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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
1秒前
研友_VZG7GZ应助公西凝芙采纳,获得10
1秒前
记得笑发布了新的文献求助10
3秒前
墨123完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
优美紫槐发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
hahhh7发布了新的文献求助10
7秒前
来日方长完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
Jasper应助Lolo采纳,获得10
8秒前
墨123发布了新的文献求助10
9秒前
打发打发的发到付电费完成签到 ,获得积分10
9秒前
Aurora发布了新的文献求助10
10秒前
岑岑岑完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
10秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
仁者发布了新的文献求助20
12秒前
12秒前
现实的白猫完成签到,获得积分20
15秒前
16秒前
Muzz发布了新的文献求助10
17秒前
XMH发布了新的文献求助10
18秒前
隐形曼青应助优美紫槐采纳,获得10
18秒前
科目三应助Lendar采纳,获得10
18秒前
彭于晏应助过时的棒棒糖采纳,获得100
19秒前
qhtwld发布了新的文献求助10
23秒前
25秒前
28秒前
lalala完成签到,获得积分10
29秒前
ddd完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
无花果应助1526918042采纳,获得10
30秒前
30秒前
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
人脑智能与人工智能 1000
理系総合のための生命科学 第5版〜分子・細胞・個体から知る“生命"のしくみ 800
普遍生物学: 物理に宿る生命、生命の紡ぐ物理 800
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 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 5606214
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690656
关于积分的说明 14864955
捐赠科研通 4704298
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542488
邀请新用户注册赠送积分活动 1508024
关于科研通互助平台的介绍 1472232