论文部分内容阅读
高级智能驾驶有高速率和低延迟的要求,车联网被誉为智能驾驶中最有前景的通信技术,而资源配置在车联网通信中起着至关重要得作用。论文主要针对车辆设备处于模式2下的资源选择进行研究分析。通过对提出的资源分配方案与现有标准中支持方案在平均收包率和平均收包间隔的评估指标下,从仿真的角度验证了所提资源分配方法对系统可靠性和时延的影响。论文的工作及创新如下:1.由于车辆半双工工作模式影响,导致车辆在模式2下存在感知调度信息丢失,引起干扰测量不准确问题,提出一种基于车辆分簇与感知结合的资源分配方式。首先,场景中所有车辆根据自身地理位置接入距离最近的路侧单元,同行驶方向且同一路侧单元的车辆分为一个簇;然后,为各车簇划分专属时域资源,不同车簇的时域资源两两正交;最后,簇成员基于自身感知情况,将结果上报头车并由头车统一协调资源。通过仿真验证得出,分簇与专属资源划分能够从时域上降低车辆间干扰,且头车管理能够降低感知调度任务失败的概率,提升了系统可靠性。2.非周期业务下,由于包到达时刻不固定导致车辆无法预估资源干扰问题,提出了两种自主资源选择的资源分配机制:第一种实时的对调度任务进行监听,鉴于监听的结果,对被预留的资源进行失活或激活处理,车辆可将失活的预留资源当作候选资源;第二种基于先听后说的资源分配机制,每个车辆在包到达时刻初始化一个计数器,测量当前传输时隙上的干扰情况来判断计数器是否减少,当计数器小于等于零时,则在当前测量时隙的下一个时隙上发包。通过仿真验证得出,上述两种机制均能提升系统可靠性。3.车辆以资源预留方式进行数据传输,当突发包到达时无可用资源导致丢包问题,提出了一种基于双重感知窗的资源竞争机制。首先,车辆根据盲检结果进行半静态资源预留。当有包突发到达时进行小尺度感知。车辆根据小尺度感知窗中感知的业务类型进行优先级判定,或根据数据量大小计算资源占用量。若某个业务低于自身业务的优先级或预留时的隙资源只使用了部分,则占用低优先级业务的预留资源或未使用的部分。通过仿真验证得出,在非周期业务下,该策略能够提升系统平均收包率,降低平均收包时延。