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原文传递车联网多信道协助下载方法研究

论文题名：	车联网多信道协助下载方法研究
关键词：	车联网;协助下载;车载用户;选车策略
摘要：	随着车联网技术的飞速发展，用户希望能随时随地接入互联网，即使是在疾速行驶的车辆中。然而,由于当前车联网技术仍然还处于发展阶段,相关的技术及基础设施建设还不完善。4G/5G网络接入成本较高，而路边基础设施AP/RSU还不能实现全覆盖，这将导致车载用户间歇性地接入互联网，很大程度上影响了车载用户获取网络服务的体验。因此，车联网协助下载方法成为了解决车载用户间歇性接入网络问题的一种有效手段。该方法有助于车载用户在通信盲区中高效地获取所需要的数据、资源以及信息等服务。　　目前已有的车联网协助下载方法大多是基于单信道模式下的，其不能充分利用通信盲区频率资源，从而导致系统整体吞吐量较低。针对该问题，本文提出了车联网多信道协助下载方法以及基于多信道协助下载方法的选车策略。本文的创新点和主要工作如下：　　1.本文针对目前车联网协助下载研究中的不足，深入研究在AP分布稀疏，车辆运行轨迹可预测的高速公路场景下的车联网协助下载模型，并对该场景下利用多信道实现车联网协助下载方法的可行性进行了分析。　　2.为了达到延伸AP下载区域的目的，最大限度的提高系统整体的吞吐量，并降低目标用户的接入延迟，本文设计了车联网多信道协助下载方法MCoDSov。该方法避免了单信道情况下的通信域叠加导致的传输冲突问题，从而大幅提高盲区中目标车辆的下载完成率。　　3.本文提出了多信道协助下载方法的选车策略MCDSGov，利用马尔科夫决策过程建立三维空间模型并设计了选车决策空间的优化算法，从而降低了选车算法的复杂度，提高系统运行效率，并通过实验验证了该选车策略的有效性。
作者：	姜旭
专业：	电子与通信工程
导师：	刘建航
授予学位：	硕士
授予学位单位：	中国石油大学(华东)
学位年度：	2020