熊 霞

（江西路通科技有限公司,江西 南昌 330008）

0 引言

基于5G蜂窝网络以及D2D技术的高速公路通信，存在V2I和V2V两种通信方式。第1种由K针对V2V车辆，应用D2D直接相互通信，第2种设置了辆车M借助基于eNB所构建的5G蜂窝网V2I链路开展通信。该研究基于3种有助于信道资源分配的子计算方法，探讨提升高速公路网络通信速度和质量的优化算法。

1 信道资源分配子计算方法

在网络通信V2I链路的相同RB上，按特定顺序分配V2V链路实质也是个信息检索问题。此检索应当在eNB循环执行，以满足和实现QoS需求。介绍3种可选的为集群V2I链路分配V2V链路的子计算方法，其注释词汇及代码见表1所示。除DFST-DL方法以外，其余计算方法均迭代所有DU，直至完全分配给集群或者直至剩余DU不符合QoS条件需求[1]。

表1 计算方法涉及的应用词汇及代码

1.1 最大集群计算方法

最大集群计算方法是在集群中分配多个DU和1个CUm的计算方法，该计算方法在1个集群中尽可能多地搜集DU。选取的DU需要符合特定约束。接收CU（CUm）及所对应的存在相同链路共享的当前DU集群以及需要加添到Clusm的DU。保证网络中存在相当数量的V2V传输链路是该计算方法的技术优势，不足在于V2V链路的集群分配存在不公平性。多数情况下，1个集群存在多个DU对，而其他集群有可能只存在0～2个DU对。

编码（1.1），最大集群计算方法：

过程如下：

（1）选择可与CUm存在相同链路共享的DU，将它们搜集在共计L个DU的D矩阵中，而且基于约束设置Clusm。

（2）可能生成1个有最大的DU量的CUm集群，当d≥L/2或者d≥L-x时，即选择最大集群，并返回结果。

（3）循环执行过程中，被CUm集群选取的DU节点，将于下一迭代弃用。

1.2 有限DL优先检索树计算方法

为了在节点间尽可能实现公平性，该计算方法中的全部集群，均定义了DL，即最大深度长度的限制条件。通过下述公式得到DL[2]：

DFST-DL计算方法的部分编码见编码（1.2）所示。该计算方法与普通最大集群计算方法几乎相同，唯一有所区别的是，当DU数量触及给定的最大限制量时，终止计算过程。

编码（1.2），有限DL优先检索树方法：

1.3 带适应度函数的轮询计算方法

带适应度函数的轮询计算方法RR-FF是一种存在适应函数的轮询计算方法，其部分计算编码见编码（1.3）所示。应用该方法在CU集群的循环过程中分布DU。为了提高QoS，该计算方法特别增加了适应度函数：

其计算步大体如下：（1）为各个CU集群，选取存在最大适应度的DU，适应度由公式（2）给予计算。（2）为余下的CU集群选择最大适应度的DU，迭代计算过程中，已经选过的DU将被忽略，所有余下的CU均以同一方式分布至其他CU集群。计算方法的部分编码见编码（1.3）所示：

编码（1.3），带适应度函数的轮询计算方法：

RR计算方法基于广度优先检索方法，探索优化信息检索树组合。计算方法在信息检索树深度第i层检索所获节点数表达为NCI。结果显示，复杂度为，检索到的节点总数。

2 增强信道资源分配的优化计算方法

共享同一RB的车辆组定义集群，各集群存在1组DU对和1个CUm。计算方法的部分编码见编码（1.4）所示。基于选取的子计算方法，各个CUm集群有可能存在1组DU对。余下的DU会分配给其他集群。与之前的计算方法一样，方法1.4的第1行表达函数名、输入或输出标识。过程如下：

（1）输入CU链路M个和DU链路K个。

（2）集群初始均为空，而且所有DU链路均看作剩余。

（3）然后循环选取CU链路，对子计算方法1.1或1.2或1.3进行调用，基于选取的集群生成子计算方法和相应的CU集群，每次循环过程中，保留排除的DU链路，供下轮循环的其他CU选择，直至不存在合适DU链路或不存在剩余DU链路。

（4）输出集群M个，各个集群分别专用于特定CU链路。

编码（1.4），增强信道资源分配的计算方法：

计算方法（1.4）的复杂度分析：进行子计算方法1.1或1.2调用时，各个CU依次选取DU，加进可与特定CU同享信道的DU集群，其复杂度多为O(n)。最糟糕状态有可能产生在D2D节点均完全独立于其他节点时，其复杂度为O(n2)。调用子计算方法1.3时，在搜索树第i层得到的节点数是NCI。结果显示，搜索到的节点总数，复杂度为。

3 增强信道资源分配算法的功效评测

3.1 仿真试验与检测分析

通过仿真试验，验证增强信道资源分配算法的有效性。放弃降低QoS的V2V链路，将同一个RB分配给多个V2V链路和单个V2I链路。仿真试验主要参数见表2和表3所示[3]。假定车辆按照泊松模型分布于道路，车间距均值设定表达为与车速关联的函数，见表3所示。网络场景假定方向相反的存在两条高速公路，高速公路线路均由3条车道组成。为保证得到更加真实准确的结果，计算结果均随机给予1 000次迭代。各迭代中，在线车辆的分布不同。各迭代中，随机选择V2V发射器和V2I发射器。V2V发射器的接收器，选择线路同侧的最近距离的V2V接收器。

表2 增强信道性能模拟分析参数

表3 公路模拟参数

（1）V2V链路量对V2I容量的影响。最大集群计算方法和Liang18计算方法，均在容量方面存在不足，由于其倾向于向V2I集群分配V2V链路，不会选择弃用任何一条链路。增加V2I上的DU链路的数量，能够造成对CU的更多干扰。在DFST-DL计算方法中，由于弃用V2V链路更多，因此存在更大的V2I遍历容量。RR-FF计算方法存在最大V2I遍历容量，由于公式（2）中，允许V2I链路与拥有最优SNIR的V2V存在集群共享。

（2）V2V对的配置数量与总带宽效率之间的关系。带宽效率（bps/Hz）以网络传输DU和CU的总比特量给予表达。通过V2V对的配置数量与基于F个信道的网络总带宽效率之间的关系分析，在随机计算方法中，由于随机选择V2V链路进行V2I集群共享，带宽效率几乎恒定。而在Liang18计算方法中，由于它应用分割法，获得CU和DU之间的最优组合，从而保证了QoS最大化。因为存在适应度函数，RR-FF可以获得很高的带宽效率。

（3）V2V链路量对V2V容量的影响。V2V链路量对V2V容量的影响数据曲线显示，各计算方法均高于V2V的最小容量。就V2V吞吐量而言，随机计算方法的量值最低，Liang18和RR-FF计算方法的量值均大于其他计算方法。随机计算方法在某一时刻，将有可能无法保证对V2V链路实施可靠性约束。

3.2 实际场景测试

为验证信道分配方法的有效性，选取一处不存在交叉道口的线路开展试验，试验路双向3车道，每道路面宽度4 m，到高速公路的eNB距离35 m，车速按60 km/h固定取值，车距为40 m。

（1）现实场景中V2V链路量对带宽效率的影响。现实场景下V2V链路量与带宽效率之间的影响关系分析结果显示，随机计算方法的带宽效率几乎固定不变，由于随机计算方法不存在优先级制约，完全随机选取共享链路，所以存在最低带宽效率，计算方法Liang18存在最高带宽效率，RR-FF计算方法因为存在适应度函数，因此带宽效率很高。

（2）现实场景中V2V链路量对V2V容量的影响。分析显示，所有计算方法均超出了V2V的最小链路容量。可以发现，就V2V吞吐量而言，Liang18和RR-FF计算方法均大于其他计算方法，V2V吞吐量最低的是随机计算方法。而且伴随V2V链路量增加，随机计算方法逐渐无法满足对V2V链路给予可靠性约束。

4 结语

综上，该文开展了高速公路网络通信的信道资源优化分配计算方法研究，介绍了3种可选择的信道资源分配子计算方法，即最大集群计算方法、有限DL优先检索树计算方法和带适应度函数的轮询计算方法；阐述了增强信道资源分配的优化计算方法，并进行了仿真试验检测和实际场景测试，验证了该方法的有效性。