中文引用格式： 王璐. 面向車(chē)聯(lián)網(wǎng)多播業(yè)務(wù)中斷概率約束的資源優(yōu)化研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(10)：82-88.
英文引用格式： Wang Lu. Research on resource optimization for Internet-of-Vehicles multicast service with outage probability constraints[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(10)：82-88.
0 引言
車(chē)聯(lián)網(wǎng)在智能交通系統(tǒng)[1]中應(yīng)用廣泛，例如，在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中通過(guò)路邊單元實(shí)時(shí)發(fā)送交通數(shù)據(jù)給地面車(chē)輛，從而提高城市交通的安全性[2]。然而，在智能交通系統(tǒng)中實(shí)時(shí)共享高質(zhì)量實(shí)況交通數(shù)據(jù)仍是一項(xiàng)有待商榷的問(wèn)題，當(dāng)有緊急事故發(fā)生時(shí)車(chē)輛無(wú)法了解情況可能會(huì)造成更加嚴(yán)重的后果。為此，本文提出了車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于單頻網(wǎng)絡(luò)(Single Frequency Network, SFN)技術(shù)[3]的交通信息傳輸方案。
SFN技術(shù)可以同時(shí)同頻地將數(shù)據(jù)發(fā)送給車(chē)輛，有節(jié)省頻譜資源、信號(hào)覆蓋范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)SFN技術(shù)發(fā)展得如火如荼，為車(chē)聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)傳輸提供了契機(jī)。目前關(guān)于SFN多播資源分配的文獻(xiàn)，大多是考慮的靜態(tài)用戶。在文獻(xiàn)[4]中，作者提出了基于功率的非正交復(fù)用技術(shù)，采用SFN技術(shù)將數(shù)據(jù)多播給中心單元用戶，實(shí)現(xiàn)了地面移動(dòng)寬帶和電視廣播系統(tǒng)的融合，從而提高頻譜利用率；在文獻(xiàn)[5]中，作者對(duì)靜態(tài)用戶進(jìn)行分組，提出一種能夠找到接近最優(yōu)解的算法，從而提高了系統(tǒng)效用；在文獻(xiàn)[6]中，作者對(duì)靜態(tài)用戶分組，并考慮了視頻版本不同對(duì)用戶觀看視頻體驗(yàn)的影響，提出了聯(lián)合優(yōu)化SFN集群形成、用戶分組、視頻資源分配和比特率選擇的方案，以實(shí)現(xiàn)最大化用戶的體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience, QoE)；在文獻(xiàn)[7]中，作者設(shè)計(jì)了360°視頻直播場(chǎng)景，提出了VRCast方案，從而提高了用戶接收視頻的質(zhì)量，并實(shí)現(xiàn)了用戶之間的公平性。但上述文獻(xiàn)中都是基于用戶的瞬時(shí)狀態(tài)，沒(méi)有考慮用戶的移動(dòng)性，不適用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景當(dāng)中，無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估不同時(shí)隙車(chē)輛的移動(dòng)位置。
隨著5G技術(shù)的愈發(fā)成熟和即將到來(lái)的6G時(shí)代，自動(dòng)駕駛、車(chē)輛通信[8]等新興技術(shù)高速發(fā)展，研究人員對(duì)車(chē)輛的移動(dòng)性[9]進(jìn)行了深入研究，將可以實(shí)現(xiàn)快速、高效、合理地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，提高接收數(shù)據(jù)成功率。目前已有文獻(xiàn)將重點(diǎn)放在根據(jù)車(chē)輛移動(dòng)性進(jìn)行資源分配。在文獻(xiàn)[10]中，作者提出了聯(lián)合優(yōu)化任務(wù)卸載決策、功率和帶寬分配的方案，在降低信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)中斷概率的前提下，最小化系統(tǒng)總能耗；在文獻(xiàn)[11]中，作者提出了基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配框架，在降低SNR中斷概率的前提下，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化信道分配和功率控制，來(lái)提高用戶服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)[12]。上述文獻(xiàn)雖然考慮了車(chē)輛的移動(dòng)性，但并未在SFN場(chǎng)景中考慮在有干擾基站的情況下產(chǎn)生信干噪比(Signal-to-Interference plus Noise Ratio, SINR)中斷概率的問(wèn)題。本文針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于SFN技術(shù)的交通信息傳輸場(chǎng)景，提出了資源分配方案來(lái)降低SINR中斷概率，最小化SFN中每個(gè)路邊單元(Road Side Unit, RSU)的傳輸功率。
綜上所述，本文主要貢獻(xiàn)有：(1) 采用了SFN技術(shù)將數(shù)據(jù)同時(shí)同頻發(fā)送給車(chē)輛，同時(shí)考慮車(chē)輛移動(dòng)性，傳統(tǒng)的系統(tǒng)模型中只考慮靜態(tài)用戶，本文模型在構(gòu)建MDP時(shí)，考慮了車(chē)輛實(shí)時(shí)移動(dòng)位置坐標(biāo)、行駛速度等，基于動(dòng)態(tài)的信道信息來(lái)優(yōu)化RSU的功率分配；(2) 傳統(tǒng)的SFN傳輸方案中并沒(méi)有考慮干擾基站對(duì)傳輸功率的影響，本文在SFN場(chǎng)景中考慮在有干擾基站的情況下產(chǎn)生SINR中斷概率的問(wèn)題；(3)采用基于好奇心驅(qū)動(dòng)的 DQN(C-DQN)資源優(yōu)化算法來(lái)求解，與其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相比，該算法收斂速度更快，收斂值更高。
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作者信息：
王璐
（山西大學(xué) 物理電子工程學(xué)院，山西 太原 030006）
