【摘 要】
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随着现代通信技术的发展,智慧城市的概念也越发深刻。作为智慧城市的重要组成部分,智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)也对车路的协同起到了决定性的作用。在ITS发展的初期,车辆与车辆只能通过路边单元(RUS)进行间接通信,无法保证信息传输的及时性,导致交通事故频发。目前来说,长程演进技术(Long term evolution)在车载无线接入环境(WAVE)的应
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随着现代通信技术的发展,智慧城市的概念也越发深刻。作为智慧城市的重要组成部分,智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)也对车路的协同起到了决定性的作用。在ITS发展的初期,车辆与车辆只能通过路边单元(RUS)进行间接通信,无法保证信息传输的及时性,导致交通事故频发。目前来说,长程演进技术(Long term evolution)在车载无线接入环境(WAVE)的应用促进了LTE-V2V(Long term evolution-Vehicle to Vehicle)技术的诞生及快速发展,LTE-V2V技术成为当前车联网物理层的标准技术之一。车载通信终端的能量效率对基于LTE-V2V的车载协作感知应用以及其他车联网应用至关重要,是LTE-V通信系统设计和优化的主要目标。然而,在复杂路网环境中,交通流的动态性、随机性是LTE-V2V应用场景下对车载通信终端能量效率的优化来说是一个挑战;而且,环境状态的变化信息往往不可完美获得,这也给系统优化设计带来重大挑战。在结合目前已有的针对LTE-V2V通信协议的研究的基础上,本文主要完成了以下的几项工作:1.首先通过在LTE-V2V通信协议下的信道负载的分析,提出了一种对车载通信终端的功率控制与广播信标频率自适应的算法,分别提出了“车载功率自适应”、“广播信标频率自适应”与“车载功率与广播信标频率联合适应”的数学模型,并通过使用信道资源的占用率作为度量,来验证模型的优劣。2.构建了针对LTE-V2V的车载物理层传输模型,揭示了车载终端的传输功率和广播信标频率对能效具有耦合影响。据此,基于马尔科夫决策过程(MDP)理论,建立了考虑动态随机环境条件的通信功率和信标频率联合优化模型,该模型以最大化期望长程累积能效为目标。3.为了应对系统状态随机变化和信息不可知的问题,随后提出了基于深度策略梯度算法(DDPG)的通信功率和信标频率联合优化算法,能在连续的通信功率和信标频率可行域中实施且满足功率和信标的约束条件。4.通过对不同交通流状态的模拟,将所提出的算法进行充分的仿真实验,结果表明本文所提出的方法能有效应对环境的动态随机性,而且,相对于当前其他几个先进算法,能够获得更高的能量效率。
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