CN110225485B - 一种基于严格潜在博弈的v2v功率控制方法 - Google Patents

一种基于严格潜在博弈的v2v功率控制方法 Download PDF

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CN110225485B CN201910404643.5A CN201910404643A CN110225485B CN 110225485 B CN110225485 B CN 110225485B CN 201910404643 A CN201910404643 A CN 201910404643A CN 110225485 B CN110225485 B CN 110225485B
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Abstract

本发明公开了一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，包括：对基于直通模式的V2V车辆对进行分组；频谱资源分配，选取与分组个数相同数量的符合设定条件的蜂窝用户，每个蜂窝用户对应同一组车辆对，且同一组车辆对复用对应蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信；建立功率控制模型，构建车辆对的效用函数，并根据效用函数构建潜在函数；根据潜在函数的最优解对车辆对的发射端车辆功率进行控制。本发明通过建立基于严格潜在博弈的功率控制模型，对V2V车辆对的发射端车辆功率进行合理控制，有效降低了频谱复用造成的干扰，提高了V2V车辆对的通信链路吞吐量；同时本发明的V2V车辆对通过复用蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信，能够有效缓解系统频谱资源紧缺。

Description

一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法。
背景技术
随着社会经济和工业化进程的不断发展，越来越多的家庭拥有汽车。汽车数量的增多在提高人们出行效率、改变交通方式的同时，也带来了诸多交通安全问题。为了缓解道路阻塞问题，减少交通事故的发生，智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)被研究人员提出。车联网是实现未来智能交通系统的关键，无线网络通信技术的飞速发展推动了车联网的发展。蜂窝车联网技术(Cellular Vehicle-to-Everything,C-V2X)是目前车联网通信的主要技术。C-V2X包括V2V(Vehicle-to-Vehicle)、V2I(Vehicle-to-Infrastructure),V2P(Vehicle-to-Perso),V2N(Vehicle-to-Network)等多种通信类型，其中V2V通信是解决道路交通安全问题的主要技术。在蜂窝车联网系统中，道路上的车辆需要实时向周围车辆发送安全相关消息。为了提高V2V通信的可靠性和实时性，相邻车辆间采用直接通信模式，即直通模式，形成多个V2V车辆对。
无线资源管理在蜂窝网络中有非常重要的作用，可以为用户提供业务质量保证。常见的无线资源管理包括频谱资源分配、功率控制、信道分配等等。在蜂窝车联网中，车辆数量的增多会造成系统频谱资源紧缺，而蜂窝用户存在频谱资源闲置现象。因此，在现有车联网资源分配研究中常通过频谱复用来提高系统频谱资源利用率，即基于直通模式的V2V车辆对复用蜂窝用户频谱资源进行通信。
然而频谱复用会带来干扰，且车辆发射功率是影响干扰大小的关键因素，为尽可能地降低干扰的影响，需要对V2V车辆对中发射端车辆进行功率控制，但是现有的功率分配控制方法，例如等功率控制方法和随机功率控制方法不能合理地控制不同车辆对中发射端车辆的功率，使得干扰对V2V直通链路吞吐量造成严重的影响。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，旨在解决现有功率分配控制方法对车辆的功率控制不合理，导致车辆的直通链路吞吐量较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，包括：
(1)车辆对分组；
根据车辆对在道路上的位置顺序，依次将分布在道路上的N个基于直通模式的V2V车辆对标记为{V1,V2,...Vi,...,VN}，并将标记为{Vk,VK+k,V2K+k,V3K+k,...}的车辆对分到同一组Groupk中，形成K组车辆对{Group1,Group2,...,Groupk,...,GroupK}；
其中，车辆对Vi由发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R组成，i＝1,2,...,N，k＝1,2,...,K，K为设定的分组参数；
(2)频谱资源分配；
蜂窝网络中包含M个随机均匀分布的蜂窝用户，形成集合
Figure BDA0002060825450000021
从所述蜂窝网络中选取K个符合设定条件的蜂窝用户，每个蜂窝用户对应同一组车辆对，且同一组车辆对复用对应蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信；
(3)建立功率控制模型；
根据车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max、其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j、车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i、蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m以及车辆对Vi对蜂窝用户Cm的接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i得到车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)，并根据所述效用函数ui(si,s-i)得到潜在函数Φ(si,s-i)；
其中，si为车辆对Vi选择的策略，包括车辆对Vi复用的蜂窝用户频谱资源和车辆对Vi中发射端车辆的功率大小，s-i为其他车辆对选择的策略；
(4)根据所述潜在函数的最优解对车辆对Vi的发射端车辆功率进行控制。
进一步地，步骤(2)中所述设定条件为：
选取的蜂窝用户在基站端的信干燥比大于或等于所述基站端的信干燥比阈值；
所述蜂窝用户对同组内车辆对的干扰最小。
进一步地，步骤(3)中所述效用函数ui(si,s-i)和潜在函数Φ(si,s-i)满足以下条件：
Φ(s′i,s-i)-Φ(si-s-i)＝ui(s′i,s-i)-ui(si,s-i)；
其中，s′i为车辆对Vi在博弈过程中选择的不同于si的策略。
进一步地，步骤(3)具体包括：
(3.1)根据蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、车辆对Vi中发射端车辆Vi T的发射功率、车辆对Vi中发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R间的通信链路信道增益及噪声功率谱密度，获得车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max，并根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max和车辆对Vi受其他车辆对Vj干扰时的吞吐量，获得其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j；
(3.2)根据所述蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、车辆对Vj中发射端车辆
Figure BDA0002060825450000041
的发射功率、其他车辆对Vj中发射端车辆
Figure BDA0002060825450000042
与接收端车辆
Figure BDA0002060825450000043
间的通信链路信道增益及所述噪声功率谱密度，获得其他车辆对Vj的直通链路最大吞吐量，并根据所述其他车辆对Vj的直通链路最大吞吐量和其他车辆对Vj受车辆对Vi干扰时的吞吐量，获得车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i；
(3.3)根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max和车辆对Vi受蜂窝用户Cm干扰时的吞吐量，获得蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m；
(3.4)根据所述蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、蜂窝用户Cm的发射功率、蜂窝用户Cm与基站间的通信链路信道增益及所述噪声功率谱密度，获得蜂窝用户Cm的最大吞吐量，并根据所述蜂窝用户Cm的最大吞吐量和蜂窝用户Cm接收端基站受车辆对Vi干扰时的吞吐量，获得车辆对Vi对蜂窝用户Cm接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i；
(3.5)根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max、其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j、车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i、蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m以及车辆对Vi对蜂窝用户Cm的接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i，获得车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)；
(3.6)根据所述效用函数ui(si,s-i)得到潜在函数Φ(si,s-i)。
进一步地，所述车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)为：
Figure BDA0002060825450000044
其中，ε1和ε2均表示平衡吞吐量和干扰的权重因子，f(si,sj)表示车辆对Vi与其他车辆对Vj间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sj)＝1；不存在干扰时f(si,sj)＝0，sm为蜂窝用户Cm使用的频谱资源。
进一步地，所述潜在函数Φ(si,s-i)为：
Figure BDA0002060825450000051
其中，b为调整参数，f(si,sm)表示车辆对Vi与蜂窝用户Cm间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sm)＝1；不存在干扰时f(si,sm)＝0。
进一步地，步骤(4)中所述潜在函数的最优解根据下式求解：
maxΦ(si,s-i)
Figure BDA0002060825450000052
Figure BDA0002060825450000053
f(si,sj)∈{0,1}；
f(si,sm)∈{0,1}；
Figure BDA0002060825450000054
其中，
Figure BDA0002060825450000055
为车辆最大发射功率。
通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，能够取得以下
有益效果：
(1)本发明的方法通过建立基于严格潜在博弈的功率控制模型，对V2V车辆对的发射端车辆功率进行合理控制，有效降低了频谱复用造成的干扰，进而提高了V2V车辆对的通信链路吞吐量。
(2)本发明的方法中基于直通模式的V2V车辆对通过复用蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信，能够有效缓解系统频谱资源紧缺。
附图说明
图1是本发明的一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法流程图；
图2是本发明实施例提供的在蜂窝车联网中基于直通模式的V2V车辆对复用蜂窝用户上行链路资源的系统结构示意图；
图3是本发明提出的基于严格潜在博弈的功率控制方法和等功率分配方法、随机功率分配方法的V2V直通链路平均吞吐量仿真对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参考图1，本发明实施例提供的一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，包括以下步骤：
(1)车辆对分组，根据车辆对在道路上的位置顺序，依次将分布在道路上的N个基于直通模式的V2V车辆对标记为{V1,V2,...Vi,...,VN}，并将标记为{Vk,VK+k,V2K+k,V3K+k,...}的车辆对分到同一组Groupk中，形成K组车辆对{Group1,Group2,...,Groupk,...,GroupK}；
具体地，如图2所示，在蜂窝车联网中，蜂窝网络的通信覆盖范围是以基站为圆心，半径为Rc的圆形区域，基站是整个系统的控制中心，蜂窝网络覆盖了道路的一部分，被覆盖路段长度为L，道路中心距基站的距离为D，且满足D2+(L/2)2＝Rc 2。该蜂窝网络中包含多个随机均匀分布的蜂窝用户，道路上的车辆服从随机均匀分布，形成N个V2V车辆对，将N个车辆对依次标记为{V1,V2,...Vi,...,VN}，并将标记为V1,VK+1,V2K+1...的车辆对分到组Group1，将标记为V2,VK+2,V2K+2...的车辆对分到组Group2，以此类推将标记为{Vk,VK+k,V2K+k,V3K+k,...}的车辆对分到组Groupk，按照这种分组方式完成所有V2V车辆对的分组，形成K组车辆对{Group1,Group2,...,Groupk,...,GroupK}；
其中，Vi由发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R组成，记其他车辆对为Vj,j＝1,2,...,N,j≠i。，i＝1,2,...,N，k＝1,2,...,K，K为设定的分组参数；
(2)蜂窝网络中包含M个随机均匀分布的蜂窝用户，形成集合
Figure BDA0002060825450000071
从所述蜂窝网络中选取K个符合设定条件的蜂窝用户，每个蜂窝用户对应同一组车辆对，且同一组车辆对复用对应蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信；
具体地，被分配给不同组车辆对的蜂窝用户应满足以下设定条件：
a、蜂窝用户Cm在基站端的信干燥比
Figure BDA0002060825450000072
大于或等于基站端的信干燥比阈值SINRth，即：
Figure BDA0002060825450000073
其中，
Figure BDA0002060825450000074
为蜂窝用户Cm的发射功率，hm,BS为蜂窝用户Cm与基站间的通信链路信道增益，
Figure BDA0002060825450000075
表示车辆对Vi中发射端车辆Vi T的发射功率，gi,BS为车辆对Vi中发射端车辆Vi T与蜂窝用户Cm接收端基站间的干扰链路信道增益，B表示蜂窝用户频谱资源块的带宽大小，N0表示噪声功率谱密度，f(si,sm)表示车辆对Vi与蜂窝用户Cm间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sm)＝1；不存在干扰时f(si,sm)＝0；
b、所述蜂窝用户对同组内车辆对的干扰最小，即：
Figure BDA0002060825450000076
Figure BDA0002060825450000077
Figure BDA0002060825450000078
其中，gm,i为蜂窝用户Cm与车辆对Vi中接收端车辆Vi R间的干扰链路信道增益。
(3)建立功率控制模型，根据车辆对Vi的直通链路最大吞吐量为ri,max、其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j、车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i，蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m以及车辆对Vi对蜂窝用户Cm的接收端干扰造成的吞吐量减少量Im,i得到车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)，并根据所述效用函数ui(si,s-i)得到潜在函数Φ(si,s-i)；
具体地，根据公式(1)计算车辆对Vi的直通链路最大吞吐量为ri,max：
Figure BDA0002060825450000081
其中，B为蜂窝用户频谱资源块的带宽大小，
Figure BDA0002060825450000082
为车辆对Vi中发射端车辆Vi T的发射功率，hi,i为车辆对Vi中发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R间的通信链路信道增益，N0为噪声功率谱密度；
根据公式(2)计算其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j：
Figure BDA0002060825450000083
其中，
Figure BDA0002060825450000084
为其他车辆对Vj中发射端车辆
Figure BDA0002060825450000085
的发射功率，gj,i为其他车辆对Vj中发射端车辆
Figure BDA0002060825450000086
与车辆对Vi中接收端车辆Vi R间的干扰链路信道增益；
根据公式(3)计算车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i：
Figure BDA0002060825450000087
其中，hj,j为其他车辆对Vj中发射端车辆
Figure BDA0002060825450000088
与接收端车辆
Figure BDA0002060825450000089
间的通信链路信道增益，gi,j为车辆对Vi中发射端车辆Vi T与其他车辆对Vj中接收端车辆
Figure BDA00020608254500000810
间的干扰链路信道增益；
根据公式(4)所述蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m计算公式为：
Figure BDA0002060825450000091
其中，
Figure BDA0002060825450000092
为蜂窝用户Cm的发射功率，gm,i为蜂窝用户Cm与车辆对Vi中接收端车辆Vi R间的干扰链路信道增益；
根据公式(5)车辆对Vi对蜂窝用户Cm接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i：
Figure BDA0002060825450000093
其中，hm,BS为蜂窝用户Cm与基站间的通信链路信道增益，gi,BS为车辆对Vi中发射端车辆Vi T与蜂窝用户Cm接收端基站间的干扰链路信道增益；
本发明中，效用函数ui(si,s-i)和潜在函数Φ(si,s-i)满足条件：Φ(s′i,s-i)-Φ(si-s-i)＝ui(s′i,s-i)-ui(si,s-i)，使得该功率控制博弈模型是一种严格潜在博弈模型；其中，s′i为车辆对Vi在博弈过程中选择的不同于si的策略。
车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)为：
Figure BDA0002060825450000094
其中，ε1和ε2均表示平衡吞吐量和干扰的权重因子，f(si,sj)表示车辆对Vi与其他车辆对Vj间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sj)＝1；不存在干扰时f(si,sj)＝0，sm为蜂窝用户Cm使用的频谱资源。
潜在函数Φ(si,s-i)为：
Figure BDA0002060825450000095
其中，b为调整参数，f(si,sm)表示车辆对Vi与蜂窝用户Cm间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sm)＝1；不存在干扰时f(si,sm)＝0。
(4)根据所述潜在函数的最优解对车辆对Vi的发射端车辆功率进行控制；
具体地，利用PSO算法求解上述功率控制博弈模型的最优功率策略，PSO算法在迭代过程中计算并比较每个粒子对应位置的适应度值，不断更新粒子个体最优位置和群体最优位置，并调整粒子运动的速度和位置，最终找到整个群体中适应度值最大的最优位置，即博弈模型的最优解，适应度函数即为希望求出最优解的潜在函数，本发明中潜在函数的最优解根据下式求解：
maxΦ(si,s-i)
Figure BDA0002060825450000101
Figure BDA0002060825450000102
f(si,sj)∈{0,1}；
f(si,sm)∈{0,1}；
Figure BDA0002060825450000103
其中，
Figure BDA0002060825450000104
为车辆最大发射功率。
为了验证本发明方法的有效性，分别采用本发明方法、等功率分配方法和随机功率分配方法实现频谱资源分配和功率控制，将系统参数设置为：蜂窝小区半径Rc＝500m，覆盖路段长度
Figure BDA0002060825450000105
道路中心距基站的距离D＝250m，蜂窝用户发射功率
Figure BDA0002060825450000106
车辆最大发射功率
Figure BDA0002060825450000107
蜂窝用户数量M＝60，车辆对数量N＝15～40，分组数量K＝10，噪声功率谱密度N0＝-174dBm/Hz，频谱资源块带宽大小B＝0.25MHz，基站信干噪比阈值SINRth＝3dB，仿真结果如图3所示，可以看出，当车辆对数量相同时，相较于等功率分配方法和随机功率分配方法，本发明的基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法很好地提高了V2V直通链路的平均吞吐量。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，其特征在于，包括：
(1)车辆对分组；
根据车辆对在道路上的位置顺序，依次将分布在道路上的N个基于直通模式的V2V车辆对标记为{V1,V2,…Vi,…,VN}，并将标记为{Vk,VK+k,V2K+k,V3K+k,…}的车辆对分到同一组Groupk中，形成K组车辆对{Group1,Group2,…,Groupk,...,GroupK}；
其中，车辆对Vi由发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R组成，i＝1,2,…,N，k＝1,2,...,K，K为设定的分组参数；
(2)频谱资源分配；
蜂窝网络中包含M个随机均匀分布的蜂窝用户，形成集合
Figure FDA0002461376850000011
从所述蜂窝网络中选取K个符合设定条件的蜂窝用户，每个蜂窝用户对应同一组车辆对，且同一组车辆对复用对应蜂窝用户的上行链路频谱资源进行通信；所述设定条件为：
选取的蜂窝用户在基站端的信干燥比大于或等于所述基站端的信干燥比阈值；
所述蜂窝用户对同组内车辆对的干扰最小；
(3)建立功率控制模型；
根据车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max、其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j、车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i、蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m以及车辆对Vi对蜂窝用户Cm的接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i得到车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)，并根据所述效用函数ui(si,s-i)得到潜在函数Φ(si,s-i)；步骤(3)具体包括：
(3.1)根据蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、车辆对Vi中发射端车辆Vi T的发射功率、车辆对Vi中发射端车辆Vi T与接收端车辆Vi R间的通信链路信道增益及噪声功率谱密度，获得车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max，并根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max和车辆对Vi受其他车辆对Vj干扰时的吞吐量，获得其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j；
(3.2)根据所述蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、车辆对Vj中发射端车辆
Figure FDA0002461376850000021
的发射功率、其他车辆对Vj中发射端车辆
Figure FDA0002461376850000022
与接收端车辆
Figure FDA0002461376850000023
间的通信链路信道增益及所述噪声功率谱密度，获得其他车辆对Vj的直通链路最大吞吐量，并根据所述其他车辆对Vj的直通链路最大吞吐量和其他车辆对Vj受车辆对Vi干扰时的吞吐量，获得车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i；
(3.3)根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max和车辆对Vi受蜂窝用户Cm干扰时的吞吐量，获得蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m；
(3.4)根据所述蜂窝用户频谱资源块的带宽大小、蜂窝用户Cm的发射功率、蜂窝用户Cm与基站间的通信链路信道增益及所述噪声功率谱密度，获得蜂窝用户Cm的最大吞吐量，并根据所述蜂窝用户Cm的最大吞吐量和蜂窝用户Cm接收端基站受车辆对Vi干扰时的吞吐量，获得车辆对Vi对蜂窝用户Cm接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i；
(3.5)根据所述车辆对Vi的直通链路最大吞吐量ri,max、其他车辆对Vj对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,j、车辆对Vi对其他车辆对Vj的干扰造成的吞吐量减少量Ij,i、蜂窝用户Cm对车辆对Vi的干扰造成的吞吐量减少量Ii,m以及车辆对Vi对蜂窝用户Cm的接收端基站的干扰造成的吞吐量减少量Im,i，获得车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)；
(3.6)根据所述效用函数ui(si,s-i)得到潜在函数Φ(si,s-i)；所述车辆对Vi的效用函数ui(si,s-i)为：
Figure FDA0002461376850000031
其中，ε1和ε2均表示平衡吞吐量和干扰的权重因子，f(si,sj)表示车辆对Vi与其他车辆对Vj间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sj)＝1；不存在干扰时f(si,sj)＝0，sm为蜂窝用户Cm使用的频谱资源；所述潜在函数Φ(si,s-i)为：
Figure FDA0002461376850000032
其中，b为调整参数，f(si,sm)表示车辆对Vi与蜂窝用户Cm间是否存在干扰，存在干扰时f(si,sm)＝1；不存在干扰时f(si,sm)＝0；
其中，si为车辆对Vi选择的策略，包括车辆对Vi复用的蜂窝用户频谱资源和车辆对Vi中发射端车辆的功率大小，s-i为其他车辆对选择的策略；
(4)根据所述潜在函数的最优解对车辆对Vi的发射端车辆功率进行控制；步骤(4)中所述潜在函数的最优解根据下式求解：
maxΦ(si,s-i)
s.t.0≤PVi≤PVmax；
0≤PVj≤PVmax；
f(si,sj)∈{0,1}；
f(si,sm)∈{0,1}；
Figure FDA0002461376850000033
其中，
Figure FDA0002461376850000034
为车辆最大发射功率。
2.根据权利要求1所述的一种基于严格潜在博弈的V2V功率控制方法，其特征在于，步骤(3)中所述效用函数ui(si,s-i)和潜在函数Φ(si,s-i)满足以下条件：
Φ(s′i,s-i)-Φ(si-s-i)＝ui(s′i,s-i)-ui(si,s-i)；
其中，s′i为车辆对Vi在博弈过程中选择的不同于si的策略。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103037380A (zh) * 2012-12-05 2013-04-10 北京邮电大学 一种基于隔离度的td-lte系统上行功率控制方法
CN103269487A (zh) * 2013-04-22 2013-08-28 中国人民解放军理工大学通信工程学院 毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法
CN103442368A (zh) * 2013-09-09 2013-12-11 哈尔滨工业大学 认知无线系统中基于潜在博弈的频谱分配方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8619563B2 (en) * 2009-02-03 2013-12-31 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for interference management in a wireless communication system
US8733761B2 (en) * 2011-12-22 2014-05-27 Eric R. Glover Genetic deck based game method of play
CN109451462B (zh) * 2018-11-16 2020-11-03 湖南大学 一种基于半马尔科夫链的车载网络频谱资源分配方法
CN109729510B (zh) * 2019-01-07 2021-08-24 中国人民解放军陆军工程大学 基于斯坦科尔伯格博弈的d2d内容安全分发方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103037380A (zh) * 2012-12-05 2013-04-10 北京邮电大学 一种基于隔离度的td-lte系统上行功率控制方法
CN103269487A (zh) * 2013-04-22 2013-08-28 中国人民解放军理工大学通信工程学院 毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法
CN103442368A (zh) * 2013-09-09 2013-12-11 哈尔滨工业大学 认知无线系统中基于潜在博弈的频谱分配方法

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