CN106255216A - 一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法及系统。该方法通过搭建移动车辆双向通信中继系统模型，计算系统的中断概率，分析距离、速度及通信时间与中断概率的关系，确定通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值，计算最佳功率分配因子，在两车发送总功率一定的情况下，根据所述最佳功率分配因子计算两车各自发送功率最佳值，并将最佳值转发给相应的移动车节点，进而获得最优功率分配方案。采用本发明可以获得更优的系统中断性能，且可以弥补基于集中协作下移动节点的车联网最优功率分配方面存在的空白。

Description

一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配方法及系统

技术领域

本发明涉及移动车辆双向通信领域，特别是涉及一种车联网的协作网络编码系统功率分配方法及系统。

背景技术

协作分集技术是MIMO技术的一种，它通过各单天线用户共享形成虚拟的多天线阵列来实现发射或接受分集。协作分集技术最初由Laneman和Wornell提出，近几年来，该方向的研究重点多集中于协作中的功率分配方向。如现有技术存在的基于Amplify-and-Forward协议，假设各协作节点是固定的且信道相互正交，以最小化中断概率为目标，给出了该情况下的最佳功率分配方案。且也提出Amplify-and-Forward协议下协作中继系统的最优功率分配方案，该方案可以有效提高无线传感器网络中各节点的生命周期。

由此可以看出，尽管本领域的现有的研究为数众多，但其主题大多仅限于集中协作中固定节点的功率分配，面对集中协作中移动的发送和接收信号节点，如何实现最优的功率分配，在目前现有技术中仍有空白。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法及系统，它填充现有技术的空白，解决了集中协作中移动节点如何实现最优的功率分配，进而获得更优的系统中断性能。

本发明根据协作特点建立移动车辆双向中继系统模型，联合网络编码，研究Amplify-and-Forward协议系统性能，并计算选择中继协议下多用户空时协作的中断概率，得到协议其对应的表达式，利用网络编码的特性里最优功率分配，来分析功率分配因子，获得最优功率分配方案。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，包括以下步骤：

在所述的搭建移动车辆双向中继系统模型101设置3个节点A、B、R点，其中A和B为移动车节点(源节点)，R为路基设备节点(中继节点)。

在所述的搭建简单的车辆双向中继系统模型通信过程中,车辆A、B信号通过路基设备R时，采用放大转发Amplify-and-Forward协议进行重传，通信过程分为两个阶段：阶段Ⅰ，车节点A和B同时发送信号x_A和x_B，路基设备R的接收到信号；阶段Ⅱ，路基设备R将接收的信号转发出去，车节点A和B接收信号；

在所述的搭建简单的车辆双向中继系统模型下，通过车节点A和B接收信号，计算车节点A、B的接收信噪比。

设频谱效率为R的系统，在所述设频谱效率为R的系统下，根据中断概率Pout与max(ρ_A,R,ρ_B,R)相关关系，计算出中断概率102。

在所述设频谱效率为R的系统下，计算通信过程中各时刻的所有最小中断概率，确定通信过程中各时刻的所有最小中断概率最大值103，

根据所述最小中断概率最大值，在设定信噪比较大的条件下，采用穷举搜索的方法获得最佳功率分配因子104。

一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，包括：模型搭建单元201，中断概率计算单202，最小中断概率的最大值确定单元203，最佳功率分配因子计算单元204，最佳发送功率计算单元205，最佳功率发送单元206。

其中，模型搭建单元201，用于搭建移动车辆双向通信中继系统模型，其在车辆双向通信中继系统模型设置3个节点A、B、P点，其中A和B为移动车节点，R为路基设备节点，路基设备节点R能获取移动车节点A和B发送信号，移动车节点A和B能获取路基设备节点R转发信号。

中断概率计算单元202，具体包括：路基设备节点R获取第一接收信噪比子单元，用于路基设备节点R获取移动车节点A发送的第一接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点A接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；路基设备节点R获取第二接收信噪比子单元，用于路基设备节点R获取移动车节点B发送的第二接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点B接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；系统中断概率计算子单元，用于根据中断概率与所述第一接收信噪比及所述第二接收信噪比的相关关系，计算系统中断概率。

最小中断概率的最大值确定单元203，具体包括：数据分析子单元，用于根据所述的中断概率，在设定信噪比大于特定值的条件下，分析距离、速度及通信时间与中断概率的关系；最小中断概率的最大值确定子单元，用于根据所述的中断概率与距离、速度及通信时间的关系，确定通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值。

最佳功率分配因子计算单元204，用于根据所述最小中断概率的最大值，采用穷举搜索的方法确定最佳功率分配因子。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法及系统，通过搭建了移动车节点双向中继系统模型，计算系统的中断概率，以通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值为优化对象，进而获取最佳移动节点功率分配因子，解决了基于集中协作中移动节点如何实现最优的功率分配，进而获得更优的系统中断性能，并填充现有技术的空白。同时用Matlab仿真表明与计算最佳分配因子相接近且优于其他分配方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于车联网的协作网络编码系统功率分配方法流程图；

图2为本发明基于车联网的协作网络编码系统功率分配系统流程图；

图3为本发明车辆双向中继系统模型结构图；

图4为本发明实施例中的中断概率与α的关系曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法及系统，如图1所示，通过搭建简单的车辆双向中继系统模型，计算系统的中断概率，分析距离、速度及通信时间与中断概率的关系，并计算通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值且为优化对象，计算最佳功率分配因子。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

搭建简单的车辆双向中继系统模型如图3所示，共有3个节点，其中A和B为移动车节点(源节点)，R路基设备节点(中继节点)。A和B两节点之间通信时，需要路边基础设备R在中间进行帮助，使其进行双向中继通信。节点A、B和R均配备单天线，各节点的通信方式均采用半双工通信的方式。车节点A、B的发射功率为P_A＝αP和P_B＝(1-α)P，路基设备R的发射功率为P_R＝P/2。假设通信初始，车节点A、B到路基设备R的距离分别为D_A,R和D_B,R，则在通信过程中，车节点A、B到路节点R间的距离为d_A,R＝D_A,R-ν_A,Rt、d_B,R＝D_B,R+ν_B,Rt，其中t∈[0,T]。

假设节点A到节点R的信道为h_A,R，节点B到节点R的信道h_B,R，这两个信道均满足复高斯随机分布，均值为0，方差分别为和 其中c是常数，与环境有关，τ表示路径损耗指数，通常在2到5之间的值，在不失一般性的情况下取c＝1,τ＝2；节点R接收到的噪声信号是n_R，满足方差为N₀复高斯随机分布。

在通信过程中,车辆A、B信号通过路基设备R时，采用放大转发Amplify-and-Forward协议进行重传，因此通信过程分为两个阶段：

阶段Ⅰ，车节点A和B同时发送信号x_A和x_B，此时路基设备R的接收到信号表示为

$Y_R=h_{A,R}\sqrt{P_A}{X}_A+h_{B,R}\sqrt{P_B}{X}_B+n_R---\left(1\right)$

阶段Ⅱ，路基设备R将接收的信号转发出去，此时车节点A和B接收信号能够表示为

其中α是路基设备R的转发系数，可表示为

$\mathrm{\α}=\frac{P_R}{P_A|h_{A,R}{|}^2+P_B|h_{B,R}{|}^2+N_0}---\left(3\right)$

进而能够获得车节点A、B的接收信噪比，其为

化简得：

根据P_A＝αP，P_B＝(1-α)P，P_R＝P/2化简得：

${\mathrm{\ρ}}_{A,R}=\frac{1}{2}\frac{(1-\mathrm{\α})\left|h_{A,R}{|}^2\right|h_{B,R}{|}^2{\mathrm{\γ}}^2}{(\mathrm{\α}+1/2)|h_{A,R}{|}^2\mathrm{\γ}+(1-\mathrm{\α}\left)\right|h_{B,R}{|}^2\mathrm{\γ}+1}---\left(6\right)$

${\mathrm{\ρ}}_{B,R}=\frac{1}{2}\frac{\mathrm{\α}\left|h_{A,R}{|}^2\right|h_{B,R}{|}^2{\mathrm{\γ}}^2}{\mathrm{\α}|h_{A,R}{|}^2\mathrm{\γ}+(3/2-\mathrm{\α})|h_{B,R}{|}^2\mathrm{\γ}+1}---\left(7\right)$

其中γ＝P/N₀。

关于中断概率，设频谱效率为R的系统，其中断概率能够定义为

P^out(R)＝Pr{I＜R} (8)

首先假设A到B传输的中断概率为而B到A传输的中断概率为自动重传ARQ是对系统中的中断信号经常采用的处理方式，自动重传机制是先将A、B之间需要重新传送的信号汇总起来，然后在同一时刻对其进行重新传输。将A、B丢失的数据包汇总，然后对其重新发送，不存在A或B任意一个处在空闲状态的情况，进而能够有效减少系统重传的时间，故其重新传送的次数与和这两个中断概率中较大的中断概率是直接相关的。而信噪比也对中断概率具有一定的决定影响，故系统的中断概率与max(ρ_A,R,ρ_B,R)是相关的。

系统中断概率为

$\begin{array}{c}{P}_{out}=\mathrm{Pr}\left(\min \right(0.5{\log }_2\left(1+{\mathrm{\&rho;}}_{A,R}\right),0.5{\log }_2\left(1+{\mathrm{\&rho;}}_{B,R}\right))<R)\\ =\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{A,R}<\mathrm{\&kappa;})+\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{B,R}<\mathrm{\&kappa;})-\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{A,R}<\mathrm{\&kappa;})\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{B,R}<\mathrm{\&kappa;})\end{array}---\left(9\right)$

其中κ＝2^2R-1。根据式(6)可得

$\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{A,R}<\mathrm{\&kappa;})=\mathrm{Pr}(\frac{(\mathrm{\&alpha;}+1/2)(1-\mathrm{\&alpha;})\left|h_{A,R}{|}^2\right|h_{B,R}{|}^2{\mathrm{\&gamma;}}^2}{(\mathrm{\&alpha;}+1/2)|h_{A,R}{|}^2\mathrm{\&gamma;}+(1-\mathrm{\&alpha;}\left)\right|h_{B,R}{|}^2\mathrm{\&gamma;}+1}<(2\mathrm{\&alpha;}+1\left)\mathrm{\&kappa;}\right)---\left(10\right)$

其中|h_i,R|²满足指数分布，其参数是(i∈{A,B})。假设μ＝(α+1/2)|h_A,R|²γ是指数分布，其参数为λ_μ，假设ν＝(1-α)|h_B,R|²γ也是指数分布，其参数λ_ν，z＝μν/(μ+ν+1)的概率密度函数为

$\mathrm{Pr}(z<Z)=1-e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&mu;}}+{\mathrm{\&lambda;}}_v)Z}\sqrt{4{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&mu;}}{\mathrm{\&lambda;}}_{v}Z(Z+1)}{K}_1\left(\sqrt{4{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&mu;}}{\mathrm{\&lambda;}}_{v}Z(Z+1)}\right)---\left(11\right)$

其中K1指的是第二类修正贝塞尔函数。当x较小时可得到K₁(x)≈1/x，所以当Z趋于0时，式近似为Pr(z＜Z)≈1-exp(-Z(λ_μ+λ_ν))，即满足参数为λ_μ+λ_ν的指数概率分布函数。因此，式(10)可得

$\begin{array}{cc}\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{A,R}<\mathrm{\&kappa;})=(\frac{2}{{\mathrm{\&delta;}}_{A,R}^2}+\frac{2\mathrm{\&alpha;}+1}{1-\mathrm{\&alpha;}}\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{B,R}^2})\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\mathrm{\&gamma;}}& (\mathrm{\&gamma;}\&RightArrow;\mathrm{\&infin;})\end{array}---\left(12\right)$

同理

$\begin{array}{cc}\mathrm{Pr}({\mathrm{\&rho;}}_{B,R}<\mathrm{\&kappa;})=(\frac{3-2\mathrm{\&alpha;}}{\mathrm{\&alpha;}}\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{A,R}^2}+\frac{2}{{\mathrm{\&delta;}}_{B,R}^2})\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\mathrm{\&gamma;}}& (\mathrm{\&gamma;}\&RightArrow;\mathrm{\&infin;})\end{array}---\left(13\right)$

将(12)式和(13)式代入(9)式，(9)式中的前两项与γ成反比，而第三项与γ²成反比，当γ→∞，第三项可以忽略，因此可得

$\begin{array}{cc}{P}_{out}=3(\frac{1}{\mathrm{\&alpha;}}\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{A,R}^2}+\frac{1}{1-\mathrm{\&alpha;}}\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{B,R}^2})\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\mathrm{\&gamma;}}& (\mathrm{\&gamma;}\&RightArrow;\mathrm{\&infin;})\end{array}---\left(14\right)$

由于取c＝1,τ＝2，而d_A,R＝D_A,R-ν_A,Rt，d_B,R＝D_B,R+ν_B,Rt，因此

$\begin{array}{cc}{P}_{out}=3(\frac{{(D_{A,R}-v_{A,R}t)}^2}{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{{(D_{B,R}+v_{B,R}t)}^2}{1-\mathrm{\&alpha;}})\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\mathrm{\&gamma;}}& (\mathrm{\&gamma;}\&RightArrow;\mathrm{\&infin;})\end{array}---\left(15\right)$

当信噪比γ较大时，系统中断概率如(15)所示，其中假设

$f(\mathrm{\&alpha;},t)=\frac{{(D_{A,R}-v_{A,R}t)}^2}{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{{(D_{B,R}+v_{B,R}t)}^2}{1-\mathrm{\&alpha;}}---\left(16\right)$

定义全局中断概率为双向通信在通信过程中的各时刻的所有最小中断概率的最大值。根据(16)式，中断概率是关于时间和功率分配因子的函数，在通信过程中不能够时刻改变发送功率，因此需要在通信开始找到最佳的功率分配因子，使得全局中断概率最小，即

${\mathrm{\&alpha;}}^{*}=\arg \underset{\mathrm{\&alpha;}\&Element;(0,1)}{\min }\left(\underset{t\&Element;\&lsqb;0,T\&rsqb;}{\max }f\right(\mathrm{\&alpha;},t\left)\right)---\left(17\right)$

采用穷搜索的方法获得最佳功率分配因子，对于一些特殊情况可以对式(17)采用分层优化的方法处理，首先不对t进行处理，设0≤t₁＜t₂≤T，则由于α∈(0,1)，易得：

$\frac{\&part;f\left(\mathrm{\&alpha;}\right)}{\&part;\mathrm{\&alpha;}}=\frac{{(D_{B,R}+v_{B,R}t)}^2}{{(1-\mathrm{\&alpha;})}^2}-\frac{{(D_{A,R}-v_{A,R}t)}^2}{{\mathrm{\&alpha;}}^2}---\left(18\right)$

$\frac{{\&part;}^{2}f\left(\mathrm{\&alpha;}\right)}{\&part;{\mathrm{\&alpha;}}^2}=2(\frac{{(D_{A,R}-v_{A,R}t)}^2}{{\mathrm{\&alpha;}}^3}+\frac{{(D_{B,R}+v_{B,R}t)}^2}{{(1-\mathrm{\&alpha;})}^3})>0---\left(19\right)$

故f(α)在α∈(0,1)区间上是凹函数，所在此区间上函数定存在最小值。

由于d_A,R＝D_A,R-ν_A,Rt，d_B,R＝D_B,R+ν_B,Rt，因此令得最优的功率分配因子α_opt＝d_A,R/(d_A,R+d_B,R)，则

$f\left({\mathrm{\&alpha;}}_{opt}\right)={(\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{A,R}}+\frac{1}{{\mathrm{\&delta;}}_{B,R}})}^2={\&lsqb;D_{A,R}+D_{B,R}-(v_{A,R}+v_{B,R})t\&rsqb;}^2---\left(20\right)$

再假设α设为定值，对f(α,t)与t的关系进行讨论。

$\frac{\&part;f\left(t\right)}{\&part;t}=\frac{2v_{B,R}(D_{B,R}-v_{B,R}t)}{(1-\mathrm{\&alpha;})}-\frac{2v_{A,R}{(D_{A,R}-v_{A,R}t)}^2}{\mathrm{\&alpha;}}---\left(21\right)$

$\frac{{\&part;}^{2}f\left(t\right)}{\&part;t^2}=2(\frac{{v_{A,R}}^2}{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{{v_{B,R}}^2}{1-\mathrm{\&alpha;}})---\left(22\right)$

因故f(t)在t∈[0,T]区间上是凹函数，其在区间上该函数定存在最小值，因为该函数区间有限，故其在该区间也必然存在最大值。在该函数中，f(α,t)在t∈[0,T]区间上在t为0或T时即在两车开始或终点时取最大值。可简化成max{f(α,0),f(α,T)}；最终得出：

${\mathrm{\&alpha;}}^{*}=\arg \underset{\mathrm{\&alpha;}\&Element;(0,1)}{\min }\left(max\right\{f\left(\mathrm{\&alpha;},0\right),f\left(\mathrm{\&alpha;},T\right)\left\}\right)---\left(23\right)$

本节将通过MATLAB仿真来进一步对上述算法计算过程进行分析。对于各节点间信道的路径损耗，采用了通用的衰落系数模型，即其中和d_i,j分别表示节点i到节点j信道的衰落系数和距离，而η表示路径衰落指数，取η＝2。

仿真中假设初始状态下A到R的距离D_A,R＝300m，B到R的距离D_B,R＝200m，A运行的速度ν_A,R＝30m/s，B运行的速度ν_B,R＝-40m/s，整个通信时长T＝2s。进一步根据优化目标，要在时间搜索α值使得f(α,t₀)极小，将所有时间点上的极小值f(α,t₀)集合，找出最大的f(α,t₀)值。当α值固定，t＝0时，函数f(α,t)在区间[0,T]内的值取最大值。而整系统的性能受最大值的限制，因此仅需找出α值使得f(α,0)最小，此时得出α值即是所要求的系统最优功率分配因子。图4中曲线是在假设R＝1，其它条件不变的情况下，信噪比分别为10dB和20dB的条件下，t＝0和t＝2s时系统中断概率与α的关系曲线。根据上面分析表明，最优α值，仅仅需要搜索t＝0时，f(α,0)的最小值，此时最优α_opt＝0.6，这与所求的值相同，验证了上文的算法计算过程是正确的。

本文研究了结合协作分集和网络编码技术的车辆双向中继系统，计算该系统中断概率表达式，对中断概率进行分析计算出最佳功率分配因子。且在移动的两车发送总功率一定的情况下，根据所述最佳功率分配因子计算两车各自发送功率最佳值，将功率最佳值转发给相应的移动车辆，进而获得最佳功率分配方案。分析得出最佳功率分配因子在时间上处于车辆运行初始状态或结束状态。通过仿真，进一步的计算出的最佳功率分配因子与实际仿真的最佳功率分配因子相差不大。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，其特征在于，包括以下步骤：

搭建移动车辆双向通信中继系统模型；

根据所述中继系统模型，计算系统的中断概率；

根据所述中断概率，确定所述中继系统中的通信过程各时刻的所有最小中断概率的最大值；

根据所述所有最小中断概率的最大值，计算最佳功率分配因子；

在移动车节点发送总功率一定的情况下，根据所述最佳功率分配因子计算移动车节点各自发送功率的最佳值；

将所述最佳值转发给相应的移动车节点。

2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，其特征在于，所述搭建车辆双向通信中继系统模型，具体包括：

在移动车辆双向通信中继系统模型设置3个节点A、B、P点，其中A和B为移动车节点，R为路基设备节点，路基设备节点R获取移动车节点A和B发送信号，移动车节点A和B获取路基设备节点R转发信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，其特征在于，所述根据中继系统模型，计算系统的中断概率具体包括以下步骤：

获取移动车节点A发送的第一接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点A接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；

获取移动车节点B发送的第二接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点B接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；

根据中断概率与所述第一接收信噪比及所述第二接收信噪比的相关关系，计算系统中断概率。

4.根据权利要求1所述的一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，其特征在于，根据所述中断概率，确定所述中继系统的通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值，具体包括：根据所述的中断概率，在设定信噪比大于特定值的条件下，分析距离、速度及通信时间与中断概率的关系；根据所述的中断概率与距离、速度及通信时间的关系，确定通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值。

5.根据权利要求1或权利要求4所述的一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的方法，其特征在于，所述计算最佳功率分配因子，具体包括：根据所述最小中断概率的最大值，采用穷举搜索的方法确定最佳功率分配因子。

6.一种基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，其特征在于，包括：

模型搭建单元，用于搭建移动车辆双向通信中继系统模型；

中断概率计算单元，用于根据所述中继系统模型，计算系统的中断概率；

最小中断概率的最大值确定单元，用于根据所述中断概率，确定所述中继系统的通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值；

最佳功率分配因子计算单元，用于根据所述最小中断概率的最大值，计算最佳功率分配因子；

最佳发送功率计算单元，用于在移动车节点发送总功率一定的情况下，根据所述最佳功率分配因子计算移动车节点各自发送功率的最佳值；

最佳功率发送单元，用于根据所述计算的移动车节点各自发送功率的最佳值，控制路基设备节点将计算出移动车节点各自发送功率所述最佳值转发给相应的移动车节点。

7.根据权利要求6所述的基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，其特征在于，所述模型搭建单元，具体包括：

模型搭建子单元，用于在移动车辆双向通信中继系统模型设置3个节点A、B、P点，其中A和B为移动车节点，R为路基设备节点，路基设备节点R获取移动车节点A和B发送信号，移动车节点A和B获取路基设备节点R转发信号。

8.根据权利要求6所述的基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，其特征在于，所述中断概率计算单元，具体包括：

第一接收信噪比获取子单元，用于路基设备节点R获取移动车节点A发送的第一接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点A接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；

第二接收信噪比获取子单元，用于路基设备节点R获取移动车节点B发送的第二接收信噪比，所述接收信噪比为移动车节点B接收到的路基设备节点R发送的信号的信噪比；

系统中断概率计算子单元，用于根据中断概率与所述第一接收信噪比及所述第二接收信噪比的相关关系，计算系统中断概率。

9.根据权利要求6所述的基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，其特征在于，其特征在于，根据所述最小中断概率的最大值确定单元，具体包括：

数据分析子单元，用于根据所述的中断概率，在设定信噪比大于特定值的条件下，分析距离、速度及通信时间与中断概率的关系；

最小中断概率的最大值确定子单元，用于根据所述的中断概率与距离、速度及通信时间的关系，确定通信过程中各时刻的所有最小中断概率的最大值。

10.根据权利要求6或权利要求9所述的基于车联网的协作网络编码系统功率分配的系统，其特征在于，所述最佳功率分配因子计算单元，具体包括：

最佳功率分配因子计算单元，用于根据所述最小中断概率的最大值，采用穷举搜索的方法确定最佳功率分配因子。