【摘 要】
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在车联网中,过高的车辆密度会造成信道拥塞,信道拥塞的发生会严重影响协同车辆安全系统的性能.针对此问题,设计实现了一种基于车联网信道负载预测的拥塞控制策略(Congestion Control Strategy based on Channel Load Prediction,C2SLP).该策略分为3个模块,首先使用载波侦听多址访问协议中的检测功能获取信道闲忙状态进行负载评估,然后将所得结果代入自回归移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIM
【机 构】
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北京师范大学珠海分校智能多媒体技术重点实验室,广东珠海519087;北京师范大学自然科学高等研究院,广东珠海519087;北京师范大学珠海分校智能多媒体技术重点实验室,广东珠海519087
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在车联网中,过高的车辆密度会造成信道拥塞,信道拥塞的发生会严重影响协同车辆安全系统的性能.针对此问题,设计实现了一种基于车联网信道负载预测的拥塞控制策略(Congestion Control Strategy based on Channel Load Prediction,C2SLP).该策略分为3个模块,首先使用载波侦听多址访问协议中的检测功能获取信道闲忙状态进行负载评估,然后将所得结果代入自回归移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)对下一时刻的信道负载值进行预测,最后将所得负载预测值与预设的标准值进行比较,根据对比结果使用功率控制算法调整传输功率,实现提前避免信道拥塞.仿真实验结果表明,C2SLP将信道占有率稳定在0.6左右,传输时延稳定在30 ms左右,明显优于UBRCC算法,C2SLP在控制信道拥塞的同时有效减少传输时延,确保数据包可靠发送,满足车辆安全应用需求.
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