【摘 要】
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随着汽车保有量的增加,如何在保障道路安全的前提下提高车辆的运行效率成为了世界瞩目的问题。为解决这些问题,将车辆与移动通信等技术结合的车联网(Vehicle to Everything,V2X)技术应运而生并且成为了研究热点。未来车联网面临的主要挑战包括:(1)城市环境车辆密度大,(2)车辆行驶场景复杂,(3)通信业务类型多样。除周期性产生的安全类业务外,自动驾驶、远程驾驶以及娱乐类业务都对数据量差
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随着汽车保有量的增加,如何在保障道路安全的前提下提高车辆的运行效率成为了世界瞩目的问题。为解决这些问题,将车辆与移动通信等技术结合的车联网(Vehicle to Everything,V2X)技术应运而生并且成为了研究热点。未来车联网面临的主要挑战包括:(1)城市环境车辆密度大,(2)车辆行驶场景复杂,(3)通信业务类型多样。除周期性产生的安全类业务外,自动驾驶、远程驾驶以及娱乐类业务都对数据量差异大的非周期性产生的业务提出了需求。由于单独划分出供V2X使用的频谱有限,如何应对上述挑战高效利用有限的无线资源成为了亟待解决的问题。本文基于蜂窝车联网最新阶段NR-V2X(New Radio-V2X)的框架,分别针对非正交多址接入方式 NOMA(Non-orthogonal Multiple-Access),非周期性业务模型及车队行车模式的V2V(Vehicle to Vehicle)场景提出无线资源管理方案,搭建系统级仿真平台进行仿真验证。本文第一部分对基于NOMA通信的V2V资源管理方案进行研究。首先根据车辆移动特征设计了基于谱聚类的资源分配策略,然后以最大化发射车辆周围接收车辆的总收包率为优化目标,通过机器学习调整车辆发射功率值;仿真表明,相对于能量探测方案,本文提出的资源分配方案有着更好的通信性能表现。第二部分在非周期性业务模型下,以物理层控制信道传输的信息指示物理层数据共享信道的使用情况为基础,提出“探测-排除-选择”的短时探测资源分配方案;在分析不同影响因素作用的基础上,进一步提出三种改进方案;仿真结果表明提出的短时探测资源分配方案能获得更高的收包率。第三部分在车队和独立行驶车辆共存场景下分析不同通信模式的通信链路接收端受到的干扰特性;将不同通信模式发射车辆分为三个集合,以车队内通信时延之和最小为目标,提出基于三维匹配的资源管理方案;仿真结果显示,提出的资源分配方案使得车队内外的V2V通信链路都能获得更高的收包率。
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