一种车联网资源的分配方法及系统

1.本发明属于通信技术领域，特别涉及一种车联网资源的分配方法及系统。


背景技术：

2.随着车辆数量的增加和车载应用的日益普及，目前分配给车联网的频谱不足以支持未来汽车应用的高带宽传输，例如自动驾驶和多媒体信息娱乐对传输数速率有着较高要求。但频谱是稀缺且宝贵的资源，大多数自组织网络都存在资源冲突的问题，需要对频谱资源进行有效管理以避免干扰和冲突。然而车联网的动态拓扑、复杂的应用场景、有限的频率资源等特性给合理分配带来了巨大挑战。
3.对于车辆对基础设施(vehicle to infrastructure，v2i)和车辆对车辆(vehicle to vehicle，v2v)通信共存的场景，可通过重用蜂窝车辆的频谱来提高系统频谱资源的利用率，以此来提高系统性能。但频谱复用会造成通信链路间的同频干扰，干扰的存在会导致每辆车的传输速率衰减，从而影响数据传输的可靠性。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种车联网资源的分配方法及系统，可在保证v2i链路的最低通信服务质量和v2v链路的可靠性的条件下，实现v2i链路的总和速率最大化。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种车联网资源的分配方法，包括：
6.构建车辆通信的信道模型；
7.对v2v链路进行分簇，获取v2v链路簇集合；
8.依据所述信道模型以及v2v的分簇情况，获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解；以及
9.依据所述v2i链路发射功率和所述v2v链路发射功率的最优解、以及所述v2v链路的分簇情况，对v2i链路、v2v链路簇集和资源块进行信道分配。
10.在本发明一实施例中，构建车辆通信的信道模型包括：获取每个v2i通信车辆通过资源块与基站进行通信的信道增益，以及每个v2v链路发射端通过资源块与基站进行通信的信道增益。
11.在本发明一实施例中，构建车辆通信的信道模型包括：获取每条v2i链路在基站处的信干噪比，以及每条v2v链路在其接收端的信干噪比。
12.在本发明一实施例中，所述信道模型为获取目标函数p1，且
[0013][0014]
其中，表示第f个rb是否分配给第m条v2i链路；分别表示第f个rb是否分配给第n条v2v链路；表示第f个rb上v2i链路的发射功率；表示第f个rb上v2v链路的发
射功率；为通过第f个rb进行通信的第m条v2i链路在基站处的信干噪比。
[0015]
在本发明一实施例中，对v2v链路进行分簇包括以下步骤：
[0016]
建立并初始化干扰图；
[0017]
获取干扰图中每个顶点的饱和度；以及
[0018]
将干扰图中的顶点着色，并依据每个顶点上的颜色，将v2v链路分为若干个不相交的簇。
[0019]
在本发明一实施例中，据所述v2i链路发射功率的最优解通过以下公式获得：
[0020][0021]
其中，表示资源块上v2i链路的最大发射功率；表示资源块上v2v链路的最大发射功率；为第n条v2v链路通过第f个rb进行通信的信道增益；为第n’条v2v链路发射端通过第f个rb与第n条v2v链路接收端之间的信道增益；为第m辆v2i通信车辆通过第f个rb与第n条v2v链路接收端进行通信的信道增益；是v2v链路的信干噪比阈值；σ2是噪声功率。
[0022]
在本发明一实施例中，所述v2v链路发射功率的最优解通过以下公式获得：
[0023][0024]
其中，是v2v链路的信干噪比阈值；为v2i链路发射功率的最优解；ζm表示使用相同资源块进行通信的第m条v2i链路与v2v链路簇集ck中的nck条v2v链路之间的信道增益；σ2是噪声功率；为第n条v2v链路通过第f个rb进行通信的信道增益；为第n’条v2v链路发射端通过第f个rb与第n条v2v链路接收端之间的信道增益。
[0025]
在本发明一实施例中，对v2i链路、v2v链路簇集和资源块进行信道分配包括以下步骤：
[0026]
建立三维超图模型，并结合最优功率解和v2v链路的分簇情况获取三维超图模型中每条边的权重；
[0027]
在三维超图的每一维选取一个顶点组成顶点集，列举所有存在的顶点集情况；以及
[0028]
获取每种顶点集的权重和，找出权重和最大的顶点集作为最优解。
[0029]
在本发明一实施例中，所述三维超图模型中每条边的权重通过以下公式获得：
[0030][0031]
其中，是第k个v2v链路簇集复用通过第f个rb进行通信的第m条v2i链路的速率。
[0032]
本发明还提供一种车联网资源的分配系统，包括：
[0033]
信道模型建立单元，用于构建车辆通信的信道模型；
[0034]
v2v链路分簇单元，用于对v2v链路进行分簇，获取v2v链路簇集合；
[0035]
最优解获取单元，用于依据所述信道模型以及v2v的分簇情况，获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解；以及
[0036]
信道分配单元，用于依据所述v2i链路发射功率和所述v2v链路发射功率的最优解、以及所述v2v链路的分簇情况，对v2i链路、v2v链路簇集和资源块进行信道分配。
[0037]
综上所述，本发明提供的一种车联网资源的分配方法及系统，利用图着色算法对链路进行分簇，可显著降低通信链路间干扰。利用gc算法对v2v链路分簇，并利用3dm算法对v2i链路、v2v簇和资源块三者进行信道资源的优化分配，从而降低使用同一资源链路之间的干扰。通过本发明提供的一种车联网资源的分配方法，有效提高了v2i链路总和速率，并在相对较少的迭代次数下收敛到次优解。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]
图1是本发明中一种车联网资源的分配方法流程图。
[0040]
图2是本发明中一种车辆通信的信道模型图。
[0041]
图3是本发明中使用图着色算法对v2v链路进行分簇的流程图。
[0042]
图4是本发明中通过建立三维超图模型来实现信道分配的流程图。
[0043]
图5是本发明中使用k均匀超图实现信道分配的三维匹配图。
[0044]
图6是本发明中一种车联网资源的分配系统结构框图。
[0045]
图7为一种计算机可读存储介质的框图。
[0046]
图8为一种电子设备的结构原理框图。
[0047]
图9是使用不同算法时v2i链路总和速率与v2v链路数量的关系图。
[0048]
图10是使用不同算法时v2i链路总和速率与迭代次数的关系图。
[0049]
图11是使用不同算法时v2i链路总和速率与车辆速度的关系图。
[0050]
图12是使用不同算法时v2v链路成功接入率与v2v链路数量的关系图
具体实施方式
[0051]
为了便于理解本技术，下面将参照相关附图对本技术进行更全面的描述。附图中给出了本技术的较佳实施方式。但是，本技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本技术的公开内容理解的更
加透彻全面。
[0052]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本技术。
[0053]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语中“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”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组件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0054]
在对车联网资源分配研究中，车联网通信通过多个车辆对车辆(vehicle to vehicle，v2v)链路复用同一车辆对基础设施(vehicle to infrastructure，v2i)链路缓解频谱资源短缺问题。但频谱复用会造成v2i链路通信服务质量下降，出现系统干扰。在本技术中提供的一种车联网资源的分配方法对v2i链路、v2v簇和资源块三者进行信道资源的优化分配，从而降低使用同一资源链路之间的干扰，同时可有效提高v2i链路总和速率。
[0055]
请参阅图1所示，本发明提供的一种车联网资源的分配方法包括以下步骤：
[0056]
s11、构建车辆通信的信道模型。
[0057]
s12、使用图着色法对v2v链路进行分簇，获取v2v链路簇集合。
[0058]
s13、获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解。
[0059]
s14、采用三维匹配算法对v2i链路、v2v链路簇集和资源块进行信道分配。
[0060]
请参阅图1和图2所示，在本发明一实施例中，设定有一个设备到设备(device to device，d2d)的车联网通信场景。在该车联网通信场景中，有例如m辆进行v2i通信的车辆，以及n对以d2d通信形式进行本地数据交换的v2v通信链路。且所有的车辆在同一时间只能进行v2i通信或v2v通信，则v2i链路集表示为例如m＝{1,
…
,m}，v2v链路集表示为例如n＝{1,
…
,n}，其中m《《n。频谱资源被分成例如f个资源块(resource block，rb)，表示为f＝{1,
…
,f}，且m＝f。为了提高频谱利用率，分配给v2i链路的上行资源被v2v链路正交复用，且多个v2v链路可以同时复用同一个v2i链路的频谱资源。为了控制干扰，每个v2i链路只能正交占用一个资源块。
[0061]
请参阅图1所示，在本发明一实施例中，基站可以获得变化缓慢的大尺度衰落参数信息以及小尺度衰落参数的统计特性。在设定完成车联网通信场景后，获取每个v2i通信车辆通过资源块与基站进行通信的信道增益，以及每个v2v链路发射端通过资源块与基站进行通信的信道增益。具体的，第m辆v2i通信车辆通过第f个rb和基站进行通信的信道增益例如通过如下公式获取：
[0062][0063]
其中，是具有单位均值指数分布的小尺度衰落参数，a是信道损耗常量，是第m辆v2i通信车辆与基站之间的距离，γ是衰落系数，是标准差为ε且服从对数标准的阴影衰落随机变量。信道损耗常量、阴影衰落随机变量以及距离和衰落系数都是大尺度
block，rb)集合r，则可将车辆通信问题则转化为在保证v2i链路的最低通信服务质量和v2v链路的可靠性的条件下，实现v2i链路的总和速率最大化。故车辆通信问题的信道模型则为获取目标函数p1。即
[0074][0075]
且在实现目标函数p1的同时，需要满足以下公式的约束，
[0076][0077][0078][0079][0080][0081][0082][0083][0084]
其中，公式(1)中的是v2v链路的信干噪比阈值，通过公式(1)的约束可保证v2i链路的可靠性。公式(2)表示单个的资源块只能被v2i链路正交复用。公式(3)表示单个v2i链路能且只能复用一个资源块。公式(4)表示单个v2v链路能且只能复用一个资源块。公式(5)、公式(6)和公式7)是对功率控制的约束式，分别表示资源块上v2i链路和v2v链路的最大发射功率。公式(8)表示频谱复用规则。
[0085]
请参阅图1所示，在本发明一实施例中，在获取车辆通行的信道模型后，执行步骤s12、使用图着色法对v2v链路进行分簇，获取v2v链路簇集合。
[0086]
请参阅图1和图3所示，在本发明一实施例中，例如使用图着色(graph coloring，gc)算法对v2v链路进行分簇，获得v2v链路簇集合。且在本实施例中，使用图着色算法对v2v链路进行分簇时，具体包括步骤s121-步骤s123。
[0087]
步骤s121、建立并初始化干扰图g＝(v1，e1)。
[0088]
具体的，在本发明一实施例中，可随机放置n条v2v链路，顶点集v1包括每个v2v链路。即每个v2v链路代表一个顶点，且顶点位置位于v2v链路发射端和接收端连接的中点。每个顶点例如为v＝{vj,j＝1,2,...,n}。e1(g)表示使用相同频谱资源时图g中顶点之间的干扰边矩阵，表示为n
×
n的矩阵，e1(g)＝{e
i,j
,i＝1,2,...,n,j＝1,2,...,n},e
i,j
∈{0,1}，其中e
i,j
＝1表示第i条v2v链路vi和第j条v2v链路vj之间存在不可忽略的干扰且两顶点之间
存在相连的边。
[0089]
步骤s122、获取干扰图中每个顶点的饱和度。
[0090]
具体的，在本发明一实施例中，当两个v2v链路之间的信干噪比小于v2v链路正常通信阈值时，表明两顶点间存在强干扰，在两顶点之间建立干扰边，并将链路间的干扰设置为该边的权重。将设为顶点vi的饱和度，则饱和度越小表示可染色的颜色越多，反之越少。
[0091]
步骤s123、将干扰图中的顶点着色，并依据每个顶点上的颜色，将v2v链路分为若干个不相交的簇。
[0092]
具体的，在本发明一实施例中，当存在未被着色的顶点时，从顶点饱和度最大的顶点开始着色，若vj是vi的邻居并存在于vi的邻居集interfi中，表示vi、vj间存在强干扰，两者之间不能使用相同颜色。重复进行顶点着色，直到所有顶点都被染色。因此，当一组顶点被涂上相同颜色时，表示允许使用相同资源块，基于此可将v2v链路分为若干个不相交的簇，即可获取v2v链路簇集合。
[0093]
请参阅图1和图3所示，在本发明一实施例中，通过图着色(graph coloring，gc)算法获得的v2v链路簇集合，将划分到同一簇的v2v链路看做一个整体，不同簇间复用不同的频谱资源，故不在同一簇的v2v链路间将不会产生干扰，即可显著降低通信链路间干扰。
[0094]
请参阅图1所示，在本发明一实施例中，在将v2v链路分簇后，依据建立的车辆通信问题的信道模型，获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解。
[0095]
请参阅图1所示，在本发明一实施例中，假设分配给第m条v2i链路的频谱资源f被第k个v2v链路簇集ck复用，故目标函数p1变为目标函数p2。即
[0096][0097]
且在实现目标函数p2的同时，需要满足以下公式的约束：
[0098][0099][0100][0101]
且将公式(9)简化获得以下公式：
[0102][0103]
假设所有v2v链路都满足信道要求，则将公式(12)取等号，可以获得以下公式：
[0104][0105]
取并结合公式(10)对v2i链路的最大发射功率要求就能得到v2i链路发射功率最优解，例如通过以下公式获取：
[0106][0107]
将v2v链路簇集ck集合中的v2v链路数量记做nck，目标函数p2中有nck 1个变量，包括nck个v2v链路发射功率和一个v2i链路发射功率并且目标函数p2中的约束式有nck个。假设同一簇中的v2v链路发射功率相同，即结合公式(13)可推导出v2v链路簇集ck中v2v链路的发射功率最优解，例如通过以下公式获取：
[0108][0109]
其中，是一个nck×
1的实数矩阵，存储nck个v2v链路发射功率，是一个nck×
1的矩阵，表示使用相同rb进行通信的第m条v2i链路与v2v链路簇集ck中的nck条v2v链路之间的信道增益，n’表示与第n条v2v链路分到同一簇的其他v2v链路。
[0110]
请参阅图4所示，在本发明一实施例中，在将v2v链路分簇、且获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解后，获取目标函数p1则可以转换为一个三维匹配问题，即可使用三维匹配(three-dimensional matching，3dm)算法对v2i链路、v2v簇和资源块三者进行信道资源的优化分配。即通过建立三维超图模型来实现信道分配。在本实施例中，例如包括步骤s141-步骤s143。
[0111]
s141、建立三维超图模型，并结合最优功率解和v2v链路的分簇情况获取三维超图模型中每条边的权重。
[0112]
具体的，请参阅图5所示，例如通过构建k均匀超图来实现信道分配，图中共有m
×f×
k种v2i-rb-v2v链路簇集的复用模式。k均匀超图任一条边连接的顶点数都为k。k均匀超图h＝(v2，e2)有两个属性，分别是顶点集v2和边集e2，其中，边的权重通过以下公式获得：
[0113][0114]
其中，是第k个v2v链路簇集复用通过第f个rb进行通信的第m条v2i链路的速率，k为v2v链路簇集的标号，取值范围为1-k。
[0115]
s142、在三维超图的每一维选取一个顶点组成顶点集，列举所有存在的顶点集情况。
[0116]
s143、获取每种顶点集的权重和，找出权重和最大的顶点集作为最优解。即可寻找到一种信道的分配方式使目标函数p2中v2i链路总和速率最大化。
[0117]
请参阅图6所示，在本发明一实施例中，还提供一种车联网资源的分配系统，包括信道模型建立单元101、v2v链路分簇单元102、最优解获取单元103以及信道分配单元104。信道模型建立单元101用于构建车辆通信的信道模型。v2v链路分簇单元102内存储有图着色算法，可运用图着色算法对v2v链路进行分簇，获取v2v链路簇集合。最优解获取单元103可依据所述信道模型以及v2v的分簇情况，获取v2i链路发射功率和v2v链路发射功率的最优解。信道分配单元104中存储有三维匹配(three-dimensional matching，3dm)算法，可依据所述v2i链路发射功率和所述v2v链路发射功率的最优解、以及所述v2v链路的分簇情况，对v2i链路、v2v链路簇集和资源块进行信道分配。
[0118]
请参阅图7所示，本实施例还提出一种计算机可读存储介质20，所述计算机可读存储介质20存储有计算机指令200，所述计算机指令200用于使所述车联网资源的分配方法。计算机可读存储介质20可以是，电子介质、磁介质、光介质、电磁介质、红外介质或半导体系统或传播介质。计算机可读存储介质20还可以包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机磁盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、硬磁盘和光盘。光盘可以包括光盘-只读存储器(cd-rom)、光盘-读/写(cd-rw)和dvd。
[0119]
请参阅图8所示，本发明还提供一种电子设备，包括处理器30和存储器40，存储器40存储有程序指令，处理器30运行程序指令实现上述的一种车联网资源的分配方法。处理器30可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件；存储器40可能包含随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器40也可以为随机存取存储器(random access memory，ram)类型的内部存储器，处理器30、存储器40可以集成为一个或多个独立的电路或硬件，如：专用集成电路(application specificintegrated circuit，asic)。需要说明的是，存储器40中的计算机程序可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或
使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。
[0120]
在本发明一具体实施例中，使用matlab仿真平台进行仿真。且仿真环境为，信道模型为基于winnerⅱ信道模型建立的v2v和v2i信道模型，假设车辆的到达服从泊松分布，车辆之间的平均距离为2.5倍车速。v2i链路最大传输功率为23dbm，v2v链路最大传输功率为23dbm，v2v链路的信干噪比阈值为5db。且主要获取不同v2v数量、车速以及迭代次数对v2i链路总和速率的影响。
[0121]
请参阅图9所示，图9展示了v2v链路数量对v2i链路总和速率的影响。从图9中可以看到，随着v2v链路数量的增加，所提算法的v2i链路总和速率高于对比算法。从容量曲线的陡峭斜率可以看出，对比算法对v2v链路的增加非常敏感，而基于gc-3d联合算法的资源分配算法的容量曲线斜率相对平缓。由此可知，在这些情况下，v2v链路对v2i链路的干扰非常严重，并且v2i链路总和速率受到很大影响，从而降低性能。
[0122]
请参阅图10所示，图10展示了不同迭代次数对v2i链路总和速率的影响，其中迭代次数不断增加，以更新v2v聚类。从图10中可以看出，gc-3dm算法迅速收敛到次优解，并且不会随着迭代次数的增加而改善，而对比算法则在所提算法达到次优解时还保持增长，最终收敛到稳定的解决方案。表明所提出的算法能在较少的迭代次数下性能得到提升并最终收敛到次优解。
[0123]
请参阅图11所示，图11表示不同发射功率下的v2i链路总和速率与汽车速度之间的关系。如图11所示，随着车速的加快，三种算法的v2i链路总和速率都在下降，但所提算法的性能优于其他两种算法，这是由于使用三维匹配算法带来了更优的匹配灵活性。
[0124]
请参阅图12所示，图12为三种算法的v2v链路成功接入率。最大割分簇算法和基于迭代的频谱分配算法的v2v链路接入率始终为百分百，而所提gc-3dm算法的v2v链路接入率随着v2v链路的增多而降低。这是因为两种对比算法只简单的考虑了所有v2v链路都能复用v2i链路频谱资源的情况，并未考虑到当一些信道条件较差的v2v链路复用v2i链路频谱资源会大大降低v2i链路的服务质量。而本技术中所提算法更好的平衡了v2i链路服务质量和v2v链路接入率。
[0125]
综上所述，本发明提供的所述车联网资源的分配方法及系统，首先构建车辆通信的信道模型，再使用图着色算法将v2v链路进行分簇，并依据车辆通信的信道模型获取v2i链路发射功率最优解和v2v链路簇集ck中v2v链路的发射功率最优解，最后依据获得的v2i链路发射功率最优解、v2v链路的发射功率最优解以及v2v链路的分簇结果，并建立三维超图模型来实现信道分配。通过本发明所述的车联网资源的分配方法及系统，可显著降低通信链路间干扰，并有效提高了v2i链路总和速率。
[0126]
以上公开的本发明实施例只是用于帮助阐述本发明。实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要
求书及其全部范围和等效物的限制。