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软件定义车联网中缓存辅助的NOMA功率分配方案研究 后印本

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摘要: 由于对丰富多媒体服务的需求日益增长,车联网需要提供海量的设备连接以满足高频谱效率和低延迟的需求。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)、缓存和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)被认为是有效解决这些关键挑战的潜在技术。因此,针对软件定义车联网提出了一种缓存辅助的NOMA功率分配方案。首先,针对车联网中车辆总是处于高速运动状态的特点,提出了一种新的簇头选择算法,到达的道路交通将借助SDN进行预测,实现自适应车辆分簇。其次,引入了缓存辅助的NOMA方案,每个车辆在文件缓存阶段使用NOMA原理缓存和请求文件。再次,针对双Nakagami-m衰落条件下的两个簇头车辆通信场景,提出了一种最优功率分配策略,将优化问题公式化为找到每辆车的最佳功率曲线,从而最大化的在每辆车上成功解码目标文件的概率。最后,数值仿真和理论分析表明,所提出的缓存辅助NOMA功率分配方案,性能明显优于传统的NOMA和缓存辅助的OMA(Orthogonal Multiple Access)。

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[V1] 2022-04-07 15:01:56 ChinaXiv:202204.00079V1 下载全文
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