【摘 要】
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车联网提供和延迟敏感相关的服务,但与路边单元的高延迟通信会使服务失败且费用高昂,移动边缘计算将云计算平台从核心网络迁移到移动网络的边缘,车辆可以在本地访问大量计算资源。为了满足车载自组织网络中的通信要求,经典的GPSR（Greedy Perimeter Stateless Routing）方法得到了广泛应用。为了解决GPSR的邻居节点位置获取滞后、路由判据单一等问题,本文提出了一种新的基于模糊逻辑
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车联网提供和延迟敏感相关的服务,但与路边单元的高延迟通信会使服务失败且费用高昂,移动边缘计算将云计算平台从核心网络迁移到移动网络的边缘,车辆可以在本地访问大量计算资源。为了满足车载自组织网络中的通信要求,经典的GPSR（Greedy Perimeter Stateless Routing）方法得到了广泛应用。为了解决GPSR的邻居节点位置获取滞后、路由判据单一等问题,本文提出了一种新的基于模糊逻辑系统的路由方法（Geographic Routing method based on Velocity,Angle and Density,GRVAD）,该方法把节点间的相对速度、当前节点与邻居节点和目的节点连线的夹角、邻居节点的节点密度作为模糊逻辑的输入,并采用无迹卡尔曼滤波预测邻居节点的位置,获取更准确的邻居节点位置信息。仿真结果表明,该路由方法弥补了GPSR方法的一些不足,合理的兼顾了数据包递交率和端到端时延,更加符合车辆自组织网的通信要求。车辆与其他设备之间的通信统称为车到一切（V2X）,主要分为两种类型:车辆到基础设施（V2I）和车辆到车辆（V2V）。本文考虑提供设备到设备（D2D）技术支持的车载网络,这里的主要挑战是保证所有V2V链路的可靠性,同时最大化这些V2I链路的各态历经容量和整体网络利用率。此外,每个信道应在一条V2I链路和多条V2V链路之间共享。本文提出了解决上述问题的V2X信道资源分配算法。首先,建立了一个有效的功率优化机制来保证所有V2V链路的可靠性。在此基础上,提出了最大化所有V2I各态历经容量的分析模型。最后,本文研究了V2I和V2V链路的各种信道资源分配算法,其中有高需求的V2V链路可以共享多个V2I信道,以提高网络利用率。所提出的算法与其他算法进行了仿真实验对比,结果表明该算法在V2I容量、网络带宽效率、丢弃的V2V链路数和信道分配的运行时间等性能指标上都有所提高。
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