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车联网中的传输调度与资源分配联合内容下载

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简介:
本研究探讨了车联网环境下传输调度和资源分配的问题,并提出了一种有效的策略以优化内容下载效率,提升用户体验。 车联网信道资源稀缺及车载节点间的间歇性短暂链接给车载节点通过无线接入点(AP)进行内容下载带来了巨大挑战。AP 覆盖范围内的资源分配与 Internet 链接空洞区域的传输调度相互依赖,共同影响其下载性能,而现有文献往往将二者孤立开来分别研究。为了提高下载性能,应从全局优化的角度考虑两者作为一个整体,并将其形式化为一个结合非冲突调度的最大数据量资源分配问题。然而,在证明该问题是 NP-难的基础上,提出了结合链接空洞区域传输调度的资源分配近似算法(JAS)来解决这一问题。 该算法将整个链路空洞区域内节点间连接的变化模型化为拓扑图序列,并基于此构建其冲突图序列;在 AP 通信覆盖范围内利用这些图序列进行优化的资源分配,以期达到扩展 AP 覆盖范围、填补 Internet 链接空洞的目的。模拟实验结果表明,JAS 算法相比现有方法显著提高了文件下载量及传输的成功率。此外,还分析了影响内容下载性能的相关因素。

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    本研究探讨了车联网环境下传输调度和资源分配的问题,并提出了一种有效的策略以优化内容下载效率,提升用户体验。 车联网信道资源稀缺及车载节点间的间歇性短暂链接给车载节点通过无线接入点(AP)进行内容下载带来了巨大挑战。AP 覆盖范围内的资源分配与 Internet 链接空洞区域的传输调度相互依赖,共同影响其下载性能,而现有文献往往将二者孤立开来分别研究。为了提高下载性能,应从全局优化的角度考虑两者作为一个整体,并将其形式化为一个结合非冲突调度的最大数据量资源分配问题。然而,在证明该问题是 NP-难的基础上,提出了结合链接空洞区域传输调度的资源分配近似算法(JAS)来解决这一问题。 该算法将整个链路空洞区域内节点间连接的变化模型化为拓扑图序列,并基于此构建其冲突图序列;在 AP 通信覆盖范围内利用这些图序列进行优化的资源分配,以期达到扩展 AP 覆盖范围、填补 Internet 链接空洞的目的。模拟实验结果表明,JAS 算法相比现有方法显著提高了文件下载量及传输的成功率。此外,还分析了影响内容下载性能的相关因素。
  • 多通道V2R/V2V数据算法
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    本研究提出了一种创新的多通道车联网V2R(车辆到道路基础设施)和V2V(车辆到车辆)数据传输调度算法,旨在优化大数据量下的实时通信效率与可靠性。通过智能分配频谱资源,该算法能够有效减少延迟并增强系统的整体性能,在自动驾驶、交通管理和紧急车辆优先通行等方面展现出巨大应用潜力。 针对多信道车联网的数据传输需求,我们提出了一种V2R/V2V数据传输调度算法。该算法首先根据车辆的数据传输请求生成初始调度操作,并基于这些操作之间的冲突关系构建了初始调度冲突图及相应的冲突矩阵。接着,在证明了冲突矩阵具有半正定性的基础上,运用半定规划方法进行信道分配并完善原有的调度冲突图。最后,依据车辆在服务区域的滞留时间和所需传输的数据量为其赋予不同的服务权重,并结合V2R/V2V协作传输的方式,利用调度冲突图分时完成任务调度。交通仿真实验结果表明,所提算法能够有效发挥车联网多信道的优势,通过优化网络中的数据传输和协作机制来提升整体的服务容量。
  • MATLAB代码-ResourceAllocationV2X:支持D2D,发表于IEEE Transactions...
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    本文提出了一种基于MATLAB的资源分配算法,用于支持设备到设备(D2D)通信的车联网环境。该研究已发表在IEEE Transactions期刊上。代码实现可优化车联网中的频谱利用率和系统性能。 资源分配MATLAB代码(V2X项目)包含了以下论文的MATLAB实现:L.Liang、GYLi和W.Xu,“支持D2D的车辆通信中的资源分配”,IEEE通信交易,第一卷。65,第7期,3186-3197页,2017年七月。 如果您觉得这有帮助,请引用该论文。 从主文件“main_rateVsSpeed.m”开始执行,并复制论文中图5的内容。所有其他(函数)文件都在主文件中调用。其余的图表可以通过提供的辅助函数轻松复现。 请将任何问题或疑问直接发送过去,谢谢。
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    本研究聚焦于在物联网环境中优化边缘计算中的资源分配策略,旨在提高效率和响应速度的同时减少能耗。 Three-Dynamic-Pricing-Schemes-for-Resource-Allocation-of-Edge-Computing-for-IoT-Environment-master.zip
  • 文学工具
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    互联网文学资源下载工具是一款专为文学爱好者设计的应用程序,它能够帮助用户轻松快捷地找到并下载各类电子书籍、小说等文学作品,极大丰富了读者的阅读体验。 互联网络文库资源下载工具通常指的是能够帮助用户高效下载互联网上各种资源的软件,例如冰点下载工具。这款工具因其强大的多线程下载功能而受到用户的欢迎,在处理大文件或批量下载任务时尤其有用。 让我们详细了解一下“多线程下载”这一概念。在传统的单线程下载中,数据是按顺序逐块传输的,速度受限于网络带宽。而在多线程下载模式下,文件被分割成多个部分同时从服务器获取这些部分,从而显著提高了下载速度。冰点下载器利用了这种技术,在良好的网络条件下可以大幅提升下载速率。 冰点下载工具支持多种协议,包括HTTP、FTP和BT(BitTorrent)。HTTP主要用于网页浏览,而FTP常用于文件上传与下载;BT则是一种分布式文件共享协议,特别适合于大文件的分发如高清电影或大型游戏。因为这种技术通过种子(.torrent 文件)在用户之间直接分享数据,减轻了单一服务器的压力。 视频、音频、图片和文档是冰点下载工具可处理的常见文件类型。这包括在线流媒体平台上的内容或者需要保存的学习材料;摄影作品、设计素材等图像资源以及电子书、研究报告或课件等各种学习工作资料也都在其支持范围内。无论文件大小,都能有效管理和快速获取。 此外,冰点下载器还可能具备断点续传功能,在网络中断后可以从上次停止的地方继续下载,避免了重复劳动。还有计划下载功能允许用户在特定时间进行自动下载以避开流量高峰期。 总之,像冰点这样的互联网络文库资源下载工具对于现代互联网用户来说是极为有用的辅助软件。通过多线程技术、支持多种协议以及处理丰富文件类型的能力,它们极大地优化了我们的数字生活体验,帮助我们更高效地获取和管理各类在线资源。
  • _V2X__Vehicle-to-Everything_智能交通_汽
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    本项目聚焦于车联网(V2X)技术中的资源分配问题,旨在优化Vehicle-to-Everything通信,推动智能交通系统发展,提升汽车互联效率与安全性。 智能汽车和智能交通的关键技术之一是V2X(车联网)无线资源分配。
  • +时代出租研究-毕业论文.doc
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    本论文探讨了“互联网+”背景下出租车行业的资源配置问题,分析了当前存在的主要挑战,并提出了优化建议。通过案例研究和数据分析,探索提高出租车服务效率与质量的新途径。 在“互联网+”时代背景下,传统行业与互联网技术的深度融合为各行各业带来了前所未有的变革。出租车行业作为城市交通的重要组成部分,也迎来了新的发展机遇。然而,市场的供需不平衡问题一直是困扰出租车行业健康发展的核心问题之一。 本段落旨在通过建立数学模型和数据分析,对“互联网+”时代的出租车资源配置进行研究,以期找到优化出租车资源配置、平衡市场供需的途径,并为出租车经营者提供利润模型,进而提出更为合理的出租车补贴方案。 为了应对出租车市场的供需不平衡问题,本段落建立了出租车资源的供需匹配模型。通过收集和分析包括空驶率及乘客最长等待时间等数据,我们探讨了如何根据乘客出行需求合理调配出租车资源,以减少浪费、提高运营效率。 在研究过程中,我们发现出租车资源的合理配置与乘客等候时间和车辆空载率密切相关。例如,高空载率通常意味着运力过剩;而过长的乘客等候时间则表明供需不平衡。为了深入理解这些指标如何影响市场状况,我们采用了数学建模方法,并对运营成本、利润等因素进行了分析。 此外,本研究还探讨了出租车经营者的利润模型。油价和平均运价等经济因素直接影响到收入和利润水平。通过对关键经济参数的模拟分析,我们评估了不同价格策略下的实际效果,旨在为经营者提供一个科学合理的收益模型。 利用MATLAB软件对数据进行处理后发现,通过构建时空变化关系的数据拟合可以更直观地展示出租车资源配置的特点,并为此提供了调整方案参考依据。同时,本段落还详细研究和分析了乘客等候时间和车辆空载率的关系,以期找到缩短等待时间、降低空载率的有效途径。 在补贴政策方面,我们对比不同公司的出租车补贴策略对“打车难”问题的影响,并通过建立模型评估各种方案的实际效果,为政府及企业提供制定和优化补贴政策的依据。研究发现合理配置资源可以有效缩短乘客等候时间并减少车辆闲置情况,从而实现市场供需平衡。 本段落提出了一套新的出租车补贴方案,并对其合理性进行了论证,在充分分析现有状况的基础上提出了能够激发司机积极性、促进供需平衡的具体建议。这些研究成果不仅为行业健康有序发展提供了理论支持,也为实际操作提供了指导性意见,具有重要的现实意义和参考价值。
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    本书为《新大陆物联网Android开发实战》一书的配套资源手册,提供了丰富的在线学习资料和实践案例,帮助读者深入掌握物联网应用的开发技巧。 新大陆物联网Android开发实战(一):通过接入API文档获取新大陆物联网官网Logo,涉及GET、POST请求及多线程网络资源下载的实践。
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    本文提出了一种适用于LTE-V技术在车辆密集环境中高效运行的资源分配算法,旨在优化车联网通信性能。 LTE-V为车辆提供了可靠且高效的通信能力,在这种技术下,车辆用户设备(VUE)有两种通信模式:集中式(Mode 3)与分布式(Mode 4)。针对密集场景中由于大量VUE导致的数据包碰撞问题,本段落依据时延和距离等指标对车联网应用进行分类,并提出了一种车辆自主调度算法。该算法使不同应用可以根据自身性能需求选择合适的通信模式进行通信,从而缓解了密集场景下的资源分配压力。 通过在Matlab平台上的仿真测试验证了这一算法的性能表现。实验结果显示,在使用车辆自主调度算法的情况下,VUE的数据包投递率(PDR)能够维持在0.6以上,这比单一通信模式下常用的资源调度方案要更优。
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    本程序为基于MATLAB开发的车载网络资源共享算法工具,旨在优化车辆内部网络中各应用程序对计算与通信资源的有效分配。 随着5G技术的发展,越来越多的资源共享问题成为研究热点。其中,5G中的车载网络资源分配问题也受到了广泛关注。