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城市车载自组织网络的发展给网络拓扑带来了更大的复杂性,因为车辆的高速移动导致多普勒频偏增大,无线传播环境变得更加复杂多变。此外,由于资源碰撞、远近效应等因素,高密度、多点对多点的车车(Vehicle to Vehicle,V2V)之间的通信也变得更加复杂。因此,车载自组织网络技术必须要应对各种挑战,如网络连通性及资源分配。然而,现有的工作缺乏对城市车载自组织网络中V2V通信链路在同信道干扰影响下连通性的讨论,尤其缺少在时变环境下以及信息不完备时V2V通信链路连通性的探讨。不仅如此,在城市车载自组织网络中,智能地为链路分配频谱资源可以控制车辆间的同信道干扰,提高车载自组织网络整体连通性。也是本文研究的重点内容。本文利用Nakagami-m衰落模型来描述信号在城市街区场景中的衰落,以更贴近实际情况。并在信息完备以及信息不完备两种情况下分析V2V通信的连通性。在完备信息场景中,通过将同信道干扰和信道环境的时变性建模为时延抖动,分析时变场景下V2V通信的连通性。在信息不完备场景中,利用多种与同信道干扰有关参数如车辆距离、传输功率和衰落系数的分布,结合自由空间传播模型(Free space propagation Model,Friss)和Nakagami-m衰落模型,推导出同信道干扰的概率分布,并据此估计V2V通信链路的连通性。仿真表面,同信道干扰对V2V通信的影响不可忽视。本文还探讨了将连通性与多智能体强化学习结合的可能,以提升车载自组织网络的整体性能。通过智能的资源分配方案,在保证自身的连通性的前提下,最小化对其他通信链路的干扰。具体地,本文采用了异构智能体近端策略优化(Heterogeneous-Agent Proximal Policy Optimization,HAPPO)算法,旨在提高车辆之间的协作效率,并通过联合优化子信道和传输功率来实现这一目标。在该算法中,通过全局状态价值函数计算整体性能的提升,保证智能体之间的合作。由于车载自组织网络中智能体众多,环境稳定性降低,而导致多智能体强化学习难以收敛。因此本文在多智能体强化学习算法中结合平均场理论(Mean-field theory,MFT),将其他智能体的行动和状态近似为一个平均场。最后仿真表明,本文提出的方案提升了车载自组织网络的整体连通性,尤其在车辆数量较多时。

关键词：车载自组织网络同信道干扰连通概率时延抖动多智能体强化学习资源分配

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青年记者 2015年第10期 48-50页

作者：刘冬刘国胜任世海生活日报生活日报广告中心

2013年末,习近平同志到山东曲阜考察时强调：“我这次来曲阜就是要发出一个信息：要大力弘扬中国传统文化。”2014年,社会主义核心价值观的宣传在媒体宣传中占据突出位置,形成突出、集中、多样、连续的宣传态势,引导了社会舆论。“策之... 详细信息

2013年末,习近平同志到山东曲阜考察时强调：“我这次来曲阜就是要发出一个信息：要大力弘扬中国传统文化。”2014年,社会主义核心价值观的宣传在媒体宣传中占据突出位置,形成突出、集中、多样、连续的宣传态势,引导了社会舆论。“策之以求道破天机,划之以求导引潮流。”《后汉书》中关于“策划”的概念虽有多种解读,但万变不离其宗。深挖潜在规律,掌握领先优势,顺时顺势而为,是策划成功的关键。

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