[发明专利]一种基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法和装置，该方法引入多数据流载波聚合技术，在最大化车联网下行通信网络传输速率目标下，将资源分配过程统一处理，通过上界算法、凸优化理论以及对偶技术，实现分布式资源调度；由于本发明考虑车辆用户可同时接收不同基站传输的数据，极大提高了系统频谱利用率，并且对于提出的分布式资源优化调度算法，经过若干次迭代，收敛速度快，得到的最优功率分配方案具有一定的实用性，适用于一系列现有的车联网场景架构，且能够在优化网络总效用的同时保障用户的速率需求。

技术领域

本发明属于无线通信网络领域，具体涉及一种车联网通信系统中基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法和装置。

背景技术

21世纪以来随着汽车的普及率的迅速提高，道路拥堵程度愈发严重，交通事故也频繁増加。交通智能化，缓解拥堵问题，减少安全事故，出行更具便捷可靠性等愈加成为人们关注的焦点。因此，智能交通系统(ITS)应运而生，为解决交通问题提供了技术支持，并且ITS 具有高效、实时、管理范围大等特点。随着无线通信技术和移动互联网业务的迅速发展，用户对多媒体业务的需求不断增加，但是由于车联网中车辆具有高速移动的特点，使得无线通信网络的设计和优化面临着巨大的挑战。“服务质量”(QoS)为车联网系统的设计提供了标准化的客观指标，也成为无线网络优化的主要目标。在车联网系统中，如何保障网络通信质量进而保证用户业务的服务质量需求提升用户业务体验，已成为车联网通信中亟需解决的关键问题。

车联网内资源优化分配与调度问题己经成为国内外研究和发展智能交通系统的重点方向。为了满足用户的服务需求，在车联网资源优化调度方面，现有的研究仅考虑一个用户最多从一个路边基站获取资源，这样不仅降低了网络资源的利用率同时也无法保障用户越来越高的服务质量需求。为了适应未来新的发展趋势，引入相应能显著提高频带利用率的网络技术成为一种强有力的解决方案。网络能效性能与基站功率分配方法密切相关，最优的功率分配方案也逐渐成为车联网资源优化调度问题中的一大准则。综上所述，在车辆网部署过程中，车联网通信质量的保障以及网络资源优化调度问题,尚缺乏有效的解决方案。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法和装置，实现车联网系统中在能够保障车辆用户服务需求的基础上，利用逐步凸逼近方法和拉格朗日对偶技术实现车联网网络资源的最优调度方案；该方法收敛速度快且计算复杂性低，满足车联网用户需求，实现了车联网功率资源的最优配置。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法，该方法包括以下步骤：

搭建车联网系统模型；

建立各基站的传输功率模型和传输速率模型，将所有基站的传输速率模型加权求和，得到网络总传输速率模型；

根据网络总传输速率模型，建立最大化网络传输速率的第一优化函数；

对第一优化函数的变量进行整数缓和，采用逐次凸逼近方法以及对偶技术将第一优化函数转换为传输速率对偶凸的第五优化函数；

采用分布式迭代功率分配方法计算第五优化函数的的功率分配最优解。

进一步的，所述车联网系统模型包括U个车辆用户，S个基站，N个正交信道，每个信道分配W Hz带宽，同一基站内部向不同车辆用户传输数据时使用不同的信道，且每个车辆用户同时从不同的基站获取数据。

进一步的，所述基站的传输速率模型的建模方法为：

基于二进制指数变量计算车辆用户u与基站s关联并分配信道n时的信干噪比

根据香农容量公式，将车辆用户u与基站s关联并分配信道n时的信干噪比的对数与信道宽带W相乘，得到车辆用户u与基站s关联并分配信道n时传输速率