【摘 要】
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随着5G时代的到来,现代汽车已经不再是纯粹的代步工具。目前,汽车行业正在进行关键的技术演进与变革。5G技术使得越来越多的车可以接入到互联网中,并且能够实现互联。在这种背景下,实现车辆之间的快速信息交互就显得尤为重要。毫米波频段有望成为未来车载通信的重要选择,以支持Gbps链路在高速应用中实现可靠的数据传输。最近的在线学习技术通过利用毫米波车载通信系统中用户的位置信息和挖掘接收到的数据来适应车辆的环
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随着5G时代的到来,现代汽车已经不再是纯粹的代步工具。目前,汽车行业正在进行关键的技术演进与变革。5G技术使得越来越多的车可以接入到互联网中,并且能够实现互联。在这种背景下,实现车辆之间的快速信息交互就显得尤为重要。毫米波频段有望成为未来车载通信的重要选择,以支持Gbps链路在高速应用中实现可靠的数据传输。最近的在线学习技术通过利用毫米波车载通信系统中用户的位置信息和挖掘接收到的数据来适应车辆的环境情况,从而解决了快速波束跟踪的问题。然而,由于现有天线阵列的可用波束数量受到硬件和成本的限制,在移动中很难保持毫米波波束的公平性和效率,特别是对于高密度业务。通过利用单个波束执行广播传输以及相邻智能车与乘客之间偏好的社交结构,可以提高波束覆盖效率。本文给出了一种基于车辆位置和社交偏好信息的双层在线学习CSML算法（Context-and-Social Aware Machine Learning,即CSML算法）,以实现在毫米波通信系统中广播覆盖的快速波束接入。基于多臂赌博机模型,CSML算法在第一层体现了选择合适的波束,在第二层通过累积接收到的数据来控制波束广播角度。此外,CSML算法还需要根据社交偏好信息,即具有相同用户偏好的车辆相遇的概率来调整算法探索和利用的时机。本文利用现实的交通流量模式（如:道路阻塞率,车辆到达率,选择波束的数量等）对算法的性能进行广泛的评估和仿真,结果表明,利用位置信息和社交偏好信息的CSML算法提高了毫米波基站的效率,提升了基站与车辆之间传递的数据量,优化了毫米波通信系统的容量,并且算法实现接近系统最佳性能。
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