CN109413617B - 一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法 - Google Patents

一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法，属于移动通信技术领域，包括以下步骤：S1：在车联网中基于最优效用匹配算法确定车辆和路侧单元RSU资源块的匹配；S2：当同一个RSU资源块在多个车辆的备选列表中网络效用值都为最大，采用基于拍卖的能效资源分配算法；S3：车辆得出基于小蜂窝辅助的车联网传输下最优匹配和功率分配方案。本发明所述方法将小蜂窝基站与车联网结合进行联合传输，在考虑了价格的情况下实现最优的资源块匹配方案、功率分配方案，进而提升整个网络的传输性能。

Description

一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法。
背景技术
随着移动互联网、物联网和无线传感器网络技术的广泛运用，车联网的概念正迅速变成现实，成为实现未来智能交通目标的有效途径。车联网技术已经引起学术界和工业界的广泛关注，并被应用于道路安全、交通控制和信息娱乐等许多不同领域。然而，随着车辆用户的增多，传统车联网将难以满足车辆用户对更高的传输速率和时延要求。为此，考虑到目前LTE蜂窝网络,不仅具有为高速移动用户提供无线连接的能力，还具有覆盖范围大、高带宽和低延迟等特点，因此，基于蜂窝网辅助的车联网(C-V2X)方案应运而生，有许多因素促成蜂窝技术与车联网的联合传输：a)高网络容量：高带宽需求和数据需求大的应用；b)蜂窝网的覆盖范围广：由于车辆与蜂窝基站连接时间相对于车辆与RSU(Roadside Units)连接时间更长，可降低水平切换的频率；c)成熟的技术：C-V2X方案简化了车联网通信的实现，加速车联网的部署。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法，该方法根据车联网和蜂窝网的特性，在车联网满足不了车辆的传输需求时，用小蜂窝基站进行辅助传输。
本发明提出一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方案：该方案在车联网满足不了车辆的传输需求时(RSU达到容量极限或无法满足其SINR限制)，用小蜂窝基站进行辅助传输。在传统车联网通信中，采用DSRC(Dedicated Short-range Communication)即专用短程通信技术，安装了车载单元OBU(Onboard Units)的车辆和路边单元RSU，通过DSRC技术可实现V2I(Vehicle-to-Infrastructure)和V2V(Vehicle-to-Vehicle)通信。本发明主要考虑V2I通信，RSU为车辆中继，完成两个车辆间的通信。当RSU达到容量极限或者无法满足其SINR限制时，采用基于小蜂窝辅助的V2L(Vehicle-to-LTE)通信，车辆以小蜂窝基站为中继，进行辅助传输。本发明中不涉及辅助小蜂窝网络的选择问题，假设车辆可接入当前所属覆盖范围内的小蜂窝基站。这种基于小蜂窝基站辅助的车联网传输模式，能够提高整个异构网络能效以及车联网的覆盖范围。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法，包括以下步骤：
S1：在车联网中基于最优效用匹配算法确定车辆和路侧单元RSU资源块的匹配；
S2：当同一个RSU资源块在多个车辆的备选列表中网络效用值都为最大，采用基于拍卖的能效资源分配算法；
S3：车辆得出基于小蜂窝辅助的车联网传输下最优匹配和功率分配方案。
进一步，在步骤S1中，存在I个传输车辆，J个接收车辆，各自的集合分别为
Figure BDA0001912092270000021
将I个传输车辆和J个接收车辆一一配对，形成I个传输-接收车辆对TX-RXi，RSU的集合为U＝{U1,U2,…,Un}，将M个资源块与小蜂窝用户一一配对，用Rm表示，资源块集合为R＝{R1,R2,…,Rm}；
传输-接收车辆对TX-RXi表示为Vi，匹配的Un和Rm表示为URn,m，备选列表中UR的个数定义为匹配度，用p(Vi)表示，对于车辆Vi，选择URn，m的网络效用函数表示为：
Figure BDA0001912092270000022
其中
Figure BDA0001912092270000023
μ＝1表示车辆采用基于DSRC的V2I传输方式，
Figure BDA0001912092270000024
表示车辆在DSRC网络传输下的能效；1-μ＝1表示车辆采用小蜂窝辅助的V2L通信传输方式，
Figure BDA0001912092270000025
表示车辆在小蜂窝网络传输下的能效；
Figure BDA0001912092270000026
为选择RSUn的竞价，其竞价集合表示为
Figure BDA0001912092270000027
Figure BDA0001912092270000028
为选择资源块RBm的竞价，其竞价集合表示为
Figure BDA0001912092270000029
其中所有
Figure BDA00019120922700000210
为相同的值。
进一步，在步骤S1中，所述最优效用匹配算法包括：
Vi计算所有满足信号与干扰加噪声比SINR要求的UR效用值Ui,n,m，并按从大到小的顺序建立备选列表ψi，备选UR数量即为车辆的匹配度；重复上述步骤，直至网络中所有的车辆都获得其备选列表与匹配度信息，车辆通过相邻RSU相互传递参数信息；根据不同的匹配度来确定Vi与URn,m配对的顺序，匹配度为0的车辆选择小蜂窝基站传输；从车辆集合中去掉Vi以及与之匹配的URn,m，更新所有车辆匹配度并对备选列表重新排序，直至所有Vi都能有网络提供服务。
进一步，在步骤S2中，在备选列表ψi和ψj中，Ui,n,m和Uj,n,m都为该列表的最大值前提下，采用基于拍卖的能效资源分配算法，设定ΦU和ΦR的价格增量集合分别为
Figure BDA00019120922700000211
和
Figure BDA00019120922700000212
网络效用Ui,n,m和Uj,n,m在第k+1轮的值分别为：
Figure BDA00019120922700000213
更新并生成新的备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)，如果Ui,n,m(k+1)和Uj,n,m(k+1)仍是备选列表ψi
(k+1)、ψj(k+1)中的最大值，继续进行迭代；否则，选择当前最大的Ui,n,m，Vi与URn,m进行匹配，拍卖算法结束。
本发明的有益效果在于：本发明所述方法将小蜂窝基站与车联网结合进行联合传输，在考虑了价格的情况下实现最优的资源块匹配方案、功率分配方案，进而提升整个网络的传输性能。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为基于小蜂窝辅助的车联网网络场景示意图；
图2为本发明所述方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
本发明所述方法采用蜂窝网辅助的车联网(C-V2X)，主要考虑小蜂窝网络下的场景，实现最优的资源块匹配方案、功率分配方案，同时提高整体网络的能量效率。基于小蜂窝辅助的车联网传输模式，受限于最低SINR的要求和基站的最大传输功率，联合优化网络能效实现合理的资源块匹配和功率分配方案。
图1是基于小蜂窝基站辅助的车联网网络示意图，考虑较大密度部署RSU，即对于每个Vi都有可供选择RSU集合，车辆采用最优效用匹配算法，选择能提供最大EE的RSU。该场景中，每个RSU和小蜂窝基站都有若干个资源块，每个资源块同时只能被一个车辆使用。
图2是基于最优效用匹配的资源分配算法流程图，该方法包括以下步骤：1)最优效用匹配算法；2)基于拍卖的能效资源分配算法。
201：车辆产生传输请求，进行配对。
202：计算所有Vi选择URn,m的网络效用值，建立备选列表ψi并且得出匹配度p(Vi)。
203：判断匹配度p(Vi)是否大于等于2。
204：若否，则判断p(Vi)是否为0。
205：若是，则判断在ψi和ψj中，Ui,n，m和Uj,n，m是否都为最大。
206：若否，Vi直接选择该URn，m。
207：若是，Vi通过小蜂窝基站进行传输。
208：若否，Vi在列表ψi中选择最大Ui，n，m的URn，m。
209：采用基于拍卖的能效资源分配算法。
210：定义k为迭代指数，在第k+1轮时，此时的价格为
Figure BDA0001912092270000041
211：计算在第k+1轮时的Ui，n，m(k+1)、Uj，n，m(k+1)。
212：更新生成新的备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)。
213：判断在第k+1轮的Ui，n，m(k+1)和Uj，n，m(k+1)是否仍为各自备选列表中的最大值。
214：若是，继续进行迭代。
215：若否，选择拍卖胜出的车辆Vi与URn，m匹配。
216：从车辆集合中去掉Vi和与之匹配的URn，m，更新列表并重新排序。
217：判断是否所有车辆Vi都有网络提供服务。
218：算法结束。
具体技术方案如下：
在步骤1)中，假设系统中存在I个传输车辆，J个接收车辆，各自的集合分别为
Figure BDA0001912092270000042
本文中不考虑配对问题，将I个传输车辆和J个接收车辆配对为I对TX-RX，用Vi表示，RSU的集合为U＝{U1,U2,…，Un}，将M个资源块与小蜂窝用户一一配对，资源块集合为R＝{R1,R2,…,Rm}，小蜂窝用户集合为C＝{C1,C2,…,Cm}。车辆间的通信采用以下两种方案：基于DSRC的V2I通信和小蜂窝辅助的V2L通信。
在基于DSRC的V2I通信中，使用RSU进行传输，因为与蜂窝网的频段不同，传输过程对蜂窝用户无干扰。传输车辆
Figure BDA0001912092270000049
与Un之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000043
Un与接收车辆
Figure BDA00019120922700000410
之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000044
传输车辆
Figure BDA00019120922700000413
到接收车辆
Figure BDA00019120922700000412
之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000045
其中，
Figure BDA0001912092270000046
Pn分别表示传输车辆
Figure BDA00019120922700000411
和Un的传输功率。
Figure BDA0001912092270000047
分别为传输车辆
Figure BDA00019120922700000414
与Un之间的距离和Un与接收车辆
Figure BDA00019120922700000415
之间的距离。αr表示V2I链路的信道损耗，N0表示单边加性高斯白噪声功率谱密度。在V2I通信中，车辆的能效为
Figure BDA0001912092270000048
其中，Pcir，v，Pcir，u分别表示相应车辆和RSU的电路功率。
在小蜂窝辅助的V2L通信中，当RSU达到容量极限或者无法满足其SINR限制时，使用蜂窝小基站进行辅助传输。此时车辆和小蜂窝用户Cm同频，传输过程车联网用户和小蜂窝用户间存在干扰。传输车辆
Figure BDA00019120922700000516
与小蜂窝基站之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000051
小蜂窝基站与接收车辆
Figure BDA00019120922700000517
通信之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000052
小蜂窝用户Cm的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000053
因此，传输车辆
Figure BDA00019120922700000519
到接收车辆
Figure BDA00019120922700000518
之间的信噪比可以表示为
Figure BDA0001912092270000054
其中，
Figure BDA0001912092270000055
Pbs分别为小蜂窝用户和蜂窝小基站的传输功率。
Figure BDA0001912092270000056
分别为传输车辆
Figure BDA00019120922700000521
与蜂窝小基站之间的距离以及蜂窝小基站与接收车辆
Figure BDA00019120922700000520
之间的距离。αb,αc分别表示车辆到蜂窝小基站和小蜂窝用户链路信道损耗。V2L通信中，对于车辆Vi，选择URn，m下相应的能效
Figure BDA0001912092270000057
为
Figure BDA0001912092270000058
Pcir，c表示相应小蜂窝基站用户的电路功率。
在基于小蜂窝基站辅助的车联网传输中，网络总能效可表示为
Figure BDA0001912092270000059
μ＝1表示车辆采用基于DSRC的V2I通信传输方式，1-μ＝1表示车辆采用小蜂窝辅助的V2L通信传输方式。网络效用函数定义为：
Figure BDA00019120922700000510
其中EEi,n,m为Vi选择URn,m所得的网络能效，
Figure BDA00019120922700000511
为选择RSUn的竞价，其竞价集合可表示为
Figure BDA00019120922700000512
Figure BDA00019120922700000513
为选择资源块RBm的竞价，其竞价集合可表示为
Figure BDA00019120922700000514
为简化问题，本方案中所有
Figure BDA00019120922700000515
设置为相同的值。对匹配问题进行优化求解，车辆TX-RX组合i表示为Vi，RSUn和RBm组合为URn,m，备选列表中UR的个数定义为匹配度，用p(Vi)表示。令Si,n,m∈{0,1}，表示车辆Vi、Un和资源块Rm的配对关系，则上述优化问题可表示为：
Figure BDA0001912092270000061
s.t.C1:
Figure BDA0001912092270000062
C2:
Figure BDA0001912092270000063
C3:
Figure BDA0001912092270000064
C4:
Figure BDA0001912092270000065
C5:
Figure BDA0001912092270000066
Figure BDA0001912092270000067
Figure BDA0001912092270000068
C6:
Figure BDA0001912092270000069
Figure BDA00019120922700000610
采用最优效用匹配算法可将优化问题简化，主要由以下步骤构成：
步骤一：Vi计算所有满足SINR要求的UR效用值Ui,n,m，并按从大到小的顺序建立备选列表ψi，备选UR数量即为车辆的匹配度。重复上述步骤，直至网络中所有的车辆都获得其备选列表与匹配度信息，车辆通过相邻RSU相互传递参数信息。
步骤二：根据不同的匹配度来进行Vi与URn,m配对：当p(Vi)＝0时，Vi通过小蜂窝基站进行辅助传输；当p(Vi)＝1时，其具有最高优先级，可直接选择该匹配UR。若多个匹配度为1的Vi都匹配到同一个UR，首先选择Ui,n,m最高的Vi与其UR匹配；当p(Vi)≥2时，选择Ui,n,m最大的URn,m与Vi匹配，若在备选列表ψi和ψj中,Ui,n,m和Uj,n,m值都为其列表中的最大值，则采用基于拍卖的能效资源分配算法，选择胜出的Vi与URn,m匹配。
步骤三：从车辆集合中去掉Vi以及与之匹配的URn,m，更新所有车辆匹配度并对备选列表重新排序，直至所有Vi都能有网络提供服务。
在备选列表ψi和ψj中，Ui,n,m和Uj,n,m值都为最大，则采用基于拍卖的能效资源分配算法，主要由以下步骤构成：
步骤一：设定ΦU和ΦR的价格增量集合分别为
Figure BDA00019120922700000611
和
Figure BDA00019120922700000612
k为迭代指数，在第k轮中网络效用值可表示为：
Figure BDA00019120922700000613
Figure BDA0001912092270000071
步骤二：在第k+1轮竞价中，
Figure BDA0001912092270000072
的价格增加
Figure BDA0001912092270000073
由下式表示：
Figure BDA0001912092270000074
Figure BDA0001912092270000075
则在第k+1轮的网络效用Ui,n,m和Uj,n,m分别为：
Figure BDA0001912092270000076
Figure BDA0001912092270000077
步骤三：更新并生成新的备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)，如Ui,n,m(k+1)和Uj,n，m(k+1)仍是备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)中的最大值，继续进行迭代；否则，选择当前最大的Ui,n,m，Vi与URn,m进行匹配，基于拍卖的能效资源分配算法结束。
通过基于最优效用匹配的资源分配算法得出最优匹配和功率分配方案。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (1)

1.一种基于小蜂窝辅助的车联网传输方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：在车联网中基于最优效用匹配算法确定车辆和路侧单元RSU资源块的匹配；
在步骤S1中，存在I个传输车辆，J个接收车辆，各自的集合分别为
Figure FDA0003565262710000011
Figure FDA0003565262710000012
将I个传输车辆和J个接收车辆一一配对，形成I个传输-接收车辆对TX-RXi，RSU的集合为U＝{U1,U2,…,Un}，将M个资源块与小蜂窝用户一一配对，用Rm表示，资源块集合为R＝{R1,R2,…,Rm}；
传输-接收车辆对TX-RXi表示为Vi，匹配的Un和Rm表示为URn,m，备选列表中UR的个数定义为匹配度，用p(Vi)表示，对于车辆Vi，选择URn,m的网络效用函数表示为：
Figure FDA0003565262710000013
其中
Figure FDA0003565262710000014
μ＝1表示车辆采用基于DSRC的V2I传输方式，
Figure FDA0003565262710000015
表示车辆在DSRC网络传输下的能效：
Figure FDA0003565262710000016
其中，Pcir,v，Pcir,u分别表示相应车辆和RSU的电路功率；1-μ＝1表示车辆采用小蜂窝辅助的V2L通信传输方式，
Figure FDA0003565262710000017
表示车辆在小蜂窝网络传输下的能效，
Figure FDA0003565262710000018
其中Pcir,c表示相应小蜂窝基站用户的电路功率，
Figure FDA0003565262710000019
为传输车辆
Figure FDA00035652627100000110
到接收车辆
Figure FDA00035652627100000111
之间的信噪比，
Figure FDA00035652627100000112
为传输车辆
Figure FDA00035652627100000113
与小蜂窝基站之间的信噪比，
Figure FDA00035652627100000114
Figure FDA00035652627100000115
为小蜂窝基站与接收车辆
Figure FDA00035652627100000116
通信之间的信噪比，
Figure FDA00035652627100000117
为小蜂窝用户Cm的信噪比；
Figure FDA00035652627100000118
为选择RSUn的竞价，其竞价集合表示为
Figure FDA00035652627100000119
Figure FDA00035652627100000120
为选择资源块RBm的竞价，其竞价集合表示为
Figure FDA00035652627100000121
其中所有
Figure FDA00035652627100000122
Figure FDA00035652627100000123
为相同的值；
对匹配问题进行优化求解，车辆TX-RX组合i表示为Vi，RSUn和RBm组合为URn,m，备选列表中UR的个数定义为匹配度，用p(Vi)表示；
令Si,n,m∈{0,1}，表示车辆Vi、Un和资源块Rm的配对关系，则
优化问题表示为：
Figure FDA00035652627100000124
Figure FDA00035652627100000125
C2：
Figure FDA0003565262710000021
C3：
Figure FDA0003565262710000022
C4：
Figure FDA0003565262710000023
C5：
Figure FDA0003565262710000024
Figure FDA0003565262710000025
Figure FDA0003565262710000026
C6：
Figure FDA0003565262710000027
Figure FDA0003565262710000028
所述最优效用匹配算法包括以下步骤：
A1：Vi计算所有满足SINR要求的UR效用值Ui,n,m，并按从大到小的顺序建立备选列表ψi，备选UR数量即为车辆的匹配度；重复上述步骤，直至网络中所有的车辆都获得其备选列表与匹配度信息，车辆通过相邻RSU相互传递参数信息；
A2：根据不同的匹配度来进行Vi与URn,m配对：当p(Vi)＝0时，Vi通过小蜂窝基站进行辅助传输；当p(Vi)＝1时，其具有最高优先级，可直接选择当前匹配到的UR；若多个匹配度为1的Vi都匹配到同一个UR，首先选择Ui,n,m最高的Vi与其UR匹配；当p(Vi)≥2时，选择Ui,n,m最大的URn,m与Vi匹配，若在备选列表ψi和ψj中,Ui,n,m和Uj,n,m值都为其列表中的最大值，则采用基于拍卖的能效资源分配算法，选择胜出的Vi与URn,m匹配；
A3：从车辆集合中去掉Vi以及与之匹配的URn,m，更新所有车辆匹配度并对备选列表重新排序，直至所有Vi都能有网络提供服务；
S2：当同一个RSU资源块在多个车辆的备选列表中网络效用值都为最大，采用基于拍卖的能效资源分配算法，包括以下步骤：
B1：设定ΦU和ΦR的价格增量集合分别为
Figure FDA0003565262710000029
和
Figure FDA00035652627100000210
k为迭代指数，在第k轮中网络效用值可表示为：
Figure FDA00035652627100000211
Figure FDA00035652627100000212
B2：在第k+1轮竞价中，
Figure FDA00035652627100000213
的价格增加
Figure FDA00035652627100000214
由下式表示：
Figure FDA00035652627100000215
则在第k+1轮的网络效用Ui,n,m和Uj,n,m分别为：
Figure FDA00035652627100000216
Figure FDA00035652627100000217
B3：更新并生成新的备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)，如Ui,n,m(k+1)和Uj,n,m(k+1)仍是备选列表ψi(k+1)、ψj(k+1)中的最大值，继续进行迭代；否则，选择当前最大的Ui,n,m，Vi与URn,m进行匹配，基于拍卖的能效资源分配算法结束；
S3：车辆得出基于小蜂窝辅助的车联网传输下最优匹配和功率分配方案。
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