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原文传递车载自组织网络中联合功率控制与多天线配置优化算法的研究

论文题名：	车载自组织网络中联合功率控制与多天线配置优化算法的研究
关键词：	车载自组织网络;功率控制;多天线配置优化算法
摘要：	近年来随着科技的快速发展，道路上越来越多的车辆带来了许多交通问题。车载自组织网络作为智能交通系统的重要组成部分，能够有效地减少交通拥塞和车辆事故发生等问题。车辆自组织网络的动态拓扑结构对数据的传输和接收有重要影响。由于道路上车辆数量的增加和网络拓扑的快速变化，会导致隐藏终端和暴露终端问题，进而造成接收器阻塞。如何减少数据传输的阻塞，提高数据传输的有效性仍然是一个具有挑战性的问题。本文考虑为每辆车配置多个天线并为车辆选择合适的功率，提出了一种分布式联合功率控制与多天线配置优化算法。在功率控制和多天线的基础上，引入时隙分配，提出了一种基于时隙分配的联合功率控制与多天线配置优化算法，选择最佳的时隙用于数据包的传输，实现所有车辆消息之间的无冲突传输。　　首先，考虑为每辆车使用不同的功率水平，并同时为每辆车配备多个天线。然后制定了一个联合分布式功率控制与多天线（DPC-MA）配置优化问题以增加吞吐量，其可以最大限度地减少阻塞。该问题根据车辆距离和传输功率来判断车辆之间的邻里关系，并以最大化吞吐量为目标建立一个优化模型来选择最佳的发射功率和天线数量，尽可能使更多的车辆能够同时进行通信。DPC-MA问题是一个NP-hard的混合整数非线性规划问题（MINLP）。为了解决DPC-MA问题，首先在约束条件始终不成立的情况下，根据车辆之间的位置和速度增加了一种车辆选择方案。然后提出了一种使用拉格朗日对偶的低复杂度高效算法，它将原始问题分解为一系列子问题，并使用不动点迭代算法和次梯度方法迭代求解。该算法复杂性低，并且仅在优化变量的数量上呈多项式增长。　　其次，考虑为每辆车分配一个时隙，并基于功率控制和多天线，制定了一个基于时隙分配的联合功率控制与多天线（TPC-MA）配置优化问题。其能最大限度减少时隙消耗数量，并增加网络吞吐量以解决阻塞。该问题考虑车辆的时隙分配矩阵，可以为多个车辆分配同一个时隙。本文建立两个优化模型，其中一个为车辆分配合适的时隙来解决最小化时隙数目问题，另外一个优化模型为车辆选择最佳的发射功率和天线数量以解决最大化吞吐量问题。以最小化时隙使用数目为目标，能够实现空间复用以提高网络传输效率。然后在保证每个车辆只能使用一个时隙的约束下，将优化问题表述为吞吐量的最大化。针对所提出的最小化时隙数目问题，通过车辆的拓扑结构及时隙分配矩阵的特点来求解。另外利用层次分解技术将最大化吞吐量问题分解成多个子问题进行迭代求解，并分析了其收敛性和复杂度。　　最后，利用SUMO和MATLAB仿真软件分别对本文提出的联合功率控制与多天线配置优化算法、基于时隙分配的联合功率控制与多天线配置优化算法进行验证。仿真结果表明，本文所提出的算法可以有效地减少数据传输冲突和提高网络吞吐量。同时，本文对现有工作内容进行了总结，阐述了目前待完善和未解决的问题以及将来的研究方向。
作者：	廖柏阳
专业：	信息与通信工程
导师：	李德敏
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东华大学
学位年度：	2023