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公开(公告)号：CN118301626A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410387823.8
申请日：2024-04-01
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种智慧交通系统中多目标优化的路侧单元组网部署方法。该方法包括：获取目标区域的路网数据；根据所述目标区域的路网数据对目标区域中的路侧单元RSU的通信性能进行分析，获取RSU覆盖距离数据；根据目标区域中的RSU覆盖距离数据构建基于成本和覆盖车辆总时间的基于MOP的RSU部署问题模型，采用NSGA‑II算法求解所述基于MOP的RSU部署问题模型，得到目标区域中的RSU组网部署策略。本发明设计了基于NSGA‑II算法的多目标RSU组网部署策略，可以以尽可能小的部署成本投入达到更高的车辆总覆盖时间，为RSU组网部署工程提供一系列满足要求的部署方案，以供选择和依据实际情况动态调整。
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公开(公告)号：CN118714621A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410837153.5
申请日：2024-06-26
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供一种基于模糊逻辑的车联网联合切换方法及系统，属于车联网通信技术领域，获取需切换车辆的行驶速度及接收信号强度信息；根据行驶速度及接收信号强度，基于模糊逻辑得到需切换车辆的动态V2V通信范围；在动态V2V通信范围内，若存在已经连接在需切换车辆的目标RSU上的辅助车辆，且与需切换车辆的行驶方向相同，则需切换车辆与V2I链路信号质量最好的辅助车辆建立V2V链路；直至需切换车辆触发切换请求，断开V2V链路，需切换车辆连接到目标RSU。本发明当车辆终端无法及时切换到其他信号良好的路侧单元时，寻找能够建立车辆与车辆之间V2V通信链路的辅助车辆，协助车辆与基础设施之间V2I切换过程的顺利完成。
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公开(公告)号：CN118075263B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410180549.7
申请日：2024-02-18
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种面向车联网边缘场景中基于深度强化学习的可靠卸载方法。该方法包括：车辆给接入路侧单元发送卸载任务请求，该卸载任务请求中携带任务数据，该任务数据包括输入数据、计算量、时延限制和任务重要性；接入路侧单元接收卸载任务请求后，向云层请求卸载方案，云层生成卸载方案后，将卸载方案发送给接入路侧单元；接入路侧单元根据卸载方案将任务数据传递给目标路侧单元；目标路侧单元对任务数据进行计算，将计算结果传输给接入路侧单元，接入路侧单元将计算结果回传给所述车辆。本发明方法将传输成功概率、计算成功概率、任务重要性和所需时延等因素纳入可靠性评估机制，实现任务多样化资源多样化的车联网边缘场景中的卸载决策。
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公开(公告)号：CN118075263A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410180549.7
申请日：2024-02-18
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种面向车联网边缘场景中基于深度强化学习的可靠卸载方法。该方法包括：车辆给接入路侧单元发送卸载任务请求，该卸载任务请求中携带任务数据，该任务数据包括输入数据、计算量、时延限制和任务重要性；接入路侧单元接收卸载任务请求后，向云层请求卸载方案，云层生成卸载方案后，将卸载方案发送给接入路侧单元；接入路侧单元根据卸载方案将任务数据传递给目标路侧单元；目标路侧单元对任务数据进行计算，将计算结果传输给接入路侧单元，接入路侧单元将计算结果回传给所述车辆。本发明方法将传输成功概率、计算成功概率、任务重要性和所需时延等因素纳入可靠性评估机制，实现任务多样化资源多样化的车联网边缘场景中的卸载决策。
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