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近年来,随着汽车工业、电子通信、计算机等领域的飞速发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)处于前所未有的蓬勃发展期,车载自组织网络(Vehicular Ad-Hoc Network,VANET)已经成为交通智能化管理的重要基础,逐渐成为研究热点。VANET城市场景中,由于路边单元(Road Side Unit,RSU)覆盖范围有限,导致移动中的部分车辆无法直接与路边单元的网络接入点(Access Point,AP)进行通信,可以通过中继车辆(Relay Vehicle,RV)进行数据包转发来帮助源车辆(Source Vehicle,SV)完成与路边单元之间通信。为了保障用户高质量的通信需求,中继车辆的选取策略已成为车载网的重要研究课题。针对通信过程中同道干扰,建立了干扰受限场景中的信道模型,进而提出了干扰受限场景下的中继选择策略(Relay Selection Schemes in Interference Limited VANET,RSSILV),该策略根据干扰项对端到端链路信号与干扰加噪声比的影响程度不同,在高信噪比场景和中信噪比场景下,提出干扰受限的渐进中继选择方案(Asymptotic Relay Selection Schemes,ARSS)和干扰受限的半渐进中继选择方案(Semi-Asymptotic Relay Selection Schemes,SARSS),并对其相应的临界值进行推导;在低信噪比场景下,采用传统中继选择方案(Conventional Relay Selection Schemes,CRSS)。该方案都能够在其适用范围内使系统能够解决干扰带来的影响,同时使系统性能得到优化。为了达到要求的中断概率,在干扰受限的中继选择策略的基础上,将最优单中继车辆扩展为多中继车辆,进一步提出了干扰受限场景中多中继选择策略(Mutil-Relay Selection In interference Limited VANET,MRSILV)。该策略分为三种情况:在高信噪比场景下,提出渐进多中继选择方案(Asymptotic Mutil-Relay Selection Schemes,AMRSS);在中信噪比场景下,提出半渐进多中继选择方案(Semi-Asymptotic Mutil-Relay Selection Schemes in Interference Limited VANET,SAMRSS);在低信噪比场景下,采用传统中继选择方案(Conventional Mutil-Relay Selection Schemes,CMRSS)。该策略优化协作通讯系统性能;在中继车辆选择过程出现反馈错误的情况下,提高整体网络系统鲁棒性。