软件定义车联网中缓存辅助的NOMA功率分配方案研究

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》

顾金媛 章国安 张鸿来

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)。

通过

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