| 标题 |
 Energy-Efficient Resource Allocation for V2X Communications V2X通信的节能资源分配
相关领域
计算机科学
资源配置
资源管理（计算）
计算机网络
高效能源利用
分布式计算
工程类
电气工程
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
摘要： 汽车的高机动性导致车对车（V2V）通信中信道估计不确定性。此外，稀缺的频谱资源进一步限制了车载通信网络中的服务质量（QoS）。为解决这些问题，引入了非正交多址（NOMA）技术，该技术通过重用资源块（RBs）来提升网络吞吐量并降低延迟，利用功率域。本文设计了一种基于多智能体强化学习（MARL）的车辆通信网络路边单元（RSU）资源分配方法。研究了一个联合子频段调度和发射功率分配问题，旨在从全局视角，在QoS约束和功率限制下，在每个RSU寻找合理且合理的解决方案。由于这种高维优化结构复杂，在多项式时间内实现极其具有挑战性。本方法在RSU中采用MARL技术实现协作与自学。RSU作为代理，集体与环境互动，以最大化全球能源效率，即车辆接收的总电价与相关RSU总功耗的比值，通过在传输速率和链路干扰之间进行权衡。通过独特的观察和相关的反馈奖励，每位代理通过利用获得的经验更新Q网络来改进频谱和功率分配。与集中式实现方法相比，该方法复杂度要小得多，但仍能提供近似性能。模拟结果表明，所提方法在平均能效和故障概率方面优于两个现有基线和最先进的功率分配方案。 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
DIVINEDC
cdercder
拆迁办禁言
rum
渡人舟
Enigma_GEB
Criminology34
极限001
GingerF
Nole
Juice
DW
null
无极微光
Lingeek
草珊瑚
七听
aajhajkahna
谷雷努
Kao
皖公网安备34019202002308
