CN111372219A - 一种车联网链路选择和资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车联网链路选择和资源分配方法，属于移动通信技术领域。车联网中包含V2V、V2I等通信方式。传输车辆可通过Sidelink技术和接收车辆直接建立连接，或通过RSU转发数据至接收车辆。然而，在V2I通信中，当网络中出现恶意RSU节点时，将上报虚假的SINR信息给LSC，导致车辆通信质量及网络能效降低。为了避免恶意RSU节点对车联网性能的影响，提高网络总能效，本发明提出一种联合恶意RSU识别、模式选择和功率分配的优化算法。首先，LSC根据空间相关度理论检测出恶意RSU节点；然后，车辆根据不同链路能效值进行模式选择；最后，利用拉格朗日乘数法、次梯度更新法，优化传输功率，提高网络能效。

Description

一种车联网链路选择和资源分配方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种车联网链路选择和资源分配方法。

背景技术

日益增长的汽车数量也给现有的交通系统带来了严峻的挑战：一方面，刮擦、碰撞等各类交通事故频发，危及乘客的生命和财产安全；另一方面，高峰时段日益严重的道路拥堵现象，制约着交通的效率，造成巨大的经济损失。近年来，随着LTE(Long TermEvolution)、5G(5th Generation Wireless Systems)等无线网络技术的逐渐成熟，车联网被认为是解决上述交通问题的重要途径。

车联网为智能车辆提供了交互平台，车辆通过车载传感器感知周围环境，同时通过通信模块与周围车辆、RSU相互通信，实时获取周边的道路环境信息，从而提升交通的安全和效率。5G车联网C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)中，包含V2V(Vehicle-to-Vehicle)、V2I(Vehicle-to-Infrastructure)等通信方式。在V2V通信时，传输车辆可通过Sidelink技术和接收车辆直接建立连接；在V2I通信时，传输车辆通过RSU转发数据至接收车辆。

目前有两种支持车联网通信的方案：短距离信息通信(Dedicated Short-rangeCommunications,DSRC)和C-V2X技术。DSRC是一种通过设备之间短距离信息交换的技术，应用于汽车和智能交通系统中。安装了车载单元OBU(Onboard Units)的车辆和路边单元RSU(Roadside Units)可以通过DSRC技术进行通信。此外，蜂窝网络也为车联网通信提供了现成的解决方案，C-V2X网络有着更高的容量、更广的覆盖范围和更加广泛部署的基础设施，还可以简化车联网通信的实现，加速车联网的部署。

本发明提出了一种车联网链路选择和资源分配方法。本模型中，车联网用户和蜂窝用户共享无线频谱资源，因此将产生干扰。考虑车联网中存在恶意RSU节点，在V2I通信中，为了提高车辆的接入概率，会上报虚假的SINR给LSC，导致车辆通信质量和网络总能效降低。因此，为了保证传输速率，提高网络总能效，本发明提出一种联合恶意RSU识别、模式选择和功率分配的优化算法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车联网链路选择和资源分配方法。该方法根据车联网特性，考虑到恶意RSU节点存在的情况下，保证车辆传输速率，优化网络总能效。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种车联网链路选择和资源分配方法，该方法包括以下步骤：

S1：基于空间相关度理论检测恶意路侧单元RSU节点，并确定车辆与RSU的最优匹配；

S2：确定车辆与资源块的匹配；

S3：车辆进行最优链路选择；

S4：采用拉格朗日乘数法、次梯度法求出最优传输功率。

可选的，在所述步骤S1中，假设传输车辆最初时选择汽车-基础设施V2I传输模式；首先，传输车辆向本地轻量化服务中心LSC发送请求；然后，传输车辆通过LSC建立备选RSU集合，初始化RSU信任值；最后，RSU将接收到传输车辆的SINR发送给LSC，LSC建立车辆与RSU的信号与干扰加噪声比SINR集合。

可选的，在所述步骤S1中，将低于SINR门限值和信任度的RSU将从传输车辆的RSU备选集合中去除；并且由于车联网中存在恶意RSU节点，会播报虚假的SINR信息给LSC；因此，基于空间相关度的Geary’C理论，通过统计方法来计算某RSU与其周围RSU的关联性，生成判决矩阵，以识别恶意RSU节点；最后，传输车辆选择接入可信任RSU集合中最大SINR的RSU。

可选的，在所述步骤S1中，LSC根据判决矩阵信息，更新集合中RSU的信任值；若RSU信任值低于信任值门限，则将该RSU从备选RSU集合中移去。

可选的，在所述步骤S2中，假设LTE eNB已预先分配好资源块，传输车辆到接收车辆间的链路复用蜂窝链路资源块，将信道质量最好的RB与对应车辆进行匹配。

可选的，在所述步骤S3中，车辆根据不同链路能效值进行模式选择，即若汽车-汽车V2V能效值更大，则选择V2V传输模式；否则，选择汽车-基础设施V2I传输模式；更新模式决策向量X，直到系统中所有车辆都确定传输模式。

可选的，在所述步骤S4中，采用拉格朗日乘数法、次梯度更新的方法求出最优的传输车辆功率

本发明的有益效果在于：本发明提出一种联合恶意RSU识别、模式选择和功率分配的优化算法，在保证车辆传输速率情况下，优化整个网络的总能效。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为车联网网络场景示意图；

图2为车联网中基于恶意RSU识别的车辆链路选择和资源分配方法流程示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

图1是车联网网络场景示意图。考虑单个LTE eNB的C-V2X系统，其中存在K个蜂窝链路K＝{1,...,k,...,K}，分别对应资源块K＝{1,...,k,...,K}，将I个传输车辆

和接收车辆

一一配对，形成传输车辆到接收车辆(TX-RX)的链路Φ＝{1,...,i,...,I}，记为V_i。假设I≤K，V_i复用一个蜂窝链路的资源块，且每个资源块只能被分配给一条V_i。ρ为所有V_i资源块分配的二进制矩阵，ρ_i,k＝1表示资源块k分配给V_i；ρ_i,k＝0表示资源块k未分配给V_i。

在本模型中考虑传输车辆

与接收车辆

有以下两种传输方式：直接传输模式(V2V)和中继传输模式(V2I)。在V2V传输模式中，传输车辆

直接与接收车辆

通信；在V2I传输模式中，通信被分为两个传输过程，传输车辆

到中继RSU(V-I)，中继RSU到接收车辆

(I-V)。同时，由于车联网中存在恶意RSU节点，会上报虚假SINR信息给LSC，导致车辆通信质量和网络总能效降低。因此，使用基于空间相关度的Geary’C理论，通过统计方法来计算RSU n与周围RSU的关联性。

车联网中基于恶意RSU识别的车辆链路选择和资源分配方法包括以下4个步骤：恶意RSU识别，车辆与RSU匹配；车辆与资源块匹配；最优链路选择更新；车辆传输功率优化。

具体技术方案如下：

假设在车联网中，传输车辆初始化模式决策向量X，X＝{x₁,...,x_i,...,x_I}，x_i＝1表示V_i选择V2V传输模式；x_i＝0表示V_i选择V2I传输模式。初始化的传输车辆都选择V2I传输模式。假设

的传输功率为

RSU n的传输功率

的传输功率相等。备选的中继RSU集合为R＝{R₁,...,R_n,...,R_N}，其中，恶意RSU节点的数量为M。

V_i可采用直接传输模式(V2V)和中继传输模式(V2I)。当V_i采用V2V传输模式，V_i复用资源块k时，其信噪比可表示为：

由此，可计算出V_i在V2V传输模式的传输速率为：

进一步可得，V_i在V2V传输模式的能效为：

当V_i采用V2I传输模式，传输车辆

与传输中继RSU n的信噪比可表示为：

中继RSU n与接收车辆

之间的信噪比可表示为：

由此，在V2I传输模式中，V_i以RSU n为中继的信噪比可以表示为：

进一步可得，V_i在V2I传输模式的能效为：

比较

和

可选择最优传输模式。例如，当

V_i选择V2V传输模式，否则，选择V2I传输模式。

综上所述，车联网总能效可表示为：

本发明目标为最大化网络总能效，优化问题可表示为：

约束条件(1)为蜂窝链路和V2V、V2I链路的最低SINR需求；约束条件(2)为传输车辆

的最大传输功率限制；约束条件(3)表明传输链路和RB选择参数为0,1变量。

为降低问题求解复杂度，将原优化问题分解成两个等价的子优化问题：1.恶意RSU检测；2.最优资源分配，包括资源块、最优链路选择及功率分配。

1.恶意RSU检测

恶意RSU检测主要包含以下步骤：

Step1：传输车辆i向LSC发送请求，LSC建立传输车辆i的备选RSU集合，设RSU有相同的初始信任值，信任值集合为C＝{C₁,...,C_n,...,C_N}。RSU n接收到LSC的请求后，将其到传输车辆i的SINR发送给LSC，LSC建立车辆i与RSU n的SINR矩阵A：

其中SINR_i,n表示RUS n向LSC上报的接收到的

SINR值。

Step2：LSC将低于SINR和信任度门限值的RSU从备选集合中移除。并基于空间相关度的Geary’C理论，通过统计方法来计算RSU n与其周围RSU的SINR信息关联性。

通过分析Geary’C的空间相关度特性可知，RSU与RSU集合成员的特征信息相似度越高，则相应的空间相关度越小。因此，可靠RSU之间的空间相关度小于可疑RSU与可靠RSU之间的空间相关度。V_i的备选RSU n的空间相关度C_i,n可由下式计算：

其中，N表示V_i备选集合中RSU的个数，SINR_i,n和SINR_i,m分别表示RSU n和RSU m上报的接收到V_i的SINR值，

是备选集合中RSU接收到V_i的SINR平均值，

是RSU n和RSU m空间相关度权重因子。d_nm是RSU n到m间的距离。另外，集合中可疑RSU所占百分比会影响C_i,n的取值。本发明主要关注恶意RSU百分比小于50％的情况，可疑用户由如下准则判断：

其中，D_i,n＝1(负面评分)表示RSU n被判定为可疑RSU，反之D_i,n＝0(正面评分)为可信RSU。ε₀为可疑RSU判定门限，可以通过遍历搜索算法得到。

Step3：由于同一时刻内RSU会收到多个传输车辆的接入请求，并将接收到的SINR发送给LSC。LSC基于Geary’C理论进行判断后，将生成判决矩阵B：

其中，若超过一半车辆都将RSU n判断为可疑RSU，则LSC判定RSU n为恶意RSU节点并从本次备选集合中移除；

Step4：识别出恶意RSU节点后，LSC根据判决矩阵信息，更新集合中RSU的信任值。由于对于RSU n可能有多个传输车辆请求连接，因此不同车辆对RSU n的评分也可能不同。例如，对于RSU n，LSC收到7个正面评分，3个负面评分。前者是多数评分，后者是少数评分。LSC需要综合考虑两类评分所占的比例，计算RSU n的信任值变化量θ_n，如下所示：

其中θ_n∈[-1,1]，m和n分别是正面和负面评分的数量。两类评分的权重由θ₁和θ₂进行控制：

其中F(·)控制对于少数评分的敏感度，不同F(·)影响着θ_n的变化趋势，进而影响着θ_n对少数评分的敏感程度。本发明采用F(x)＝x³，小比例的负面评分对于θ_n计算结果影响较小，更能符合多数车辆的判断结果。

Step5：若RSU n的信任值低于信任值门限，则在下一时刻，RSU n将被从备选RSU集合中移除；

2.最优资源分配

经过以上步骤，V_i可得可信RSU集合，将RSU接收到V_i的SINR降序排列，并求出V_i的匹配度M_i，即集合中备选RSU个数。然后通过匹配度对V_i和RSU进行最优匹配：

V_i与RSU匹配后，进行资源块分配，V_i复用对其干扰最小的蜂窝链路资源块，可得出资源块匹配关系ρ_i,k。比较不同传输模式下网络的能效值，可得车辆的最优传输模式决策向量X。例如，当

时，选择V2V传输模式；否则，选择V2I传输模式。

此时，原优化问题可转化为最优功率分配问题，如下所示：

该问题是一个凸优化问题，定义拉格朗日函数，对应限制条件定义拉格朗日乘数，可以解出最优的

图2是车联网中基于恶意RSU识别的车辆链路选择和资源分配方法流程示意图，具体步骤如下：

201：传输车辆产生传输需求；

202：初始化模式决策向量X，车辆传输功率；

203：传输车辆向LSC发送连接RSU的请求；

204：LSC为传输车辆设定RSU备选集合，集合中的RSU向LSC上报接收到各个车辆的SINR；

205：通过Geary’C空间相关特性，得出RSU n的空间相关度C_i,n；

206：判断C_i,n是否是可疑用户；

207：若C_i,n＞ε₀，则判断RSU为可疑RSU；

208：若C_i,n≤ε₀，则判断RSU为可信RSU；

209：超过一半车辆情况下将RSU n判断为可疑RSU，则LSC将RSU n判定为恶意RSU节点，并将其从本次备选集合中移除；

210：根据判决矩阵更新RSU信任值；

211：传输车辆在备选可信RSU集合中选择SINR最大的RSU接入，并复用对其干扰最小的资源块；

212：利用拉格朗日乘数、次梯度更新法求出最优传输车辆功率

213：算法结束。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：基于空间相关度理论检测恶意路侧单元RSU节点，并确定车辆与RSU的最优匹配；

S2：确定车辆与资源块的匹配；

S3：车辆进行最优链路选择；

S4：采用拉格朗日乘数法、次梯度法求出最优传输功率。

2.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，假设传输车辆最初时选择汽车-基础设施V2I传输模式；首先，传输车辆向本地轻量化服务中心LSC发送请求；然后，传输车辆通过LSC建立备选RSU集合，初始化RSU信任值；最后，RSU将接收到传输车辆的SINR发送给LSC，LSC建立车辆与RSU的信号与干扰加噪声比SINR集合。

3.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，将低于SINR门限值和信任度的RSU将从传输车辆的RSU备选集合中去除；并且由于车联网中存在恶意RSU节点，会播报虚假的SINR信息给LSC；因此，基于空间相关度的Geary’C理论，通过统计方法来计算某RSU与其周围RSU的关联性，生成判决矩阵，以识别恶意RSU节点；最后，传输车辆选择接入可信任RSU集合中最大SINR的RSU。

4.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，LSC根据判决矩阵信息，更新集合中RSU的信任值；若RSU信任值低于信任值门限，则将该RSU从备选RSU集合中移去。

5.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，假设LTE eNB已预先分配好资源块，传输车辆到接收车辆间的链路复用蜂窝链路资源块，将信道质量最好的RB与对应车辆进行匹配。

6.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S3中，车辆根据不同链路能效值进行模式选择，即若汽车-汽车V2V能效值更大，则选择V2V传输模式；否则，选择汽车-基础设施V2I传输模式；更新模式决策向量X，直到系统中所有车辆都确定传输模式。

7.根据权利要求1所述的一种车联网链路选择和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S4中，采用拉格朗日乘数法、次梯度更新的方法求出最优的传输车辆功率

Images