面向队列系统的车联网频谱资源共享方法技术方案

本发明专利技术公开了一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，属于车联网频谱共享技术领域，包括通过利用深度强化学习算法训练车辆队列系统模型根据实时的网络状态得到的频谱分配决策；以分配频谱资源使车辆对基础设施链路的总传输速率，并确保车辆对车辆链路的有效载荷在期望的延迟限制下达到优化的传递成功率。本发明专利技术中，通过设计的面向队列系统的车联网频谱资源共享方法能够优化链路性能，并且通过智能化的资源分配设计管理车联网对联之间的干扰，每个智能体能够进行不同的功率选择来共享频谱资源以最大限度地提高链路的总传输速率和链路有效载荷的传输成功率，提高面向队列系统的共享稳定。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于车联网频谱共享，尤其涉及一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法。

技术介绍

1、随着新一代移动通信技术的不断发展，车联网(vehicle-to-everything,v2x)由于其在推动智能交通系统(its)和智慧城市发展方面的潜在价值受到了全世界的广泛关注，从技术上讲，车联网将车辆连接到移动网络，实现车对基础设施(v2i)、车对人(v2p)、车对网络(v2n)和车对车(v2v)的全连接功能，在v2x网络中，不同类型的链路支持各种具有异构服务质量(qos)需求的车载应用，具体而言，娱乐、交通效率信息和其他与安全无关的应用通常需要在基站和车辆之间传输大量数据，而高容量的v2i链路则是比较理想的解决方案，同时，协同驾驶、危险预警等与安全相关的应用，往往涉及到安全相关信息在附近车辆之间以周期性或触发的方式传播，这就需要可靠的v2v链路的支持，而基于人工算法的应用，互联自动驾驶汽车已成为保证交通安全、减少环境污染的重要手段，被认为是未来智能交通系统的基础组成部分，队列驾驶是实现自动驾驶的第一步，被认为是克服运输成本的最具代表性的潜力之一，一个队列由本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，利用深度强化学习算法训练车辆队列系统模型的强化学习方法为：

3.根据权利要求2所述的一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，还包括通过建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)，MDP主要由状态空间(State Space,S)、动作空间(Action Space,A)和奖励函数(Reward Function,R)组成；

4.根据权利要求3所述的一种面向队列系...

【技术特征摘要】

1.一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，利用深度强化学习算法训练车辆队列系统模型的强化学习方法为：

3.根据权利要求2所述的一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，还包括通过建立马尔可夫决策过程(markov decision process,mdp)，mdp主要由状态空间(state space,s)、动作空间(action space,a)和奖励函数(reward function,r)组成；

4.根据权利要求3所述的一种面向队列系统的车联网频谱资源共享方法，其特征在于，所述状态空间为：智能体n的所观察到的局部信息状态有自己的信道增益gn[i]，v2v链路n'对v2v链路n的干扰信道功率增益gn`,n[i]，在i号子带上v2v链路...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宇宁，胡曦，
申请(专利权)人：东北大学秦皇岛分校，
类型：发明
国别省市：