[发明专利]一种基于分簇结构的单向直路车联网认知频谱分配方法

说明书

本发明公开了一种基于分簇结构的单向直路车联网认知频谱分配机制，包括以下步骤：判断网络负载状态，将网络负载状态定义为三种：轻载、重载、超重载；当网络负载状态为重载或超重载时，启动认知频谱机制，首先采用基于距离与拥堵指数的联合等级比例分配算法进行簇间频谱分配，利用各认知小区的等级与所有认知小区总的等级之和的比例关系，分配授权用户提供的空闲频谱；然后采用基于消息优先级的竞价拍卖频谱分配算法进行簇内频谱分配，根据用户传输消息的优先级在出价函数中引入消息的优先级系数，解决了单向直路这一特定车联网场景下频谱资源匮乏问题，频谱收益及频谱利用率高，减少了交通拥堵。

技术领域

本发明属于车联网认知频谱分配技术领域，涉及一种基于分簇结构的单向直路车联网认知频谱分配方法。

背景技术

车联网是目前智能交通系统最热门的研究领域之一，其是由道路上具有感知、计算、存储和无线通信单元组成的一种新型的自组织网络。车联网利用先进的信息通信技术在解决各类交通问题上发挥着重要的作用，信息共享与及时传递是车联网的主要目标。近年来，随着车联网的发展，人们在享受汽车出行便利的同时，对车辆服务提出了更高的要求，希望车辆在改善道路安全的同时增加车载娱乐，同时随着经济的发展，汽车数量迅猛增长，据Gartner报告，2020年将有25亿辆汽车可以使用车联网，由此可知车联网数据量将呈指数增长。

车联网中数据传输主要通过无线通信技术，而无线频谱资源是无线通信的前提，目前我国频谱分配采用固定分配方式，不同的应用领域具有自己固定的通信频段，车联网通信的专用频谱(FCC分配的5.9GHz频带)日益紧张，已经不能满足车联网通信的需求量。一些研究机构采用链路自适应技术、多天线及多用户检测、正交频分复用、时分复用等先进的无线通信技术来解决频谱资源匮乏问题，这些方法虽然在一定程度上提高了固定频谱利用率，但是频谱资源本身是有限的，这些方法远远不能解决现在的频谱匮乏问题。据美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission，FCC)的调查报告可知，现有频谱资源的使用非常不均衡，一些频段长期处于被占用的状态，而另一些频段长期处于空闲状态，造成了频谱资源的浪费。因此，人们从频谱共享的角度，提出不同的方案，如免授权频段Industrial Scientific and Medial，ISM)，该方案虽可以实现频谱共享，但会增加系统干扰，且只适用固定频段，对无线通信系统的容量与灵活性有一定的限制。超宽带(UItra-Wide Band，UWB)技术，可以实现与窄带通信系统间的频谱共享，但其缺少组网的灵活性。因此，人们不断地探索，发现认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术拥有智能学习的功能，可以通过智能技术在环境中学习，可靠地感知周围频谱环境，并探测合法的授权用户，自适应地改变参数(如传输功率、载波频率和调制技术等)，在保证不对授权用户造成干扰的前提下，灵活利用频谱空洞，实现可靠通信。因此，近年来许多学者将CR应用于车联网中，用于解决频谱匮乏问题，从而出现了认知车联网(Cognitive Internet of Vehicles，CIoV)。