5G车联网论文提纲,连通性分析论文提纲

5G车联网环境下网络连通性分析及资源优化研究

摘要：5G车联网具有节点快速移动的高动态特性,这给网络端到端业务的传输保障带来了巨大挑战。为了更好地协助未来的道路应用,5G车联网技术必须应对各种挑战,例如网络连通性和资源优化等。网络连通性主要是指网络中的车辆节点之间、车辆节点与路侧单元之间的无线链路、路径的存在状况。增强网络连通性能,能够实现更有效,更快速地信息传输,因此网络连通性成为为车联网中评价通信质量的重要性能指标。在城市场景中,为了保障车辆通信的稳定性,车联网中的资源优化是保障和实现网络连通性的重要手段。5G车联网的路边单元选择和资源分配问题作为资源优化的重要组成部分,成为本文研究的研究重点。为取得较为通用的研究结论,本文面向三种5G车联网通信场景进行了连通性分析,分别是基于V2I（车-基站）通信、V2V（车-车）协助V2I通信和簇通信三种方式。针对以上三种场景,本文分析比较了一些关键参数,包括单双车道、车辆速度、基站之间的距离、车辆到达率、车辆通信范围、中继车辆的比率和车辆间安全距离等因素对网络连通性的影响,并得出了相应的连通概率公式。通过数学仿真,验证了所分析结论的正确性。进行对比后发现,基于簇通信方式的网络性能明显优于基于V2I和基于V2V协助V2I通信方式。在分析5G车联网连通性的基础上,本文首先设计了一种路边单元选择方案,其中心思想是对路边单元的排列进行网格化,并综合考虑网络连通性和负载建立联合评价模型。根据该评价模型,选择最合适车辆的路边单元。然后,根据上述模型提出一种基于改进贪婪策略的资源分配方法,在满足车辆优先级和总功率限制的条件下,实现系统总容量最大化保障所选择的路边单元与小区内车辆之间进行数据通信。仿真表明,与现有方法相比,本文所提的路边单元选择和资源分配方案,使得系统的总容量有所提升并且各个车辆的标准化容量符合车辆优先级。 

关键词：5G车联网;连通性分析

文章目录

摘要

abstract

1 绪论

    1.1 研究背景及意义

    1.2 国内外研究现状

        1.2.1 车联网研究现状

        1.2.2 连通性研究现状

        1.2.3 路边单元选择和资源分配研究现状

    1.3 论文主要研究内容

    1.4 论文结构安排

    1.5 本章小结

2 相关背景知识

    2.1 传统车联网技术概述

        2.1.1 车联网体系结构

        2.1.2 车联网通信技术

        2.1.3 车联网路由技术

    2.2 5G车联网技术概述

        2.2.1 5G车联网中的新技术

        2.2.2 5G车联网技术中的新特点

    2.3 本章小结

3 基于不同通信方式的网络连通性分析

    3.1 系统模型

    3.2 基于V2I通信方式的网络连通性分析

        3.2.1 单/双向车道场景下网络连通性分析

        3.2.2 仿真分析

    3.3 基于V2V协助V2I通信方式的网络连通性分析

        3.3.1 单向车道场景下网络连通性分析

        3.3.2 双向车道场景下网络连通性分析

        3.3.3 仿真分析

    3.4 基于车辆簇通信方式的网络连通性分析

        3.4.1 单向车道场景下网络连通性分析

        3.4.2 双向车道场景下网络连通性分析

        3.4.3 仿真分析

    3.5 三种通信方式下网络连通性仿真比较

    3.6 本章小结

4 5G车联网城市场景下资源优化

    4.1 上行链路中路边单元选择

        4.1.1 系统模型

        4.1.2 路边单元选择方案分析

    4.2 下行链路中多用户资源分配方法

        4.2.1 问题描述

        4.2.2 问题建模

        4.2.3 基于改进的贪婪策略的子载波分配算法

    4.3 仿真分析

        4.3.1 仿真参数设置

        4.3.2 路边单元选择方案仿真

        4.3.3 资源分配方法仿真

    4.4 本章小结

5 总结与展望

    5.1 论文研究总结

    5.2 论文研究展望

参考文献

[1]基于博弈策略的能效优化的子载波分配方法[J]. 张婷,张德干,赵彭真,龚倡乐,周舢.  电子学报. 2019(12)

[2]车联网极低时延与高可靠通信:现状与展望[J]. 陆忠梅,陈巍,魏杰,于海涛.  信号处理. 2019(11)

[3]基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化[J]. 王岩,蒋静,何恒靖,高赐威,肖勇.  中国电力. 2020(05)

[4]车联网协作通信移动接入点选择算法[J]. 王丽君,颜佳,韩涛,邓德祥.  华中科技大学学报(自然科学版). 2019(06)

[5]Energy-Efficient Computation Offloading and Resource Allocation in Fog Computing for Internet of Everything[J]. Qiuping Li,Junhui Zhao,Yi Gong,Qingmiao Zhang.  中国通信. 2019(03)

[6]面向5G车联网连通性关键理论综述[J]. 张登银,张敏,丁飞.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(01)

[7]存在移动车辆遮挡的VANETs连通性研究[J]. 杨斯瑶,郁进明.  电子测量技术. 2018(03)

[8]车载通信的网络连通性建模[J]. 陈思敏,赵海涛,朱洪波,张晖.  应用科学学报. 2017(01)

[9]基于“端—管—云”体系的车载自组织网络关键技术[J]. 赵军辉,陈燕,黄德昌,黄大成.  电信科学. 2016(08)

[10]车载自组织网络中连通概率的预测与建模[J]. 王慧敏,赵海涛.  电信科学. 2016(03)