考虑到协同感知信息生成的周期性,使用 sps (半永久性调度) 降低延时;另一方面,相干时间小于调度间隔使得基于CSI的策略不再适合于车联网的 RRM ,考虑到 UDN 架构中 LOS 传输概率高,本文使用传输距离作为评价信道质量的依据。
假设待传信息的最大有效负载为 I_b bytes,所有 AV 以相同的速率 f_b 生成信息,其初始生成时刻均匀分布在周期 T = 1/f_b内。
VC发生重叠时,单个SBS同时服务多个 AV,但应分配单独的RB。
成功接收的判决条件:以 f_c 为中心,宽B的频带用于上行数据传输。整体的时频资源由 T*B 表示,RB作为资源分配的基本单位,其被定义为带宽为B_0、持续时间为 T_0的量。信息被成功接收的判据如下,根据此式算出SINR_0
其中 0 < < 1 ,为表征包头和帧头开销的一个效率因子。假设每个RB占据全部频带即B_0 = B,在时域上每个RB仅占据 T/T_0,因此RB的集合可以表示为 。
接收策略:VC内的K个SBS独立地接收AV上传的信息,此方法虽然没有协同接收来的效果好但是它不需要集中式的协调机制并且可以降低前传容量的需求。当VC内的所有SBS的接收SINR均小于阈值SINR0的时候,视作接收失败。当T0(RB在时间域的长度)足够小的时候,信道在传输的时间内可视作不变。用表示i号车辆的同信道车辆的集合,K号SBS接收的来自i号车的SINR为
P为接收功率,其展开如下:,等号右侧分别表示:发射功率、路损、对数正态的阴影衰落,多径瑞利衰落。
一个双向四车道的直线路段如上所示,假设SBS均匀分布在道路两侧,其与道路中央的距离为 ,SBS的间距为 。
车辆分布:其位置沿着道路方向建模为一维的齐次泊松点过程,密度为 ,各条路的交通流量为独立同分布
信息生成时刻均匀分布在一个信息生成周期上,也就是说,信息的到达服从泊松过程。
SBS和AB均部署单天线,有效高度分别为 、 ,AV的辐射功率固定为 。
我们的任务是动态地 实现SBS和车辆的关联(即VC的成员更新) & 为每个AV分配RB,这两个动作都会是半永久性的,但其更新不必同时发生。事实上,VC成员随着车辆的移动需要频繁更新,而RB的分配可能不必那么频繁,所以这两者要分开进行。
VC成员更新考虑车辆和SBS的相对位置、方向以及 path的滞留时间。
RB分配需要考虑 时延和干扰:
因为对于特定的车辆,时延和干扰限制各自会筛选一部分RB,所以个别车可能无法分配到可用的RB。这些车称之为“阻塞”,其信息不会被发送。即便车辆分贝到了RB,其传输也可能因为SINR没有达到要求而失败。因此定义三个性能指标
仿真中设置路长为6km,当RB分配之后,每个激活态的AV将发送20条信息。仅将在道路中央2km处的车纳入性能评估中。
信息的最大数据量设置为6k bytes [16],延迟和可靠性需求为20ms,999.999% [16],使用 3GPP 3D-UMi信道模型以描述小区及信道传播模型[17]。
如上图可见,拥塞率CR与车辆密度、排队时延L_Q、RB重用距离D相关,车辆密度增大、排队时延限制减小会导致更大的CR,减小重用距离D可以有效地降低CR。
对于OR来说,改变LQ的时候对其影响不大;D较小时,车多的网络OR明显较高;车辆密度越大,增加D对OR的降低的幅度越大;这是因为分离了更多的干扰车辆;增大VC内的SBS数目K可以有效减小OR。
根据PLR的定义,其取决于CR和OR中较小的一方,因为增大D对OR CR的影响是相反的,因此可考虑如何选择最优的D;看b图同样色不同线形的案例,在固定车辆密度和L_Q不变的时候增大VC内SBS数目会导致最优D下降、平均PLR减小,因为其使得OR减小。然而通过增大VC成员带来的性能提升存在上界。因此,一个极低的目标PLR不一定在每个系统中都可以达成,尤其是当车辆密度大、或者L_Q非常严格时更加达不到。根据以上讨论也可知道在延迟和可靠性之间存在一个tradeoff。
对于协同环境感知来说,其注重成功传输的消息的密度,因此当车辆数目增多时,系统倾向于阻塞更多的AV以保证激活AV的传输可靠性。这时候如何提升链路级的传输可靠性?评价有效接收SINR的CDF是一个好方法,上图给出了CDF,下表整理了表格
从中可见,增大K会增加有效SINR的均值并降低其方差,在K大的时候系统容量也要大得多。
结论: