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        C-V2X系統(tǒng)中動態(tài)信道預(yù)測的R-ATB算法

        2023-01-12 00:49:24江曉明叢瀅淇方婧茹
        關(guān)鍵詞:信標(biāo)車速載波

        江曉明, 吳 昊, 叢瀅淇, 杜 雪, 方婧茹

        (江蘇大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院, 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

        在ITS(intelligent transportation systems)復(fù)雜道路和時變無線信道的環(huán)境下,自適應(yīng)交通信標(biāo)ATB(adaptive traffic beacons)預(yù)測算法的應(yīng)用能夠改善當(dāng)前C-V2X(cellular V2X)通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互效果[1].車載終端OBUs(on board units)動態(tài)變化的移動速度會產(chǎn)生多普勒效應(yīng)下時間選擇性的通信信道衰落[2].ATB算法基于實時信道的狀態(tài)指標(biāo),調(diào)整交通信標(biāo)的發(fā)送間隔,有助于抑制這種信道衰落對信號傳播質(zhì)量的影響[3].在當(dāng)前ATB算法的理論研究與工程應(yīng)用中,常用方法如下:通過CQI(channel quality indicator)的實時預(yù)測,動態(tài)調(diào)整C-V2X通信系統(tǒng)的信號發(fā)送功率、信標(biāo)傳輸頻率及OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)子載波帶寬等一些重要的信息化參數(shù)[4].文獻(xiàn)[5]中提出了一種改進(jìn)調(diào)整因子優(yōu)化過程的指數(shù)等效信噪比映射(exponential effective SNR mapping, EESM)算法,優(yōu)化了CQI指標(biāo)的預(yù)測過程;文獻(xiàn)[6]中利用空域濾波器進(jìn)行多維信道質(zhì)量預(yù)測,建立相應(yīng)映射表,生成CQI指標(biāo)并向發(fā)送端反饋,進(jìn)而實現(xiàn)對于ATB傳輸速率與發(fā)送功率的控制;文獻(xiàn)[7]中論證了一種基于接收到的信號強(qiáng)度指示建立深度學(xué)習(xí)模型的CQI計算方案;文獻(xiàn)[8]中針對不同干擾級別的用戶分別判斷CQI,提出一種自適應(yīng)子載波帶寬和功率分配的新型算法;文獻(xiàn)[9]中引入了一個基于馬爾可夫鏈的LTE(long term evolution)下行信道質(zhì)量模型,研究了一種性能評估方案,并依據(jù)高速公路的試驗數(shù)據(jù)論證了根據(jù)CQI模型的自適應(yīng)LTE方案能夠滿足V2X通信.

        雖然上述ATB預(yù)測算法有益于相關(guān)C-V2X系統(tǒng)的性能提升,但是,仍然存在著CQI評估指標(biāo)較多、預(yù)測計算過程復(fù)雜等一些問題.鑒于多普勒頻移的基本原理,即在高速車聯(lián)場景下,OBUs之間的干擾程度和衰落深度都與節(jié)點(diǎn)的速度呈正相關(guān)的數(shù)學(xué)關(guān)系[10],文中擬引入無線時變信道下的相關(guān)時間參數(shù),形成一種新型的R-ATB預(yù)測算法,以簡化CQI指標(biāo)獲取和評估的過程.進(jìn)而,通過OMNET++網(wǎng)絡(luò)平臺的條件設(shè)定與系統(tǒng)建模,分析和評估這些相關(guān)算法運(yùn)行下系統(tǒng)的時延和PDR(package delivery ratio)等重要質(zhì)量指標(biāo).

        1 C-V2X信道質(zhì)量評估與傳統(tǒng)ATB預(yù)測算法

        對于CQI信道質(zhì)量指標(biāo)的預(yù)測,傳統(tǒng)ATB算法采用信標(biāo)間隔參數(shù)I來調(diào)整信標(biāo)發(fā)送的時間間隔ΔI.I的范圍為[0,1],由信道質(zhì)量參數(shù)C結(jié)合數(shù)據(jù)效用參數(shù)P求得,計算式為

        I=(1-W)P2+WC2,

        (1)

        式中:I為C和P的平方的線性組合;C的大小由信道質(zhì)量指標(biāo)CQI決定,且取值越小對應(yīng)信道質(zhì)量越好;效用參數(shù)P則對應(yīng)信標(biāo)優(yōu)先級,取值越高代表信標(biāo)優(yōu)先級越高;W為間隔權(quán)重因子,一般取0.75.獲得參數(shù)I后,ΔI的計算式為

        ΔI=ΔImin+(ΔImax-ΔImin)I,

        (2)

        式中: ΔImin和ΔImax分別為動態(tài)獲取參數(shù)ΔI的最小值和最大值.

        傳統(tǒng)CQI質(zhì)量指標(biāo)的評估過程中,質(zhì)量參數(shù)C的計算至少涉及3個互補(bǔ)參數(shù)[11]:信道負(fù)載估計K,傳輸質(zhì)量評估S,信道擁塞程度N.其中,參數(shù)K的獲取需要基于上一段運(yùn)行時長中觀察到的沖突或錯誤的數(shù)據(jù)包數(shù)量;參數(shù)S源于上一段時長中獲得的平均接收信噪比SNR;擁塞度N則由統(tǒng)計臨近車輛的近期數(shù)量來預(yù)測.最終,信道質(zhì)量C可由下式計算:

        (3)

        式中:wC>1為加權(quán)因子,能夠增加參數(shù)K和S對ΔI預(yù)測值的影響,使ATB算法的自適應(yīng)調(diào)整對于相對惡劣的信道狀態(tài),能夠更加敏感.傳統(tǒng)ATB預(yù)測算法如圖1所示,其具有較為復(fù)雜的信道質(zhì)量預(yù)測流程,且所需反饋參數(shù)較多,在實際運(yùn)行中會對數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延與PDR產(chǎn)生負(fù)影響.

        圖1 傳統(tǒng)ATB算法間隔參數(shù)所需數(shù)據(jù)與評價流程

        2 相關(guān)時間計算與新型R-ATB算法

        由圖1可見,傳統(tǒng)ATB算法的CQI預(yù)測依賴實時反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行,而質(zhì)量參數(shù)C的加權(quán)計算過程表明,信號傳輸質(zhì)量參數(shù)S是影響其大小的關(guān)鍵因素.高度機(jī)動性的車聯(lián)系統(tǒng)中,多普勒頻率偏移是導(dǎo)致接收信噪比SNR變化、進(jìn)而左右信號傳輸質(zhì)量的重要因素.C-V2X通信系統(tǒng)中,車輛與基站間的相對位置、車速及夾角等場景描述[12],如圖2所示.

        圖2 單基站C-V2X場景多普勒效應(yīng)示意圖

        圖2中:v為移動速度;α為基站信號與行駛方向之間的夾角;λ為載波波長.根據(jù)圖2得到多普勒頻移的計算式為

        (4)

        2.1 相關(guān)時間參數(shù)分析與計算

        多普勒頻移fd的計算式表明,在信號波長保持不變即信號頻率固定的情況下,車速越快,多普勒頻移越大,無線信道的衰落也越明顯.但是簡單的計算多普勒頻偏無法表示信道衰落狀況;文中采用相關(guān)時間參數(shù),根據(jù)多普勒偏移計算獲得,能夠更準(zhǔn)確地反應(yīng)實時信道衰落指標(biāo).相關(guān)時間為信道沖激響應(yīng)維持不變時間間隔的統(tǒng)計平均值.它表征了時變信道對信號的衰落節(jié)拍,通過定義信號包絡(luò)相關(guān)度,能夠求得相關(guān)時間的具體值.據(jù)文獻(xiàn)[13],設(shè)2個信號的包絡(luò)為r1(t)和r2(t),頻率差為Δf=|f1-f2|,則包絡(luò)相關(guān)系數(shù)為

        (5)

        在無線信道的典型瑞利衰落環(huán)境中,不同頻段信號的包絡(luò)相關(guān)系數(shù)ρr(Δf,τ)的近似表達(dá)式為

        (6)

        式中:J0(·)為零階Bessel函數(shù).計算同頻信號相關(guān)時間RT(relevant time)時,令Δf=0,并以0.5定義信號的包絡(luò)相關(guān)程度,則

        (7)

        求解式(7)得

        (8)

        2.2 R-ATB原理及參數(shù)計算

        根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)通信終端間相對速度V,結(jié)合發(fā)送的載波頻率,由式(8)即可得出相關(guān)時間.根據(jù)文獻(xiàn)[12],ATB算法計算過程中,參數(shù)C的范圍為[0,1],且C的取值越小,信道質(zhì)量越好,而相關(guān)時間的大小與信道質(zhì)量正相關(guān)[13],因此,文中對實時相關(guān)時間RTreal-time取倒數(shù),再量綱一化,得到RTn.具體計算方法如下:以當(dāng)前傳輸協(xié)議規(guī)定的最高載波頻率和當(dāng)前道路允許的最大車速代入式(8),計算最小相關(guān)時間RTmin,再取倒數(shù)作為量綱一化分母:

        (9)

        用RTn代替參數(shù)C,再按式(2)計算實時信標(biāo)間隔時間.新型R-ATB流程如圖3所示.

        圖3 新型R-ATB算法間隔參數(shù)計算流程與所需數(shù)據(jù)

        3 數(shù)值計算與分析

        3.1 間隔參數(shù)取值

        設(shè)置車輛移動速度范圍為10~120 km·h-1,則Vmax≈33 m·s-1.根據(jù)一般的車聯(lián)網(wǎng)頻譜劃分,取f=5.890 GHz為載波頻率,代入式(8),得RTmin為0.28 ms.實時相關(guān)時間RTreal-time以同樣的計算方式,根據(jù)實時車速計算獲得,數(shù)據(jù)效用參數(shù)P取0、0.5、1.0,結(jié)合式(1)、(2)、(9),計算不同信息效用的數(shù)據(jù)發(fā)送的間隔參數(shù)I,結(jié)果如圖4所示.

        圖4 車速與對應(yīng)間隔參數(shù)

        式(1)中,間隔權(quán)重因子W取0.75,圖4中車速為0 km·h-1時,對應(yīng)的間隔參數(shù)I分別取0、0.062 5、0.250 0.隨著車速增大,間隔參數(shù)相應(yīng)增大,車速取最大值120 km·h-1時,對應(yīng)的間隔參數(shù)為0.750 0、0.812 5、1.000 0.

        3.2 信道與網(wǎng)聯(lián)模型

        文中基于OMNET++開源網(wǎng)絡(luò)仿真平臺對R-ATB算法進(jìn)行分析.以Veins框架為基礎(chǔ),利用集成的GNDE(graphical network description editor)編輯器,建立了如圖2所示典型的單基站車聯(lián)網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò),并采用計算多普勒損耗的Rayleigh衰落信道建立信道模型.仿真中,信標(biāo)傳輸?shù)妮d波頻率采用C-V2X通信常用頻段的5.890 GHz,使用隨機(jī)泊松分布產(chǎn)生具有3類不同信息效用的、大小均為0.1 Mb的信標(biāo),平均信標(biāo)發(fā)送頻率為10 Hz,則相應(yīng)數(shù)據(jù)率期望值為1 Mb·s-1.系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定如下:信息效用P取0、0.5、1.0;OBU發(fā)送功率為0.5~1.5 W;信道編碼采用(2,1,3)卷積碼;復(fù)用與調(diào)制方式為OFDM;子載波數(shù)為64;信標(biāo)載波中心頻率為5.890 GHz;天線高度為5 m(RSU)/1.5 m(OBU);仿真時長為每次5 min;車輛長度為5 m;子載波內(nèi)調(diào)制編碼方式為16QAM.

        3.3 PDR與時延的數(shù)值分析

        對單個車輛與基站間信標(biāo)傳輸時的PDR和時延進(jìn)行分析.車速不同時,分別仿真靜態(tài)信標(biāo)方案、傳統(tǒng)ATB以及R-ATB,仿真結(jié)果如圖5所示.圖5a中,在車速增大時,使用靜態(tài)信標(biāo)方案會造成劇烈的PDR下降,而采用ATB算法的動態(tài)信標(biāo)方案則明顯具有更好的PDR性能.不同車速下的數(shù)據(jù)表明,文中提出的新型R-ATB算法在一般車速條件下,能夠滿足95%的PDR要求.圖5b表明,隨著車速的增大,各方案時延均呈現(xiàn)增加的趨勢,且靜態(tài)信標(biāo)方案的時延增加更為明顯.在設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)條件下,2種ATB算法均能夠顯著降低高速運(yùn)動狀態(tài)下的平均時延,并且,R-ATB算法簡化CQI評估過程,使得計算復(fù)雜度降低,其及時性略優(yōu)于傳統(tǒng)ATB算法.

        圖5 3種方案不同車速下仿真結(jié)果

        4 結(jié) 論

        文中提出R-ATB算法,利用車速和載波頻率計算相關(guān)時間參數(shù),簡化CQI預(yù)測過程,通過量綱一化的相關(guān)時間計算信標(biāo)間隔調(diào)整參數(shù),減少了CQI預(yù)測過程需要的數(shù)據(jù)量,降低了計算復(fù)雜度.基于OMNET++平臺的Veins框架建立網(wǎng)絡(luò)模型,對比靜態(tài)信標(biāo)方案、傳統(tǒng)ATB與R-ATB方案對信標(biāo)發(fā)送性能的影響,結(jié)果顯示:R-ATB算法能夠有效減少車輛高速運(yùn)動時,時變信道衰落帶來的PDR降低;對比傳統(tǒng)ATB算法,R-ATB算法計算成本更低,CQI預(yù)測更快速,通信時延更低.

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