基于供需平衡的车联网认知频谱分配算法

目前的频谱分配基本上是采用授权的固定分配模式,随着智慧交通及道路安全通告等应用的需求,已有的固定频谱分配方式已不能满足用户的用频需求,也不能使频谱资源的利用率得到提高。针对此情况,本文引入经济学中的供需市场模型对车联网中的频谱分配进行研究,提出了一种基于供需平衡的车联网认知频谱分配算法,通过频谱授权用户和认知车辆用户之间的社会关系以及认知车辆用户之间的QoS优先级两个因子来确定认知车辆用户所获频谱数,然后根据供需平衡关系确定频谱价格。仿真表明,本方案与不引入社会关系的方案对比,增加了认知车辆用户成功使用频谱的次数;与无优先级的分配方案相比,本方案能更好满足认知用户的实际需求,同时保证了QoS需求高的认知车辆用户优先获得频谱使用权,提高了频谱利用率。

基于朋友关系的车联网广告投递研究

车联网的快速发展随之也引发了很多应用问题的讨论和研究。本文针对商场的广告投递需求,提出了基于车联之间的社会关系的车联网路由算法,主要是针对车联网网络中的投递率和网络能耗进行优化和改进。首先,利用车辆之间的接触时间和频率来确立和维护车辆之间的朋友关系。其次,在每一个车辆节点内维护一张车辆节点社会距离表。这样可以使得车辆节点间的信息交换次数减少,从而减少整网的消耗、然后,将车辆节点在过程中接收的数据按条记录在其维护的表内,用于进行不同链路的传输。当车辆节点与其接触的节点中有社会距离为1的朋友节点时,计算其中可用链路与数据之间的效用值,并进行转发。最后,数据包被转发至靠近目标节点直至到达目的节点。其实验结果分析表明:辅助信息交换次数有相对的减少,在维持高效的数据包投递率情况下可以将整网的开销降低,达到预期的目标。