CN108769948A - 一种异构车载网络的资源分配方法 - Google Patents

一种异构车载网络的资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种异构车载网络的资源分配方法，能够提高***服务量。所述方法包括：S101，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N；S102，获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N‑n个车辆作为RV车辆，其中，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；S103，基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；S104，更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行。本发明适用于异构车载网络的资源分配操作。

Description

一种异构车载网络的资源分配方法
技术领域
本发明涉及异构车载网络领域，特别是指一种异构车载网络的资源分配方法。
背景技术
随着城市化进程的不断发展和汽车的日益普及，交通问题成为现代城市发展过程中一道难以逾越的障碍。世界各国都采取了各种办法来缓解交通压力，包括修建地铁、发展地面公共交通、车辆限行等等。但是，仅通过加大交通路边基础设施投入难以解决根本问题，而且高昂的路边基础设施建设费用令各国政府难以承受。因此，许多国家的交通运输部门开始寻求新的技术手段来提高现有交通***的运输效率以求达到降低运行成本和能耗的目的。在现实需求的推动下，智能交通***应运而生。
车载网络(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)是支撑智能交通***的关键技术。车载网络管理的是公路上高速的机动车辆，网络拓扑随车辆动态变化，基于车载网络的交通应用对通信实时性要求较高。资源调度是提高车载网络数据吞吐量、降低数据传输时延的重要技术手段，是车载网络的重点研究内容。车载网络资源调度的主要挑战在于如何有效利用车载网络可实现车辆与车辆之间(Vehicle-to-Vehicle,V2V)以及车辆到路边基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)的无线通信功能，从而提高***服务量。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种异构车载网络的资源分配方法，以解决现有技术所存在的***服务量低的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种异构车载网络的资源分配方法，包括：
S101，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N，所述异构车载网络包括：V2I链路和V2V链路，V2V链路指的是车辆和车辆之间相连形成的链路，V2I链路指的是车辆和路边基础设施直接相连形成的链路；
S102，获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，其中，DV为需要协作的车辆，RV为协作车辆，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；
S103，基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；
S104，更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行。
进一步地，每个DV只能利用一个RV协助通信，每个RV最多可协助两个DV进行信息传输。
其中，DV车辆使用DSRC无线资源与RV车辆通信，RV使用DV分配的LTE-Advanced无线资源帮助DV与路边基础设施通信。
其中，服务量的计算公式为：
其中，S表示链路服务量；B表示车辆分到的频率带宽；LP(d(t))表示无线信号在自由空间中，传播的路径损耗公式；d(t)为t时刻收发端距离；Ps为发送端发送功率；表示噪声的平均功率。
进一步地，在LTE-Advanced网络中，所述路径损耗公式为：
其中，d(t)表示车辆n与路边基础设施距离。
进一步地，在DSRC网络中，所述路径损耗公式为：
LP(d(t))＝49.4+27.5log10(d(t))
其中，d(t)表示车辆n与车辆m之间的距离。
进一步地，所述获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆包括：
对N个车辆的V2I链路服务量进行排序，选择V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆。
进一步地，记第n个车辆与路边基础设施直接相连，获得的服务量为Sn＝Sn,I；第n个车辆对第m个车辆的服务量为Sn,m，第m个车辆选择第n个车辆作为协作车辆时获得的服务量为Sn＝Sm,n,I＝min{Sn,I,Sn,m}；
异构车载网络的资源调度分配方法的目标是通过信道调度、协作通信使得异构车载网络总的服务量最大化，即：
其中，s为DV与RV之间的组合方案，s∈A，A为所有组合方案的集合。
进一步地，在基于启发式算法的蚁群算法中，蚂蚁按照如下公式进行路径概率选择：
其中，τm,n(t)是t时刻连接车辆m和车辆n的路径(m，n)上残留的信息素量，β表示信息素的重要程度，列表tabuk记录了蚂蚁k经过的车辆节点；表示蚂蚁k在t时刻，车辆m选择车辆n时，路径(m，n)的概率。
进一步地，信息素量的更新公式为：
τm,n(t+1)＝(1-ρ)τm,n(t)+△τm,n
其中，ρ表示信息素挥发因子，△τm,n是由蚂蚁寻找目的地的过程分泌信息素的量。
进一步地，所述更新DV车辆数n包括：
利用二分查找法更新DV车辆数n。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
上述方案中，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N，所述异构车载网络包括：V2I链路和V2V链路，V2V链路指的是车辆和车辆之间相连形成的链路，V2I链路指的是车辆和路边基础设施直接相连形成的链路；获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，其中，DV为需要协作的车辆，RV为协作车辆，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行；这样，以两跳通信为主，将链路调度与无线资源分配联合起来提高***服务量，且能够减少信令开销、降低算法复杂度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的异构车载网络的资源分配方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的异构车载网络的拓扑结构示意图；
图3为本发明实施例提供的资源分配原理示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明针对现有的***服务量低的问题，提供一种异构车载网络的资源分配方法。
如图1所示，本发明实施例提供的异构车载网络的资源分配方法，包括：
S101，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N，所述异构车载网络包括：V2I链路和V2V链路，V2V链路指的是车辆和车辆之间相连形成的链路，V2I链路指的是车辆和路边基础设施(RIU)直接相连形成的链路；
S102，获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，其中，DV为需要协作的车辆，RV为协作车辆，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；
S103，基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；
S104，更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行。
本发明实施例所述的异构车载网络的资源分配方法，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N，所述异构车载网络包括：V2I链路和V2V链路，V2V链路指的是车辆和车辆之间相连形成的链路，V2I链路指的是车辆和路边基础设施直接相连形成的链路；获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，其中，DV为需要协作的车辆，RV为协作车辆，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行；这样，以两跳通信为主，将链路调度与无线资源分配联合起来提高***服务量，且能够减少信令开销、降低算法复杂度。
如图2所示为异构车载网络的拓扑结构。所述异构车载网络结构包含公路上高速行驶的车辆节点和路边基础设施。所有车辆都可通过V2I/V2V两种链路与路边基础设施通信。RV与路边基础设施直接相连，形成V2I链路，同时，车辆与车辆之间通过V2V链路互相通信，共享路面信息。本实施例中的异构车载网络由V2I链路和V2V链路组成，其中，V2I链路基于LTE-Advanced协议进行信息传输，V2V链路基于DSRC(Dedicated Short RangeCommunication)协议进行信息传输。
本发明实施例所述的异构车载网络的资源分配方法通过调度管理异构车载网络传输链路资源(V2I与V2V)，帮助异构车载网络范围内各车辆互相协作，从而提高异构车载网络整体数据传输性能。
本实施例中，需要协作的车辆称为DV(Destination Vehide)，协作车辆称为RV(Relay Vehicle)，DV与路边基础设施通信由DV与RV通信(V2V)和RV与路边基础设施通信(V2I)两跳完成。DV车辆使用分配到的DSRC无线资源与RV车辆通信，RV使用DV分配的LTE-Advanced无线资源帮助DV与路边基础设施通信，因此协作通信并不影响RV自身与路边基础设施通信。
本实施例中，每个DV只能利用一个RV协助通信，每个RV最多可协助两个DV进行信息传输，RV采用的中继模型为全双工两跳解码一转发中继模型。在考虑服务量时，链路传输量考虑相对更重要的下行链路。车辆与路边基础设施直接通信时，通信的频率为2GHz，带宽为40MHz。车辆与车辆之间进行通信时，采用DSRC协议，中心频率是5.9GHz，带宽是50MHz。
图2说明了车辆行驶场景。在公路旁边有一个可以提供无线资源覆盖的路边基础设施，车辆通过V2I无线链路与路边基础设施连接，进而可以接入Internet，获得各种业务服务。在公路上随机分布着朝着两个方向行驶的车辆。随机车辆距离路边基础设施的距离有近有远，车辆间的距离也是长短不一。所有车辆都希望能够获得来自路边基础设施的资源，于是都与路边基础设施保持连接，但较远的车辆由于信号衰减较大，所以直接连接路边基础设施速率较低，于是距离较近的一部分车辆将协助这些车辆与路边基础设施通信。
图3说明了资源分配原理。在LTE-Advanced网络中，总的频率资源为B，开始时，资源平均分配给每辆车，每一辆车分配到的频率资源为离路边基础设施较远的车辆，路径损耗较大，服务量小。离路边基础设施较近的车辆，路径损耗小，服务量较大。因此，离的远的车辆可以通过离的近的车辆进行协作通信，提升服务量。当一个RV协作一个DV进行通信时，在LTE-Advanced网络中将本来分配给DV的频率资源分配给RV，则RV在LTE-Advanced网络中分配到的频率资源为与此同时DV在LTE-Advanced网络中分配到的频率资源为0。当一个RV协作两个DV进行通信时，在LTE-Advanced网络中将本来分配给DV的频率资源分配给RV，则RV在LTE-Advanced网络中分配到的频率资源为与此同时DV在LTE-Advanced网络中分配到的频率资源为0。在车辆与车辆之间通信的DSRC网络中，总的频率资源为B'，分给每个DV的频率资源为
本发明实施例所述的异构车载网络的资源分配方法具体可以包括：
A11，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N。
A12，对N个车辆的V2I链路服务量进行排序，选择V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，n为预设值。
本实施例中，例如，可以对确定的N个车辆的V2I链路服务量从小到大进行排序，选择V2I链路服务量小的n个车辆作为DV，其余的N-n个车辆作为RV车辆，得到DV集合和RV集合。
本实施例中，在得到DV集合和RV集合后，基于启发式算法的蚁群算法，寻找DV和RV之间的最佳协作方法。
A13，由于一辆RV最多只能中继两个DV车辆，采用的中继模型为全双工两跳解码一转发中继模型，链路传输量只考虑相对更重要的下行链路，资源调度周期为1s。服务量的计算公式如下：
其中，S表示链路服务量；B表示车辆分到的频率带宽；LP(d(t))表示无线信号在自由空间中，传播的路径损耗公式；d(t)为t时刻收发端距离；Ps为发送端发送功率；表示噪声的平均功率。
在LTE-Advanced网络中，所述路径损耗公式为：
其中，d(t)表示车辆n与路边基础设施距离。
在DSRC网络中，所述路径损耗公式为：
LP(d(t))＝49.4+27.5log10(d(t))
其中，d(t)表示车辆n与车辆m之间的距离。
记第n个车辆与基站直接相连，获得的服务量为Sn＝Sn，I；第n个车辆对第m个车辆的服务量为Sn，m，第m个车辆选择第n个车辆作为协作车辆时获得的服务量为Sn＝Sm,n,I。
远离路边基础设施的车辆需要通过接近路边基础设施的车辆协作与路边基础设施通信，需要协作的车辆称为DV(Destination Vehide)，协作车辆称为RV(RelayVehicle)，DV与RV利用DSRC通信，DV车辆使用分配到的DSRC无线资源与RV车辆通信，RV使用DV分配的LTE-Advanced无线资源帮助DV与路边基础设施通信，因此协作通信并不影响RV自身与路边基础设施通信。DV与路边基础设施通信由DV与RV通信(V2V)和RV与路边基础设施通信(V2I)两跳完成，因此，DV与路边基础设施通信时，整条链路服务量为V2I与V2V服务量的较小值:
Sm，n，I＝min{Sn，I，Sn，m}
异构车载网络的资源调度分配方法的目标是通过信道调度、协作通信使得异构车载网络总的服务量最大化，即：
其中，s为DV与RV之间的组合方案，s∈A，A为所有组合方案的集合。
本实施例中，采用基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案，本实施例中，采用基于启发式算法的蚁群算法来解决可接受的复杂度问题(或者说：来解决将链路调度与无线资源分配联合起来提高***服务量是非常复杂的非确定性多项式(NP)问题)。
本实施例中，基于启发式算法的蚁群算法是通过借鉴蚁群觅食行为建立的一种群集智能算法，主要思想是模仿蚁群觅食过程的路径选择行为，通过建立蚂蚁的路径选择概率公式，并提出信息素更新机制来求解组合优化问题。
基于启发式算法的蚁群算法主要包括两个过程:
一是蚂蚁路径的选取节点并构造完整路径的过程；
二是路网上信息素更新的过程。
蚁群在路径选择的时候主要依据路径上的信息素量，单只蚂蚁会优先选择路径长度短且信息素量大的路径。现实中的信息素是蚂蚁分泌的一种物质，蚂蚁用信息素来标记路径信息。假设蚂蚁处于一个实际的交通网络中，让蚂蚁在交叉口去选择通往目的地的路径，蚂蚁会根据各条路径上的信息素量去进行概率选择，蚂蚁选择信息素量大的路径的概率较大。
在基于启发式算法的蚁群算法中，蚂蚁按照如下公式进行路径概率选择：
其中，τm，n(t)是t时刻连接车辆m和车辆n的路径(m，n)上残留的信息素量；β表示信息素的重要程度；列表tabuk记录了蚂蚁k经过的车辆节点，蚂蚁不会重复经过一个节点；表示蚂蚁k在t时刻，车辆m选择车辆n时，路径(m，n)的概率。
自然界中的蚂蚁分泌的信息素在自然环境中逐渐的挥发，其挥发的速度随具体环境的不同而变化。本实施例中，引入信息素挥发因子ρ表示信息素随时间挥发速度的快慢，所有的蚂蚁循环一次，信息素更新，信息素量的更新公式如下：
τm，n(t+1)＝(1-ρ)τm，n(t)+△τm，n
其中，ρ表示信息素挥发因子，ρ∈(0，1)，(1-ρ)τm，n(t)是蚂蚁在寻找目的地的过程中路径上信息素由于挥发作用而残留剩下的部分，△τm，n是由蚂蚁寻找目的地的过程分泌信息素的量。两部分加在一起就是蚂蚁到达目的地之后，路径所具有的信息素量。
本实施例中，在利用基于启发式算法的蚁群算法寻找DV和RV之间最佳组合的过程中，将每条路径的信息素轨迹量的值域范围限制在[τmin，τmax]内，通过这一设置可以防止搜索过程的停滞，同时将信息素轨迹量初始化为τmax，这样使得在搜索的初始阶段扩大搜索范围并获得较多的组合方案。
A14，可以利用二分查找法更新DV车辆数n，若n不变化，则选择A13中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回步骤A12继续执行。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，包括：
S101，确定异构车载网络中所有车辆的V2I链路服务量，车辆的总数为N，所述异构车载网络包括：V2I链路和V2V链路，V2V链路指的是车辆和车辆之间相连形成的链路，V2I链路指的是车辆和路边基础设施直接相连形成的链路；
S102，获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆，其余N-n个车辆作为RV车辆，其中，DV为需要协作的车辆，RV为协作车辆，DV利用RV与路边基础设施进行通信，RV直接与路边基础设施进行通信；
S103，基于启发式算法的蚁群算法确定使得所述异构车载网络的服务量最大时的DV与RV之间的组合方案；
S104，更新DV车辆数n，若n不变化，则选择S103中所述异构车载网络的服务量最大时的方案作为资源调度方案，若n变化，返回S102续执行。
2.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，每个DV只能利用一个RV协助通信，每个RV最多可协助两个DV进行信息传输；
DV车辆使用DSRC无线资源与RV车辆通信，RV使用DV分配的LTE-Advanced无线资源帮助DV与路边基础设施通信。
3.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，服务量的计算公式为：
其中，S表示链路服务量；B表示车辆分到的频率带宽；LP(d(t))表示无线信号在自由空间中，传播的路径损耗公式；d(t)为t时刻收发端距离；Ps为发送端发送功率；表示噪声的平均功率。
4.根据权利要求3所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，在LTE-Advanced网络中，所述路径损耗公式为：
其中，d(t)表示车辆n与路边基础设施距离。
5.根据权利要求3所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，在DSRC网络中，所述路径损耗公式为：
LP(d(t))＝49.4+27.5log10(d(t))
其中，d(t)表示车辆n与车辆m之间的距离。
6.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，所述获取V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆包括：
对N个车辆的V2I链路服务量进行排序，选择V2I链路服务量小的n个车辆作为DV车辆。
7.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，记第n个车辆与路边基础设施直接相连，获得的服务量为Sn＝Sn,I；第n个车辆对第m个车辆的服务量为Sn,m，第m个车辆选择第n个车辆作为协作车辆时获得的服务量为Sn＝Sm,n,I＝min{Sn,I,Sn,m}；
异构车载网络的资源调度分配方法的目标是通过信道调度、协作通信使得异构车载网络总的服务量最大化，即：
其中，s为DV与RV之间的组合方案，s∈A，A为所有组合方案的集合。
8.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，在基于启发式算法的蚁群算法中，蚂蚁按照如下公式进行路径概率选择：
其中，τm,n(t)是t时刻连接车辆m和车辆n的路径(m，n)上残留的信息素量，β表示信息素的重要程度，列表tabuk记录了蚂蚁k经过的车辆节点；表示蚂蚁k在t时刻，车辆m选择车辆n时，路径(m，n)的概率。
9.根据权利要求8所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，信息素量的更新公式为：
τm,n(t+1)＝(1-ρ)τm,n(t)+△τm,n
其中，ρ表示信息素挥发因子，△τm,n是由蚂蚁寻找目的地的过程分泌信息素的量。
10.根据权利要求1所述的异构车载网络的资源分配方法，其特征在于，所述更新DV车辆数n包括：
利用二分查找法更新DV车辆数n。
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