2024年3月29日发(作者：尼康d300s怎么样)

第38卷第1期

2021年1月

计算机应用与软件

Computer

Applications

and

Software

Vol

.38

No

. 1

Jan

. 2021

V

2

X

通信中基于车辆分簇的资源分配机制

张晨璐12李佳林1姜炜2刘是枭2

重庆邮电大学重庆4〇〇〇65)

2(维沃移动通信有限公司广东深圳518049)

摘要

基于

3GPP(3rd Generation Partnership Project

)

R15 SA WI

阶段定义的两种

WX

业务模型，在无基站

覆盖区域进行自主资源选择时导致的碰撞和干扰问题，提出一种基于车辆分簇的资源分配机制。对场景中的所

有车辆根据其地理位置和行驶方向进行分簇，根据车簇间的相对位置对所有车簇进行分组,进而划分不同的专属

时隙资源；由每个簇中“头车”来担任资源协调与资源占用信息获取的角色。仿真结果表明，该机制在低时延要

求场景下的性能较

LTE-V2X

现有自主资源选择的资源分配方式更优。

关键词

V2X

无基站车辆分簇专属资源资源分配

TN929

文献标志码

中图分类号

TP3 A DOI

：

10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2021.01.022

A

RESOURCE

ALLOCATION

MECHANISM

BASED

ON

VEHICLE

CLUSTERING

IN

V

2

X

COMMUNICATION

1

Jiang

Wei

2

Liu

Shixiao

2

1 (

Chongqing

University

of

Posts

and

Telecommunications

,

Chongqing

400065，

China

)

2

{vivo

Mobile

Communication

Co

.,

Ltd

.,

Shenzhen

518049,

Guangdong

,

China

)

ZhangChenluLiJialin

12

Abstract

2

X

traffic

models

defined

in

the

R

15

SA

WI

phase

of

3

rd

generation

partnership

project

(3

GPP

) ,

a

resource

allocation

mechanisim

based

on

vehicle

clustering

is

proposed

to

solve

the

collision

and

interference

problems

caused

by

autonomous

resource

selection

in

the

area

without

base

station

coverage

.

All

vehicles

were

clustered

in

the

scene

according

to

the

geographical

location

and

driving

direction

,

and

then

all

vehicle

clusters

were

grouped

based

on

the

geographical

location

of

car

cluster

；

different

time

slot

resources

were

divided

according

to

the

different

groups

;

the

11

head

-

vehicle

"

in

each

cluster

played

the

role

of

resource

coordination

and

resource

occupancy

information

acquisition

.

Simulation

results

showthat

the

performance

of

this

mechanism

under

the

autonomous

resource

selection

is

better

than

the

resource

allocation

mode

of

LTE

-

V

2

X

.

BasedonthetwoV

Keywords

〇引言

V

2

X

Withoutbasestation

Vehicleclusterng

Specificresources

Resourceallocation

随着合作和自主驾驶需求的增加，车载网络的无线

通信将发挥关键作用[1]。

V

2

X

作为5

G

未来智能交通

运输系统的关键技术，以低时延传输大数据、保障车辆

之间通信的可靠性等优点被广泛关注。近年来，人们开

展了多项研究活动，利用

V

2

X

通信功能，扩大自动驾驶

汽车的识别范围，从而使自动驾驶更加安全、自然[2]。

车辆在传输安全预警信息或其他多媒体业务时需要大

量的频谱资源，但频谱资源是有限的，如何合理分配这

些资源是当前研究的热点之一。文献[

3

]提出了基于端

到端(

De

vice

-

to

-

De

vic

e

,

D

2

D

)技术，充分考虑车联网以

及蜂窝网中信道受到的小尺度衰落对资源分配的影响，

以蜂窝系统容量为目标，将资源分配转化成最优化问

题，利用二分图最大匹配算法中的

Hungaran

算法进行

最佳资源分配

;

文献[

4

]提出了基于流量模式和马尔可

夫决策过程(

MDP

)的语音和数据传输的集成算法的资

源分配方案

;

文献[

5

]提出了一种基于稳定匹配理论的

改进型交换匹配算法来分配资源;文献[

6 -7

]认为

收稿日期:2019 -05 -24。张晨璐，高工，主研领域:

LTE

及5

G

标准技术。李佳林,硕士生。姜炜，硕士。刘是枭,硕士。

第1期

张晨璐，等:2

VX

通信中基于车辆分簇的资源分配机制

129

-2

X

的基于感知技术（

mode

4)的资源分配方式可

源的复用，则可能在同一个时刻多个

V

-

UE

会复用干

延用于无基站覆盖下5

G

-

V

2

X

周期业务;文献[8 ]为了

扰较强的资源，导致接收机接收不成功而丢包，且

UE

的工作模式是半双工的，不可能同时收发数据，

减少

D

2

D

用户复用蜂窝用户的资源块复用干扰，提出

V

-

了一种最小干扰的5

G

蜂窝网络双跳

D

2

D

通信资源分

对于某些重要的

SCI

(

Sidelink

Control

Information

)信息

监听不足，导致自主资源选择时的错误判断。

UE

自主

配方法。

现有的大多数算法的重点为基站覆盖下最小化总

资源选择示意图如图1所示。

体传输功率或最大化数据速率以满足

Q

〇

S

要求，对于

资源碰撞和干扰方面未能提供一个较好的解决方案，

且当前学者对于无基站覆盖情况下的资源分配研究较

LTEV

少。3

GPP

协议中虽规定了对于

LTE

-

V

2

X

无基站覆盖

下的用户可采用自主资源选择[9]，但随着

V

2

X

技术与

需求的不断更新与演进，

LTE

-

V

2

X

的资源分配方式并

不适用于3

GPP

R

15中定义的有关增强型

V

2

X

的业务

模型以及时延要求，3

GPP

对于无基站覆盖下的

V

2

X

的资源分配方式仍在讨论中。

为了适应3

GPP

R

15下的

V

2

X

资源分配问题，并

满足低时延高可靠性的要求，本文提出一种在无基站

覆盖条件下基于车辆分簇的资源分配方式。对场景中

所有车辆进行分簇，根据车簇之间的相对位置进行分

组，在资源池中对不同组划分不同的专属资源，不同组

之间的专属资源进行两两正交。每个簇中选择一辆车

为“头车”，资源的调度决策者和协调者由簇内“头车”

担任。由于簇头能够实时知晓簇成员的调度请求，其

对簇成员内一切信息有宏观把控，因此能够进行合理

的资源分配。此外，基于地理位置和行驶方向的分簇

与资源划分，在用户数量较少时能够从时隙上避免严

重的碰撞问题;在用户数量较多时能协调各用户之间

复用的干扰使其最小。

1系统模型

本文考虑的是存在大密度

V

-

UE

用户系统的无基

站覆盖场景，为了便于分析，以长度不短于3 400

m

的

双向三车道的高速公路为系统场景。

V

-

UE

在每条车

道上以空间泊松点过程随机生成，每个

V

-

UE

在自身

最大通信范围内随机选择另一个

V

-

UE

为接收端，成

为

V

2

V

对。场景中所有

V

-

UE

共享同一资源池，多用户

的资源分配考虑资源的复用，资源传输粒度在时域上为

一个时隙（

slot

)或1

ms

，频域上为100个

RB(Resource

Block

)，资源分配机制仅考虑时域上传输时隙的选择，

频域上为一段连续的满足承载数据需求的^个

RB

。

随着

V

-

UE

数量的增多，在缺少基站对于整个资

源占用信息的宏观控制的情况下，过多的

V

-

UE

使用

自主资源选择则会造成大量的资源碰撞问题。由于频

谱资源的有限性和最大传输时延的限制，必会进行资

图1

UE

自主资源选择

2基于车辆分簇的资源分配机制

为了解决上述问题，本文提出一^种基于车辆分簇

的资源分配方式。对场景中所有车辆进行分簇，簇内

选择一个合适的

V

-

UE

作为头车来进行对簇内成员的

资源分配，由于调度信息以及调度资源都会经由簇头

发出，所有簇头不用感知簇内成员的

SA

信息即可知

道簇成员的资源占用情况，进而降低了

SA

感知失败

的概率。若接收

V

-

UE

与发射

V

-

UE

属于同一簇的话，

每次传输时，接收

V

-

UE

首先对自身无线环境进行测

量并汇报给头车，让头车基于接收

V

-

UE

的干扰情况

进行资源协调。能否成为头车取决于

V

-

UE

能力，本

文假设在场景中所有

V

-

UE

都有能力成为头车且遵循

自愿原则，即头车的选取是在簇中随机的。详细的分

簇规则和资源分配机制如下：

1车辆分簇。如图2所示，以场景中最左边的车

辆作为起始点，最右边的车辆为终点，从起点开始每隔

600

m

确定一^个范围，直到这个范围超过终点。在每

个范围的中心位置设置一个虚拟站点，每辆车根据自

己的与各虚拟站点的欧氏距离选择接入距离最近的虚

拟站点，将同一个行驶方向上且属于同一个虚拟站点

下的车辆分至同一簇。

130

计算机应用与软件

2021 年

假设场景中有^辆车，

M

代表车簇，车簇数量为

=丨

mi

，％，…，

rnj

，每个车簇的车的数量为

Z

=

资源请求表格，对资源请求列表及相关信息进彳了实时

更新，如表1所示。

表

1

资源请求列表及上报信息

2

)资源池划分与分配。将车簇根据地理位置归

为两个车组，设为

G

i

、

^

:

{G

1

=

{

index

= 2

n

，

M

mdex

⑴

1

^

2

=

[index

= 2

n

- 1，

M

mdex

式中

：idx

为车簇索引

，

n

= 1

，

2

,…

，

C

。对车辆分簇

下组成的两个系统进行资源池配置和资源的分配需要

车组

车簇

簇成员是否上

报请求

接收端

IDIDID

X

ID

历史干扰

是/否

RXx

y

IPRxrx

1/2Y

是/否

rx

IPRyrx

如下四个步骤：

(

1

)初始化分配。场景下车辆分组完成，对两个

车组进行资源池初始化配置。分配方法为根据两个组

内所含的车辆数，在初始的资源选择窗中按比例划分

专属资源，并以该初始资源选择窗的分配结果以资源

选择窗大小为周期进行周期循环。

假设

G

共有

Z

辆车，

G

2

则有

Z

-

Z

辆车。在初始资

源选择窗中为

G

配置的专属资源池数量为| 若

结果中存在小数则往正方向取整，为

G

2

配置的选择窗

资源池数量为

-

| • ，其中为

UE

自主资源

选择的资源选择窗中包含的时隙数量，根据最大传输

时延来确定：

Nsw

=

max

(

transmission-delay

)

(2)

资源选择窗中各组资源确定后，对属于

G

和

G2

的时隙资源在时域上进行两两正交。由于本文

V

-

UE

以空间泊松点过程进行撒点且

V

-

UE

数量较多，两个

车组内所含

UE

数量差距不大，进而在资源选择窗中

分得的资源数量差距在1上下。为了保证时延的公平

性（时域资源越靠后时延越大），采用时域交叉的方式

进行资源划分，如图3所示。

时隙资源

~^

2

■「■「■I

资源选择窗

g

图

3

资源划分

图3展示了初始化分配的时域模型，车簇下的两

个组进行初始资源配置后，在当前

TTI

下，不同车组下

的车辆有业务包到达，在资源选择时，不同车组下的车

辆只能选择那些属于该车组的资源。

(2)资源占用请求上报。车组以及不同车组的专

属资源划分完成后，各车组里面的各车簇成员有数据

需要发送需要资源占用时首先得向自己所在车簇的头

UE

进行上报，上报内容包含簇成员自身

ID

、历史干扰

功率

（Interference

power

，

I

-

PR

)。每个头

UE

需要维护

1/2

3/4

同一车组下不同车簇之间进行信息交互，即车组

1或2下的所有车簇之间交互自身簇成员在当前时刻

资源占用请求及相应信息，交互后每个头

UE

都有同

组下所有请求资源的

UE

信息。

(3)资源分类与选择。根据步骤⑴中的初始资

源选择窗的分配结果，以初始资源选择窗大小为周期

对往后的资源进行不同车组下的专属资源分类，如图

4所示。

图

4

分组资源划分

不同车组的专属资源划分完成后，由于非周期下

包的到达时刻是不可估计的，头

UE

无法根据历史的

一段干扰情况预测当前或未来一段时隙资源上的干扰

情况，所以我们针对不同业务模型（周期与非周期），

提出了不同的资源分配机制。

①周期业务。若当前每个车组内请求资源占用

资源的

UE

数量不大于资源选择窗中的不同车组的专

属资源数量，则每个车组中的每个车簇内头

UE

在进

行资源分配时，将同簇成员之间采用时域正交的方式

分配在不同的时隙资源上传输数据，而不同簇成员之

间可以复用在同一时隙资源。若需求占用资源的成员

数量大于资源选择窗中所属该组的时隙资源数量时，

则对资源选择窗中不同车组的所属时隙资源进行干扰

预测，根据预测结果与设定的阈值对比，取资源选择窗

中预测值小于该阈值的且拥有最小干扰的时隙资源进

行复用。首先头

UE

根据式（3)确定资源选择窗中所

有时隙资源的干扰情况。

第1期

张晨硌，等:2

VX

通信中基于车辆分簇的资源分配机制

⑶

131

I-PRtotBl

=

|

mean

(；£

dM

j]

的，那么当车组中存在多个

UE

请求资源占用时，头车

只需要关注在所属簇内的所有

TX

-

V

-

UE

y

(

E

G

, *=

j

1 ,2 丨

Z

(

E

mf

*

与

RX

-

V-UE

式中：

Q

表示车组卜表示车组*下的第

i

个车簇；

/-

PRfJ

*表示车组*的第

i

是否处于同一个簇内且是否分配在同一个时隙资源

上。若处于同一个簇内且处于同一时隙资源上则会造

成严重的同频干扰。为了避免该情况，头

UE

个车簇中第/辆车在车组*

在每个

的专属时隙资源中历史的第

J

'个时隙上的干扰

功率。

为了使

I

-

PR

结果更加准确，进行时隙资源

I-PR

计算时仅对当前资源窗中满足映射条件的历史时隙才

时刻都要为有资源请求的

UE

对当前资源选择窗中专

属资源

TfW

进行检索，采用以下处理方法，其中

C

-

ID

为

簇

I

：

进行计算。映射关系如下：

slot

•

二

slotj

—

TD

t

e

sw

SW

=

(

j

sl〇t

I

TTIcurren

^

sl〇t

^

TTIcurren

+

Ns

，

}

⑷

式中

：TD

(transmission

delay

)为最大传输时延；

sw

为

当前资源选择窗中的时隙；

lj

w表示在当前资源选择

窗

s

里第

t

个时隙。若当前资源选择窗中的时隙资源

映射出历史

Sot

为负值，表明还未获取到历史时隙上

的

I

-

PR

值，则该资源选择窗中的时隙资源无法进行

I

-

PR

预测。当资源选择窗中某个时隙映射出的

Sot

为

负时我们规定在该时隙上其

I

-

PR

为负无穷大。在完

成对当前资源选择窗的时隙资源的干扰功率预测

后，筛选出干扰功率低于阈值的时隙，并选出最合适

资源：

I

-

PR

e

咖

een

=

jSl

I

-

PRt

〇

a

彡

threshold

}()

slot

E

I

-

PRt

〇

a

resource

=

min(I

-

pElcellen

,) (6)

预测的资源选择窗中每个时隙资源的

I

-

PR

值，可

能会出现没有满足阈值要求的时隙资源

，

此时

，

可以3

dBm

为步长来增加阈值直至至少出现一个时隙资源

满足低于阈值要求。为了避免存在强干扰资源导致门

限值无限制调整进而将强干扰资源标记为满足要求

的时隙资源，因此本文将门限值限定在一个区间之

内，当某个

V

-

UE

阈值超出这个区间就说明在当前资

源选择窗中该

V

-

UE

的专属资源里没有可以复用的

资源了，就算复用也会导致自身丢包甚至影响其他

V

-

UE

。此时该

V

-

UE

的头

UE

则在当前资源选择窗

中的非所属该

V

-

UE

专用资源中随机选择一个分配

给该

V

-

UE

(例如：车组1中车辆使用车组2的时隙

资源）。

②非周期业务。非周期业务下虽然不能对当前

资源选择窗中的时隙资源进行干扰预测，但可以充分

利用头车的特性:头

UE

知道同组下哪些

UE

有资源请

求。由于上述分簇形式，同一组内的不同车簇之间相

隔有一定距离，同车组内不同车簇之间的干扰是很小

Stepl

初始化复用阈值为

Reuse - treho/d = 0

。

Step2

初始化冲突次数

crn/lct - num = 0

。

Step3

对资源选择窗中每个时隙资源进行遍历，同簇下

冲突干扰判决：

ior n = 1 :length(Tw)

获取占用在遍历时隙资源

Two

)上的所有

ue

: -/

d

当前资源占用请求

UE

的接收

UE: TO- /DRTnt

ior m = 1 :length(UE- IDg)

s (C _ IDUE_1Dg(m) = C - IDUE_1DRmt

或则

i UE -

/D,(m) ="E-/D^Tnt)

增加冲突次数：

conflict — —um = conflict — —um + 1

end

end

if coglct - nm > Res - treho/d

将资源选择窗中第

—

个资源

Tw(n

)标记为不可资源

end

end

Step4

根据冲突干扰判断结果进行资源选择或更改复用

阈值继续判决：

fw = 0

增加复用阈值：

Reuse - threshold = Reuse - threshold +

1

并重新执行

Step1 - Step4

esle

头

UE

为当前资源占用请求

UE

在剩余

TW

中随机选

择一个

end

(4)半双工问题避免。由于非周期业务下的资源

选择机制的

Step

3中已经存在对半双工问题的解决方

案，所以此处不再继续阐述。这里主要针对周期业务

下的半双工问题提出解决方案。在完成当前资源占用

请求

V

-

UE

的时隙资源分配之后，头

UE

检索自身资源

请求列表中

TX

的

RX

-

ID

，经过一系列判决决定是否执

行式（）-式(8)，详细流程如图5所示。

I

-

PR2E

xe

=

I

-

PR

exc

-

mm(I

-

PR

eic

) (7)

resourcc

=

mm

( -

PREi

)

()

132

计算机应用与软件

2021 年

表

2

仿真假设

参数

业务模型

值

1) 周期业务：丨6,10丨

ms

业务包

达到周期，10%的车辆产生业务；

最大传输时延

H

，，0 1

ms

。

2) 非周期业务：丨10 +

e

10,20 +

图5解决车辆半双工问题流程

3仿真分析

本文在3

GPP

协议中定义的高速公路仿真场景下

仅对单播传输方式进行了仿真评估，以

LTE

V

2

X

的

m

〇

de

4为周期业务评估基线，非周期业务评估基线为

随机资源分配（11祖1。〜48却腦_，1^)。性能评估标

准为3

GPP

系统级仿真评估指标:反映系统高可靠性

的平均

PRR

(

Packet

Reception

Ratio

)和反映低时延特

性的平均

PIR

(

Packet

Inter

-

Reception

)。平均

PRR

测

量的是

V

2

V

对之间的距离在[

a

，]的所有

V

2

V

对的

收包率然后进行线性平均，其中：

x

20, = ( +

1)

x

20, = 1，2,…，15。

PIR

表示前后两个成功接收

的数据包之间的时间间隔，由(1 +

L

十

n

…+ U计算

得到，其中^到

L

为不同的且先后被成功接收包的时

间间隔，为成功接收包的数量，平均

PIR

由

+^)+…+

Tn

)确定，其中

A

到八为在发射

UE

与接收

UE

之间的距离在[

a

，]范围内的所有

V

2

V

对

的

PIR

;

TV

为

V

2

V

对数量[0]。

对每种业务下的资源分配方式进行多次仿真，对

仿真结果取统计平均值避免结果的偶然性，详细的仿

真参数假设见表2。

e

20 1

ms

的业务到达时间，100%的

车辆产生业务；最大传输时延

)10,20|

ms

V

-

UE

部署

NR

SL

freeway

信道模型（3

GPP

TR

37.885)

信道模型

NR

SL

freeway

信道模型（3

GPP

TR

37.885)

MCS

16

QAM

V

_

u

数量空间泊松点过程（

TR

37. 855)

带宽

100 个

RB

V

-

UE

发射功率

23

dBm

门限值

-80

dBm

门限调整区间

[-80 -60]

车速

120

knmh

TTI

number/ms

1 000

Drop

number

15

对单播-周期业务的平均

PRR

评价结果如图6所

示，单播-周期业务的平均

PIR

评估结果如图7所示，

单播-非周期业务的平均

PRR

评价结果如图8所示，单

播-非周期业务的平均

PIR

评估结果如图9所示。

9

8

7

6

5

4

3

o

2

o

图6周期业务-平均

PRR

恝

^

距离指数7

图7周期业务-平均

PIR

第1期

张晨璐，等:2

VX

通信中基于车辆分簇的资源分配机制

133

贫

收时间间隔也会降低，那么在平均

PI

的方面本文机

制仍有所优势，体现的是系统的时延容忍，说明本文机

制较

mode

-4更能体现低时延特性。

由图8可见，在非周期业务中，由于在20

ms

的较

宽裕的传输时延当中，

V

-

UE

总能找到合适的资源进行

传输，本文机制相较随机选择在接收机处于较近的位

置时平均

PRR

差异不是特别明显，但随着接收机距离

越来越远，随机资源选择的性能逐渐劣于本文。其原

%/-

图8非周期业务-平均

PRR

I

一

9

一

本文机制-动态

-20 ms

HH

-

_

RA-

动态

-20 ms

—

j

1—^

距离指数/

图9非周期业务-平均

PIR

由图6

6可见，在10

ms

的传输时延和较低的6

ms

传输时延中，本文机制在平均

PRR

方面比

mode

-4机

制表现更优，其原因在于将资源池划分为两个专属资

源池，将互相之间距离较远的车簇规定共用同一专属

资源。该种资源池划分方式本身就将存在距离较近的

干扰概率进行了降低处理，再者以头车分配资源的特

性减少了

SA

感知的失败概率，便能够更加准确知晓

V

-

UE

占用和被预留的时隙资源，进而在历史的干扰测

量中获得较为准确的干扰值，在采取资源复用时将干

扰较小的资源进行复用。另外在

m

〇

de

-4机制中某些

半双工问题的

V

-

UE

不能将数据包传出，且又由于是

周期性的业务，则造成一个包都未能传输成功，一旦超

过传输最大时延时就会造成丢包。这种情况车簇调度

机制很好地避免了半双工问题，对收包率的提升也有

一定帮助作用。

由图7可见，在平均

PIR

方面，同样在10

ms

时延

和6

ms

时延，车簇的资源分配方式的性能要好于

mode

-。分析原因是由于平均

PIR

统计的为每个

V

-

UE

在仿真中所有成功接收的包之间的时间间隔，则

每个

UE

至少有两个包要传输成功才能参与统计，从

平均

PRR

的情况可以得知，车簇机制比

mode

-机制

收包率整体要高不少。所以收包率提升了，前后包接

因在于在中远距离传输时，由于受大尺度衰落的影响，

本身信号质量已经不好，若此时接收机周围存在强干

扰的话，则会导致接收端接收失败，而本文提出的车簇

资源分配能够避免尽量避免这种强干扰。在1

ms

较

低传输时延要求中，每个

V

-

UE

必须在较短的时间里

找到资源传输，而每个

TTI

的多个

V

-

UE

要传输数据

包，则会造成大量的资源碰撞，复用的资源会有较强的

干扰，本文机制较随机资源选择有所增益，其原因仍然

是针对资源池对不同车组的专属资源划分减少了近距

离的发射

V

-

UE

之间干扰的出现和头

UE

对当前资源

请求情况对接收端存在影响的

TX

-

VUE

分不同时隙发

包，并且对

V

2

V

通信中半双工导致的问题进行适当

处理。

图9为本文机制与随机资源分配在平均

PIR

下的

性能对比，随机分配比本文机制在20

ms

的较宽裕的

传输时延中性能较好。分析原因是:本文机制目的为

寻找碰撞较少和干扰较小的资源，由于资源选择窗为

时间滑窗，每次滑窗会在资源选择窗末尾出现空载的

时隙资源，那么会优先选择空载的时隙资源传输，为了

保证传输的可靠性而牺牲了时延，所以平均

PI

比随

机分配较差。随着传输时延的降低，在传输时延10

ms

的情况下本文机制较随机分配有所增益，随机分配由

于不确定性在较低的传输时延情况下会造成资源的碰

撞或选择了那些干扰较强的资源而造成了丢包，而本

文机制旨在碰撞避免和选择干扰较小的资源，丢包的

概率较小，从而平均

PI

上比随机分配有增益。关于

10

ms

时延下的平均

PIR

评估图中随机资源选择与本

文出现交点的原因是•.非周期业务的来包时刻不固定

为10 +

exp

(10)，在对随机资源选择机制进行仿真时

来包时刻要普遍比车簇资源分配早，所以起点要比车

簇低，但性能劣于车簇就出现了交叉。

移动性考虑是下一个研究点，但对于车队场景来

说，车队内车辆都是匀速运动，所以移动性问题并不会

对本文算法性能造成任何影响。对于其他场景，本文

134

计算机应用与软件

2021 年

对不同算法进行了多次仿真，每次仿真撒点独立，取总

的仿真结果均值进行了算法之间性能评估，多次仿真

下的多次撒点，无疑也进行了移动性验证。本文算法

为半静态调度

，

在

LTE

NR

V

2

X

中

，

SPS

(

Semi

-

Persis

­

tent

Scheduling

) 周期 大概为

1

S

,

我们 以一个

SPS

周期

(

1 000

ms

)为仿真时长对本文算法进行评估，仿真中

道路上车辆均为

120

km

/

h

即

0

.

033

m

/

ms

，

每一次仿

真下来，车辆仅移动

0

.

3

m

。所以每次仿真中，车辆移

[4 ]

Zeng

B,Yao

L

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Traffic

patten

based

resource

allocation

algo

­

rithm

for

hybrid

transmission

in

LTE

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A

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Sidelink

Resource

Allocation

Mechanisms

for

NR

V

2

X

Com

­

动的距离并不会影响车辆在本次仿真中分配资源，下

一个

SPS

周期到来时，头车又将会根据车辆的归属运

用本文算法进行资源分配。

4结语

本文提出了一种车辆分簇的资源分配方式。该方

式根据车簇的地理位置为不同车簇划分专属资源，基

于

UE

的感知技术，由原来的每个

UE

感知更改为每个

车簇中的簇头感知并担任资源分配角色，这样的好处

是头车不仅知道自身能量感知范围内的

UE

的历史资

源占用信息，且可实时知晓自己车簇中簇成员的资源

占用信息。根据簇成员的实时请求信息，判断出属于

该车簇中的资源池中那些干扰较强的资源并排除，实

时地进行资源协调，

UE

能够很好地将互相之间干扰很强

在时延允许范围内分不同时隙发包并解决半双工

引起的问题。通过在较高和较低的传输时延要求的条

件根据业务模型进行仿真对比，结果表明:本文机制随

着传输时延要求的减少相比

LTE

-

V

2

X

现有资源分配

机制表现更好

，

既保证了

V

2

X

下的高可靠性

，

又达到

了低时延传输的要求。

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5

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