文档名：基于BP和RBF神经网络的CV2X无线资源管理
摘要：为了提升蜂窝车联网(CellularVehicle-to-Everything,C-V2X)资源复用的有效性和降低终端间的干扰,提出通过神经网络对未来时刻车流量的预测辅助无线资源管理方案.依据车载单元(OnBoardUnit,OBU)与路侧单元(RoadSideUnit,RSU)间的车联网消息,获取RSU覆盖区域内各时刻的车流情况,分别采用BP(BackPropagation)神经网络和RBF(RadialBasisFunction)神经网络进行短时交通流预测.RSU根据预测结果进行自适应分簇,簇间复用相同资源,簇内进行资源池的划分,RSU覆盖内的OBU在划分的资源池中选择发送资源,从而减少终端间的干扰,并保证热点区域车辆拥有更多的资源.仿真结果表明,在道路交通拥塞的场景下,所提方案的数据包接收率较标准中的方案提升14％,较典型文献方案提升10％,保证了通信的可靠性.
作者：冯毅 葛宁 张陶冶 Author：FENGYi GENing ZHANGTaoye
作者单位：清华大学电子工程系,北京100091;中国联合网络通信有限公司智网创新中心,北京100037清华大学电子工程系,北京100091中国联合网络通信有限公司智网创新中心,北京100037
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(11)
分类号：TN929.5
关键词：蜂窝车联网(C-V2X) 无线资源管理 神经网络 资源池
Keywords：cellularVehicle-to-Everything(C-V2X) radioresourcemanagement neuralnetwork resourcepool
机标分类号：TP206.3TH166TG506
在线出版日期：2023年12月12日
基金项目：清华大学-中国移动通信集团有限公司联合研究院项目，南通大学智能信息技术研究中心开放课题项目基于BP和RBF神经网络的C-V2X无线资源管理[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(11)冯毅 葛宁 张陶冶为了提升蜂窝车联网(CellularVehicle-to-Everything,C-V2X)资源复用的有效性和降低终端间的干扰,提出通过神经网络对未来时刻车流量的预测辅助无线资源管理方案.依据车载单元(OnBoardUnit,OBU)与路侧单元(RoadSide...参考文献和引证文献
参考文献
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