将协同通信技术引入车联网(VANETs,vehicular ad hoc networks)可以在高速行驶的环境下带来分集增益,从而提升系统的可靠性能,但中继的引入必然导致更多的延迟以及带宽利用率的下降。因此,在综合考虑车辆源-目的端、源-中继端以及中继-...将协同通信技术引入车联网(VANETs,vehicular ad hoc networks)可以在高速行驶的环境下带来分集增益,从而提升系统的可靠性能,但中继的引入必然导致更多的延迟以及带宽利用率的下降。因此,在综合考虑车辆源-目的端、源-中继端以及中继-目的端三段信道瞬时特性的基础上,提出了适用于车联网中的自适应解码转发DF(decode-and-forward)算法,研究了协作时机与系统误码率SER(symbol error rate)性能。首先选择基于循环冗余校验CRC的DF协作通信方式应用于车联网中;然后提出了一种自适应协作ADF(adaptive DF)算法,即当且仅当中继端能够正确解码源端信息且源-目的端信道传输特性差于中继-目的端时,才采用协作通信方式;最后给出了车辆相对静止与运动两种不同场景下的误码率性能分析。仿真结果表明:该ADF算法在车辆相对静止场景下均优于DF与已有研究中的IAF方式;运动场景下随着车速的提高,相对于DF方式,ADF算法依然可以获得良好的误码率性能。展开更多
文摘将协同通信技术引入车联网(VANETs,vehicular ad hoc networks)可以在高速行驶的环境下带来分集增益,从而提升系统的可靠性能,但中继的引入必然导致更多的延迟以及带宽利用率的下降。因此,在综合考虑车辆源-目的端、源-中继端以及中继-目的端三段信道瞬时特性的基础上,提出了适用于车联网中的自适应解码转发DF(decode-and-forward)算法,研究了协作时机与系统误码率SER(symbol error rate)性能。首先选择基于循环冗余校验CRC的DF协作通信方式应用于车联网中;然后提出了一种自适应协作ADF(adaptive DF)算法,即当且仅当中继端能够正确解码源端信息且源-目的端信道传输特性差于中继-目的端时,才采用协作通信方式;最后给出了车辆相对静止与运动两种不同场景下的误码率性能分析。仿真结果表明:该ADF算法在车辆相对静止场景下均优于DF与已有研究中的IAF方式;运动场景下随着车速的提高,相对于DF方式,ADF算法依然可以获得良好的误码率性能。
