一种适用于城市道路LTE-V网络的快收敛蚁群优化算法

针对城市道路车辆密集的特点,利用LTE-V定期发送位置信息的机制,提出了一种快速收敛的蚁群优化算法,通过确定节点选择带的预处理方法,减少了参与蚁群优化节点的数量,进而了提高算法的收敛速度。同时,在信息素初始值设定中,低概率增加选择带以外的节点的参与程度,降低了蚁群优化不能收敛的风险。仿真结果显示,优化后的蚁群算法,收敛速度获得显著提升。

车联网中基于有效信噪比的HARQ-CGM系统性能研究

针对重传协议的重传能耗问题,对信道增益监测(CGM)技术进行研究,给出了CGM接收端码字接收概率与系统平均传输次数的关系函数,并在车联网中引入了CGM技术。仿真结果表明,只有当有效信噪比大于最小有效信噪比时,CGM技术才能提高车联网HARQ-CGM系统的可靠性。在低传统信噪比下,CGM技术不仅未能明显提高系统的可靠性,还增加了系统的重传能耗,此时系统到达指定误比特率所需实际有效信噪比大于车联网HARQ系统。此外,随着信道增益阈值的增加,系统的最小有效信噪比逐渐增加。