【摘 要】
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在不久的将来,智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）将成为世界各城市的主要组成部分,它们可以提高道路交通安全并提供娱乐服务,然而目前ITS中存在着带宽不足、利用率低下等问题。为了满足不同的服务需求并提高频谱利用率,允许车辆对车辆（Vehicle to Vehicle,V2V）链路复用车辆对基础设施（Vehicle to Infrastructure,V2I）链
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在不久的将来,智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）将成为世界各城市的主要组成部分,它们可以提高道路交通安全并提供娱乐服务,然而目前ITS中存在着带宽不足、利用率低下等问题。为了满足不同的服务需求并提高频谱利用率,允许车辆对车辆（Vehicle to Vehicle,V2V）链路复用车辆对基础设施（Vehicle to Infrastructure,V2I）链路的频谱资源,但频谱复用会造成同频干扰,干扰的存在导致车辆的传输速率衰减,从而影响数据传输的可靠性,因此有必要制定有效的资源分配策略来减少V2V链路和V2I链路之间的干扰。此外,在具有有限无线资源和计算资源的车载边缘计算（Vehicle Edge Computing,VEC）场景下,严格的延迟要求是具有挑战性的问题,只有对资源分配和任务卸载进行联合优化才能降低系统时延。论文的主要研究内容如下:首先,考虑一个支持V2V通信的车联网通信场景,其中多个V2V链路可以复用同一V2I链路的频谱资源,论文提出一种基于图着色和三维匹配的车联网资源分配算法。该算法首先利用图着色法对V2V链路进行分簇,然后优化求解V2I链路和V2V链路的发射功率,最后利用三维匹配算法对V2I链路、V2V簇和资源块进行信道资源的优化分配,从而降低使用同一资源链路之间的干扰。由理论分析和实验结果可知,该方法有效提升了V2I链路总和速率,并在相对较少的迭代次数下收敛到次优解,同时有效解决了车联网通信中频谱利用率低的问题。本文进一步将车联网资源分配问题推广到VEC场景,提出优化求解车联网通信中的资源分配和任务卸载问题。由于VEC场景下的计算资源和频谱资源也有限,可能无法保证所有用户的最佳体验,因此本文对频谱资源和计算资源进行联合优化求解。为了降低系统延迟,提出联合资源分配和任务卸载管理,其中给出了V2V分簇、传输功率控制、子信道分配、最优卸载比例和计算资源分配方案。由于卸载任务的异构性,优化问题被转化为两个阶段。在第一阶段,采用K-Means算法和三维匹配算法进行资源分配;第二阶段中,采用拉格朗日乘数法分配计算资源和最佳卸载比例。最后,理论分析和数值结果表明,与其他算法相比,所提方案可以在系统能耗较低的情况下有效降低系统时延。
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