基于中继激励机制的车联网协作通信方法，其特征在于，所述基于中继激励机制的车联网协作通信方法包括以下步骤：步骤一，构建基于排队论的车辆到达模型和车联网通信场景，基站为道路上多个用户提供数据传输服务；步骤二，构建车联网阻塞模型，并针对不同的传输链路，进行通信模型的建模和干扰分析；步骤三，设计中继协作传输机制和基于中继占用率的激励机制，并构建基于优先级的车辆服务模型；步骤四，设计基于通信连接概率的容量阈值保护机制，并针对不同约束条件下进行优化问题的建模；步骤五，基站获取当前神经网络的输入状态，获得输出行为的Q值；利用贪婪策略选取相应的动作，并根据奖励机制对所执行动作进行打分，根据奖励分数结果进行模型的更新和训练；步骤六，模型训练完成后进行模型性能分析和测试，并与不同基准方案进行对比分析，验证基于中继激励机制的车联网数据传输机制的有效性和鲁棒性。3.如权利要求2所述的基于中继激励机制的车联网协作通信方法，其特征在于，所述步骤二中的构建车联网阻塞模型，并针对不同的传输链路，进行通信模型的建模和干扰分析包括：(1)基于排队论对车辆到达过程进行建模，车辆到达的时间间隔服从负指数分布；(2)针对车联网毫米波通信场景进行V2V和V2I信道建模，包括天线方向图、路径损耗模型、阻塞模型以及信道增益；1)天线方向图：1)天线方向图：2)路径损耗模型L
t，r
＝μ1log(f
c
)+μ2log(d
e
)+μ3，3)阻塞模型
场景中包括两种阻塞模式：随机性阻塞和永久性阻塞；其中，所述随机性阻塞由随机出现的障碍物模型，所述永久性阻塞构建为场景路边建筑物模型，表征为障碍物的穿透系数；4)信道增益g
t，r
＝αkL
t，r
(3)设计基于放大转发AF的中继传输策略，并进行中继转发模型的构建；(4)针对多用户场景下的进行不同传输链路的干扰分析，包括主瓣干扰、旁瓣干扰、基站干扰以及中继干扰；1)直连传输链路干扰分析1)直连传输链路干扰分析2)中继传输链路干扰分析2)中继传输链路干扰分析2)中继传输链路干扰分析所述步骤三中的设计中继协作传输机制和基于中继占用率的激励机制，并构建基于优先级的车辆服务模型包括：(1)构建不同传输链路下的通信模型，推导出信道的信干噪比和容量的表达式；其中，所述传输链路包括直连传输链路和中继传输链路；1)信干噪比表达式：
2)容量表达式：2)容量表达式：2)容量表达式：(2)对中继行为进行记录，并设计基于中继占用率的服务激励机制；对中继车辆进行奖励，其中继占用率越高，服务优先级越高；设计基于中继占用率的奖励机制，激励车辆节点积极地与其他车辆进行合作；(3)构建基于优先级的车辆服务模型，并设计中继车辆保护机制；4.如权利要求2所述的基于中继激励机制的车联网协作通信方法，其特征在于，所述步骤四中的设计基于通信连接概率的容量阈值保护机制包括：5.如权利要求2所述的基于中继激励机制的车联网协作通信方法，其特征在于，所述步骤五中的针对不同约束条件下进行优化问题的建模，设计基于DDQN的问题求解方案包括：(1)进行联合优化问题的推导和分析，构建基于马尔科夫的顺序决策过程；C1：C2：
C3：C4：C5：C6：x
k
[n]∈{0，1}，y
k
[...

【专利技术属性】
技术研发人员：俱莹，陈宇超，王浩宇，杨明婕，刘雷，裴庆祺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：