通过将认知无线电(cognitive radio,CR)技术应用到车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)中,认知无线车载自组织网络(CR-VANETs)可以缓解频谱资源稀缺问题,有效提高车对车通信的频谱资源利用率.由于车辆的高速...通过将认知无线电(cognitive radio,CR)技术应用到车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)中,认知无线车载自组织网络(CR-VANETs)可以缓解频谱资源稀缺问题,有效提高车对车通信的频谱资源利用率.由于车辆的高速移动性以及认知无线电频谱资源的动态特性,使得传统的认知无线电网络或车载自组织网络中的路由协议无法直接应用到CR-VANETs中.目前,针对CR-VANETs的路由研究相对较少,如何最大效率地利用有限的频谱资源,同时降低跳数过多带来的频谱资源浪费,仍然是一个有待解决的问题.为此,提出了一种CR-VANETs中联合路由调度方案,结合了有限频谱资源调度研究与最小化路由跳数的优化目标.首先,建立了CR-VANETs中的网络模型和基于车对车通信的频谱感知模型,预测车辆间有效接触时间和频谱可用概率.其次,通过这些参数定义出通信链路消耗,并由此得出权衡链路质量的权重因子.通过分析优化目标,将其转化为有限频谱资源约束下的最小化路由跳数问题,并证明该问题为NP难问题.然后,针对这个联合路由调度问题提出一种混合启发式算法,结合了粒子群优化算法的快速收敛性和遗传算法的种群多样性,对有限频谱资源进行调度,同时优化路由跳数.最后仿真实验结果表明,与现有的CR-VANETs路由研究比较,有着更优的路由跳数并使其保持在一个相对稳定的值.展开更多
针对目前经典的本地协作多信道MAC协议(LCM-MAC)缺乏频谱感知和带宽动态分配问题,提出一种认知无线电自组织网络(cognitive radio Ad hoc networks,CRAHNs)带宽动态分配多信道MAC(CR-LMAC)协议。通过引入频谱感知机制和新的带宽分配策...针对目前经典的本地协作多信道MAC协议(LCM-MAC)缺乏频谱感知和带宽动态分配问题,提出一种认知无线电自组织网络(cognitive radio Ad hoc networks,CRAHNs)带宽动态分配多信道MAC(CR-LMAC)协议。通过引入频谱感知机制和新的带宽分配策略模型,改进LCM-MAC协议,使其具备空闲信道感知和动态分配带宽的自适应能力。仿真结果表明,改进后的协议性能优于LCM-MAC,在网络总吞吐量和端到端时延等方面有较大提高和改善。展开更多
文摘通过将认知无线电(cognitive radio,CR)技术应用到车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)中,认知无线车载自组织网络(CR-VANETs)可以缓解频谱资源稀缺问题,有效提高车对车通信的频谱资源利用率.由于车辆的高速移动性以及认知无线电频谱资源的动态特性,使得传统的认知无线电网络或车载自组织网络中的路由协议无法直接应用到CR-VANETs中.目前,针对CR-VANETs的路由研究相对较少,如何最大效率地利用有限的频谱资源,同时降低跳数过多带来的频谱资源浪费,仍然是一个有待解决的问题.为此,提出了一种CR-VANETs中联合路由调度方案,结合了有限频谱资源调度研究与最小化路由跳数的优化目标.首先,建立了CR-VANETs中的网络模型和基于车对车通信的频谱感知模型,预测车辆间有效接触时间和频谱可用概率.其次,通过这些参数定义出通信链路消耗,并由此得出权衡链路质量的权重因子.通过分析优化目标,将其转化为有限频谱资源约束下的最小化路由跳数问题,并证明该问题为NP难问题.然后,针对这个联合路由调度问题提出一种混合启发式算法,结合了粒子群优化算法的快速收敛性和遗传算法的种群多样性,对有限频谱资源进行调度,同时优化路由跳数.最后仿真实验结果表明,与现有的CR-VANETs路由研究比较,有着更优的路由跳数并使其保持在一个相对稳定的值.
文摘针对目前经典的本地协作多信道MAC协议(LCM-MAC)缺乏频谱感知和带宽动态分配问题,提出一种认知无线电自组织网络(cognitive radio Ad hoc networks,CRAHNs)带宽动态分配多信道MAC(CR-LMAC)协议。通过引入频谱感知机制和新的带宽分配策略模型,改进LCM-MAC协议,使其具备空闲信道感知和动态分配带宽的自适应能力。仿真结果表明,改进后的协议性能优于LCM-MAC,在网络总吞吐量和端到端时延等方面有较大提高和改善。