密集城市环境中 C-V2I 通信的协作资源管理matlab复现
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🔥 内容介绍
基于蜂窝的车联网 (C-V2X) 是一种新兴且有前景的技术，可通过支持安全关键服务和非安全服务来支持车辆通信。C-V2X 通信是管理和推进未来交通安全和移动性的核心解决方案。在本文中，我们为曼哈顿密集的城市环境设计了一种基于蜂窝的车辆到基础设施（V2I）通信模型，该环境在小区边缘区域部署了许多道路，从而导致严重的同信道干扰（CCI）。因此，我们的目标是利用两种协作干扰管理动态小区间干扰协调（ICIC）和协调多点（CoMP）等方案可减轻干扰并提高通信可靠性。我们根据各种性能指标评估干扰管理方案的性能，例如车辆UE平均吞吐量、车辆UE接收的干扰和车辆UE中断概率。通过有效实施动态 ICIC 方案，我们实现了 CCI 的大幅降低，从而提高了用户 (UE) 接收信号质量。此外，我们采用协调调度（CS）CoMP方案来进一步减轻小区间的干扰。最后，通过同时实施动态 ICIC 和 CS CoMP 方案，实现了有意义的性能增强。
📣 部分代码
function [packet,packet_parts,bit_count] = decrease_packets_CAM(obj,N_data_bits)packet_parts = [];read_start=1;for bb = 1:length(obj.packet_buffer)read_temp = read_start+bb-1;if read_temp > length(obj.packet_buffer)read_temp = mod(read_temp,length(obj.packet_buffer));endif ~isempty(obj.packet_buffer(read_temp))[packet,N_data_bits,part] = send_data(obj,N_data_bits);packet_parts = [packet_parts,part];if N_data_bits <= 0break;endendendbit_count = get_buffer_length(obj);end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] Mughal U A , Xiao J , Ahmad I ,et al.Cooperative resource management for C-V2I communications in a dense urban environment[J].Vehicular Communications, 2020:100282.DOI:10.1016/j.vehcom.2020.100282.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类