10.11959/j.issn.2096−3750.2020.00178
动态时空数据驱动的认知车联网频谱感知与共享技术研究
随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展,作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题.除了提供安全服务以外,车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径,可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源,但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限.提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法,并利用其规律指导频谱的感知和共享.通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析,结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升.
车联网、动态时空数据、异质频谱共享、多服务的服务质量要求
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TN92
北京市自然科学基金资助项目;国家重点研发计划
2020-09-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
96-105