亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Platoon Partition and Resource Allocation for Ultra-Reliable V2X Networks

马尔可夫链 资源配置 分拆(数论) 计算机科学 数学优化 最优化问题 划分问题 概率逻辑 功率控制 分布式计算 计算机网络 功率(物理) 算法 数学 控制(管理) 人工智能 组合数学 机器学习 物理 量子力学
作者
Guanhua Chai,Weihua Wu,Qinghai Yang,Meng Qin,Yan Wu,F. Richard Yu
出处
期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:73 (1): 147-161 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tvt.2023.3303195
摘要

In this article, we study the joint platoon partition, power control and spectrum allocation for platoon communication in cellular vehicle-to-everything (V2X) networks with uncertain channel parameters. A distributionally robust (DR) optimization problem is formulated to maximize the vehicle-to-infrastructure (V2I) capacity whilst guaranteeing the reliability of intra-platoon communication. For solving the DR problem, a statistical-based approach is developed to learn the distributional ambiguity set from historical uncertain channels. Then, based on it, a data-driven equivalent transformation approach is proposed to transform the probabilistic vehicle-to-vehicle (V2V) reliability requirement into a deterministic semidefinite expression. Considering that the resource allocation is built on the platoon partition result, the formulated problem is decomposed into a resource allocation problem and a platoon partition problem. Then, a low-complexity two-stage wireless resource allocation strategy is proposed for V2X networks, which contains power control and spectrum matching. After that, the platoon partition is transformed into a specific Markov chain design problem. An exploration-consolidation learning algorithm is proposed to obtain the optimal platoon partition according to the designed Markov transition rate. Finally, simulation results verify that the proposed algorithm is superior to other existing schemes.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乔修亚发布了新的文献求助10
2秒前
故意的寒安完成签到,获得积分10
2秒前
handsomecat发布了新的文献求助10
3秒前
舒心安柏完成签到 ,获得积分10
3秒前
8秒前
11秒前
奈何发布了新的文献求助20
13秒前
6666完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
20秒前
20秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得30
21秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
ceeray23应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
互助应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
JuliaLee发布了新的文献求助30
24秒前
心行完成签到 ,获得积分10
31秒前
WangAlexander完成签到 ,获得积分10
33秒前
35秒前
MineMine完成签到 ,获得积分10
37秒前
科研通AI6.1应助lxr采纳,获得10
39秒前
马騳骉完成签到,获得积分10
41秒前
双目识林完成签到 ,获得积分10
41秒前
寒冷的面包完成签到,获得积分10
44秒前
45秒前
yummm完成签到 ,获得积分10
46秒前
48秒前
Akim应助寒冷的面包采纳,获得10
48秒前
50秒前
52秒前
53秒前
56秒前
cambridge完成签到,获得积分10
57秒前
小蚂蚁发布了新的文献求助10
58秒前
58秒前
hqh发布了新的文献求助10
1分钟前
奈何完成签到 ,获得积分20
1分钟前
lxr发布了新的文献求助10
1分钟前
隐形曼青应助hqh采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 1100
3O - Innate resistance in EGFR mutant non-small cell lung cancer (NSCLC) patients by coactivation of receptor tyrosine kinases (RTKs) 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Proceedings of the Fourth International Congress of Nematology, 8-13 June 2002, Tenerife, Spain 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5935342
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7014055
关于积分的说明 15860990
捐赠科研通 5064171
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2723928
邀请新用户注册赠送积分活动 1681483
关于科研通互助平台的介绍 1611217